エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
[db tech showcase Tokyo 2017] E21: InfluxDB+αで時系列データの異常検知を可視化してみた by 株式会社インサイトテクノロジー 笹谷泰輔
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
[db tech showcase Tokyo 2017] E21: InfluxDB+αで時系列データの異常検知を可視化してみた by 株式会社インサイトテクノロジー 笹谷泰輔
昨今、データベース技術は、多様な広がりを見せています。中でも時系列データベースは、サーバーのメト... 昨今、データベース技術は、多様な広がりを見せています。中でも時系列データベースは、サーバーのメトリクスやセンサーデータなど、身近なものから得られる時系列のデータの扱いに長けています。本セッションでは、最近ホットな時系列DBであるInfluxDBおよびTelegraf,Grafana,Kapacitorを用い、実際の環境構築からユーザ定義関数による時系列データの異常検知の可視化まで、全ての流れをセッション内でお見せします。