网易大数据体系：时序数据技术在监控与分析中的应用

“2-4+网易大数据体系之时序数据技术.pdf”主要探讨了时序数据在网易大数据体系中的应用和关键技术。文档由网易的大数据技术专家范欣欣撰写，涉及时序数据平台的主要业务场景、体系架构以及核心技术。 时序数据平台主要服务于系统监控、任务监控、应用性能监控、链路监控和业务监控统计等多个领域。在电商场景中，平台用于监控业务大盘和异常情况，例如订单量、金额、发货状态以及异常指标如超卖、库存校准耗时等。在广告业务中，它提供广告曝光、点击、消耗的实时统计，流量地域分布，调用链分析，应用性能指标等。此外，平台还支持对Hadoop任务的监控，包括资源使用、任务耗时以及集群性能等。对于基础系统监控，例如HBase-RegionServer和物理机硬件指标，也有详尽的监控功能。 时间序列平台的核心特征在于其对时间区间查询的支持，这种查询通常集中在最近的时间段。同时，平台具备多维条件查询能力，能处理各种字段组合的查询请求。数据具有TTL（Time To Live）机制，可自动过期，且高压缩率确保存储效率。高效的聚合操作和集群扩展性则保证了服务的高可用性和数据的高可靠性。 在体系架构方面，时序数据平台通常包含数据源（如Kafka）、数据流处理（如DataStream）、数据采集器（Agent）、存储系统（如DDB、HBase、ES、Druid、OpenTSDB等）以及IoTHub等组件。这些组件共同构建了一个能够处理大量时序数据的实时监控和分析系统。 最后，分布式时间序列数据库是平台的关键技术之一，它们为处理大规模、高速度的时序数据提供了高性能的存储和查询解决方案。自研的时序数据库表明，网易可能已经开发了自己的专门技术来优化时序数据的管理和分析，以适应其特定业务需求。 这份文档深入介绍了时序数据技术在网易大数据环境中的应用，涵盖了从应用场景到技术实现的全面内容，对于理解大数据监控系统和时序数据管理具有重要价值。