概述
前言部分，作為第一印象（雖然很多人，包括我有時候不怎麼看），寫得很牛逼，總結的結論很中肯：
海量監控資料的真正挑戰在于以下幾點：
1.能否做到實時。實時是種質變的能力，可将一個離線監控平台提升為一個實時決策系統。難點在于能否設計實作高性能的架構，以及能否實作水準擴充等。
2.分叢集後，單個業務的流量大小、标簽集多少是關鍵。流量大，相對容易解決，主要涉及系統性能和水準擴充等。标簽集多，海量标簽，海量時間序列線，如何做查詢優化是挑戰，如筆者遇到的一些業務上報的監控資料，有幾十個次元的标簽，并将QQ号和URL作為标簽值，有非常海量的時間序列線。
3.針對監控資料多寫少讀、成本敏感的特點，如何設計高效的存儲引擎？既能充分發揮硬體性能，又能在高效壓縮存儲的同時保障查詢效率。
技術理念定位：技術降成本，堅決反對開源軟體堆砌。
要做的是借助強大的技術和工程能力，直面問題，在架構和源碼層面解決它，而不是引入和堆砌更多的開源軟體。
第一章 初識InfluxDB
時序資料
時序資料的定義，總結的若幹個特點：
- 抵達的資料幾乎總是作為新條目被記錄，無更新操作。
- 資料通常按照時間順序抵達。
- 時間是一個主坐标軸。
InfluxData與TICK
InfluxData公司的開源高性能時序中台TICK（Telegraf +InfluxDB + Chronograf +Kapacitor）, InfluxDB是作為TICK的存儲系統進行設計和開發的。TICK專注于DevOps監控、IoT監控、實時分析等應用場景，是一個內建了采集、存儲、分析、可視化等能力的開源時序中台，由Telegraf、 InfluxDB、Chronograf、Kapacitor 4個元件以一種靈活松散但緊密配合、互為補充的方式構成，各個子產品互相配合、互為補充，整體系統架構：
該公司開源InfluxDB-Relay的高可用套件後，宣布閉源其叢集功能，作為商業付費版本（InfluxDB Enterprise和InfluxDB Cloud）分發。
使用場景
時序資料的存儲、分析與監控
優勢
特性與簡介
第二章 InfluxDB入門
安裝
指令行簡介
配置檔案
第三章 寫入和查詢
寫入
InfluxDB寫操作支援簡明的行協定（Line Protocol，一種基于文本格式的協定），以及CollectD、Graphite、OpenTSDB、Prometheus、UDP等第三方協定。
行協定
單行文本，表示一條時序資料，由表、标簽集、名額集和時間戳4部分組成
第四章 連續查詢和保留政策
連續查詢
保留政策
第五章 認證與授權
通過認證和授權，InfluxDB的不同賬戶擁有完全獨立的資料空間和權限空間。
認證
授權
第六章 叢集和高可用
第七章 備份管理和節點管理
備份管理
InfluxDB企業版提供兩個工具集：
-
備份和還原備份工具集
用于大多數場景，通用型工具；支援以資料庫、保留政策、分片3個次元標明要操作的資料，進行備份或還原備份操作，
-
導出和導入資料工具集
針對海量資料集（100G以上）場景補充設計的備份工具。
- 導出：influx_inspect export，以行協定格式導出資料，參數選項：
- -compress：使用gzip壓縮資料，預設不壓縮
- -database
<db_name>
- -datadir
<data_dir>
$HOME/.influxdb/data
- -end
<timestamp>
- -out
<export_dir>
$HOME/.influxdb/export
- -retention
<rp_name>
- -start
<timestamp>
- -waldir
<wal_dir>
$HOME/.influxdb/wal
- 導入：influx-import，選項：
- -path：要導入的資料檔案的存儲目錄
- -compressed：如果導入檔案為壓縮檔案，則設定為true，支援．gz格式壓縮
- -pps：導入允許的速率。預設pps為0不限速。
- -precision ‘h|m|s|ms|u|ns’：指定導入資料的時間戳精度，支援h小時、m分鐘、s秒、ms毫秒、u微秒、ns納秒，精度預設為ns。
節點管理
第八章 第三方協定
現今的開源世界太繁榮，閉門造車一家獨大，大機率會玩死。是以，需要支援與其他系統原生內建或者以插件形式內建的可擴充能力。
UDP
CollectD
官網，
架構圖：
多名額插件（Multi-value Plugins）用于指定多名額資料的處理方式，有兩種處理方式：split和join
Graphite
OpenTSDB
OpenTSDB是基于HBase的分布式、可伸縮的時序型資料庫，由時間序列守護程式（Time Series Daemon，TSD）及指令行實用程式集組成。可以通過運作一個或多個TSD來提供OpenTSDB服務，每個TSD都是獨立的，沒有主裝置和共享狀态，是以使用者可以根據需要運作任意數量的TSD，以支撐業務需求。每個TSD使用HBase或托管的Google Bigtable服務來存儲和檢索時間序列資料，資料模式針對類似時間序列的快速聚合進行高度優化，以最大程度節省存儲空間。使用者不需要直接通路底層存儲，可通過telnet協定、HTTP API或内置GUI與TSD通信，來擷取相關的資料或執行預設操作。所有通信都在同一指定端口上進行，TSD通過檢視接收的前幾個位元組來确定用戶端的協定。OpenTSDB架構：
Prometheus
Prometheus的靈感來源于Google的Borgmon監控系統，主要子產品包括Prometheus Server、Exporters、Push Gateway、PromQL、Alertmanager以及圖形界面，系統架構：
第九章 基于TICK的DevOps監控實戰
TICK，即Telegraf、InfluxDB、Chronograf、Kapacitor4個元件，是一個集采集能力、運算和存儲能力、告警能力、可視化能力為一體，支援數百種第三方系統和軟體的監控系統，專注于DevOps監控、IoT監控、實時分析。
TICK架構圖：
Telegraf采集配置檔案指定的監控資料，并通過InfluxDB API接口上報到InfluxDB伺服器，InfluxDB伺服器接收到上報的時序資料後，執行預設的連續查詢、聚合運算等操作并進行壓縮存儲。通過Chronograf可以檢視Dashboard等可視化資訊，通過Kapacitor可以對接收到的時序資料執行預設的告警政策。
Telegraf
InfluxDB
Chronograf
Kapacitor
第十章 基于InfluxDB、Prometheus、Grafana的DevOps監控實戰
開源世界，開放和生态才是未來。InfluxDB支援內建Prometheus、Grafana。Prometheus缺乏資料持久存儲能力的問題？
Prometheus
安裝，略過。
Grafana
- 可視化：從熱圖到直方圖，從圖表到地理地圖，Grafana支援大量的可視化選項，通過一種精美呈現的方式幫助讀者了解資料。
- 告警：可以可視化地定義門檻值、配置告警政策、處理名額資料和生成相應的告警資訊，并支援Slack、PagerDuty、VictorOps、OpsGenie等通知系統。
- 統一顯示：将多種資料源的資料整合起來統一顯示，支援30多個開源和商業資料源，也可以基于多種資料源建構統一儀表盤。
- 開放：完全開源的，并由一個充滿活力的社群開發和營運；安裝友善，支援全部主流作業系統，提供Docker安裝鏡像；提供雲托管的Grafana服務。
- 可擴充性：目前Grafana官方庫支援數百個儀表盤和插件，充滿激情和活力的Grafana社群每周都會推出新的儀表盤或插件。
- 協同：可在團隊之間共享資料和儀表盤。