RethinkDBはなぜ失敗したのか | Yakst
つまり、これらのマーケットは小さく、しかもデータベースのマーケット自体よりも小さいのです。とは言え、どれかが他よりもマシになりうるでしょうか？ マネージドホスティングは、本質的にはユーザのためにAWSでデータベースを動かすことで、そうすることでユーザたちは自分で動かす必要がなくなります。これらのサービスを使う代わりになるのは、AWSに自分でデータベースを立てることです。したがって、マネージドなデータベースホスティングサービスが課金できる額には、非常に厳しい上限があることになります。Compose.ioやmLabが、RethinkDBよりも1桁あるいは2桁多いユーザを抱えるMongoDBを提供していることを考えて、マネージドホスティングを提供することには少しの良い点もないという結論を下しました。 Database as a Serviceはマネージドホスティングの更に複雑なバージョンです。D
Kapacitor でデータを使いやすくする | Yakst
[InfluxData]原文 Enriching Your Data with Kapacitor (English) 原文著者 Alan Caldera 翻訳依頼者 翻訳者 atfujiwara 翻訳レビュアー doublemarket 原著者への翻訳報告 2405日前 原文へのコメントで報告済み 編集 私たちは時々、典型的な営業日などの営業期間や、細分化されたシフト期間などに基づいて InfluxDB にクエリを行う、というコミュニティからの要求を目にしてきました。次の要件を考えてみましょう：8月全体のデータを、月曜日から金曜日の午前8時から午後5時までの営業時間だけサマリーするにはどうすればよいですか？InfluxDB は現在、時間に基づいてフィルタリングする機能を持っていません。私たちに出来るのはこのようにすることです： SELECT * FROM “mymeasurement”
InfluxDBのOpenTracing対応: 分散トレーシングのオープンスタンダード | Yakst
マイクロサービスの構成が増えるにあたりシステムが複雑化し問題が発生した際の原因究明が困難となり分散トレーシングの必要性が高まっています。一方でこの計装はとても大変で、これに対しOpenTracingはベンダーに中立な標準規格を目指しこれを簡易化可能としています。InfluxDataはこれに対して、TelegrafのZipkinプラグインを提供しています。またInfluxDBはトレースのデータ保存にも構造的に最適なデータストアと考えており、InfluxCloudサービスでOpenTracingを実装中です。 [InfluxData]原文 OpenTracing | Open Standard for Distributed Tracing | InfluxData (English) 原文著者 GIANLUCA ARBEZZANO 原文公開日 2017-10-25 翻訳依頼者 翻訳者 tak
InfluxDBの内部構造入門 パート1 | Yakst
InfluxDBの内部構造についてのまとめをご紹介します。3部構成のうちこのエントリではデータをどのように永続化し、圧縮するかについてを取り扱います。 InfluxDBの内部構造についての入門セッションをInfluxDBの新しいメンバー向けにPaul Dixが開催してくれました。 多くのことを学びましたのでコミュニティーに内容を共有したいと思います。私のInfluxDBへの理解を整理するためにも、同時にもしかするとInfluxDBがどのようなアーキテクチャーかを学びたいと思っている人の役にたつように、この記事を書いています。この連載のゴールはInfluxDBのアーキテクチャに関する概要を整理された状態でご紹介することです。 内容がたくさんありますので、3つのパートに分けてお伝えします。最初の投稿ではデータモデルと書込みについて、2つ目の投稿ではクエリーについて、3つ目の投稿ではInflux
InfluxDBのContinuous Query その1 | Yakst
時系列データベースであるInfluxDBのユニークな機能のひとつに、継続的にデータを処理して保存するために使用するクエリーの一種であるContinuous Queryがある。これについて説明する3部作の第1弾は、Continuous Queryの概要と簡単な例を紹介する。 合計や集約、あるいは計算したデータを返すクエリは、アプリケーション開発では頻繁に使われます。例えば、メトリクスをレポートするオンラインダッシュボードアプリケーションを開発しているなら、データを要約したものを表示する必要があるでしょう。大量のデータを処理する必要があったり、繰り返し実行するためスケールしないため、こういった要約クエリは一般的には計算コストが高くなります。そんな時、必要になったらすぐに取り出せるように要約済みのクエリの実行結果を事前に計算して保存しておければ、データベースに負荷をかけずにダッシュボードアプリケ
InfluxDB の Schema 設計 - ミントフレーバー緑茶
時系列DBで SQL like なクエリが書ける InfluxDB と、その可視化ツールである Grafana を使おうかなーと思っているのだけれど、InfluxDB はバージョン 0.9 系がもうすぐ出るらしい。気になるのは 0.8 系と 0.9 系間の違いと Grafana の InfluxDB 0.9 系への対応具合になる。0.9 系はまだ出ていないし、Grafana の方もちゃんと対応しきっていない。今 InfluxDB 0.8 系でを使い始めて、Grafana が 0.9 対応した時に移行できない可能性があるという微妙な時期。 Clustering, tags, and enhancements to come in 0.9.0 を読むと 0.9 の機能で気になるのは Tags のサポート。 Tags の話の前にまず 0.8 の時代での Schema 設計の話をする。例えば se
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