搭建一个大规模高性能的时间序列大数据平台

摘要：基于时间序列的大数据平台是现代智能监控系统的核心。当系统的规模达到一定量级时，构建基于时间序列的大数据平台需要解决四个挑战：高数据吞吐量，数据查询的高度实时性，成本控制和用户对系统的滥用导致的对系统稳定性的挑战。在演讲中，我将分享Pinterest监控组应对这四个挑战的经验。

演讲提纲：

1. 介绍基于时间序列的大数据平台的应用
2. 时间序列的大数据平台的基本架构
3. 四个挑战以及应对方法：
   a. 高数据吞吐量 － 预处理，压缩，过滤
   b. 数据查询的高度实时性 － 数据降维，缓冲，全内存数据库
   c. 成本控制 － 基于数据使用记录的智能数据差异化处理
   d. 用户对系统的滥用导致对系统稳定性的挑战 － 对数据写和读的实时建模和监控
4. 总结

听众受益：

• 从事监控的参会者能了解时间序列数据平台的系统框架和可能遇到的实际问题；
• 分享的四个挑战和应对方法也适用于很多大规模实时的数据平台，希望对从事大数据的参会者也有所启发。