具有水平扩展的时间序列数据库，用于度量监控？

Question

我正在研究可以轻松横向扩展的指标监控的时间序列数据库。

我读到Prometheus comparison with other databases（截至2014年）。似乎使用了其余选项所占用的空间较少，但它不能水平扩展。 This也是相关的，但是从2014年开始，我也希望了解新的数据库。

有人可以比较时间序列数据库替代方案吗？

我知道this question但是从2014年开始，在这个问题中应该考虑新的替代方案

Answer 1

如果您正在寻找存储具有高可扩展性的指标的解决方案，则可能需要查看 cyanite =石墨插件以在上存储数据Cassandra ：https://www.youtube.com/watch?v=htp-HiT5I1Q，

Github回购：https://github.com/brutasse/graphite-cyanite

Answer 2

Axibase Time Series Database可以通过向群集添加存储节点来扩展，而无需手动分片和索引数据。

ATSD也非常有效地存储数据：每次4+个字节：值元组，取决于规律性和值数据类型/方差。

披露：我为开发ATSD的公司工作。

Answer 3

InfluxDB是一个单独的Go二进制文件，没有外部依赖关系，支持集群以实现存储和吞吐量的水平扩展。单节点c4.8xlarge机器每秒可以处理超过500k点，并且使用适当的架构，可以在更小的盒子上保持每秒超过100万个值（c4.2xlarge）。客户在单个节点上管理超过500GB，尽管最近的存储引擎改进已将磁盘上的大小降低到先前要求的约10％。 InfluxDB每个数字度量标准只需要2-3个字节。

此外，InfluxDB是TICK堆栈的成员，TICK堆栈是一个统一的时间序列平台，用于收集，存储，管理，更改和可视化物联网，devops和实时监控使用的时间序列指标案例。 TICK堆栈的每个成员都支持多种协议和数据源/接收器，但是当它们组合在一起时，易用性和操作简单性非常引人注目。

我对OSS项目背后的公司InfluxData提供支持。