这是一个大数据爆发的时代。面对信息的激流、多元化数据的涌现，我们在获取、存储、传输、理解、分析、应用、维护大数据时，无疑需要一种便捷的信息交流通道，以便快速、有效、准确地理解和驾驭这个过程。本文将通过时序数据库(InfluxDB)+Grafana的实践，来介绍如何将数据便捷地展现出来。
一、InfluxDB
开源的分布式时序、时间和指标数据库，使用Go语言编写，无需外部依赖。其中，时间序列数据库是数据格式里包含Timestamp字段的数据，比如某一时间用户上网流量、通话详单等。但是，有什么数据不包含Timestamp呢？几乎所有的数据都可以打上一个Timestamp字段。时间序列数据更重要的一个属性是如何去查询它，包括数据的过滤、计算等。
它有三大特性：
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时序性（Time Series）：与时间相关的函数的灵活使用（例如最大、最小、求和等）；
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度量（Metrics）：对实时大量数据进行计算；
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事件（Event）：支持任意的事件数据，换句话说，任意事件的数据我们都可以做操作。
个人认为InfluxDB的几个优点：
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无特殊依赖，几乎开箱即用（如ElasticSearch需要Java）
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自带数据过期功能；
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自带权限管理，精细到“表”级别；
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原生的HTTP支持，内置HTTP API
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强大的类SQL语法，支持min, max, sum, count, mean, median 等一系列函数，方便统计。
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自带管理界面(如下图)，免插件配置。
InfluxDB基本概念
1、与传统数据库中的名词做比较
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InfluxDB中的名词 |
传统数据库中的概念 |
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database |
数据库 |
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measurement |
数据库中的表 |
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points |
表里面的一行数据 |
2、InfluxDB中特有的概念
1）Point
Point由时间戳（time）、数据（field）、标签（tags）组成。
Point相当于传统数据库里的一行数据，如下表所示：
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Point属性 |
传统数据库中的概念 |
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time |
每个数据记录时间，是数据库中的主索引(会自动生成) |
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fields |
各种记录值（没有索引的属性）也就是记录的值：温度， 湿度 |
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tags |
各种有索引的属性：地区，海拔 |
2）series
所有在数据库中的数据，都需要通过图表来展示，而这个series表示这个表里面的数据，可以在图表上画成几条线：通过tags排列组合算出来。
如下所示：
3、InfluxDB相关API
InfluxDB 支持http api 方式写入数据。使用curl这个工具来模拟HTTP 请求，在实际使用中，可以将请求写入代码中，通过其他编程语言来模拟HTTP请求。
例如：通过HTTP API向Internet_users这张表添加数据
curl -v –XPOST "http:// localhost:8086/write?db=Internet&u=user&p=password" --data-binary "Internet_users,users=小区上网用户,mobile=移动端上网用户,users_num=56,
mobile_num=21 1493571600000000000"
说明：
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db=Interne是指使用Interne数据库；
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--data-binary后面是需插入数据，其中：
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Internet_users：表名（measurement）
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tag字段：users和mobile,值分别为：小区上网用和移动端上网用户
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field key字段：users_num和mobile_num，值分别为56和21
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时间戳（timestamp）：1493571600000000000
这样，就向Interne数据库的Internet_users表中插入了一条数据。
需要注意，DB参数必须指定一个数据库中已经存在的数据库名，数据体的格式遵从InfluxDB规定格式，首先是表名，后面是tags，然后是field，最后是时间戳。tags、field和时间戳三者之间以空格相分隔。
InfluxDB 数据可视化工具
InfluxDB 用于存储基于时间的数据，比如监控数据，因为InfluxDB本身提供了Http API，所以可以使用InfluxDB很方便的搭建了个监控数据存储中心。对于InfluxDB中的数据展示，这里不得不提数据展示利器-Grafana。
二、Grafana
一个纯粹的HTML/JS应用，其功能非常强大，访问InfluxDB时不会有跨域访问的限制。只要配置好数据源为InfluxDB之后就可以，剩下的工作就是配置图表。
配置数据源：
设置查询条件：
展示数据：
Grafana告警功能
没有比”可视化“更好的一个词能来概括运维的本质，我想Grafana也是深知广大运维人员的痛处：如何用可视化数据说话？ 所以Grafana在 4.0以后版本：新增报警功能（Alerting），根据官网介绍，Grafana报警方式也有很多种，常见的Email、Slack即时通讯、webhook等。
下图为目前集群Grafana监控界面，主要包含对集群主机CPU、内存配合Grafana的阈值预警功能：
主机内存和CPU使用率监控：
通过规则配置，可配置相关监控规则，包含相关逻辑与时间跨度以及监控告警条件。目前，仅支持一种条件类型—— Query 。可以指定Query字母，时间跨度和聚合函数。字母指定你在Metrics tab里设置的聚合函数。Query的结果和聚合函数将会是一个单一的值，用于后面判断是否超过了阈值。
规则配置完成后可在报警列表里统一查看报表状态：
三、实践案例
1、数据采集规划
目前采集数据主要来源于Hadoop的jmx监控，获取相关Cluster、Queue等Metrics信息以及部分Oracle日志信息，通过相关接口写入InfluxDB数据库，根据来源及日志信息从数据库层进行独立管理设计，以便后续维护。
2、InfluxDB数据库权限配置
InfluxDB自带权限控制，权限分别为：
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ADMIN：所有者
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READ :只读 （精确到库与表）
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WRITE：只写 （精确到库与表）
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ALL (READ 和 WRITE ) ：读和写
鉴于源数据流，目前只会用到三个角色，对于这三个角色分工如下：
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ADMIN：维护人员
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READ：数据展示与后台查询（Grafana上设置的Influnxdb为只读）
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WRITE：外部程序（插入数据至Influnxdb）
配置数据库权限需开启相关认证，操作如下：
vi /etc/InfluxDB/InfluxDB.conf
把 [http] 标签下的 auth-enabled 选项值改为 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
本次实践为了避免因主机通断而导致Influnxdb和Grafana服务无法使用的情况，所以在部署应用时用了2台虚拟机，2台虚拟机安装的服务如下：
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主机 |
服务 |
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Localhost-01 |
InfluxDB+Grafana |
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Localhost-02 |
InfluxDB+Grafana |
在系统层方面又做了如下设置：
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主机域名设置
将两台主机设置为主备模式，共用同一个域名http://xxx.xxx.com
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域名 |
主机 |
主备模式 |
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http://xxx.xxx.com |
Localhost-01 |
主 |
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http://xxx.xxx.com |
Localhost-02 |
备 |
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负载均衡设置
负载均衡设置即VIP主用与容灾端域名+端口与的Localhost-01～02主备节点域名+端口映射。大家都知道InfluxDB和Grafana端口如下图展示：
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服务 |
端口 |
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InfluxDB |
8083 |
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InfluxDB |
8086 |
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InfluxDB |
8088 |
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Grafana |
3000 |
所以映射关系可设计成这样：
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VIP：主用ip、容灾ip
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VPORT：8083
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均衡算法：pi 32 rr
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健康检查：tcp
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实例IP及端口：
Localhost-01的ip 8083
Localhost-02的ip 8083
其它端口均按此设置，负载均衡设置完成后，这里不得不提Grafana配置，如果要做到可视化展示的高可用，那么Grafana配置数据源就必须采用域名+端口的方式：
至此数据安全设置完毕。
4、Grafana界面配置
完成以上环境配置，根据相关需求进行Grafana界面配置以及监控配置，具体操作可以参照官网操作教程，这里不再赘述。
HDFS目录配额监控：
HDFS空间使用率监控：