InfluxDB – Einführung in die Open-Source-Zeitreihendatenbank

Was ist InfluxDB und welchen Funktionsumfang bietet es?

InfluxDB ist eine Open-Source-Zeitreihendatenbank, die von InfluxData entwickelt wurde. Dieses Open-Source-Tool speichert große Mengen von Daten, die über einen Zeitraum hinweg gemessen oder generiert wurden. Die Open-Source-Software verwaltet hauptsächlich Zeitreihendaten, also bspw. kontinuierlich in bestimmten Intervallen erfasste Sensorwerte in einer Produktion. Sie kann Daten aus verschiedenen Quellen aufnehmen. Neben Sensordaten können dies bspw. Metriken von Anwendungen, Systemprotokollen und so weiter sein.

Die Funktionalitäten:

• Zeitreihendaten-Management: InfluxDB ist auf die Speicherung von Zeitreihendaten spezialisiert und ermöglicht die Verwaltung von Zeitreihendaten in großem Umfang.
• Skalierbarkeit: Die Open-Source-Software ist horizontal skalierbar und kann je nach Anforderungen an die Datenbankleistung in einer verteilten Umgebung betrieben werden.
• Abfrage und Analyse: InfluxDB bietet eine leistungsstarke Abfragesprache, die es Benutzern ermöglicht, Daten zu aggregieren, zu filtern und zu transformieren.
• Datenvisualisierung: Es bietet eine Reihe von Werkzeugen und Bibliotheken, um Daten in Diagrammen, Grafiken und Dashboards zu visualisieren.
• Integration: Die Open-Source-Software bietet eine umfangreiche Integration mit verschiedenen anderen Systemen und Tools wie Telegraf, Grafana, Kapacitor und anderen.
• Sicherheit: Das Open-Source-Tool bietet Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung, Authentifizierung und Autorisierung, um die Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen.

Insgesamt bietet die Open-Source-Software InfluxDB eine robuste und flexible Plattform für die Verwaltung von Zeitreihendaten, die in einer Vielzahl von Anwendungsfällen in der industriellen Praxis eingesetzt werden kann.

InfluxDB Technik

InfluxDB ist speziell für die Speicherung, Abfrage und Analyse von Zeitreihendaten entwickelt worden. Die Technik hinter InfluxDB basiert auf einem spezialisierten Datenmodell, das optimiert ist, um große Mengen von Zeitreihendaten effizient zu verarbeiten. Die Daten werden in sogenannten „Buckets“ organisiert, die Zeitreihen in einem bestimmten Zeitraum enthalten. InfluxDB verwendet einen Index, der die Zeitstempel und Tags (Schlüssel-Wert-Paare) in den Daten speichert, um schnelle Abfragen zu ermöglichen. Darüber hinaus unterstützt InfluxDB kontinuierliche Abfragen und Downsampling, um langfristige Datenaggregation zu ermöglichen und den Speicherbedarf zu reduzieren. Die Datenbank ist leichtgewichtig und schnell, da sie in Go geschrieben ist und eine schlanke Architektur verwendet.

Abfragesprachen

InfluxQL und Flux sind zwei Abfragesprachen, die in Zusammenhang mit der InfluxDB-Zeitreihendatenbank verwendet werden können. Obwohl beide Sprachen für ähnliche Zwecke entwickelt wurden, gibt es einige wichtige Unterschiede zwischen ihnen:

1. Abfragestruktur:
   • InfluxQL: InfluxQL folgt einer SQL-ähnlichen Syntax mit Schlüsselwörtern wie SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, etc. Die Abfragestruktur ist eher statisch und ähnelt anderen SQL-Datenbanksprachen.
   • Flux: Flux ist eine funktionale und deklarative Abfragesprache. Es basiert auf der Funktionalen Programmierung und verwendet Datenpipelines mit Operatoren und Funktionen, um die Verarbeitung von Daten zu beschreiben. Die Abfragestruktur ist flexibel und kann dynamisch angepasst werden.
2. Flexibilität:
   • InfluxQL: InfluxQL bietet eine begrenzte Flexibilität und erlaubt nur bestimmte Operationen und Transformationen von Daten.
   • Flux: Flux ist flexibler und ermöglicht erweiterte Datenverarbeitung und Transformationen. Es bietet die Möglichkeit, benutzerdefinierte Funktionen zu definieren und komplexe Abfragen zu erstellen.
3. Leistung:
   • InfluxQL: InfluxQL kann in bestimmten Situationen aufgrund seiner SQL-ähnlichen Struktur eine bessere Leistung bieten, insbesondere bei einfachen Abfragen.
   • Flux: Flux wurde entwickelt, um auch in komplexen Szenarien eine gute Leistung zu erzielen, da es die Möglichkeit bietet, Datenpipelines effizient zu gestalten.
4. Zeitbezogene Operationen:
   • InfluxQL: InfluxQL unterstützt Zeitbereichsoperationen, aber die Behandlung von Zeitreihen ist nicht so ausgereift wie in Flux.
   • Flux: Flux wurde speziell für die Verarbeitung von Zeitreihendaten entwickelt und bietet umfangreiche Zeitmanipulationsfunktionen und -operationen.
5. Zukunftssicherheit:
   • InfluxQL: InfluxQL wird von InfluxData weiterhin unterstützt, aber es ist anzumerken, dass Flux als langfristige Ersatzlösung für InfluxQL entwickelt wurde.
   • Flux: Flux wird als die zukünftige Abfragesprache für InfluxDB positioniert und erhält ständig neue Funktionen und Verbesserungen.

Insgesamt kann gesagt werden, dass Flux die fortschrittlichere und zukunftssicherere Option ist, insbesondere wenn es um die komplexe Verarbeitung und Analyse von Zeitreihendaten geht. Für bestehende Anwendungen, die auf InfluxQL basieren, kann der Wechsel zu Flux jedoch mit einer gewissen Umstellungszeit verbunden sein. Beide Sprachen haben ihre Stärken, und die Wahl hängt von den spezifischen Anforderungen und dem Entwicklungsstand des Projekts ab.

InfluxDB Versionen

Es wurden verschiedene Versionen von InfluxDB veröffentlicht, wobei jede neue Version Verbesserungen und neue Funktionen eingeführt hat. Einige der wichtigsten Release Notes sind wie folgt:

1. InfluxDB 1.0 (Release-Datum: Februar 2016)
   • Einführung der ersten stabilen Version von InfluxDB.
   • Verbesserte Leistung und Stabilität im Vergleich zu vorherigen Entwicklerversionen.
   • Einführung von Kontinuierlichen Abfragen und kontinuierlichem Backfilling.
   • Unterstützung für Datenkomprimierung zur Reduzierung des Festplattenplatzbedarfs.
2. InfluxDB 2.0 (Release-Datum: Oktober 2020)
   • Einführung von Flux als neue Abfragesprache, die eine funktionale und deklarative Datenverarbeitung ermöglicht.
   • Integration von Flux für die Datenanalyse und -verarbeitung in der gesamten InfluxDB-Plattform.
   • Einführung des InfluxDB-Oberflächensystems, das eine verbesserte Benutzeroberfläche für die Verwaltung von Daten und Abfragen bietet.
   • Verbesserte Skalierbarkeit und Multi-tenancy-Fähigkeiten für den Einsatz in großen und vielfältigen Umgebungen.
3. InfluxDB 2.1 (Release-Datum: Juni 2021)
   • Einführung des InfluxDB-Protokolls, das eine standardisierte und effiziente Kommunikation mit der Datenbank ermöglicht.
   • Verbesserte Benutzerrollen und Zugriffskontrollen für eine feinere Kontrolle über die Sicherheit.
   • Erweiterungen für die Verarbeitung von Geodaten mit speziellen Funktionen für Geo-Abfragen.
4. InfluxDB 2.3 (Release-Datum: Februar 2023)
   • Einführung der Unterstützung für maschinelles Lernen mit der Integration von TensorFlow und scikit-learn für Analysen und Vorhersagen.
   • Verbesserungen der Integrationsmöglichkeiten mit anderen Datenbanken und Diensten durch die Integration von Apache Kafka und MongoDB.

Die oben genannten Major Releases zeigen die kontinuierliche Weiterentwicklung von InfluxDB mit dem Ziel, eine leistungsstarke und flexible Plattform für die Verarbeitung und Analyse von Zeitreihendaten zu bieten. Die Einführung von Flux als neue Abfragesprache hat die Funktionalität und Flexibilität von InfluxDB erheblich erweitert und ermöglicht es den Benutzern, anspruchsvolle Datenverarbeitung und Analysen durchzuführen.

Herausforderungen im industriellen Einsatz

Der Einsatz und die Pflege einer InfluxDB in der Industrie bringen einige Herausforderungen mit sich:

• Konfiguration: Eine der zentralen Herausforderungen besteht darin, die Datenbank optimal an die spezifischen Anforderungen der industriellen Umgebung anzupassen. Dies beinhaltet die Gestaltung eines geeigneten Datenmodells und die Auswahl geeigneter Retention Policies, um eine effiziente Datenspeicherung und Abfrage zu gewährleisten.
• Die Integration von InfluxDB in bestehende Systeme und Prozesse kann ebenfalls eine Herausforderung darstellen, da eine reibungslose Kommunikation mit anderen Datenbanken, Geräten und Anwendungen sichergestellt werden muss.
• Die Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit der InfluxDB sind ebenfalls wichtige Faktoren, insbesondere in großen industriellen Umgebungen mit einer Vielzahl von Datenquellen und hohen Datenvolumina.
• Die kontinuierliche Überwachung und Wartung der Datenbank sind unerlässlich, um Engpässe und Ausfälle frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
• Die Sicherheit ist ein weiteres kritisches Thema, da die InfluxDB möglicherweise vertrauliche industrielle Daten speichert. Eine sorgfältige Konfiguration der Zugriffsrechte und die Verschlüsselung der Datenübertragung sind hier von großer Bedeutung.
• Die Schulung und das Know-how der Mitarbeiter, die mit der InfluxDB arbeiten, sind ebenfalls entscheidend, um die Datenbank effektiv zu nutzen und alle Funktionen optimal zu nutzen. Darüber hinaus sollte das Personal über das Wissen verfügen, um potenzielle Probleme zu erkennen und angemessen darauf zu reagieren.

Insgesamt eröffnet die InfluxDB in der industriellen Umgebung wertvolle Möglichkeiten zur Speicherung und Analyse von Zeitreihendaten, aber es ist wichtig, diese Herausforderungen zu bewältigen, um die volle Leistungsfähigkeit der Datenbank zu nutzen und einen zuverlässigen und effizienten Betrieb in der Industrie sicherzustellen.