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搜索[时序预测]，共10000篇文章

TimescaleDB 1.6.1 发布，基于 PostgreSQL 的时序数据库

TimescaleDB 是基于 PostgreSQL 开发的一款时序数据库，以插件化的形式打包提供。

2020-03-21

InfluxDB 2.0.0 Beta 6 发布，开源时序数据库

InfluxDB 2.0.0 Beta 6 现已发布，具体更新内容如下： Features 17085：单击 bucket name 将用户带到已选择 bucket 的Data Explorer 17095：使用表视图支持扩展 pkger 仪表板 17114：允许 retention 作为持续时间提供给influxsetup 命令 17138：扩展 pkger 出口的所有功能，支持利用 lable name 和资源类型过滤 17049：为云用户添加了新的登录和注册屏幕，该屏幕允许从其区域直接登录 17170：添加了新的 CLI 多配置文件管理工具 Bug 修复 7039：解决了导出通知规则任务的问题 17042：修复了按组织 ID 导出时不导出任务的问题 17070：修复了导入查询的任务在 pkger 中中断的问题 17028：修复了以下问题：在脚本编辑器中选择聚合函数未将函数添加到新行中 17072：修复了在查询中使用映射变量时，创建映射类型的变量会传递错误值的问题 17050：向身份验证 CLI 命令添加了丢失的用户名 17113：检查查询生成器的禁用组功能 ...... 更多详细信息可查看更新说明。

2020-03-15

InfluxDB 2.0.0 Beta 5 发布，开源时序数据库

InfluxDB 2.0.0 Beta 5 现已发布，具体更新内容如下： Features 16991：更新了 v0.61 的Flux functions list 16574：将安全标志添加到会话 cookie Bug 修复 16919：按字母顺序对首页上的仪表板进行排序 16934：“Tokens”页面现在按status排序 16931：在检查中设置标签的默认值 16935：修正按变量类型排序 16973：当线的长度不同时，计算正确的堆积线累积 17010：修复了scrollbar 问题，其中resource cards会使父容器溢出，而不是被隐藏和滚动 16992：查询生成器现在按列值而不是标记值分组 17013：Scatterplots 可以再次正确呈现tooltip 17027：下降 pkgergauge chart对颜色阈值类型的要求 16961：删除秘密的 cli 确认，添加秘密值的可选参数更新说明

2020-02-29

InfluxDB 2.0.0 Beta 4 发布，开源时序数据库

InfluxDB 2.0.0 Beta 4现已发布，具体更新内容如下： Features 16855：在用户界面的buckets中添加了标签 16842：将 monaco 编辑器连接到 Flux LSP 服务器 16856：将 Flux更新到 v0.59.6 Bug 修复 16852：还原 UserResourceMappings 和授权的索引错误 15911：仪表不再允许变得太小更新说明

2020-02-18

时序数据库 IoTDB 源码解析之前言（一）

IoTDB 是一款时序数据库，相关竞品有 Kairosdb，InfluxDB，TimescaleDB等，主要使用场景是在物联网相关行业，如：车联网、风力发电、地铁、飞机监控等等，具体应用案例及公司详情可以查看

2020-02-06

InfluxDB 2.0.0 Beta 2 发布，开源时序数据库

InfluxDB 2.0.0 Beta 2现已发布，具体更新内容如下： Features 16523：将Influx软件包更改为符合 CRD 16547：允许凭证文件和 CLI 集成中的尾随换行符 16545：将对前缀光标搜索的支持添加到 ForwardCursor 类型 16504：添加备份和还原 16522：将资源记录器引入 tasks，buckets和organizations Bug Fixes 16656：在收集索引指标之前检查引擎是否已关闭 16412：拒绝使用任何保留标记键的写入 UI Improvements 16575：使用 checkoutURL 交换 billingURL 16203：将云导航移至页面顶部，而不是左侧导航内 16536：调整合计窗口期，使其更“合理”。使用持续时间输入进行验证发布说明

2020-01-27

TimescaleDB 1.6.0 发布，基于 PostgreSQL 的时序数据库

TimescaleDB 是基于 PostgreSQL 开发的一款时序数据库，以插件化的形式打包提供。

2020-01-15

InfluxDB 2.0.0 Beta 1 发布，开源时序数据库

InfluxDB 2.0.0 Beta 1现已发布，具体更新内容如下： Features 16234：将对通知端点的支持添加到influx templates/pkgs 16259：将对检查资源的支持添加到 pkger 解析器 16212：添加新的 kv.ForwardCursor 界面 16297：向 pkger 解析器添加对通知规则的支持 16320：将任务支持添加到 pkger 解析器 16226：将 group() 添加到查询生成器 16338：添加 last run status以检查和通知规则 ...... Bug 修复 16225：确保 env vars 在 cmd 上一致应用，并修复了未全局设置 INFLUX_ env var 前缀的问题 16237：更新了用于表前端排序的 Sortby 功能，以正确地对数字进行排序 16255：在导入过程中解析无效的 JSON 时保留用户输入 16374：更新 influx CLI，仅显示“请参阅帮助”消息，而不是整个用法。 16376：选择堆叠图时，延长 y 轴 16404：修复了查询重置错误，该错误会在日期更改时重置脚本编辑器中的查询 16439：防止负零并允许零具有小数位 ...... 更多更改详情可查看发布说明。

2020-01-10

饿了么时序数据库LinDB架构演进

以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。饿了么的监控体系于2015年之前通过StatsD与Graphite技术建立，在2016年公司开发了第一个版本基于RocksDB的本地存储系统LinDB1.0，系统实现了全链路监控的自用型功能，基本满足了公司的需求。在2017年，公司通过扩展RocksDB将LinDB系统升级到了2.0版本。在2018年，公司参考RocksDB的思想基于排倒索引与自研存储开发的LinDB3.0版本，很好的提升了系统的性能，满足了业务上多活的需求。下图展示了公司数据库的发展历程。基于LinDB系统优良的性能与公司增长的需求，饿了么公司的对LinDB数据库的不断改进的目标如下所示：数据库监控体系结构足够轻量，减少维护所需人力物力；体系支持Measurement、Tags与Fields技术；可以解决指标写入的热点问题

2019-03-04

时序时空数据库TSDB技术要点整理

一、基本概念时序时空数据库 TSDB ：英文全称为Time Series & Spatial Temporal Database，简称 TSDB，提供高效存取时序数据和统计分析功能的数据管理系统

2019-02-14

dubbo专题-服务暴露总结(本地暴露+远程暴露时序图)

那就是 //Invoker->Exporter为重点Service->Invoker->Exporter# 本地暴露远程暴露远程暴露剩下的zookeeper部分内容比较简单,而且也有时序图

2018-09-19

基于阿里云打造时序数据库硬件API

和API的第一次亲密接触，应该是在2000年左右的时候。那会还在上大二，刚开始编程不久，当时还是用VB在写程序，想要在打开文件的对话框里增加一个预览功能，费了九牛二虎之力，写了很多代码，效果总是不如人意，后来一次偶然机会，发现通过系统的API很简单几句代码就解决问题了，于是一下子就喜欢上了API。那会互联网还不发达，一起写程序的小伙伴们把《电脑报》、《计算机世界》里关于API的文章还拿小本本记录下来，每年的合订本那更是都要买的，重点看的都是其中关于API的介绍。后来，我们在做桌面GIS系统的时候，用VB程序实现了可以媲美Photoshop软件的功能效果，其中很多实现全靠灵活应用各种API。困扰整个智慧医疗行业的难题 2014年开始，随着互联网医疗与智能硬件的风潮，我们开始打造自己的智能医疗器械产品，随着研发的逐步深入和产品的推广，当

2018-03-08

HiTSDB时序数据库技术架构和产品解析

8月24日阿里云数据库技术峰会上，来自阿里数据库事业部高级专家钟宇带来HiTSDB 时序数据库方面的演讲。

2017-10-01

2026测试新范式：预测分析实战指南

过去十年，软件测试正经历一场静默却深刻的变革——从被动执行测试用例、响应线上故障，转向主动建模风险、预测缺陷热点。

2026-09-09

测试预测分析：AI驱动的质量未来

在此背景下，测试预测分析（Test Prediction Analytics, TPA）正悄然重构质量保障的价值链——它不再追问‘哪里有Bug？’，而是率先回答‘哪里最可能出Bug？’

2026-09-09

测试专家必看：测试预测分析落地实践

测试预测分析（Test Prediction Analytics）正成为新一代质量工程的核心能力——它通过融合历史测试数据、代码变更特征、构建日志、环境指标等多源信息，利用机器学习模型预测‘哪里最可能出错

2026-09-09

测试预测分析：3个实战案例揭秘

越来越多领先团队正将预测分析（Predictive Analytics）引入测试生命周期——通过历史数据建模，预判缺陷高发模块、优化测试资源分配、甚至提前拦截线上故障。

2026-07-24

SUFS: 存储资源使用量预测服务

为了规划存储系统资源，就需要对资源的使用量进行预测，在预测的基础上进行资源的规划、扩缩容等操作。由于目前很多存储是以云服务的形式提供的，对存储资源进行预测对于服务的提供商和使用者都很重要。

2023-07-10

MindsDB —— 数据库开源预测 AI 层

为强大的数据库和数据仓库实现机器学习工作流程：开发人员可以快速将 AI 功能添加到应用程序数据科学家可以通过将 ML 模型部署为 AI 表来简化 MLOps 数据分析师可以轻松地对复杂的数据进行预测

2023-03-12

基于随机森林算法进行硬盘故障预测

本文分享自华为云社区《基于随机森林算法进行硬盘故障预测》，作者：HWCloudAI 。

2022-12-24

资源下载

更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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