Quix

时间序列数据处理引擎

Quix 与 InfluxData

Quix可以直接与Influx集成为数据源或数据汇，为希望利用流处理用例的3.x或2.x InfluxDB用户充当ETL引擎。凭借Kafka作为平台的数据骨干，Quix使用户能够直接将数据流式传输到InfluxDB作为他们的时间序列数据存储，通过驱动实时应用程序或在其存储之前预处理数据来利用其规模和性能。

源、转换和汇。Quix Streams DataFrame接口使用户能够在Python中处理数据。数据团队可以通过结合两种技术来构建基于任务的引擎、降采样功能、可扩展的时间序列数据警报管道以及时间序列预测的机器学习部署。

在Quix中，您可以在InfluxDB版本之间进行迁移（2.x -> 3.x）。Quix类似于2.x中的Flux任务，这使得InfluxDB客户更容易迁移到3.x并将他们的Flux任务转换为Quix中的Python服务。

文档

如何开始使用Quix和InfluxDB

Quix打包以在任何云或本地环境中运行，并提供免费试用服务。只需创建一个帐户并设置所需版本InfluxDB的源或汇连接器。从那里，您可以创建一个实时数据处理引擎。

步骤

1. 创建一个免费的Quix帐户。
2. 配置和部署InfluxDB源连接器以摄取数据或使用Telegraf将数据传入Quix。
3. 从Quix样本库中添加转换以开始使用您的代码处理数据。查看这个预测性维护项目以获取灵感。

关键资源

• 网络研讨会：使用Python、Quix和InfluxDB简化流处理
• 文档：开始使用Quix和InfluxDB
• 联系Quix讨论您的项目：联系表单
• InfluxDB博客：使用Quix构建自己的流任务引擎

示例Quix和Influx架构图