Entrambi sono database di serie temporali distribuiti open source, OpenTSDB per metriche, InfluxDB per metriche ed eventi senza dipendenze esterne, sull'altro OpenTSDB basato su HBase.Come scegliere tra OpenTSDB e InfluxDB o altri TSDS?
Qualsiasi altro confronto tra di loro?
E se voglio memorizzare e interrogare | analizzare le metriche in tempo reale senza alcuna perdita di deterioramento in base alle serie temporali, quale sarebbe meglio?
Un'altra opzione open source è Blueflood: http://blueflood.io.
Disclaimer: come Paul Dix, sono influenzato dal fatto che io lavori su Blueflood.
In base al tuo breve elenco di requisiti, direi che Blueflood è una buona idea. Forse se puoi specificare la dimensione del set di dati, il tipo di analisi che devi eseguire o qualsiasi altro requisito che ritieni rendere unico il tuo progetto, potremmo aiutarti a orientarti verso una risposta più precisa. Senza saperne di più su ciò che si vuole fare, sarà difficile per noi rispondere in modo più significativo.
In una delle conferenze ho sentito persone che eseguivano qualcosa come Graphite/OpenTSDB per raccogliere le metriche centralmente e InfluxDB localmente su ciascun server per raccogliere le metriche solo per questo server. (InfluxDB è stato scelto per l'archiviazione locale in quanto è facile da distribuire e leggero sulla memoria).
Questo non è direttamente correlato alla tua domanda, ma l'idea mi ha attirato molto così ho voluto condividerlo.
Warp 10 è un'altra opzione che vale la pena considerare (faccio parte del team che lo costruisce), dai un'occhiata allo http://www.warp10.io/.
Si basa su HBase ma ha anche una versione standalone che funzionerà bene per i volumi nei miliardi di miliardi di punti dati bassi, quindi dovrebbe adattarsi alla maggior parte dei casi d'uso.
Tra i punti di forza di Warp 10 c'è il linguaggio WarpScript che viene costruito da zero per manipolare (Geo) Time Series.