一、简介InfluxDB是一种时序数据库，用来存放监控数据。InfluxDB是用Go语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库，无需外部依赖。其主要特色功能1）基于时间序列，支持与时间有关的相关函数（如最大，最小，求和等）2）可度量性：你可以实时对大量数据进行计算3）基于事件：它支持任意的事件数据InfluxDB的主要特色1）无结构（无模式）：可以是任

Task3特征工程3.1学习目标学习时间序列数据的特征预处理方法学习时间序列特征处理工具Tsfresh（TimeSeriesFresh）的使用3.2内容介绍数据预处理时间序列数据格式处理加入时间步特征time特征工程时间序列特征构造特征筛选使用tsfresh进行时间序列特征处理

时间序列数据分析日期和时间数据类型datetime构造Python标准库中包含了用于日期（date）、时间（time）、日历（calendar）等功能的数据类型，主要会用到datetime、time、ca

一、Prometheusvs.Graphite1.1范围Graphite专注于查询语言和图表特征的时间序列数据库。其他都需要依赖外部组件实现。Prometheus是一个基于时间序列数据的完整监控系统和趋势系统，包括内置和主动抓取、存储、查询、图表展示和报警功能。它懂得监控系统和趋势系统应该是什么

通常，我们需要将多个栅格求平均，例如，将一年中每个月的NDVI值加起来除以12，就会等到月均NDVI，该过程虽然在栅格计算器中可以实现，但是当时间序列较长时就比较费事，此时，python代码是不二的选择。下图所示为栅格数据相加的原理图，也就是对应的栅格相加，生成新的栅格数据。求均值是需要再除以栅格个数。!(https://imgblog.csd

0x00简单的时间序列选择返回度量指标http_requests_total的所有时间序列样本数据：http_requests_total返回度量指标名称为http_requests_total，标签分别是job"apiserver",handler"/api/comments"

这里我们使用和之前完全相同的测试数据，来测试elasticsearch存储时间序列的表结构选择问题。一个点一个doc的表结构同样我们以最简单的表结构开始。在elasticsearch中，先要创建index，然后index下有mapping。所谓的mapping就是表结构的概念。建表的配置如下：settings

0.时序数据库时间序列（TimeSeries）：是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列，通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，1小时等）。时间序列数据可被简称为时序数据。实时监控系统所收集的监控指标数据，通常就是时序数据。时序数据具有如下特点：每一个时间序列通常为某一固定类型的数值

      涉及到时间序列的观察值，我们可以绘制折线图来做相关数据分析。例如：frompyecharts.chartsimportfrompyechartsimportoptionsasoptsx_data'206','213','220','227','305','

时间序列异常检测识别故障对系统的正常运行颇为重要，准确率高的异常检测对系统的稳定性具有重要意义。时间序列的异常检测已经研究了几十年，业界提出了各种有效检测方法。我们提出了一种基于深度学习的时间序列异常检测模型。