Google BigQuery 与 OpenTSDB

Google BigQuery 概述

Google BigQuery 是 Google Cloud 开发的完全托管、无服务器数据仓库和分析平台。BigQuery 于 2011 年推出，旨在处理大规模数据处理和查询，使用户能够实时分析海量数据集。BigQuery 专注于性能、可扩展性和易用性，适用于广泛的数据分析用例，包括商业智能、日志分析和机器学习。

OpenTSDB 概述

OpenTSDB（开放时间序列数据库）是一个开源、分布式且可扩展的时间序列数据库，构建于 Apache HBase（NoSQL 数据库）之上。OpenTSDB 旨在解决对存储和处理来自各种来源（如物联网设备、传感器和监控系统）生成的大量时间序列数据的日益增长的需求。它最初由 StumbleUpon 于 2010 年开发，后来成为一个独立的项目，并拥有活跃的贡献者社区。

Google BigQuery 用于时间序列数据

BigQuery 可以用于存储和分析时间序列数据，尽管它更侧重于传统的数据仓库用例。对于需要低延迟响应时间的用例，BigQuery 可能会遇到困难

OpenTSDB 用于时间序列数据

OpenTSDB 专为时间序列数据存储和分析而设计，使其成为管理大规模时间序列数据集的理想选择。其架构实现了高写入和查询性能，并且可以处理每秒数百万个数据点，而资源消耗极少。OpenTSDB 灵活的查询功能允许用户高效地对时间序列数据执行复杂分析。

Google BigQuery 关键概念

与 Google BigQuery 相关的一些重要概念包括

• 项目：BigQuery 中的项目表示数据集、表和视图等资源的顶级容器。
• 数据集：数据集是 BigQuery 中表、视图和其他数据资源的容器。
• 表：表是 BigQuery 中的主要数据存储结构，由行和列组成。
• 模式：模式定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。

OpenTSDB 关键概念

• 数据点：时间序列中的单个测量值，包括时间戳、指标、值和关联的标签。
• 指标：一个命名值，表示系统的特定方面，例如 CPU 使用率或温度。
• 标签：与数据点关联的键值对，提供元数据并帮助分类和查询数据。

Google BigQuery 架构

Google BigQuery 的架构构建于 Google 的分布式基础设施之上，专为高性能和可扩展性而设计。BigQuery 的核心使用名为 Capacitor 的列式存储格式，该格式可实现高效的数据压缩和快速的查询性能。数据自动分区并分布在多个存储节点上，从而提供高可用性和容错能力。BigQuery 的无服务器架构自动为查询和数据存储分配资源，无需用户管理基础设施或容量规划。

OpenTSDB 架构

OpenTSDB 构建于 Apache HBase（一个分布式且可扩展的 NoSQL 数据库）之上，并依赖其架构进行数据存储和管理。OpenTSDB 将时间序列数据存储在 HBase 表中，数据点按指标、时间戳和标签组织。该数据库使用无模式数据模型，从而可以在添加新指标和标签时实现灵活性。OpenTSDB 架构还支持通过在多个 HBase 节点之间分布数据来实现横向扩展。