[发明专利]一种OpenTSDB共享存储优化方法

说明书

本发明特别涉及一种OpenTSDB共享存储优化方法。该OpenTSDB共享存储优化方法，当租户创建OpenTSDB服务时，在OpenTSDB存储端创建专属该用户的数据表；针对不同租户或者不同租户的不同业务应用实例，利用HBase的配额管理对各个租户的使用资源进行管理；同时，对租户使用服务过程中的资源利用情况进行统计，对集群各项资源使用的配额进行公开，做到共享型存储应用中资源的使用透明性。该OpenTSDB共享存储优化方法，根据租户在集群资源中担负的费用、租户使用资源的等级管理和优先级权重划分，不仅使租户的资源使用得到可控管理，还使租户在有限的投入下得到了资源使用的利益最大化，同时资源费用明细列表，使租户的费用使用直观展现，从而提高了客户满意度。

技术领域

本发明涉及时序数据库与HBase技术领域，特别涉及一种OpenTSDB共享存储优化方法。

背景技术

大数据技术近年来在国内取得了良好的发展，这其中涉及数据采集、数据存储、数据分析和数据挖掘等技术。

大数据之所以有其名，正是因为其关联的海量数据，而这其中时间序列数据则是占了很大的比重。时间序列数据，观其名，则是和时间密切相关的数据，例如物联网服务中，各项传感器产生的数据；监控系统中每一分每一秒产生的数据等。同时，关系型数据库无法满足对时间序列数据的有效存储与处理，因此迫切需要一种专门针对时间序列数据来做优化的数据库系统，即时序数据库。

时序数据库，全称为时间序列数据库。时间序列数据库主要用于指处理带时间标签(按照时间的顺序变化，即时间序列化)的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。

目前，时间序列数据主要由电力行业、化工行业等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据，这些工业数据的典型特点是：产生频率快(每一个监测点一秒钟内可产生多条数据)、严重依赖于采集时间(每一条数据均要求对应唯一的时间)、测点多信息量大(常规的实时监测系统均有成千上万的监测点，监测点每秒钟都产生数据，每天产生几十GB的数据量)。

时序数据库服务存储为方便管理和运维以及实现高可用的使用场景下，共享型存储是常用的架构方式。如今广泛应用的时间序列数据库多种多样，也各有优势。时间序列数据库OpenTSDB，基于HBase(开源的非关系型分布式数据库)，为分布式可扩展的NoSQL 数据库。

OpenTSDB设计者在数据存储和数据访问方面做了很多优化，比如将一个维度同一段时间的数据进行聚合管理，利用数据字典将数据压缩，不仅使数据查询更加方便，并且减小了数据的磁盘占用。又因其依赖成熟的HBase数据存储，无论是在数据保障和数据读写策略上都有一个比较牢固的基石，增加了其可用性。

HBase(Hadoop Database)，即hadoop数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PCServer上搭建起大规模结构化存储集群。

在OpenTSDB业务应用中，如何有效进行各个租户之间资源管理和资源利用限制，服务方如何根据租户缴纳的费用进行资源合理的划分，成为共享型的数据存储中的重要问题。

基于上述情况，本发明提出了一种OpenTSDB共享存储优化方法。

发明内容

本发明为了弥补现有技术的缺陷，提供了一种简单高效的OpenTSDB共享存储优化方法。

本发明是通过如下技术方案实现的：

一种OpenTSDB共享存储优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)当租户创建OpenTSDB服务时，在OpenTSDB存储端创建专属该用户的数据表；

(2)针对不同租户或者不同租户的不同业务应用实例，利用HBase的配额管理对各个租户的使用资源进行管理；