AWS Redshift 与 OpenTSDB

AWS Redshift 概述

Amazon Redshift 是一种完全托管的、PB 级云数据仓库服务。它于 2012 年作为 AWS 产品套件的一部分推出。Redshift 专为分析工作负载而设计，并与各种数据加载和 ETL 工具以及商业智能和报告工具集成。它使用列式存储来优化存储成本并提高查询性能。

OpenTSDB 概述

OpenTSDB（开放时序数据库）是一个开源、分布式且可扩展的时序数据库，构建于 Apache HBase（一种 NoSQL 数据库）之上。OpenTSDB 旨在满足日益增长的需求，即存储和处理来自各种来源（例如物联网设备、传感器和监控系统）生成的大量时序数据。它最初由 StumbleUpon 于 2010 年开发，后来成为一个拥有活跃贡献者社区的独立项目。

AWS Redshift 用于时序数据

AWS Redshift 可以用于时序数据工作负载，尽管 Redshift 针对更通用的数据仓库用例进行了优化。用户可以利用基于日期和时间的函数来聚合、过滤和转换时序数据。Redshift 还提供“时序表”，允许根据固定的保留期将数据存储在表中。

OpenTSDB 用于时序数据

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

AWS Redshift 关键概念

• 集群：Redshift 集群是一组节点，由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点管理与客户端应用程序的通信，并协调计算节点之间的查询执行。
• 计算节点：这些节点存储数据并并行执行查询。集群中计算节点的数量会影响其存储容量和查询性能。
• 列式存储：Redshift 使用列式存储格式，该格式将数据存储在列而不是行中。这种格式提高了查询性能并减少了存储空间需求。
• 节点切片：计算节点被划分为切片。每个切片被分配节点内存和磁盘空间的相等部分，在其中处理加载数据的一部分。

OpenTSDB 关键概念

• 数据点：时间上的单个测量值，包括时间戳、指标、值和关联标签。
• 指标：一个命名的值，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。

AWS Redshift 架构

Redshift 的架构基于分布式和共享无架构。一个集群由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点负责协调查询执行，而计算节点存储数据并并行执行查询。数据以列式格式存储，这提高了查询性能并减少了存储空间需求。Redshift 使用大规模并行处理 (MPP) 在多个节点之间分发和执行查询，使其能够水平扩展并为大规模数据仓库工作负载提供高性能。

OpenTSDB 架构

OpenTSDB 构建于 Apache HBase（一种分布式且可扩展的 NoSQL 数据库）之上，并依赖其架构进行数据存储和管理。OpenTSDB 将时序数据存储在 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，从而在添加新指标和标签时具有灵活性。OpenTSDB 架构还支持通过跨多个 HBase 节点分发数据来实现水平扩展。