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kapacitor

开源时间序列数据处理框架

Kapacitor时间序列数据监控告警TICKscriptGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
flink - 开源流处理框架 实时批处理数据分析利器
Apache FlinkGithub开源项目批处理数据流流处理框架
Apache Flink是开源流处理框架，专注于高性能流处理和批处理。框架提供Java和Scala API，支持高吞吐低延迟的事件处理。主要特性包括事件时间处理、灵活窗口操作和exactly-once语义。Flink还集成了图计算、机器学习库，并可与Hadoop生态系统无缝对接。该框架适用于实时分析和大规模数据处理场景，为企业提供强大的数据处理能力。
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。
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。
prometheus - 开源监控系统 多维度数据模型与灵活查询
GithubPromQLPrometheus开源项目指标收集时间序列数据监控系统
Prometheus是由Cloud Native Computing Foundation支持的开源监控系统。它采用多维数据模型和PromQL查询语言，支持单节点自治和HTTP拉取模型。Prometheus能够收集指标、评估规则、显示结果和触发警报，同时提供服务发现、可视化展示和联邦集群功能。作为一个灵活可扩展的监控解决方案，Prometheus适用于多种场景。
tsbs - 开源时间序列数据库性能测试工具集
GithubTSBS基准测试开源项目性能测试数据库时间序列
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。
personal-influxdb - 个人生活数据集成与可视化管理工具
API数据导入GithubGrafanaInfluxDB个人数据分析开源项目数据可视化
这款多源数据集成工具支持从RescueTime、Fitbit、Steam等平台收集个人生活数据并导入InfluxDB。用户可追踪时间利用、健康状况、游戏活动等多方面信息。结合Grafana仪表板，能直观展示和分析生活方式数据，实现数据驱动的自我管理。项目配置简单，使用灵活，适合数据分析爱好者。支持多个API数据源，覆盖时间管理、位置信息、健康数据等多个生活领域，并提供详细配置说明和示例仪表板，便于快速上手和定制。
openHistorian - 高效实时时间序列数据管理平台
GithubopenHistorian实时数据处理开源项目数据归档时间序列数据高性能存储
openHistorian是一个高效的时间序列数据管理平台,专为过程控制数据的集成和归档而设计。它能快速处理和存储大量数据,包括高精度的亚秒级信息。系统采用先进的存储引擎,实现了快速数据插入和低延迟检索。openHistorian支持实时数据处理和可视化,适用于SCADA、同步相量测量和故障记录等多种工业应用场景。
tempo - 开源分布式追踪系统 支持多格式和TraceQL
GithubGrafana TempoOpenTelemetryTraceQL分布式追踪开源软件开源项目
Grafana Tempo是一款开源分布式追踪系统，具有高可扩展性和成本效益。它仅需对象存储即可运行，支持Jaeger、Zipkin等多种格式，并实现了TraceQL查询语言。Tempo与Grafana生态系统深度集成，适用于各种规模的追踪需求。其特点包括高性能、低成本和易操作性，为用户提供精确的spans选择和跳转功能。
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。
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