InfluxData推出InfluxDB 3的Core和Enterprise版本，支持AWS Timestream。Core为开源高性能时序数据库，Enterprise增强了可用性和安全性。新版本专为实时分析设计，支持海量数据处理，并内置Python处理引擎，方便开发者进行实时数据分析。

InfluxDB 3通过内置Python处理引擎，转变为主动智能引擎，支持实时分析和数据处理。其无盘架构降低存储成本，提高效率，适合边缘计算和时间敏感应用，简化数据收集与分析流程。

随着物联网和实时分析需求的增加，时序数据库变得至关重要。Amazon Timestream for InfluxDB 提供高效的时序数据存储与分析，内置Prometheus监控支持，自动展示关键性能指标，帮助运维人员快速建立监控体系，识别资源瓶颈。本文介绍如何利用Prometheus和Grafana构建全面监控解决方案，监控Amazon托管的InfluxDB。

InfluxDB 3是全新构建的数据库引擎，支持无限基数和SQL查询，优化了时间序列数据处理，采用Rust和FDAP技术栈，提升了分析查询能力，旨在满足现代数据需求。

InfluxDB在2020年决定转向Rust，经过四年开发，推出了InfluxDB v3。新版本引入无限基数、SQL查询和计算存储分离等特性，提升了时间序列数据库性能，特别适合边缘计算。它集成了DataFusion查询引擎，并增加了Python处理引擎，支持数据转换和监控。

在使用InfluxDB v2查询数据时，发现不同时间间隔返回的数据不一致，特别是5分钟间隔时，第一条数据时间为01分。将间隔参数改为'05m'后问题解决，说明代码在处理时间间隔时存在细微特性。

本文讨论了在Raspberry Pi上使用InfluxDB时的内存不足问题，导致容器无法启动。通过日志分析，发现InfluxDB在压缩日志文件时占用过多内存。解决方案是编译修补后的InfluxDB二进制文件，并定期使用保留策略删除旧日志，以优化内存使用。

InfluxData的开源版本InfluxDB 3已成熟，专为实时工作负载设计，但缺乏企业版的长期存储和高可用性功能。它内置Python虚拟机，支持数据处理和警报，适合轻量级监控，而企业版则适合复杂查询和多节点部署。

测试结果显示，InfluxDB 3 Core在查询性能上普遍不如InfluxDB 1.8，某些情况下慢达48倍，且六个IoT用例查询无法执行，表明InfluxQL兼容性有限。整体来看，InfluxDB 3 Core仍需改进。

InfluxDB是一款高性能的时间序列数据库，适合处理大量时间戳数据，广泛应用于监控和实时分析。其架构包括存储引擎、数据摄取与保留策略、查询引擎和高可用性。与Prometheus相比，InfluxDB在长期存储、高基数数据和复杂查询方面表现更优，适合物联网和商业分析。

Amazon Timestream在中国及海外区域推出，适用于物联网和金融数据场景。物联网中，时序数据库高效存储和处理设备数据，支持实时监控；在金融领域，处理高频交易数据并生成K线图，满足实时分析需求。结合Grafana可视化，提供直观的数据展示。

InfluxDB是一个专门处理时间序列数据的数据库，采用测量、标签和字段的方式组织数据。它支持保留策略、连续查询和高可用性，适用于物联网和实时分析。查询语言包括InfluxQL和Flux，性能和安全性优化至关重要。

本文介绍了如何在Ubuntu上使用Docker搭建Grafana和InfluxDB，以实现时间序列数据的可视化。内容涵盖Docker安装、InfluxDB和Grafana配置、数据源及仪表板创建等步骤。

企业在使用 Amazon Timestream 处理时序数据时，面临合规与存储成本挑战。将历史数据归档至 Amazon S3 可降低存储费用并满足长期保存要求。借助 AWS Glue 和 Athena，企业可实现数据自动归档与高效查询，优化成本与性能。

这篇文章介绍了如何使用e-RT3模块从寿司传感器收集数据，并将其发送到InfluxDB云数据库。通过Grafana软件进行数据可视化。步骤包括SD卡设置、云配置、网络配置、设备连接和依赖安装。Node-RED用于数据流管理，Grafana用于仪表板设置。完成后，用户可以通过Grafana监控传感器数据，无需PC持续连接。