在您信任的云平台上获得卓越性能
大规模数据收集
InfluxDB 与数据生成的速度和规模保持同步，每秒可摄取数百万个数据点。
实时查询响应
数据在 InfluxDB 中立即可用于查询，从而实现实时 SQL 查询和响应。
适用于所有 Google Cloud 开发人员的选项——
任何工作负载，任何规模
Google 上的 InfluxDB Cloud
理想选择： 云中小型的/增长中的工作负载
获取 InfluxDB Cloud我们基于 TSM 引擎 的弹性、无服务器且完全托管的时序平台。借助 InfluxDB Cloud，无需前期工程或预算承诺，即可获得任意规模的实时可观测性。基于使用量的定价，通过 GCP Marketplace 计费，确保您仅为您使用的部分付费。
InfluxDB Clustered
理想选择： 本地部署和私有云中的企业工作负载
请求试用InfluxDB 3.0 的强大功能和性能，以单租户版本提供，您可以在您专用的 Google Cloud 基础设施上运行，为您提供完全控制、企业级安全性、增强的支持等。
与 Google 服务和产品集成
InfluxDB 与 Kubernetes、Prometheus 和 Grafana 等流行的项目无缝协作，并原生支持 Google Cloud 应用程序和服务。使用 InfluxDB 的收集代理 Telegraf 轻松收集指标、健康状态、状态、统计信息和事件数据，并为资源、服务和 KPI 构建仪表板
- 云监控和日志记录： 使用 Telegraf 的 Stackdriver 输入插件 从 40 种不同的 Google Cloud 服务 收集指标、事件和元数据，并将它们存储在 InfluxDB 中以进行仪表板显示和分析。使用 Telegraf 的 Stackdriver 输出插件 将数据输出到 Stackdriver。
- Google Kubernetes Engine： 对于 GKE 监控，使用 Telegraf 的 Kubernetes 输入插件，它使用 Kubelet API 并收集有关主机上运行的 Pod 和容器的指标。Telegraf 的 Kube Inventory 插件 生成从 Kubernetes 资源状态派生的指标。 Prometheus Telegraf 插件从以 Prometheus 格式公开指标的应用程序和服务收集数据。
- Pub/Sub： 使用 Telegraf 的 Google Cloud PubSub 插件 或 PubSub Push 插件 从 Pub/Sub 中拉取或推送消息到 InfluxDB，并使用 Telegraf 的 Cloud PubSub 输出插件 将数据从 InfluxDB 发送到 Google Cloud PubSub。从那里，您可以 将数据从 Pub/Sub 发送到 BigQuery 甚至 Google AI 平台。
- Cloud Build： Telegraf 可以通过 Telegraf Docker 插件 和 Docker Log 插件 监控 Google Cloud Build 使用的容器。
- Compute Engine： Telegraf 可以监控 Google Compute Engine 启动的虚拟机，使用其系统 监控插件 或许多用于监控资源（CPU、内存、磁盘、网络资源等）以及在这些虚拟机上运行的应用程序（例如 Apache 服务器、MySQL 数据库、Consul、Redis 等）的插件。
- IoT Core： Telegraf 与 Cloud IoT Core 集成，以收集来自设备和传感器的指标。它还可以使用 MQTT 输入插件 消费 MQTT 主题或输出数据。
- 简化 Kubernetes 操作：开源 Kubernetes 或 Google Kubernetes Engine (GKE) 的用户可以使用 InfluxData Kubernetes 服务操作符 自动部署 InfluxDB 并处理操作任务。此操作符是使用 Operator SDK 构建的，Operator SDK 是 Operator Framework 的一部分，并管理部署在 Kubernetes 上的一个或多个 InfluxDB 实例。
关键任务应用程序在时序数据上运行
监控和可观测性
跟踪关键任务系统和设备以获得性能洞察。在影响用户之前，识别和解决瓶颈、排除问题并采取明智的行动。
实时物联网洞察和分析
InfluxDB 处理物联网/OT 工作负载的规模，以识别模式、驱动预测模型、推动自动化，并将实时和历史数据转化为洞察和行动。
我们客户的评价
“InfluxDB 已成为我们首选的数据库。通常，如果我们使用不同的工具，我们会想办法将数据从工具中导出到 InfluxDB 中。它更易于使用，性能更好，而且更便宜。”
Jack Tench
Vonage 高级软件工程师
“如果您需要三天以上的时间才能使其工作，那么它不是适合您的解决方案。我们最终选择了 InfluxDB，这款专为时序数据库而构建的数据库。”
Angelo Fausti 博士
Vera C. Rubin Observatory 软件工程师
“我们的一项要求是没有单点故障。我们不能容忍 InfluxDB 出现问题，因为存储在那里的指标对于帮助我们保持服务正常运行时间承诺至关重要。”
Yuri Ardulov
RingCentral 首席系统架构师
试用 InfluxDB
领先的时序数据库在开发者中节省时间，并提供强大的实时洞察。
