[pyar] Time Series DB

[Alessandro Odetti]

Hola Bruno, buenas tardes.

Nosotros, en un escenario similar al tuyo utilizamos AWS Redshift [1] con
tablas para cada timeseries. en la doc de Redshift podes encontrar
informaciòn.
El tema con este servicio es que es bastante caro, y quizas necesites algo
free. De todas formas, en su momento hicimos tests contra InfluxDB y los
resultados eran muy buenos a favor de Redshift.
En el server-side (tambien Django), lo levantamos con pandas[2], ya que el
manejo de Timeseries ahi es muy bueno.

De todas formas, gracias por abrir el Thread, puede ser muy interesante.

[1] http://docs.aws.amazon.com/redshift/l
[2] http://pandas.pydata.org/

2017-08-08 16:07 GMT-03:00 Marcos Dione <mdione en grulic.org.ar>:

> On Tue, Aug 08, 2017 at 01:02:13PM -0300, Bruno Geninatti wrote:
> >  Según mi estimación necesitaría guardar unos 1000 registros por hora,
> pero
> > me gustaría poder escalarlo sin tener que migrar la base de datos luego,
> > porque seguramente el requerimiento aumente con el tiempo.
> >  Como se almacena información de distintos dispositivos y estos van a ir
> en
> > aumento, desconzco bien cuando, pero en algún momento seguro llegaremos a
> > los 10K de registros por hora o mas.
>
>     acá hay un guaso que usó PG para eso:
>
> https://fosdem.org/2017/schedule/event/postgresql_
> infrastructure_monitoring/
>
>     por otro lado no sé si el problema es tanto guardar los datos como
> amasarlos luego. cuáles van a ser los casos de uso luego? si es para
> monitoring y/o alerting, you sugeriría prometheus, que además tiene un
> lindo lenguaje de queries.
>
>     espero que sirva para confundirte más :)
>
> --
> (Not so) Random fortune:
> Terrorism isn't a crime against people or property. It's a crime against
> our minds, using the death of innocents and destruction of property to
> make us fearful.
>             -- Bruce Schneier
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