1 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesMulti-Tiered Data Retrieval
Mechanisms for retrieving data by consolidating results from memory, caches, and persistent disk storage.
Distinct from Time-Series Data Modeling: Shortlist focuses on modeling and loading, not the operational retrieval process across memory and disk tiers.
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Awesome Multi-Tiered Data Retrieval GitHub Repositories
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- m3db/m3
m3db/m3
4,895GitHub पर देखेंm3 उच्च-रिज़ॉल्यूशन मेट्रिक्स और उच्च-कार्डिनैलिटी डेटा प्रबंधन के लिए डिज़ाइन किया गया एक वितरित टाइम सीरीज़ डेटाबेस है। यह एक स्केलेबल स्टोरेज सिस्टम और मल्टी-क्लस्टर क्वेरी इंजन के रूप में कार्य करता है, जो स्टोरेज में कमिट होने से पहले डेटा को डाउनसैंपल और सारांशित करने में सक्षम एक वितरित मेट्रिक्स एग्रीगेटर प्रदान करता है। यह प्रोजेक्ट नोड मेंबरशिप और शार्ड प्लेसमेंट के लिए etcd का उपयोग करके एक समन्वित क्लस्टर मॉडल के माध्यम से खुद को अलग करता है। यह Prometheus रिमोट राइट प्रोटोकॉल, InfluxDB लाइन प्रोटोकॉल और Graphite Carbon प्लेनटेक्स्ट प्रोटोकॉल सहित कई इंजेक्शन प्रोटोकॉल का समर्थन करता है, और PromQL व Graphite के लिए संगत क्वेरी इंटरफेस प्रदान करता है। यह सिस्टम कॉलम-आधारित टाइम सीरीज़ स्टोरेज, सिंक्रोनस डेटा रेप्लिकेशन और वितरित क्वेरी फैन-आउट सहित व्यापक क्षमता क्षेत्रों को कवर करता है। इसमें डेटा लाइफसाइकिल ऑटोमेशन, कोरम-आधारित कंसिस्टेंसी ट्यूनिंग और अलग-अलग नेमस्पेस में डेटा अखंडता व पुनर्प्राप्ति गति बनाए रखने के लिए टैग-आधारित सीरीज़ इंडेक्सिंग शामिल है। क्लस्टर ऑर्केस्ट्रेशन और कंपोनेंट प्लेसमेंट को उच्च उपलब्धता और संतुलित डेटा वितरण सुनिश्चित करने के लिए ऑटोमेटेड टूल्स और ऑपरेटर्स के माध्यम से प्रबंधित किया जाता है।
Fetches requested data ranges by consolidating results from memory buffers, caches, and disk files.
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