Awesome GitHub RepositoriesTime-Series Downsamplers

Thanos is a CNCF cloud native monitoring tool that provides a highly available and scalable extension to the Prometheus ecosystem. It functions as a global query engine, a long-term storage system, and a metric downsampler. The project enables a unified interface to aggregate and query metrics across multiple distributed clusters from a single view. It maintains historical data beyond local retention limits by persisting time-series metrics in object storage and eliminates data gaps by merging metrics from redundant server pairs. The system includes capabilities for reducing the resolution o

This project is a comprehensive library of practical Python code examples and patterns. It provides a collection of scripts and snippets designed to demonstrate a wide range of programming tasks, from basic syntax to advanced implementation patterns. The repository focuses on several core domains, including the implementation of concurrency and multithreading examples, data analysis snippets for cleaning and manipulating tabular data, and various data visualization examples. It also covers automation scripts for file system management and a variety of general programming patterns. Additional

GreptimeDB is a distributed, open-source time-series database built for unified observability. It stores and queries metrics, logs, and traces together in a single columnar engine, supporting both SQL and PromQL for analysis. The database is designed as a Kubernetes-native operator with a decoupled compute and storage architecture, enabling horizontal scaling and multi-region deployment. What distinguishes GreptimeDB is its role as a multi-protocol ingestion gateway, accepting data through OpenTelemetry, Prometheus Remote Write, InfluxDB, Loki, Elasticsearch, Kafka, and MQTT protocols without

OpenTSDB est une base de données de séries temporelles distribuée et un moteur de métriques conçu pour stocker et gérer des volumes massifs de métriques système à haute cardinalité. Il fonctionne comme un magasin de données et une plateforme d'analyse qui permet l'ingestion de métriques à grande échelle et la surveillance de la performance de l'infrastructure à travers un cluster distribué. Le système se distingue par une abstraction de stockage distribué qui supporte de multiples backends tels que HBase, Cassandra et Google Bigtable. Il utilise un arbre de métriques hiérarchique pour organiser les séries temporelles et emploie l'indexation par identifiant numérique pour réduire l'empreinte de stockage et accélérer les recherches pour les métriques taguées. Le projet couvre de larges domaines de capacités incluant l'analyse de données de séries temporelles avec des calculs de centiles distribués et le downsampling, ainsi qu'une gestion complète des métadonnées. Il fournit une intégration API pour l'ingestion et l'interrogation de données, le cache off-heap pour l'optimisation des performances, et des outils pour l'audit d'intégrité des données et l'analyse d'anomalies. Le système est géré via une interface en ligne de commande pour l'administration de la base de données et la synchronisation de l'arbre de métriques.