为什么QQ要选择InfluxDB?
从2016年起,笔者在腾讯公司负责QQ后台的海量服务分布式组件的架构设计和研发工作,如微服务开发框架、名字路由、名字服务、配置中心等,做了大量分布式架构、高性能架构、海量服务、过载保护、柔性可用、负载均衡、容灾、水平扩展等方面的工作,以公共组件的形式支撑来自QQ后台和其他BG海量服务的海量流量。
- 能否做到实时。实时是种质变的能力,可将一个离线监控平台提升为一个实时决策系统。难点在于能否设计实现高性能的架构,以及能否实现水平扩展等。
- 分集群后,单个业务的流量大小、标签集多少是关键。流量大,相对容易解决,主要涉及系统性能和水平扩展等。标签集多,海量标签,海量时间序列线,如何做查询优化是挑战,如笔者遇到的一些业务上报的监控数据,有几十个维度的标签,并将QQ号和URL作为标签值,有非常海量的时间序列线。
- 针对监控数据多写少读、成本敏感的特点,如何设计高效的存储引擎?既能充分发挥硬件性能,又能在高效压缩存储的同时保障查询效率。
- 首先,我们认为云计算是基建,决定它能否成功的关键在于能否在基础技术上突破,打造出相比开源软件更有成本优势的云原生软件;
- 其次,虽然现在开源软件非常繁荣,基于开源软件,我们很容易搭建一个基础系统,将功能跑起来,但绝大部分开源软件侧重的是功能,而不是针对海量监控数据的场景进行设计,或多或少都有其局限性,且成本也非常高昂。
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TDengine和InfluxDB查询性能对比测试报告
我们之前已经发布了 TDengine 和 InfluxDB 的写入性能测试报告,今天我们再来对比一下两款时序数据库(Time-Series Database)产品的查询性能。1. 前言本报告包含了基础
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TDengine VS InfluxDB写入性能大PK!
大家好。为了更好地展现 TDengine 的性能与竞争力,我们涛思数据精心策划了《 TDengine 和 InfluxDB 的性能对比》系列测试报告。该系列报告的主要测试点为:数据写入性能查询响应速度
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对比InfluxDB和TDengine 基于InfluxDB
TDengine Database开源项目里已经包含了性能对比测试的工具源代码。https://github.com/taosdata/TDengine/tests/comparisonTest,并基
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