课程目标

1. 掌握KairosDB核心技术：深入理解KairosDB的架构设计、数据模型及核心功能。

2. 提升时序数据处理能力：学会利用KairosDB处理高并发、海量时序数据，优化存储与查询性能。

3. 实现组合应用方案：掌握KairosDB与Cassandra、Elasticsearch等主流技术的组合应用场景与优势。

4. 应用智能运维技术：结合AIOps理念，提升时序数据在故障预测、异常检测中的应用价值。

课程收益

1. 技术前沿性：接触时序数据库领域最新技术趋势，提升技术竞争力。

2. 实战经验复用：借鉴KairosDB在百度等企业的实际应用案例，避免重复踩坑。

3. 组合应用能力：学会将KairosDB与其他技术栈（如Cassandra、Elasticsearch）无缝集成，满足复杂业务需求。

4. 专家资源支持：由中科院软件所、Oracle、微软等公司资深工程师提供案例教学与顾问式咨询。

培训内容

模块1：KairosDB基础与架构解析

培训内容：

1. KairosDB简介：

· 时序数据库的定义与特点

· KairosDB的发展历史与核心优势

2. 架构设计：

· 模块化架构（数据写入、存储、查询、聚合）

· 与Cassandra的集成方式（数据分片、持久化策略）

3. 数据模型：

· Metric、Tag、Data Point的概念与关系

· 时序数据的组织与索引机制

培训目标：

· 理解KairosDB的架构设计与数据模型，为后续学习打下基础。

模块2：KairosDB实现原理深度剖析

培训内容：

1. 数据写入流程：

· 批量写入优化（减少I/O操作）

· 写入冲突与一致性保障

2. 存储引擎机制：

· Cassandra作为底层存储的选型原因

· 数据压缩与冷热分离策略

3. 查询优化技术：

· 查询解析与执行计划生成

· 聚合查询（SUM、AVG、MAX等）的加速技巧

培训目标：

· 掌握KairosDB的核心实现原理，提升故障排查与性能调优能力。

模块3：KairosDB与Cassandra的组合应用

培训内容：

1. 组合架构设计：

· KairosDB作为前端接入层，Cassandra作为后端存储层的分工

· 数据同步与一致性保障机制

2. 性能优化实践：

· 写入性能调优（批量大小、并发控制）

· 查询性能调优（索引设计、预聚合）

3. 高可用与灾备方案：

· Cassandra集群的冗余设计与故障恢复

· KairosDB的负载均衡与故障转移策略

培训目标：

· 学会将KairosDB与Cassandra无缝集成，构建高可用、高性能的时序数据存储方案。

模块4：KairosDB与Elasticsearch的组合应用

培训内容：

1. 组合应用场景：

· 时序数据检索与全文检索的融合需求

· 日志分析与时序数据关联分析

2. 数据同步机制：

· Logstash/Filebeat实现KairosDB到Elasticsearch的数据同步

· 同步延迟与数据一致性的控制

3. 联合查询实践：

· 在Elasticsearch中查询KairosDB存储的时序数据

· 利用Elasticsearch的聚合能力增强时序数据分析

培训目标：

· 掌握KairosDB与Elasticsearch的组合应用，满足复杂业务场景下的数据检索与分析需求。

模块5：KairosDB在智能运维（AIOps）中的应用

培训内容：

1. AIOps基础概念：

· 智能运维的定义与核心价值

· 时序数据在AIOps中的作用

2. 异常检测实现：

· 基于KairosDB时序数据的异常检测算法（如3σ原则、机器学习模型）

· 实时告警与根因分析

3. 容量预测与自动化扩缩容：

· 利用KairosDB历史数据进行容量预测

· 结合自动化工具实现资源动态调整

培训目标：

· 理解KairosDB在AIOps中的应用场景，推动运维向智能化转型。

模块6：行业案例与最佳实践复盘

培训内容：

1. 互联网行业案例：

· 用户行为分析（PV、UV、留存率等时序数据统计）

· 实时监控与故障预警

2. 物联网行业案例：

· 设备状态监测（温度、湿度、压力等时序数据采集）

· 异常设备识别与预测性维护

3. 金融行业案例：

· 交易数据时序分析（高频交易、波动率计算）

· 风险控制与反欺诈检测

培训目标：

· 通过行业案例学习，掌握KairosDB在不同业务场景下的优化策略与应用技巧。

课程特色

1. 技术全面性：覆盖KairosDB基础、实现原理、组合应用、AIOps等全栈技能。

2. 实战导向：提供百度等企业的真实案例与故障复盘，强化动手能力。

适合人群：

· 时序数据库开发者、运维工程师

对海量时序数据处理、智能运维有需求的技术团队

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