Alternativa a ELK, pero basada en PostgreSQL

Busco una alternativa a ELK, y el backend de la base de datos debe estar basado en PostgreSQL.

Características requeridas:

  • fuente abierta
  • Web-GUI para realizar consultas. Esta es la K de ELK: Kibana
  • Basado en PostgreSQL: E de ELK: Elasticsearch
  • L de ELK (Logstash): No importa en este contexto.
Necesitaremos mucha más información para dar buenas recomendaciones aquí: pedir "una herramienta como X" nunca es dar suficientes detalles, incluso si está vinculado. Siempre debe enumerar sus requisitos explícitamente. Consulte Cómo solicitar una alternativa a algún software y las preguntas vinculadas a él para obtener más detalles. Piense en las personas que nunca han oído hablar de ELK, pero que trabajan exactamente con esa alternativa que está buscando: ¿Qué debe lograr el software?

Respuestas (2)

Estoy muy entusiasmado con TimescaleDB, que es una extensión de Postgres que crea hipertablas que manejan toda la magia de partición de series temporales y supuestamente brindan una gran escala para escribir el rendimiento. Vamos a probar un POC con esto:

https://www.timescale.com

Aquí hay algunos enlaces relevantes para enmarcar la discusión de "¿Se pueden usar bases de datos relacionales para datos de series de tiempo?"

https://conferences.oreilly.com/strata/strata-ca/public/schedule/detail/63950

https://blog.timescale.com/time-series-data-postgresql-10-vs-timescaledb-816ee808bac5

https://blog.timescale.com/tutorial-installing-timescaledb-on-aws-c8602b767a98

https://blog.timescale.com/choose-postgresql-for-iot-19688efc60ca

http://www.timescale.com/papers/timescaledb.pdf

Desplácese a las diapositivas. Vaya https://www.percona.com/live/17/sessions/building-scalable-time-series-database-postgresql

Me pregunto ¿cuáles son los beneficios? Si entendí los documentos correctamente, es una versión optimizada de postgres. Hasta ahora no tenemos problemas de rendimiento, ya que no usamos postgres para series temporales. No usamos PG hasta ahora, ya que solo existen pocos programas similares a ELK para él. Espero que la escala de tiempo convenza a más y más personas de usar postgres para casos de uso donde ELK se usa hoy. Una cosa es segura: el futuro se verá diferente :-)

descubrí redash

Aquí la parte superior del README

INICIAR LÉAME

Redash es nuestra forma de liberar los datos dentro de nuestra empresa de una manera que se adapte mejor a nuestra cultura y patrones de uso.

Antes de Redash, intentamos usar suites de BI tradicionales y descubrimos un conjunto de herramientas/flujos inflados, técnicamente desafiantes y lentos. Lo que buscábamos era una forma más hacker de ver los datos, así que creamos una.

Redash se creó para permitir un acceso rápido y sencillo a miles de millones de registros, que procesamos y recopilamos mediante Amazon Redshift ("almacén de datos a escala de petabytes" que "habla" PostgreSQL). Hoy, Redash tiene soporte para consultar múltiples bases de datos, incluidas: Redshift, Google BigQuery, PostgreSQL, MySQL, Graphite, Presto, Google Spreadsheets, Cloudera Impala, Hive y scripts personalizados.

Redash consta de dos partes:

Editor de consultas : piense en JS Fiddle para consultas SQL. Es su forma de compartir datos en la organización de forma abierta, compartiendo tanto el conjunto de datos como la consulta que lo generó. De esta manera, todos pueden revisar por pares no solo el conjunto de datos resultante, sino también el proceso que lo generó. También es posible bifurcarlo y generar nuevos conjuntos de datos y alcanzar nuevos conocimientos.

Tableros/Visualizaciones : una vez que tenga un conjunto de datos, puede crear diferentes visualizaciones a partir de él y luego combinar varias visualizaciones en un solo tablero. Actualmente admite gráficos, tablas dinámicas y cohortes.

FIN LÉAME

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