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架构

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标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

Python 7

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 25

Distribute 9

MQ 8

WEB 5

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 75

上下文记忆 agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LLM工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


时序性数据库介绍及对比

2019年02月26日

前言（未完成）

时序模型是专门设计用于高效存储、索引和查询时间序列数据的系统。时间序列数据是指按时间顺序排列的数据序列，每个数据点通常包含一个时间戳和一个或多个与该时间相关的值，广泛应用于监控系统、金融分析、物联网（IoT）、传感器网络、气象预报等领域。

下一代监控系统大阅兵-基于TSDB的监控系统定制开发需求调研

什么是TSDB？

wikipedia：A time series database (TSDB) is a software system that is optimized for handling time series data, arrays of numbers indexed by time (a datetime or a datetime range).

其中，时序列数据可以定义如下：

  1. 可以唯一标识的序列名/ID（比如cpu.load.1）及meta-data；
  2. 一组数据点 point {timestamp, value}。timestamp是一个Unix时间戳，一般精度会比较高，比如influxdb里面是nano秒。一般来说这个精度都会在秒以上。
  3. 额外的，OpenTSDB提出了为 metric 增加 tag（key-value 键值对） 的方法来实现更方便和强大的查询语法，为influxdb 所沿袭

一般时序列数据都具备如下两个特点：

  1. 数据结构简单
  2. 数据量大

所谓的结构简单，可以理解为某一度量指标在某一时间点只会有一个值，没有复杂的结构（嵌套、层次等）和关系（关联、主外键等）。

在实现上

  1. OpenTSDB schema 中 metric、ts、value、tag， OpenTSDB 没有表的概念，估计是受hbase的影响。 Prometheus COMPARISON TO ALTERNATIVES time series are identified by a set of arbitrary key-value pairs (OpenTSDB tags are Prometheus labels). All data for a metric is stored together
  2. influxdb schema 中 measurement、ts、value、tag，influxdb measurement 类似于metric，但单独成表

方案选型

push/pull

对部署方式会产生影响

Prometheus VS InfluxDB VS OpenTSDB

Prometheus VS InfluxDB

OpenTSDB：基于 Hadoop and HBase 的时间序列数据库

Prometheus 和InfluxDB 、 OpenTSDB最大的区别可以理解成：后两者仅仅是数据库，而 Prometheus 是一个监控系统，它不仅仅包含了时间序列数据库，还有全套的抓取、检索、绘图、报警的功能

Prometheus 官网有个专门的对比 Prometheus COMPARISON TO ALTERNATIVES

注意事项

tag Cardinality 基数不能太大

series cardinality

Tags with high cardinality

  1. influxdb 会为tag 与 metric 建立反向索引
  2. tag 的基数说的是可选值的数量，比如省份的基数就是3x个，直辖市的基数是4个。这个influxdb 表的Cardinality 是所有tag 基数的乘积
  3. Cardinality 基数过大，会引起influxdb 查询缓慢。PS：还有待确认

其它

RedisTimeSeries 是 Redis 的一个扩展模块。它专门面向时间序列数据提供了数据类型和访问接口，并且支持在 Redis 实例上直接对数据进行按时间范围的聚合计算。

阿里基于OceanBase 开发了一个商用版 CeresDB Prometheus on CeresDB 演进之路