這是一個大數據爆發的時代。面對信息的激流、多元化數據的湧現，我們在獲取、存儲、傳輸、理解、分析、應用、維護大數據時，無疑需要一種便捷的信息交流通道，以便快速、有效、準確地理解和駕馭這個過程。本文將通過時序數據庫(InfluxDB)+Grafana的實踐，來介紹如何將數據便捷地展現出來。
一、InfluxDB
開源的分佈式時序、時間和指標數據庫，使用Go語言編寫，無需外部依賴。其中，時間序列數據庫是數據格式裡包含Timestamp字段的數據，比如某一時間用戶上網流量、通話詳單等。但是，有什麼數據不包含Timestamp呢？幾乎所有的數據都可以打上一個Timestamp字段。時間序列數據更重要的一個屬性是如何去查詢它，包括數據的過濾、計算等。
它有三大特性：
時序性（Time Series）：與時間相關的函數的靈活使用（例如最大、最小、求和等）；
度量（Metrics）：對實時大量數據進行計算；
事件（Event）：支持任意的事件數據，換句話說，任意事件的數據我們都可以做操作。
個人認為InfluxDB的幾個優點：
無特殊依賴，幾乎開箱即用（如ElasticSearch需要Java）
自帶數據過期功能；
自帶權限管理，精細到“表”級別；
原生的HTTP支持，內置HTTP API
強大的類SQL語法，支持min, max, sum, count, mean, median 等一系列函數，方便統計。
自帶管理界面(如下圖)，免插件配置。
InfluxDB基本概念
1、與傳統數據庫中的名詞做比較
2、InfluxDB中特有的概念
1）Point
Point由時間戳（time）、數據（field）、標籤（tags）組成。
Point相當於傳統數據庫裡的一行數據，如下表所示：
2）series
所有在數據庫中的數據，都需要通過圖表來展示，而這個series表示這個表裡面的數據，可以在圖表上畫成幾條線：通過tags排列組合算出來。
如下所示：
3、InfluxDB相關API
InfluxDB 支持http api 方式寫入數據。使用curl這個工具來模擬HTTP 請求，在實際使用中，可以將請求寫入代碼中，通過其他編程語言來模擬HTTP請求。
例如：通過HTTP API向Internet_users這張表添加數據
curl -v –XPOST “http:// localhost:8086/write?db=Internet&u=user&p=password” –data-binary “Internet_users,users=小區上網用戶,mobile=移動端上網用戶,users_num=56,
mobile_num=21 1493571600000000000”
說明：
db=Interne是指使用Interne數據庫；
–data-binary後面是需插入數據，其中：
Internet_users：表名（measurement）
tag字段：users和mobile,值分別為：小區上網用和移動端上網用戶
field key字段：users_num和mobile_num，值分別為56和21
時間戳（timestamp）：1493571600000000000
這樣，就向Interne數據庫的Internet_users表中插入了一條數據。
需要注意，DB參數必須指定一個數據庫中已經存在的數據庫名，數據體的格式遵從InfluxDB規定格式，首先是表名，後面是tags，然後是field，最後是時間戳。tags、field和時間戳三者之間以空格相分隔。
InfluxDB 數據可視化工具
InfluxDB 用於存儲基於時間的數據，比如監控數據，因為InfluxDB本身提供了Http API，所以可以使用InfluxDB很方便的搭建了個監控數據存儲中心。對於InfluxDB中的數據展示，這裡不得不提數據展示利器-Grafana。
二、Grafana
一個純粹的HTML/JS應用，其功能非常強大，訪問InfluxDB時不會有跨域訪問的限制。只要配置好數據源為InfluxDB之後就可以，剩下的工作就是配置圖表。配置數據源：
設置查詢條件：
展示數據：
Grafana告警功能
沒有比”可視化“更好的一個詞能來概括運維的本質，我想Grafana也是深知廣大運維人員的痛處：如何用可視化數據說話？ 所以Grafana在 4.0以後版本：新增報警功能（Alerting），根據官網介紹，Grafana報警方式也有很多種，常見的Email、Slack即時通訊、webhook等。
下圖為目前集群Grafana監控界面，主要包含對集群主機CPU、內存配合Grafana的閾值預警功能：
主機內存和CPU使用率監控：
通過規則配置，可配置相關監控規則，包含相關邏輯與時間跨度以及監控告警條件。目前，僅支持一種條件類型—— Query 。可以指定Query字母，時間跨度和聚合函數。字母指定你在Metrics tab裡設置的聚合函數。Query的結果和聚合函數將會是一個單一的值，用於後面判斷是否超過了閾值。
規則配置完成後可在報警列表裡統一查看報表狀態：
三、實踐案例
1、數據採集規劃
目前採集數據主要來源於Hadoop的jmx監控，獲取相關Cluster、Queue等Metrics信息以及部分Oracle日誌信息，通過相關接口寫入InfluxDB數據庫，根據來源及日誌信息從數據庫層進行獨立管理設計，以便後續維護。
2、InfluxDB數據庫權限配置
InfluxDB自帶權限控制，權限分別為：
ADMIN：所有者
READ :只讀 （精確到庫與表）
WRITE：只寫 （精確到庫與表）
ALL (READ 和 WRITE ) ：讀和寫
鑑於源數據流，目前只會用到三個角色，對於這三個角色分工如下：
ADMIN：維護人員
READ：數據展示與後臺查詢（Grafana上設置的Influnxdb為只讀）
WRITE：外部程序（插入數據至Influnxdb）
配置數據庫權限需開啟相關認證，操作如下：
vi /etc/InfluxDB/InfluxDB.conf
把 [http] 標籤下的 auth-enabled 選項值改為 true
[http]
enabled = true
bind-address = “:8086”
auth-enabled = true
log-enabled = true
write-tracing = false
pprof-enabled = false
https-enabled = false
https-certificate = “/etc/ssl/InfluxDB.pem”
3、Influnxdb和Grafana高可用配置
本次實踐為了避免因主機通斷而導致Influnxdb和Grafana服務無法使用的情況，所以在部署應用時用了2臺虛擬機，2臺虛擬機安裝的服務如下：
在系統層方面又做了如下設置：
主機域名設置
將兩臺主機設置為主備模式，共用同一個域名http://xxx.xxx.com
負載均衡設置
負載均衡設置即VIP主用與容災端域名+端口與的Localhost-01～02主備節點域名+端口映射。大家都知道InfluxDB和Grafana端口如下圖展示：
所以映射關係可設計成這樣：
VIP：主用ip、容災ip
VPORT：8083
均衡算法：pi 32 rr
健康檢查：tcp
實例IP及端口：Localhost-01的ip 8083Localhost-02的ip 8083
其它端口均按此設置，負載均衡設置完成後，這裡不得不提Grafana配置，如果要做到可視化展示的高可用，那麼Grafana配置數據源就必須採用域名+端口的方式：
至此數據安全設置完畢。
4、Grafana界面配置
完成以上環境配置，根據相關需求進行Grafana界面配置以及監控配置，具體操作可以參照官網操作教程，這裡不再贅述。
HDFS目錄配額監控：
HDFS空間使用率監控：
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