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tsbs

开源时间序列数据库性能测试工具集

TSBS是一个开源的时间序列数据库基准测试工具集,支持多种主流数据库如TimescaleDB和InfluxDB。它可模拟DevOps和IoT场景,生成测试数据并评估数据写入和查询性能。TSBS提供了完整的测试流程,包括数据生成、加载和查询执行,有助于用户全面评估和选择最适合需求的时间序列数据库。

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。
ttop - 系统监控工具,实时性能分析与历史数据追踪
DockerGithubTUIttop历史数据服务开源项目系统监控工具
这是一款开源的系统监控工具,结合了实时性能分析和历史数据追踪功能。它提供类似top的TUI界面,支持历史快照保存、数据滚动查看和外部触发器设置。通过ASCII图表直观展示历史统计信息,还具备程序分组、搜索过滤和温度监控等特性。无需root权限,支持Docker环境,并能显示线程树,是跨平台的系统管理和性能分析利器。
tsfeatures - 时间序列特征提取的Python工具库
GithubPythontsfeatures开源项目数据分析时间序列特征提取
tsfeatures是一个Python库,用于计算时间序列数据的多种特征。作为R语言tsfeatures包的Python实现,它提供了自相关、异方差、熵、平稳性等统计指标的计算功能。该库支持自定义特征函数和处理不同频率的时间序列数据,并允许与R版本结果进行对比。tsfeatures适用于需要进行时间序列分析和建模的数据处理场景。
PaddleTS - 基于飞桨的开源时序分析库 提供全面深度学习模型
GithubPaddlePaddlePaddleTSPython库开源项目时序建模深度学习
PaddleTS是基于飞桨框架的时序建模库,专注深度学习模型。它提供统一数据结构和基础功能封装,内置多种先进模型和数据转换工具。支持自动调优、第三方集成、GPU加速和集成学习。涵盖预测、表征、异常检测等任务,为时序分析提供全面解决方案。
ytsaurus - 开源分布式大数据存储与处理系统
GithubMapReduceNoSQLYTsaurus分布式存储大数据平台开源项目
YTsaurus是一个开源的分布式大数据系统,集成MapReduce模型、分布式文件系统和NoSQL键值数据库。该系统具有多租户架构、高可靠性和强大的扩展能力,可支持高达100万CPU核心和数千GPU,处理EB级数据。YTsaurus提供友好的用户界面,并集成ClickHouse和Apache Spark,为数据分析和ETL工作流程提供全面支持。
tsod - 开源时间序列异常检测Python库
GithubPython库tsod传感器数据开源软件开源项目时间序列异常检测
tsod是一个开源的时间序列异常检测Python库,专注于水领域应用。它提供简洁统一的API,集成多种算法从基础规则到高级神经网络,能高效识别传感器数据中的异常和缺失。该工具部署便捷,适用于实时决策和数值模拟的数据预处理。tsod面向DHI用户和水领域,提供可靠的异常检测方案,并鼓励社区参与开发。
teable - 快速实时的专业级Postgres数据库应用平台
GithubSQL支持Teable多视图实时协作开源项目无代码数据库
Teable是基于Postgres构建的高性能无代码数据库平台。它提供电子表格式界面,便于创建企业级数据库应用。Teable支持百万级数据处理、实时协作和全功能SQL,同时保障数据安全和可扩展性。该平台计划推出扩展功能、自动化流程和AI集成,进一步提升开发效率。
kapacitor - 开源时间序列数据处理框架
GithubKapacitorTICKscript告警开源项目时间序列数据监控
Kapacitor是一个开源的时间序列数据处理框架,提供数据监控和告警功能。它使用TICKscript语言定义任务,支持Slack等多种告警方式。Kapacitor与InfluxDB生态系统集成,为时间序列数据管理提供全面解决方案。适用于IoT数据分析、系统性能监控等领域,为用户提供高效的数据处理和分析工具。
tempo - Databricks上的时间序列数据处理工具库
DatabricksGithubPySparkTempo开源项目数据处理时间序列
Tempo是一个基于PySpark的开源时间序列数据处理工具库。它为Databricks上的数据团队提供了一套抽象和函数,简化了时间序列数据的操作和分析。Tempo扩展了PySpark的功能,通过易用的API支持复杂的时间序列分析任务。这个工具库适用于需要在大规模数据集上进行高效时间序列处理的场景。
talaria - 分布式高可用时序数据库与事件摄取平台
GithubTalaria事件摄取大数据实时查询开源项目数据库
Talaria是为大数据系统设计的分布式时序数据库。它既可作为事件摄取平台,又可用作热数据存储,每小时可查询2-3TB数据,具有低延迟和低成本特点。Talaria支持SQL查询,兼容多种工具生态系统,并提供多种存储接口。通过Presto Thrift连接器,可与Presto无缝集成。作为开源项目,Talaria为用户提供了灵活的部署选项和自定义可能性,特别适合需要快速处理和查询大量时序数据的场景。
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