Real-Time Analytics Collect, analyze, and predict in real time
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はじめに JMeter のテスト結果を Grafana とかで見れたら幸せになれそうだなーって思っていたら Backend Listener を使えばレスポンスタイムを InfluxDB と Grafana で可視化出来るよーって @muramasa64 さんに教えて貰ったので早速試してみた。 このグラフでも悪くはないんだけど...。 参考 Apache JMeter - User's Manual: Live Statistics 手順 準備 JMeter 2.13 をダウンロードしてインストール（今回は MacOS X にて試す） 負荷を掛ける対象のアプリケーション（PlayFramework）が動いている Docker コンテナを用意 InfluxDB と Grafana が動く Docker コンテナを用意 Docker コンテナの構成 % docker ps CONTAINER
influxDB 時系列用のデータベースとして作られています。 Goで書かれており、導入に際して特に依存しているものはありません。 用途 DevOpsのためのデータ計測の格納先としての利用です。 2013年に大きく盛り上がったinfluxDBを少し遊んでみようと思い、いくつか検証してみました。 検証方法としては、 パフォーマンス比較 Cassandra、Mongodb、SQLite、H2、MySQL、Postgres - C/pHeR Memo - Java とか。Eclipse とか。 を参考に実装してみました。 検証環境 MacOSX 10.10 CPU 2.6 GHz Intel Core i5 Mem 8 GB 1600 MHz DDR3 検証 MySQLとinfluxDBの速度差を測ってみました。 MySQLはRDBなので、構造は違いますがどれくらい差があるのか知りたいため、やっ
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Statsite is a metrics aggregation server. Statsite is based heavily on Etsy's StatsD https://github.com/etsy/statsd, and is wire compatible. Features Multiple metric types Key / Value Gauges Counters Timers Sets Efficient summary metrics for timer data: Mean Min/Max Standard deviation Median, Percentile 95, Percentile 99 Histograms Dynamic set implementation: Exactly counts for small sets HyperLog
Introduction to InfluxDB, an Open Source Distributed Time Series Database by Paul Dix In this presentation, Paul introduces InfluxDB, a distributed time series database that he open sourced based on the backend infrastructure at Errplane. He talks about why you'd want a database specifically for time series and he covers the API and some of the key features of InfluxDB, including: • Stores metrics
InfluxDBとは http://influxdb.org メトリクスやイベントといった時系列データを格納するのに適したデータストアです。 ちなみに go で書かれています。 ちなみに 2013のOpen Source Rookiesに選ばれました。 InfluxDBの特徴 RRDやMySQLに時系列データを格納する場合と比較して、InfluxDBの特徴を紹介します。 バックエンドは LevelDB LevelDBとは、キーでソートされた状態で可能されたKVSです（Google製）。詳しくはこのへん参照のこと。 http://en.wikipedia.org/wiki/LevelDB https://code.google.com/p/leveldb/ https://speakerdeck.com/smly/influxdb-and-leveldb-inside-out 将来的にLev
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