2024年转眼就要画上句号啦🍾，CnosDB社区的爱码士们，你们准备好迎接2025年的到来了吗？为了感谢大家一年来的支持与陪伴，CC和Z先生精心准备了一波超棒的礼物，让新的一年从一份小确幸开始吧！无论是新爱码仕还是那些老爱码仕老钱们，这次活动绝对不能错过！

在《构建高性能物联网数据平台：EMQX和CnosDB的完整教程》中，我们探讨了如何利用EMQX的数据桥接功能，将采集来的时序数据实时传输到CnosDB中。本次分享将进一步介绍如何通过CnosDB的订阅功能，实现数据推送至EMQX。通过这种方式，我们不仅能够确保数据的即时传输，还能充分发挥两者的优势，提升整体数据处理能力。

📢CnosDB新版本2.4.3Aries发布：新增特性与优化一览📢新增特性下推count(field)并添加exactcount函数......

在物联网（IoT）应用中，遥测数据的收集和存储至关重要。ThingsBoard是一个开源物联网平台，支持设备管理、数据可视化和分析。CnosDB是一个高性能的时序数据库，专为处理大量时间序列数据而设计。本文将介绍如何将ThingsBoard与CnosDB集成，以存储和管理遥测数据。

📢重磅更新：CnosDB2.3.5.4版本上线,性能提升，问题修复一网打尽📢

概述在数字化时代，物联网（IoT）正在改变我们的生活和工作方式。KubeEdge、ThingsBoard和CnosDB是三个领先的开源平台，它们在物联网领域各自发挥着重要的作用，并且可以无缝集成

在现代分布式系统中，链路追踪（DistributedTracing）是一种重要的可观测性技术，它能够帮助开发者和运维团队理解请求在多个服务之间的流动情况。通过链路追踪，团队可以识别性能瓶颈、监控服务依赖关系，并快速定位问题。CnosDB支持链路追踪的集成，为用户提供了强大的追踪分析能力。

在现代软件架构中，尤其是在微服务和云原生环境中，监控与告警是确保系统稳定性和性能的关键。CnosDB作为一款高性能的时序数据库，提供了强大的监控与告警功能，帮助开发者和运维团队实时掌握系统状态，快速响应潜在问题。

CnosDB于2024年8月28日发布了新版本2.4.2.1，带来了多项创新特性和性能优化，旨在提升用户体验和系统稳定性。

随着云计算、微服务、容器化和DevOps等技术的迅猛发展，现代软件系统变得愈加复杂和动态。传统的监控手段已经无法满足对系统状态的全面、实时、准确地了解。在这样的背景下，可观测性（Observability）作为一种新兴的技术理念应运而生。可观测性旨在通过收集、分析和展示系统的度量（Metrics）、日志（Logs）和追踪（Traces）等数据，提供对系统内部行为和性能的深入洞察。这一技术不仅帮助开发者和运维人员快速定位和解决问题，还显著提高了系统的可靠性和用户体验。

在现代分布式系统中，日志记录与分析是确保系统稳定性和可观测性的关键组成部分。CnosDB作为一款高性能的时序数据库，提供了强大的日志处理能力，能够帮助开发者和运维人员高效地管理和分析大量日志数据。

在CnosDB的早期版本中，副本的管理是基于vnode（虚拟节点）机制。vnode的设计使得每个虚拟节点可以独立存储数据分片，多个vnode组合成一个副本集。这种方式虽然在一定程度上提升了系统的可用性，但缺乏明确的主从关系，导致在数据一致性和故障恢复方面存在一定的挑战。

在处理时序数据时，数据写入周期通常与数据采集设备的频率相关，有时每秒钟就需要处理大量的数据点。长时间处理如此多的数据会导致存储问题。一个有效的解决方案是使用流式计算，将原始数据进行降采样。流式计算在时序数据库中指对实时数据流进行计算和处理，以便在数据到达时立即得到计算结果。通过流式计算，我们可以实时地对数据进行处理，例如降采样、聚合、过滤等操作，从而减少数据存储量，并获得实时的统计信息。流式计算的基本原理是通过对实时数据流进行处理，生成所需的计算结果。例如，将每分钟的数据点合并为每小时的数据点。合并过程可以使用各种统计方法，如最大值、平均值、总和等。

本文主要介绍使用Prometheus和Grafana，结合CnosDB搭建可观测性系统的最佳实践。

在CnosDB中，我们设计并实现了计算数据质量的多个指标，这些指标可以从多个维度评估时序数据的质量，对于时间戳列，我们考虑数据的缺失点、冗余点和延迟点。对于值列，我们考虑数据的异常值、范围、变化、速度和加速度。

我们很高兴地宣布，CnosDB文档网站迎来了一次重大升级！现在，我们采用了全新的强大的开源文档框架，为用户提供更流畅、更直观的浏览体验。

在现代多线程和异步编程中，CancellationToken是一个常见的工具，用于及时、安全地取消长时间运行的任务或操作。然而，在处理此类对象时，如果不慎操作，也可能导致悬空指针这一严重问题，进而引发程序崩溃或者难以预测的行为。本文将通过分析一个Rust环境下的实际案例，探讨由使用tokioutil::sync::CancellationToken所引起的悬空指针问题。

在当代工业自动化系统中，实时监测和数据分析变得至关重要。本文将介绍如何通过集成ApachePLC4X与CnosDB，实现对工业控制系统中的PLC设备进行高效数据采集和存储，为工程师们提供更强大的数据分析和监测工具。

嘿，数据库探险家！在你的CnosDB航程中，怎么能少得了使用DBeaver呢？让我来手把手教你怎么搞定，一劳永逸！

在时序数据中，可能会出现一些数据错误或者异常情况，这时候就需要能够对数据进行清洗修复。如果不支持更新操作，将会变得非常困难。另外，一些业务场景可能会需要对已有数据进行调整，比如设备信息发生变化等。支持数据更新可以更灵活地满足这些需求。

本文主要介绍了跟容灾相关的关键技术以及技术整合后形成的几种具体方案，每种方案都在RTO、RPO、部署成本和维护成本等方面有自己的特点和区别，可以根据具体场景选择最合适的方案。

CnosDB是一个专注于时序数据处理的数据库，旨在解决时序数据存储与分析问题，为用户提供高效的时序数据管理与查询便利。为了实现这一目标，CnosDB实现了一系列专用函数，快来和CC一起来看看吧！

CnosDB即将举办科技春晚、也是CnosDB2.4.0版本发布会啦！举办地点就由各位爱码士选在电影院，在此也感谢大家的支持和参与～

本文简单介绍了时间序列压缩任务的来源，压缩算法的分类，并对常见压缩算法的优缺点进行了简介，爱码士们快来一探究竟呀！

本文档提供了下载、安装和使用CnosDBFDW的简要说明。请根据您的实际需求和环境对文档进行调整。

分布式存储系统的复杂性涉及数据容灾备份、一致性、高并发请求和大容量存储等问题。本文结合CnosDB在分布式环境下的演化历程，分享如何将分布式理论应用于实际生产，以及不同实现方式的优缺点和应用场景。

CnosDB在最近新发布的2.4.0版本中增加对时空函数的支持。

大家好！今天有个热辣新闻要和大家分享——CnosDB狂欢时刻来啦，全面支持Helm部署！如果你是物联网、工业互联网、车联网或者IT运维的粉丝，那你绝对不能错过这个重磅消息！

2.4.0MilkyWay强势登场！新功能大爆炸，让你High翻全场！

探讨了利用时序数据库管理系统应对上述问题的关键技术结合现有时序数据库管理系统在部分工业领域中的应用及关注度趋势对其未来发展方向进行了展望