Erfahren Sie, wie Sie Zeitreihendaten mit Python und InfluxDB effektiv verwalten, speichern und analysieren. Dieser Leitfaden behandelt Einrichtung, Daten schreiben, Abfragen mit Flux und Best Practices.
Zeitreihendaten meistern: Ein umfassender Leitfaden zur Integration von Python und InfluxDB
In der heutigen datengesteuerten Welt wird ein bestimmter Datentyp in zahlreichen Branchen immer wichtiger: Zeitreihendaten. Von der Überwachung von Servermetriken in einer DevOps-Pipeline über die Verfolgung von Sensorwerten in einem IoT-Netzwerk bis hin zur Analyse von Aktienkursen an den Finanzmärkten – Datenpunkte, die mit einem Zeitstempel verbunden sind, sind allgegenwärtig. Die effiziente Verarbeitung dieser Daten birgt jedoch einzigartige Herausforderungen, für die traditionelle relationale Datenbanken nicht konzipiert wurden.
Hier kommen spezialisierte Zeitreihendatenbanken (TSDB) ins Spiel. Einer der führenden Anbieter in diesem Bereich ist InfluxDB, eine hochperformante Open-Source-Datenbank, die speziell für die Verarbeitung zeitgestempelter Daten entwickelt wurde. In Kombination mit der Vielseitigkeit und dem leistungsstarken Data-Science-Ökosystem von Python ergibt sich ein unglaublich robuster Stack für die Entwicklung skalierbarer und aufschlussreicher Zeitreihenanwendungen.
Dieser umfassende Leitfaden führt Sie durch alles, was Sie wissen müssen, um Python mit InfluxDB zu integrieren. Wir behandeln grundlegende Konzepte, die Einrichtung der Umgebung, das Schreiben und Abfragen von Daten, ein praktisches reales Beispiel und wesentliche Best Practices für den Aufbau produktionsreifer Systeme. Ob Sie ein Data Engineer, ein DevOps-Experte oder ein Data Scientist sind, dieser Artikel stattet Sie mit den Fähigkeiten aus, um Ihre Zeitreihendaten zu meistern.
Grundlegende Konzepte verstehen
Bevor wir mit dem Programmieren beginnen, ist es entscheidend, die grundlegenden Konzepte von InfluxDB zu verstehen. Dies wird Ihnen helfen, ein effizientes Datenschema zu entwerfen und effektive Abfragen zu schreiben.
Was ist InfluxDB?
InfluxDB ist eine Datenbank, die für die schnelle, hochverfügbare Speicherung und Abfrage von Zeitreihendaten optimiert ist. Im Gegensatz zu einer Allzweckdatenbank wie PostgreSQL oder MySQL ist die interne Architektur von InfluxDB von Grund auf für die spezifischen Muster von Zeitreihen-Workloads ausgelegt – nämlich hochvolumige Schreibvorgänge und zeitbasierte Abfragen.
Es ist in zwei Hauptversionen erhältlich:
- InfluxDB OSS: Die Open-Source-Version, die Sie auf Ihrer eigenen Infrastruktur hosten können.
- InfluxDB Cloud: Ein vollständig verwaltetes, Multi-Cloud-Datenbank-als-Service (DBaaS)-Angebot.
Für diesen Leitfaden konzentrieren wir uns auf Konzepte, die für beide gelten, und verwenden eine lokale OSS-Instanz für unsere Beispiele.
Wichtige InfluxDB-Terminologie
InfluxDB hat sein eigenes Datenmodell und seine eigene Terminologie. Das Verständnis dieser Begriffe ist der erste Schritt zur effektiven Nutzung.
- Datenpunkt (Data Point): Die grundlegende Dateneinheit in InfluxDB. Ein einzelner Datenpunkt besteht aus vier Komponenten:
- Messung (Measurement): Eine Zeichenkette, die als Container für Ihre Daten dient, ähnlich einem Tabellennamen in SQL. Zum Beispiel
cpu_usageodertemperature_readings. - Tag-Set (Tag Set): Eine Sammlung von Schlüssel-Wert-Paaren (beides Zeichenketten), die Metadaten über die Daten speichern. Tags sind indiziert, was sie ideal für Filterung und Gruppierung in Abfragen macht. Beispiele:
host=server_A,region=us-east-1,sensor_id=T-1000. - Feld-Set (Field Set): Eine Sammlung von Schlüssel-Wert-Paaren, die die tatsächlichen Datenwerte darstellen. Feldwerte können ganze Zahlen, Fließkommazahlen, boolesche Werte oder Zeichenketten sein. Felder sind nicht indiziert, daher sind sie nicht effizient für die Verwendung in Abfrage-
WHERE-Klauseln. Beispiele:value=98.6,load=0.75,is_critical=false. - Zeitstempel (Timestamp): Der Zeitstempel, der mit dem Datenpunkt verbunden ist, mit Nanosekundenpräzision. Dies ist das zentrale Organisationsprinzip aller Daten in InfluxDB.
- Messung (Measurement): Eine Zeichenkette, die als Container für Ihre Daten dient, ähnlich einem Tabellennamen in SQL. Zum Beispiel
- Bucket: Ein benannter Speicherort, an dem Daten gespeichert werden. Er ist analog zu einer „Datenbank“ in einem traditionellen RDBMS. Ein Bucket hat eine Aufbewahrungsrichtlinie, die festlegt, wie lange Daten aufbewahrt werden.
- Organisation (Org): Ein Arbeitsbereich für eine Gruppe von Benutzern. Alle Ressourcen wie Buckets, Dashboards und Tasks gehören zu einer Organisation.
Stellen Sie es sich so vor: Wenn Sie Temperaturdaten protokollieren würden, könnte Ihre Messung environment_sensors lauten. Die Tags könnten location=lab_1 und sensor_type=DHT22 sein, um zu beschreiben, wo und was die Daten generiert hat. Die Felder wären die tatsächlichen Messwerte wie temperature=22.5 und humidity=45.1. Und natürlich hätte jede Messung einen eindeutigen Zeitstempel.
Einrichtung Ihrer Umgebung
Lassen Sie uns nun praktisch werden und die notwendigen Werkzeuge einrichten. Wir verwenden Docker für eine schnelle und global konsistente InfluxDB-Einrichtung.
InfluxDB mit Docker installieren
Docker bietet eine saubere, isolierte Umgebung für die Ausführung von Diensten. Wenn Sie Docker noch nicht installiert haben, lesen Sie bitte die offizielle Dokumentation für Ihr Betriebssystem.
Um einen InfluxDB 2.x-Container zu starten, öffnen Sie Ihr Terminal und führen Sie den folgenden Befehl aus:
docker run --name influxdb -p 8086:8086 influxdb:latest
Dieser Befehl lädt das neueste InfluxDB-Image herunter, startet einen Container namens influxdb und leitet Port 8086 auf Ihrem lokalen Rechner an Port 8086 innerhalb des Containers weiter. Dies ist der Standardport für die InfluxDB-API.
Erste InfluxDB-Einrichtung
Sobald der Container läuft, können Sie die InfluxDB-Benutzeroberfläche (UI) aufrufen, indem Sie http://localhost:8086 in Ihrem Webbrowser öffnen.
- Sie werden mit einem "Willkommen bei InfluxDB"-Einrichtungsbildschirm begrüßt. Klicken Sie auf "Get Started".
- Benutzereinrichtung: Sie werden aufgefordert, einen initialen Benutzer anzulegen. Geben Sie einen Benutzernamen und ein Passwort ein.
- Erste Organisation und Bucket: Geben Sie einen Namen für Ihre primäre Organisation ein (z.B.
my-org) und Ihren ersten Bucket (z.B.my-bucket). - Speichern Sie Ihr Token: Nach Abschluss der Einrichtung zeigt InfluxDB Ihr initiales Admin-Token an. Dies ist extrem wichtig! Kopieren Sie dieses Token und speichern Sie es an einem sicheren Ort. Sie benötigen es, um von Ihrem Python-Skript aus mit der Datenbank zu interagieren.
Nach der Einrichtung gelangen Sie zum Haupt-InfluxDB-Dashboard. Sie sind nun bereit, sich von Python aus damit zu verbinden.
Die Python-Clientbibliothek installieren
Die offizielle Python-Clientbibliothek für InfluxDB 2.x und Cloud ist influxdb-client. Um sie zu installieren, verwenden Sie pip:
pip install influxdb-client
Diese Bibliothek bietet alle notwendigen Werkzeuge, um Ihre InfluxDB-Instanz programmgesteuert zu schreiben, abzufragen und zu verwalten.
Daten mit Python schreiben
Nachdem unsere Umgebung bereit ist, wollen wir die verschiedenen Möglichkeiten erkunden, Daten mit Python an InfluxDB zu schreiben. Das effiziente Schreiben von Daten ist entscheidend für die Leistung, insbesondere bei Anwendungen mit hohem Durchsatz.
Verbindung zu InfluxDB herstellen
Der erste Schritt in jedem Skript ist die Herstellung einer Verbindung. Sie benötigen die URL, den Namen Ihrer Organisation und das zuvor gespeicherte Token.
Es ist eine bewährte Methode, sensible Informationen wie Tokens in Umgebungsvariablen zu speichern, anstatt sie in Ihr Skript zu codieren. Für dieses Beispiel definieren wir sie jedoch zur Verdeutlichung als Variablen.
import influxdb_client
from influxdb_client.client.write_api import SYNCHRONOUS
# --- Verbindungsdetails ---
url = "http://localhost:8086"
token = "IHR_SUPER_GEHEIMES_TOKEN" # Ersetzen Sie dies durch Ihr tatsächliches Token
org = "my-org"
bucket = "my-bucket"
# --- Client instanziieren ---
client = influxdb_client.InfluxDBClient(url=url, token=token, org=org)
# --- Schreib-API abrufen ---
# SYNCHRONOUS-Modus schreibt Daten sofort. Für hohen Durchsatz erwägen Sie ASYNCHRONOUS.
write_api = client.write_api(write_options=SYNCHRONOUS)
print("Erfolgreich mit InfluxDB verbunden!")
Einen einzelnen Datenpunkt strukturieren und schreiben
Die Clientbibliothek stellt ein Point-Objekt bereit, das eine praktische Möglichkeit ist, Ihre Daten gemäß dem InfluxDB-Datenmodell zu strukturieren.
Schreiben wir einen einzelnen Datenpunkt, der die CPU-Auslastung eines Servers darstellt.
from influxdb_client import Point
import time
# Einen Datenpunkt mit der fluent API erstellen
point = (
Point("system_metrics")
.tag("host", "server-alpha")
.tag("region", "eu-central-1")
.field("cpu_load_percent", 12.34)
.field("memory_usage_mb", 567.89)
.time(int(time.time_ns())) # Zeitstempel mit Nanosekundenpräzision verwenden
)
# Den Punkt in den Bucket schreiben
write_api.write(bucket=bucket, org=org, record=point)
print(f"Einen einzelnen Punkt in '{bucket}' geschrieben.")
In diesem Beispiel ist system_metrics die Messung, host und region sind Tags und cpu_load_percent und memory_usage_mb sind Felder. Wir verwenden time.time_ns(), um den aktuellen Zeitstempel mit Nanosekundenpräzision zu erhalten, was die native Präzision von InfluxDB ist.
Batch-Schreiben für Leistung
Das Schreiben von Datenpunkten einzeln ist ineffizient und verursacht unnötigen Netzwerk-Overhead. Für jede reale Anwendung sollten Sie Ihre Schreibvorgänge bündeln. Die write_api kann eine Liste von Point-Objekten akzeptieren.
Simulieren wir das Sammeln mehrerer Sensorwerte und deren Schreiben in einem einzigen Batch.
points = []
# 5 Messungen von zwei verschiedenen Sensoren simulieren
for i in range(5):
# Sensor 1
point1 = (
Point("environment")
.tag("sensor_id", "A001")
.tag("location", "greenhouse-1")
.field("temperature", 25.1 + i * 0.1)
.field("humidity", 60.5 + i * 0.2)
.time(int(time.time_ns()) - i * 10**9) # Zeitstempel um 1 Sekunde versetzen
)
points.append(point1)
# Sensor 2
point2 = (
Point("environment")
.tag("sensor_id", "B002")
.tag("location", "greenhouse-2")
.field("temperature", 22.8 + i * 0.15)
.field("humidity", 55.2 - i * 0.1)
.time(int(time.time_ns()) - i * 10**9)
)
points.append(point2)
# Den gesamten Stapel von Punkten schreiben
write_api.write(bucket=bucket, org=org, record=points)
print(f"Einen Stapel von {len(points)} Punkten in '{bucket}' geschrieben.")
Dieser Ansatz verbessert den Schreibdurchsatz erheblich, indem die Anzahl der an die InfluxDB-API gesendeten HTTP-Anfragen reduziert wird.
Daten aus Pandas DataFrames schreiben
Für Data Scientists und Analysten ist Pandas das Werkzeug der Wahl. Die influxdb-client-Bibliothek unterstützt das direkte Schreiben von Daten aus einem Pandas DataFrame hervorragend, was unglaublich leistungsfähig ist.
Der Client kann DataFrame-Spalten automatisch Messungen, Tags, Felder und Zeitstempeln zuordnen.
import pandas as pd
import numpy as np
# Beispiel-DataFrame erstellen
now = pd.Timestamp.now(tz='UTC')
dates = pd.to_datetime([now - pd.Timedelta(minutes=i) for i in range(10)])
data = {
'price': np.random.uniform(100, 110, 10),
'volume': np.random.randint(1000, 5000, 10),
'symbol': 'XYZ',
'exchange': 'GLOBALEX'
}
df = pd.DataFrame(data=data, index=dates)
# Der DataFrame muss einen zeitzonenbewussten DatetimeIndex haben
print("Beispiel-DataFrame:")
print(df)
# Den DataFrame in InfluxDB schreiben
# data_frame_measurement_name: Der zu verwendende Messname
# data_frame_tag_columns: Spalten, die als Tags behandelt werden sollen
write_api.write(
bucket=bucket,
record=df,
data_frame_measurement_name='stock_prices',
data_frame_tag_columns=['symbol', 'exchange']
)
print(f"\nDataFrame in Messung 'stock_prices' in Bucket '{bucket}' geschrieben.")
# Client nicht vergessen zu schließen
client.close()
In diesem Beispiel wird der Index des DataFrames automatisch als Zeitstempel verwendet. Wir geben an, dass die Spalten symbol und exchange Tags sein sollen und die verbleibenden numerischen Spalten (price und volume) Felder werden.
Daten mit Python und Flux abfragen
Das Speichern von Daten ist nur die halbe Miete. Die wahre Stärke liegt in der Möglichkeit, sie abzufragen und zu analysieren. InfluxDB 2.x verwendet eine leistungsfähige Skriptsprache namens Flux.
Einführung in Flux
Flux ist eine funktionale Sprache für das Abfragen, Analysieren und Reagieren auf Zeitreihendaten. Sie verwendet einen Pipe-Forward-Operator (|>), um Funktionen zu verketten und eine Datenverarbeitungspipeline zu erstellen, die sowohl lesbar als auch ausdrucksstark ist.
Eine einfache Flux-Abfrage sieht wie folgt aus:
from(bucket: "my-bucket")
|> range(start: -1h)
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "system_metrics")
|> filter(fn: (r) => r.host == "server-alpha")
Diese Abfrage wählt Daten aus dem my-bucket aus, filtert sie auf die letzte Stunde und filtert dann weiter nach einer bestimmten Messung und einem Host-Tag.
Ihre erste Flux-Abfrage in Python
Um Daten abzufragen, müssen Sie ein QueryAPI-Objekt von Ihrem Client erhalten.
# --- Verbindung für Abfragen erneut herstellen ---
client = influxdb_client.InfluxDBClient(url=url, token=token, org=org)
query_api = client.query_api()
# --- Die Flux-Abfrage definieren ---
flux_query = f'''
from(bucket: "{bucket}")
|> range(start: -10m)
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "environment")
'''
# --- Die Abfrage ausführen ---
result_tables = query_api.query(query=flux_query, org=org)
print("Abfrage ausgeführt. Ergebnisse werden verarbeitet...")
Abfrageergebnisse verarbeiten
Das Ergebnis einer Flux-Abfrage ist ein Strom von Tabellen. Jede Tabelle repräsentiert eine eindeutige Gruppe von Datenpunkten (gruppiert nach Messung, Tags usw.). Sie können diese Tabellen und ihre Datensätze durchlaufen.
# Tabellen durchlaufen
for table in result_tables:
print(f"--- Tabelle (Serie für Tags: {table.records[0].values})")
# Datensätze in jeder Tabelle durchlaufen
for record in table.records:
print(f"Zeit: {record.get_time()}, Feld: {record.get_field()}, Wert: {record.get_value()}")
print("\nVerarbeitung der Abfrageergebnisse abgeschlossen.")
Diese Rohverarbeitung ist für benutzerdefinierte Logik nützlich, aber für die Datenanalyse ist es oft bequemer, die Daten direkt in eine vertraute Struktur zu bekommen.
Erweiterte Abfragen: Aggregation und Transformation
Flux glänzt wirklich bei der Durchführung von Aggregationen. Finden wir die durchschnittliche Temperatur alle 2 Minuten für die zuvor geschriebenen environment-Daten.
flux_aggregate_query = f'''
from(bucket: "{bucket}")
|> range(start: -1h)
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "environment")
|> filter(fn: (r) => r._field == "temperature")
|> window(every: 2m)
|> mean()
|> yield(name: "mean_temperature")
'''
# Ausführen und verarbeiten
aggregated_results = query_api.query(query=flux_aggregate_query, org=org)
print("\n--- Aggregierte Ergebnisse (Durchschnittstemperatur pro 2 Minuten) ---")
for table in aggregated_results:
for record in table.records:
print(f"Zeitfensterende: {record.get_time()}, Durchschnittstemperatur: {record.get_value():.2f}")
Hier gruppiert window(every: 2m) die Daten in Intervalle von 2 Minuten und mean() berechnet den Durchschnittswert für jedes Fenster.
Direkt in einen Pandas DataFrame abfragen
Der nahtloseste Weg, InfluxDB in den Python-Datenwissenschafts-Stack zu integrieren, ist die direkte Abfrage in einen Pandas DataFrame. Die query_api verfügt über eine dedizierte Methode dafür: query_data_frame().
# --- Aktienkurse in einen DataFrame abfragen ---
flux_df_query = f'''
from(bucket: "{bucket}")
|> range(start: -1h)
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "stock_prices")
|> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
'''
# Abfrage ausführen
df_result = query_api.query_data_frame(query=flux_df_query, org=org)
# Das Ergebnis kann zusätzliche Spalten haben, also bereinigen wir es
if not df_result.empty:
df_result = df_result[['_time', 'symbol', 'price', 'volume']]
df_result.set_index('_time', inplace=True)
print("\n--- Abfrageergebnis als Pandas DataFrame ---")
print(df_result)
else:
print("\nAbfrage lieferte keine Daten.")
client.close()
Die Funktion pivot() in Flux ist hier entscheidend. Sie wandelt die Daten aus dem langen Format von InfluxDB (eine Zeile pro Feld) in ein breites Format (Spalten für jedes Feld) um, was Sie normalerweise in einem DataFrame erwarten. Da die Daten nun in Pandas sind, können Sie Bibliotheken wie Matplotlib, Seaborn oder scikit-learn für Visualisierung und maschinelles Lernen verwenden.
Praktischer Anwendungsfall: Systemmetriken überwachen
Fassen wir alles mit einem praktischen Beispiel zusammen: einem Python-Skript, das lokale Systemmetriken (CPU und Speicher) überwacht und diese in InfluxDB protokolliert.
Zuerst benötigen Sie die psutil-Bibliothek:
pip install psutil
Das Monitoring-Skript
Dieses Skript läuft unendlich und sammelt und schreibt alle 10 Sekunden Daten.
import influxdb_client
from influxdb_client import Point
from influxdb_client.client.write_api import SYNCHRONOUS
import psutil
import time
import socket
# --- Konfiguration ---
url = "http://localhost:8086"
token = "IHR_SUPER_GEHEIMES_TOKEN" # Ersetzen Sie Ihr Token
org = "my-org"
bucket = "monitoring"
# Den Hostnamen abrufen, um ihn als Tag zu verwenden
hostname = socket.gethostname()
# --- Haupt-Monitoring-Schleife ---
def monitor_system():
print("System-Monitor wird gestartet...")
with influxdb_client.InfluxDBClient(url=url, token=token, org=org) as client:
write_api = client.write_api(write_options=SYNCHRONOUS)
while True:
try:
# Metriken abrufen
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
memory_percent = psutil.virtual_memory().percent
# Datenpunkte erstellen
cpu_point = (
Point("system_stats")
.tag("host", hostname)
.field("cpu_usage_percent", float(cpu_percent))
)
memory_point = (
Point("system_stats")
.tag("host", hostname)
.field("memory_usage_percent", float(memory_percent))
)
# Stapel schreiben
write_api.write(bucket=bucket, org=org, record=[cpu_point, memory_point])
print(f"CPU protokolliert: {cpu_percent}%, Speicher: {memory_percent}%")
# Auf das nächste Intervall warten
time.sleep(10)
except KeyboardInterrupt:
print("\nMonitoring vom Benutzer beendet.")
break
except Exception as e:
print(f"Ein Fehler ist aufgetreten: {e}")
time.sleep(10) # Vor dem erneuten Versuch warten
if __name__ == "__main__":
# Hinweis: Möglicherweise müssen Sie den Bucket 'monitoring' zuerst in der InfluxDB-UI erstellen.
monitor_system()
Die Daten visualisieren
Nachdem Sie dieses Skript einige Minuten lang ausgeführt haben, gehen Sie zurück zur InfluxDB-UI unter http://localhost:8086. Navigieren Sie zur Registerkarte Data Explorer (oder Explore). Verwenden Sie den UI-Builder, um Ihren monitoring-Bucket, die Messung system_stats und die zu visualisierenden Felder auszuwählen. Sie sehen eine Live-Grafik der CPU- und Speichernutzung Ihres Systems, die von Ihrem Python-Skript gespeist wird!
Best Practices und fortgeschrittene Themen
Um robuste und skalierbare Systeme zu entwickeln, befolgen Sie diese Best Practices.
Schema-Design: Tags vs. Felder
- Verwenden Sie Tags für Metadaten, nach denen Sie abfragen werden. Tags sind indiziert, was
filter()-Operationen darauf sehr schnell macht. Gute Kandidaten für Tags sind Hostnamen, Regionen, Sensor-IDs oder beliebige Daten mit geringer bis mittlerer Kardinalität, die Ihre Messungen beschreiben. - Verwenden Sie Felder für die Rohdatenwerte. Felder sind nicht indiziert, daher ist das Filtern nach Feldwert viel langsamer. Jeder Wert, der sich mit fast jedem Datenpunkt ändert (wie Temperatur oder Preis), sollte ein Feld sein.
- Kardinalität ist entscheidend. Hohe Kardinalität bei Tags (viele eindeutige Werte, z. B. eine Benutzer-ID in einem großen System) kann zu Leistungsproblemen führen. Beachten Sie dies beim Entwurf Ihres Schemas.
Fehlerbehandlung und Ausfallsicherheit
Netzwerkverbindungen können ausfallen. Umschließen Sie Ihre Schreib- und Abrufe immer mit try...except-Blöcken, um potenzielle Ausnahmen ordnungsgemäß zu behandeln. Der influxdb-client enthält auch integrierte Wiederholungsstrategien, die Sie für mehr Ausfallsicherheit konfigurieren können.
Sicherheit: Token-Verwaltung
- Codieren Sie Tokens niemals fest in Ihrem Quellcode. Verwenden Sie Umgebungsvariablen oder einen Secrets-Management-Dienst wie HashiCorp Vault oder AWS Secrets Manager.
- Verwenden Sie feingranulare Tokens. In der InfluxDB-UI können Sie unter API-Tokens neue Tokens mit spezifischen Berechtigungen generieren. Für eine Anwendung, die nur Daten schreibt, erstellen Sie ein Token mit schreibgeschütztem Zugriff auf einen bestimmten Bucket. Dies folgt dem Prinzip der geringsten Rechte.
Datenaufbewahrungsrichtlinien
Zeitreihendaten können unglaublich schnell wachsen. Die Aufbewahrungsrichtlinien von InfluxDB löschen Daten automatisch, die älter als eine angegebene Dauer sind. Planen Sie Ihren Datenlebenszyklus: Sie können hochauflösende Daten 30 Tage lang aufbewahren, aber heruntergetastete, aggregierte Daten (z. B. Tagesdurchschnitte) unbegrenzt in einem anderen Bucket speichern.
Schlussfolgerung
Die Kombination von Python und InfluxDB bietet eine formidable Plattform für die Bewältigung jeder Herausforderung im Bereich Zeitreihendaten. Wir sind von den grundlegenden Konzepten des InfluxDB-Datenmodells bis hin zu praktischen Aspekten des Schreibens und Abfragens von Daten mit der offiziellen Python-Clientbibliothek vorgedrungen. Sie haben gelernt, wie man einzelne Punkte schreibt, Daten für Leistung bündelt und nahtlos mit der leistungsfähigen Pandas-Bibliothek integriert.
Indem Sie die Best Practices für Schema-Design, Sicherheit und Fehlerbehandlung befolgen, sind Sie nun bestens gerüstet, um skalierbare, ausfallsichere und aufschlussreiche Anwendungen zu erstellen. Die Welt der Zeitreihendaten ist riesig, und Sie haben nun die grundlegenden Werkzeuge, um sie zu erkunden.
Die nächsten Schritte Ihrer Reise könnten die Erkundung der Task-Engine von InfluxDB für automatische Downsampling, die Einrichtung von Benachrichtigungen zur Anomalieerkennung oder die Integration mit Visualisierungstools wie Grafana sein. Die Möglichkeiten sind endlos. Beginnen Sie noch heute mit dem Erstellen Ihrer Zeitreihenanwendungen!