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gnocchi

开源时间序列数据库 专为云平台大规模指标存储设计

Gnocchi是一款开源时间序列数据库,专注于大规模时间序列数据的存储和索引。其独特之处在于采用预先聚合方法,在数据摄入阶段就完成聚合计算,大幅提升查询效率。Gnocchi设计用于现代云平台环境,具备高性能、可扩展性和容错能力,能够应对动态多租户场景。该系统不依赖复杂存储架构,可高效处理海量聚合数据,为时间序列指标提供快速的存储和检索服务。

influxdb - 开源时序数据库 高效处理指标事件和实时分析
GithubInfluxDB实时分析开源开源项目数据分析时序数据库
InfluxDB作为开源时序数据库,专注于高效处理指标、事件和实时分析。该系统支持大规模时间序列数据存储和快速查询,提供云服务和本地部署选项。InfluxDB拥有活跃社区、丰富学习资源和完善生态系统,广泛应用于实时监控、物联网数据处理等领域。
cnosdb - 开源分布式时序数据库 专注物联网和工业互联网应用
CnosDBGithub云原生开源开源项目时序数据库高性能
CnosDB是一款开源分布式时序数据库,专为物联网、工业互联网、车联网和IT运维领域设计。该数据库充分利用时序数据特性,具有高性能、高压缩比和易用性。CnosDB支持无限时间序列数据、聚合查询和历史数据补充,提供标准SQL接口和第三方工具集成。作为云原生解决方案,CnosDB适用于公有云、私有云和混合云部署,支持水平扩展。
metrictank - 高性能、可扩展的多租户时间序列平台
GithubGraphiteMetrictank多租户开源项目数据压缩时序数据库
Metrictank是一个开源的多租户时间序列数据平台,可作为Graphite的后端或替代方案。它采用压缩chunks技术,提供高效的长期存储、检索和处理能力,适用于大规模环境。Metrictank支持多种汇总函数、灵活的租户管理和多种输入选项,能够显著降低系统资源消耗。该平台适合需要处理海量时间序列数据的企业使用。
greptimedb - 统一时序数据库 处理指标日志事件的全能选择
GithubGreptimeDB云原生分布式数据库开源开源项目时序数据库
GreptimeDB是一个开源的统一时序数据库,专门处理指标、日志和事件。它采用云边协同和云原生分布式架构,实现高性能查询和成本效益存储。支持InfluxDB和Prometheus等多种协议,GreptimeDB能够处理从边缘到云端的各种规模数据,提供实时洞察。其统一的时序处理方法和灵活部署使其适合多种时序数据管理场景。
kairosdb - 基于Cassandra的高性能时间序列数据库
CassandraGithubKairosDB分布式系统开源项目时序数据库
KairosDB是基于Cassandra的开源分布式时间序列数据库。它具有快速查询、高扩展性和灵活数据模型等特点。支持多种部署方式,包括Kubernetes。适用于物联网数据、监控指标、金融市场等领域的时间序列数据存储和分析。项目采用Apache License 2.0许可,欢迎社区参与核心开发、文档改进等工作。
questdb - 开源高性能时序数据库 支持快速数据摄入和SQL查询
GithubQuestDBSQL开源开源项目时序数据库高性能
QuestDB是一款开源时序数据库,采用列式存储和并行化执行等技术实现高性能。它支持ANSI SQL及时序扩展,适用于金融、物联网和实时分析等场景。QuestDB可替代InfluxDB,并与Kafka、Grafana等工具集成。其特点是高吞吐量数据摄入和快速SQL查询,为用户提供高效的时序数据处理能力。
openGemini - 云原生分布式时序数据库解决方案
GithubopenGemini云原生分布式开源项目时序数据库高性能
openGemini是一个开源的云原生分布式时序数据库,专注于海量遥测数据的存储和分析。它提供可扩展性强的架构、高基数存储引擎和高效数据压缩功能。支持多种部署方式,兼容InfluxDB生态系统,适用于物联网、IT运维和金融交易等领域的时序数据管理。
grafana - 开源监控与可观测性解决方案
GithubGrafana可视化开源平台开源项目数据分析监控
Grafana是一款开源的监控和可观测性平台,支持查询、可视化和分析来自多个数据源的指标。它提供灵活的图表、动态仪表板、指标和日志探索以及警报功能。Grafana适用于创建和共享数据驱动的仪表板,满足各种监控和分析需求。该平台支持多种可视化方式,包括实时指标监控、日志分析和动态数据展示。
VictoriaMetrics - 高效灵活的时序数据管理平台
GithubVictoriaMetrics开源项目性能优化数据压缩时间序列数据监控系统
VictoriaMetrics是一款高性能的时序数据管理平台,专为大规模数据监控而设计。它支持多种协议,提供长期存储、流式聚合和全局查询等功能。该系统部署简单,资源占用低,可满足不同规模企业的需求。与传统解决方案相比,VictoriaMetrics在内存占用和数据压缩方面表现出色,能够处理数百万个唯一时间序列。多家知名企业如Grammarly和Wix已成功应用该系统,显著降低了监控成本。企业版还提供异常检测等增强功能。
timely - 开源时间序列数据库应用
Apache AccumuloGithubGrafanaJavaTimely开源项目时间序列数据库
Timely是一个开源的时间序列数据库应用,专注于提供安全的时间序列数据访问。该项目使用Java开发,与Apache Accumulo和Grafana集成。Timely支持大规模时间序列数据的存储、管理和可视化,适用于数据监控、趋势分析等场景。
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