论文阅读：BTrDB optimizing storage system disign for timeseries processing

最新推荐文章于 2025-11-16 12:59:17 发布
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随着物联网发展，高采样率与实时性需求增加，本文介绍针对遥测时间序列数据的分布式存储解决方案，包括使用COW树进行时间分区与版本识别，以及KairosDB、OpenTSDB、Druid等数据库的应用。

相关工作

KairosDB，OpenTSDB，Druid

摘要

高准确率，高流通率的时间序列数据给当前的时间序列数据库带来挑战。本文提出针对遥测时间序列数据的新的抽象和一个提供这种抽象的数据结构，一个时间分区的版本识别的COW树。

detail

随着IOT的发展，新型的分布式存储逐渐变得重要。遥测系统samplerate要求的越来越高，实时性也要求的高，因此分布式系统的容量和带宽也相应的要提升。
华为的一片内部分享中貌似有提到，在监控市场中，数百路摄像头，几秒的采集间隔，会影响数据的大小和对网络带宽的要求，那么分布式存储如何应对这种数据量以及某个节点崩溃后，如何恢复。

用go语言开源实现的。
看不懂。。。

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