Fly's Prometheus Metrics

There’s two reasons we’ve written this post. The first is just that we think this stuff is interesting, and that the world can always use another detailed case study. The second, though, is that the work we’re going to describe is now part of our public API, and you can piggyback your own application metrics on top of ours. Our hope is, the more we describe this stuff, the more likely you are to get value out of it.

#prometheus #metrics #tsdb #monitoring #victoriametrics #telegraf #vector #consul #thanos #promxy #firecracker

Deep Dive into Thanos

Part 1
Part 2

#thanos #prometheus #monitoring #tsdb #grafana

A slightly closer look at MongoDB 5.0 time series collections - Part 1

https://dev.to/hpgrahsl/a-slightly-closer-look-at-mongodb-5-0-time-series-collections-part-1-32m6

#mongodb #tsdb #timeseries #metrics #monitoring

Анонс доклада Александра Валялкина

VictoriaMetrics: scaling to a billion metrics per second

Рост популярности систем мониторинга приводит ко всё большим требованиям производительности и надежности от баз данных для хранения временных рядов. VictoriaMetrics, решение для мониторинга и база для хранения временных рядов, была спроектирована с целью соответствовать растущим требованиям и закрывать те ниши, где другие решения уже не справляются.
В докладе будет в деталях рассказано о том, какие инженерные и архитектурные решения были приняты разработчиками для обеспечения наилучшей производительности и эффективности. Будет объяснён весь цикл "жизни" метрики, оптимизации при вставке, индексы для быстрого поиска, секреты быстрого чтения из диска и улучшения алгоритмов сжатия.
В ходе доклада будут произведены сравнения с альтернативными решениями, их плюсы и минусы, а также компромиссы, допущенные разработчиками. Если вы знакомы и используете такие системы как #prometheus, #thanos, #cortex, #influxdb, #tmescaledb или #graphite - доклад вам будет интересен.

PS: подписывайтесь на их twitter , что бы не пропускать анонсы новых фич

#victoriametrics #highload #tsdb #grafana #observability #monitoring

Choosing a Time Series Database for High Cardinality Aggregations

https://abiosgaming.com/press/high-cardinality-aggregations

#prometheus #victoriametrics #promscale #monitoring #metrics #tsdb

Time Series Database Lectures

https://www.youtube.com/playlist?list=PLSE8ODhjZXjY0GMWN4X8FIkYNfiu8_Wl9

#tsdb #influxdb #promscaledb #kdb #quasardb #streamlio

Бесплатная конференция про ClickHouse

https://altinity.com/osa-con-2021

#clickhouse #tsdb

PromCon North America 2021Playlist

#observability #monitoring #prometheus #k8s #kubernetes #tsdb #metrics

plotly-resampler

Visualize large time-series data in plotly

#python #plotly #tsdb #graphs

By Replacing ElasticSearch with TDengine, Storage Efficiency is Increased by 8X

https://tdengine.com/2022/05/09/5713.html

#elasticsearch #tdengine #logs #elk #tsdb

Daisy is an open-source column-oriented and streaming time series database management system built on top of ClickHouse. At it core, it leverages the super power of single instance ClickHouse but provides almost infinite horizontal scalability in data ingestion and query in distributed mode.

https://github.com/datablade-io/daisy

#clickhouse #tsdb #database

VictoriaMetrics Source Code Analysis - Bloom Filter

https://www.sobyte.net/post/2022-05/victoriametrics-bloomfilter/

#victoriametrics #monitoring #tsdb

CeresDB is a high-performance, distributed, schema-less, cloud native time-series database that can handle both time-series and analytics workloads.

https://github.com/CeresDB/ceresdb

#tsdb #monitoring #database

Optimizing timeseries data in Clickhouse

https://medium.com/datadenys/optimizing-timeseries-data-in-clickhouse-c6518a9d6da0

#clickhouse #tsdb #timeseries #databases #sql

StatsHouse is a highly-available, scalable, multi-tenant monitoring system

https://github.com/VKCOM/statshouse

#monitoring #dashboard #metrics #tsdb #observability

Monitoring benchmark: how to generate 100 million samples/s of production-like data

While the fact that VictoriaMetrics can handle data ingestion rate at 100 million samples per second for one billion of active time series is newsworthy on its own, the benchmark tool used to generate that kind of load is usually overlooked. This blog post explains the challenges of scaling the prometheus-benchmark tool for generating such a load.

https://victoriametrics.com/blog/benchmark-100m

#victoriametrics #monitoring #tsdb #benchmark

HA Kubernetes Monitoring using Prometheus and Thanos

https://www.metricfire.com/blog/ha-kubernetes-monitoring-using-prometheus-and-thanos/

#monitoring #observability #k8s #kubernetes #thanos #tsdb

Working with Time Series Data in ClickHouse

https://clickhouse.com/blog/working-with-time-series-data-and-functions-ClickHouse

#clickhouse #timeseries #tsdb

Introducing Netflix’s TimeSeries Data Abstraction Layer

https://netflixtechblog.com/introducing-netflix-timeseries-data-abstraction-layer-31552f6326f8

#netflix #cassandra #prometheus #elasticsearch #tsdb #metrics #observability

Arc

High-performance time-series data warehouse built on DuckDB, Parquet, and MinIO

https://github.com/Basekick-Labs/arc

#tsdb #observability #monitoring