通过不稳定的网络将数据写入时间序列数据库
Writing the data to the timeseries database over unstable network
我正在尝试为以下场景寻找时间序列数据库：
- raspberry pi 上的一些传感器提供实时数据。
- 一些应用程序获取数据并推送到时间序列数据库。
- 如果网络关闭（GSM 调制解调器 运行 没钱或下雨或其他原因），请在本地存储数据。
- 网络可用后，数据应同步到云端的时间序列数据库。所以没有丢失数据，也没有重复数据。
- （可选）从 Grafana 查询数据库
我正在寻找可以为我处理 3. 和 4. 的时间序列数据库。 有吗?
我可以在联合模式下启动 Prometheus（我可以吗？）并在 raspberry pi 上保留一个节点用于初始摄取，在云中保留另一个节点用于收集数据。但是该设置会立即为 Prometheus 节点消耗 64mb+ 内存。
看看vmagent. It can be installed at every device where metrics from local sensors must be collected (e.g. at the edge), and collect all these metrics via various popular data ingestion protocols. Then it can push the collected metrics to a centralized time series database such as VictoriaMetrics。当与中央数据库的连接不可用时，Vmagent 将收集的指标缓存在本地存储上，并在连接恢复后立即将缓存的数据推送到数据库。 Vmagent 适用于 Rasberry PI 和任何具有 ARM、ARM64 或 AMD64 架构的设备。
有关详细信息，请参阅 use cases for vmagent。
我正在尝试为以下场景寻找时间序列数据库：
- raspberry pi 上的一些传感器提供实时数据。
- 一些应用程序获取数据并推送到时间序列数据库。
- 如果网络关闭（GSM 调制解调器 运行 没钱或下雨或其他原因），请在本地存储数据。
- 网络可用后，数据应同步到云端的时间序列数据库。所以没有丢失数据，也没有重复数据。
- （可选）从 Grafana 查询数据库
我正在寻找可以为我处理 3. 和 4. 的时间序列数据库。 有吗?
我可以在联合模式下启动 Prometheus（我可以吗？）并在 raspberry pi 上保留一个节点用于初始摄取，在云中保留另一个节点用于收集数据。但是该设置会立即为 Prometheus 节点消耗 64mb+ 内存。
看看vmagent. It can be installed at every device where metrics from local sensors must be collected (e.g. at the edge), and collect all these metrics via various popular data ingestion protocols. Then it can push the collected metrics to a centralized time series database such as VictoriaMetrics。当与中央数据库的连接不可用时，Vmagent 将收集的指标缓存在本地存储上，并在连接恢复后立即将缓存的数据推送到数据库。 Vmagent 适用于 Rasberry PI 和任何具有 ARM、ARM64 或 AMD64 架构的设备。
有关详细信息，请参阅 use cases for vmagent。