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 este o bază de date distribuită de serii temporale și un motor de metrici conceput pentru stocarea și gestionarea unor volume masive de metrici de sistem cu cardinalitate ridicată. Acesta funcționează ca un depozit de date și o platformă de analiză care permite ingestia de metrici la scară largă și monitorizarea performanței infrastructurii într-un cluster distribuit. Sistemul se distinge printr-o abstractizare a stocării distribuite care suportă mai multe backend-uri, cum ar fi HBase, Cassandra și Google Bigtable. Utilizează un arbore ierarhic de metrici pentru a organiza seriile temporale și folosește indexarea cu identificatori numerici pentru a reduce amprenta de stocare și a accelera căutările pentru metricile etichetate. Proiectul acoperă domenii largi de capabilități, inclusiv analiza datelor de serii temporale cu calcule distribuite de percentile și downsampling, precum și gestionarea cuprinzătoare a metadatelor. Oferă integrare API pentru ingestia și interogarea datelor, caching off-heap pentru optimizarea performanței și instrumente pentru auditarea integrității datelor și analiza anomaliilor. Sistemul este gestionat printr-o interfață linie de comandă pentru administrarea bazei de date și sincronizarea arborelui de metrici.