heri410/wdk
Archived
1
0
Fork 0
Code Issues Pull requests Packages Projects Releases Wiki Activity

Höffentlich Finale Version

Browse source
This commit is contained in:
Henrik Mertens 2022-06-29 03:30:43 +02:00
parent dee5d9eb27
commit 5b367adae6
9 changed files with 142 additions and 142 deletions
Show stats Download patch file Download diff file Expand all files Collapse all files

2
Anhang/Docker/data/jupyLab/Wetterdaten-Import.ipynb
View file

@ -588,7 +588,7 @@
"id": "95c26c18-6993-4245-b8f8-58fce2377179", "id": "95c26c18-6993-4245-b8f8-58fce2377179",
"metadata": {}, "metadata": {},
"source": [ "source": [
"Zum Bestimmen der niedrigsten Temperatur ist ziemlich ähnlich." "Das Bestimmen der niedrigsten Temperatur ist ziemlich ähnlich."
] ]
}, },
{ {

BIN
arbeit/Thesis.pdf
View file

Binary file not shown.

0
arbeit/Thesis.synctex(busy) Normal file
View file

4
arbeit/Thesis.tex
View file

@ -4,7 +4,7 @@
%% Parameter - Hier auf die eigene Arbeit anpassen %% Parameter - Hier auf die eigene Arbeit anpassen
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\newcommand{\dokumententyp}{Studienarbeit - Entwurf} \newcommand{\dokumententyp}{Studienarbeit}
\newcommand{\abgabedatum}{\today} \newcommand{\abgabedatum}{\today}
\newcommand{\ort}{Paderborn} \newcommand{\ort}{Paderborn}
\newcommand{\koorperationsunternehmen}{FHDW} \newcommand{\koorperationsunternehmen}{FHDW}
@ -38,7 +38,7 @@
%% %%
%% Für die finale Version auskommentieren! %% Für die finale Version auskommentieren!
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\fancyhead[L]{\color{red} Stand: \today~-~\currenttime} %%\fancyhead[L]{\color{red} Stand: \today~-~\currenttime}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% Verzeichnisse %% Verzeichnisse

12
arbeit/chapter/Einleitung.tex
View file

@ -5,19 +5,19 @@
Das Ziel dieser Arbeit ist es, eine Einführung in die Funktion von \gls{TSDB} zu geben. Dazu wird Das Ziel dieser Arbeit ist es, eine Einführung in die Funktion von \gls{TSDB} zu geben. Dazu wird
beispielhaft an den Temperaturdaten des \glspl{DWD} gezeigt, wie mit einer \gls{TSDB} gearbeitet werden kann. beispielhaft an den Temperaturdaten des \glspl{DWD} gezeigt, wie mit einer \gls{TSDB} gearbeitet werden kann.
Als Datenbank wird InfluxDB genutzt. Als Datenbank wird InfluxDB genutzt.
\subsection{Aufbau und Vorgehensweise} \subsection{Aufbau und Vorgehensweise}
Im Grundlagenteil dieser Arbeit werden die Grundlagen von Time Series Data und \gls{TSDB} erläutert. Im Grundlagenteil dieser Arbeit werden die Grundlagen von Time Series Data und \gls{TSDB} erläutert.
Des Weiteren wird erklärt, was eine \gls{TSDB} ist und wie diese sich von \gls{RDBMS} unterscheidet. Des Weiteren wird erklärt, was eine \gls{TSDB} ist und wie sich diese von \gls{RDBMS} unterscheidet.
Außerdem wird kurz die für die Entwicklungsumgebung notwendige Software, Docker und Jupyter Notebooks, Außerdem wird kurz die für die Entwicklungsumgebung notwendige Software Docker und Jupyter Notebooks,
erklärt. erklärt.
Im nächsten Kapitel wird gezeigt, wie mit InfluxDB gearbeitet werden kann. Dazu wird das für InfluxDB Im nächsten Kapitel wird gezeigt, wie mit InfluxDB gearbeitet werden kann. Dazu wird das für InfluxDB
wichtige Line Protokoll vorgestellt. Außerdem wird gezeigt, wie die abgerufenen Daten mit InfluxDB wichtige Line Protokoll vorgestellt. Außerdem wird gezeigt, wie die abgerufenen Daten mit InfluxDB
visualisiert werden können. Als Daten werden die Wetterdaten das \gls{DWD} genutzt, welche auch in diesem visualisiert werden können. Als Daten werden die Wetterdaten das \gls{DWD} genutzt, welche auch in diesem
Kapitel erklärt und vorgestellt werden. Kapitel erklärt und vorgestellt werden.
Im letzten Kapitel folgt eine kurze Zusammenfassung der Arbeit und der wichtigsten Informationen Im letzten Kapitel folgt eine kurze Zusammenfassung der Arbeit und der wichtigsten Informationen
zu \gls{TSDB} zu \gls{TSDB}.

70
arbeit/chapter/Grundlagen.tex
View file

@ -2,40 +2,40 @@
\section{Grundlagen} \section{Grundlagen}
In diesem Kapitel werden die Grundlagen von \gls{TSDB} und Time Series Data erklärt. In diesem Kapitel werden die Grundlagen von \gls{TSDB} und Time Series Data erklärt.
\gls{TSDB} gehören zu den \gls{NoSQL} Datenbanken und sind besonders darauf optimiert, mit Time Series Data zu \gls{TSDB} gehört zu den \gls{NoSQL} Datenbanken und ist besonders darauf optimiert, mit Time Series Data zu
arbeiten. Dadurch können die große Mengen an Time Series Data verarbeiten, durchsuchen und speichern.\footnote{\cite[vgl.][]{ComputerWeekly}} arbeiten. Dadurch können sie große Mengen an Time Series Data verarbeiten, durchsuchen und speichern.\footnote{\cite[vgl.][]{ComputerWeekly}}
\subsection{Time Series Data} \subsection{Time Series Data}
Um \gls{TSDB} zu verstehen, muss als erstes geklärt werden, was Time Series Data überhaupt ist und wie sie sich von anderen Daten unterscheiden. Um \gls{TSDB} zu verstehen, muss als erstes geklärt werden, was Time Series Data überhaupt sind und wie sie sich von anderen Daten unterscheiden.
Wie der Name schon impliziert, ist Time Series Data eine Reihe von Daten, die über einen Zeitraum gesammelt worden sind. Es wird also nicht nur der Endwert aufgezeichnet, Wie der Name schon impliziert, sind Time Series Data eine Reihe von Daten, die über einen Zeitraum gesammelt worden sind. Es wird also nicht nur der Endwert aufgezeichnet,
sonder die Veränderung über einen Zeitraum. Diese Daten können z.B. Servermetriken, %Anwendungs Leistungsüberwachung, finde ich kein besseres Wort für weglassen sonder die Veränderung über einen Zeitraum. Diese Daten können z.B. Servermetriken, %Anwendungs Leistungsüberwachung, finde ich kein besseres Wort für weglassen
Netzwerkdaten, \gls{IOT}, Sensordaten, Ereignisse, Klicks, Marktgeschäfte und viele andere Arten von Daten sein. Netzwerkdaten, \gls{IOT}, Sensordaten, Ereignisse, Klicks, Marktgeschäfte und viele andere Arten von Daten sein.
Time Series Data können gut daran erkannt werden, dass die Zeit eine wichtige Achse bei der Darstellung der Werte ist.\footnote{\cite[vgl.][1\psqq]{PaulDix}} Time Series Data können gut daran erkannt werden, dass die Zeit eine wichtige Achse bei der Darstellung der Werte ist.\footnote{\cite[vgl.][1\psqq]{PaulDix}}
Manchmal ist es nicht notwendig, alle Daten zu erfassen. Zum Beispiel wird in vielen Anwendungen nur der letze Login gespeichert. Manchmal ist es nicht notwendig, alle Daten zu erfassen. Zum Beispiel wird in vielen Anwendungen nur der letzte Login gespeichert.
Mehr ist auch für die Funktion nicht notwendig. Allerdings können zusätzliche Informationen gewonnen werden, wenn nicht Mehr ist auch für die Funktion nicht notwendig. Allerdings können zusätzliche Informationen gewonnen werden, wenn nicht
nur der letze Datenpunkt, sondern die Veränderung über einen Zeitraum aufgezeichnet wird. nur der letzte Datenpunkt, sondern die Veränderung über einen Zeitraum aufgezeichnet wird.
So kann zum Beispiel festgestellt werden, wie oft und wann sich der Kunde einloggt und ob es dabei ein Muster gibt. Anhand dieser Daten können Kunden So kann zum Beispiel festgestellt werden, wie oft und wann sich der Kunde einloggt hat und ob es dabei ein Muster gibt. Anhand dieser Daten können Kunden
dann kategorisiert werden.\footnote{\cite[vgl.][]{DataScienceTeam2020}} dann kategorisiert werden.\footnote{\cite[vgl.][]{DataScienceTeam2020}}
Eine weitere Besonderheit von Time Series Data ist, dass sie sich nicht verändert. Wenn die Daten einmal erfasst wurden, wird an ihnen nichts mehr verändert. Eine weitere Besonderheit von Time Series Data ist, dass sie sich nicht verändern. Wenn die Daten einmal erfasst wurden, wird an ihnen nichts mehr verändert.
Es werden nur neue Daten hinzugefügt.\footnote{\cite[vgl.][]{SamFangman2019}} Es werden nur neue Daten hinzugefügt.\footnote{\cite[vgl.][]{SamFangman2019}}
\subsection{{Aufbau von Time Series Datenbanken}} \subsection{{Aufbau von Time Series Datenbanken}}
\gls{TSDB} sind darauf ausgelegt, Key Value Paare zu Speichern. Der Key in einem Key Value Datensatz ist eine \gls{TSDB} ist darauf ausgelegt, Key Value Paare zu speichern. Der Key in einem Key Value Datensatz ist ein
Wert, über den die Value referenziert wird. Im Value Teil werden die Daten zum dazugehörigem Key gespeichert. Wert, über den die Value referenziert wird. Im Value Teil werden die Daten zum dazugehörigen Key gespeichert.
Der Wert der Value kann ein primitiver Datentyp sein oder auch ein Objekt, das in einen primitiven Datentyp Der Wert des Value kann ein primitiver Datentyp sein oder auch ein Objekt, das in einen primitiven Datentyp
umgewandelt worden ist. umgewandelt worden ist.
\footnote{\cite[vgl.][]{Key-Value}} \footnote{\cite[vgl.][]{Key-Value}}
Ein Datenpunkt in einer Time Series Database besteht aus mehreren key Value Paaren. Einige Dieser Key Value Paare sind sogenannte Tags. Ein Datenpunkt in einer Time Series Database besteht aus mehreren Key Value Paaren. Einige dieser Key Value Paare sind sogenannte Tags.
Diese Tags sind Werte, die sich zwischen den Datenpunkten nicht ändern, wie zum Beispiel die Position eines Sensors oder die Kundenummer Diese Tags sind Werte, die sich zwischen den Datenpunkten nicht ändern, wie zum Beispiel die Position eines Sensors oder die Kundenummer
eines Kunden der sich gerade eingeloggt hat. Anhand dieser Tags können die Datenpunkte durchsucht werden. Die eigentlichen Messwerte eines Kunden, der sich gerade eingeloggt hat. Anhand dieser Tags können die Datenpunkte durchsucht werden. Die eigentlichen Messwerte
des Sensors oder andere Daten die erfasst werden sollen werden auch als Key Value Paar gespeichert. Zum Beispiel wird als Name des Sensors oder andere Daten, die erfasst werden sollen, werden auch als Key Value Paar gespeichert. Zum Beispiel wird als Name
Temperatur und als Wert 25,2 angeben. Ein Datenpunkt kann mehrere Messwerte haben. Außerdem wird jeder Datenpunkt mit einem Timestamp \glqq Temperatur\grqq{} und als Wert \glqq 25,2\grqq{} angeben. Ein Datenpunkt kann mehrere Messwerte haben. Außerdem wird jeder Datenpunkt mit einem Timestamp
versehen, nach welchem er Indexiert wird.\footnote{\cite[vgl.][]{hazelcast}} Eine gute Veranschaulichung wie die Daten in einer \gls{TSDB} aufgebaut sind, zeigt das InfluxDB versehen, nach welchem er indexiert wird.\footnote{\cite[vgl.][]{hazelcast}} Eine gute Veranschaulichung, wie die Daten in einer \gls{TSDB} aufgebaut sind, zeigt das InfluxDB
Line Protokoll in \cref{list:lineproto}. Line Protokoll in \cref{list:lineproto}.
%https://hazelcast.com/glossary/time-series-database/ %https://hazelcast.com/glossary/time-series-database/
@ -44,27 +44,27 @@ Line Protokoll in \cref{list:lineproto}.
Um Time Series Data zu speichern, ist es nicht unbedingt erforderlich, eine \gls{TSDB} zu nutzen. Auch relationale Datenbanken können Time Series Um Time Series Data zu speichern, ist es nicht unbedingt erforderlich, eine \gls{TSDB} zu nutzen. Auch relationale Datenbanken können Time Series
Data speichern. Einer der wichtigsten Unterschiede zwischen einer \gls{TSDB} im Gegensatz zu einem \gls{RDBMS} ist es, dass kein Datenbank Schema benötigt wird. Data speichern. Einer der wichtigsten Unterschiede zwischen einer \gls{TSDB} im Gegensatz zu einem \gls{RDBMS} ist es, dass kein Datenbank Schema benötigt wird.
Wenn Time Series Daten in eine %eine oder einer? Wenn Time Series Daten in eine %eine oder einer?
Rationalen Datenbank geschrieben werden sollen, müssen erst entsprechende Tabellen angelegt werden, in denen die Daten immer im relationale Datenbank geschrieben werden sollen, müssen erst entsprechende Tabellen angelegt werden, in denen die Daten immer im
gleichen Format abgelegt werden müssen. Im Gegensatz dazu können in einer \gls{TSDB} die Daten einfach schemafrei in die Datenbank geschrieben werden. Ein gleichen Format abgelegt werden müssen. Im Gegensatz dazu können in einer \gls{TSDB} die Daten einfach schemafrei in die Datenbank geschrieben werden. Ein
weiterer Vorteil ist, dass \gls{TSDB} im Gegensatz zu relationalen Datenbanken besser und einfacher skaliert werden weiterer Vorteil ist, dass \gls{TSDB} im Gegensatz zu relationalen Datenbanken besser und einfacher skaliert werden
können.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDataSQL}} können.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDataSQL}}
Aber \gls{TSDB} haben nicht nur Vorteile. Wie in \cref{fig:db-ranking} zu sehen, sind sie viel weniger verbreitet, als nicht zeit basierte Datenbank Systeme. Dadurch gibt \gls{TSDB} haben jedoch nicht nur Vorteile. Wie in \cref{fig:db-ranking} zu sehen, sind sie viel weniger verbreitet, als nicht zeit basierte Datenbank Systeme. Dadurch gibt
es viel weniger Entwickler die Erfahrungen mit \gls{TSDB} haben. Auch das Ökosystem um die Datenbank ist deutlich kleiner. Außerdem sind \gls{RDBMS} es viel weniger Entwickler, die Erfahrungen mit \gls{TSDB} haben. Auch das Ökosystem um die Datenbank ist deutlich kleiner. Außerdem sind \gls{RDBMS}
dadurch, dass es sie viel länger gibt, sehr stabil und sehr gut unterstützt.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDataSQL}} dadurch, dass es sie viel länger gibt, sehr stabil und sehr gut unterstützt.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDataSQL}}
\gls{RDBMS} arbeiten nach dem \gls{CRUD} Prinzip, welches für Time Series Data nicht optimal ist. Auf Time Series Data werden keine Update Befehle durchgeführt, da \gls{RDBMS} arbeiten nach dem \gls{CRUD} Prinzip, welches für Time Series Data nicht optimal ist. Auf Time Series Data werden keine Update Befehle durchgeführt, da
neue Daten immer nur angehängt werden. Auch das Löschen von Daten wird nicht sehr häufig durchgeführt und im Gegensatz zu \gls{RDBMS}, neue Daten immer nur angehängt werden. Auch das Löschen von Daten wird nicht sehr häufig durchgeführt und im Gegensatz zu \gls{RDBMS}
meistens gleichzeitig auf einer großen Menge an Datensätzen. \gls{TSDB} sind auf diese Besonderheiten optimiert und daher besser dafür geeignet, mit Time Series Data zu arbeiten und weisen auch eine meistens gleichzeitig auf einer großen Menge an Datensätzen. \gls{TSDB} sind auf diese Besonderheiten optimiert und daher besser dafür geeignet, mit Time Series Data zu arbeiten und weisen auch eine
höhere Performance auf.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDataSQL}} höhere Performance auf.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDataSQL}}
\subsection{Verbreitete DBMS} \subsection{Verbreitete DBMS}
Aktuell gibt es wie in \cref{fig:db-ranking} zu sehen, einige beliebte Mulit-Model Datenbanken, die als \gls{TSDB} genutzt werden können. Aktuell gibt es wie in \cref{fig:db-ranking} zu sehen, einige beliebte Mulit-Model Datenbanken, die als \gls{TSDB} genutzt werden können.
So können die Datenbanken wie MongoDB, Redis, Teradata und Couchbase mit Time Series Daten arbeiten. Die erste reine \gls{TSDB} im Ranking ist InfluxDB So können Datenbanken wie MongoDB, Redis, Teradata und Couchbase mit Time Series Daten arbeiten. Die erste reine \gls{TSDB} im Ranking ist InfluxDB
auf Platz 29.\footnote{\cite[vgl.][]{dbranking}} auf Platz 29.\footnote{\cite[vgl.][]{dbranking}}
Allerdings haben Datenbanken, die nur auf das verarbeiten von Time Series Data ausgelegt sind, deutliche Performance Vorteile Allerdings haben Datenbanken, die nur auf das Verarbeiten von Time Series Data ausgelegt sind, deutliche Performance Vorteile
gegenüber Multi Model Datenbanken. In einem Vergleich von InfluxDB und MongoDB, hat InfluxDB eine 2,4 mal bessere gegenüber Multi Model Datenbanken. In einem Vergleich von InfluxDB und MongoDB, hat InfluxDB eine 2,4 mal bessere
Schreibperformance als MongoDB und ist beim Lesen sogar 5,7 mal schneller. InfluxDB benötigt außerdem 20 mal weniger Schreibperformance als MongoDB und ist beim Lesen sogar 5,7 mal schneller. InfluxDB benötigt außerdem 20 mal weniger
Speicherplatz auf der Festplatte, um die gleiche Menge an Daten zu speichern.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDBvsMongo}} Speicherplatz auf der Festplatte, um die gleiche Menge an Daten zu speichern.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDBvsMongo}}
@ -85,35 +85,35 @@ Speicherplatz auf der Festplatte, um die gleiche Menge an Daten zu speichern.\fo
\subsection{{Entwicklungsumgebung}} \subsection{{Entwicklungsumgebung}}
Um mit InfluxDB zu arbeiten, wird eine Umgebung zum ausführen von Docker Containern benötigt, in welchen InfluxDB und Jupyter Notebooks betreiben werden können. Um mit InfluxDB zu arbeiten, wird eine Umgebung zum Ausführen von Docker Containern benötigt, in welchen InfluxDB und Jupyter Notebooks betrieben werden können.
Der eigentliche Code wird dann in Jupyter Notebooks mit Python entwickelt. Die Grundlagen über die Eingesetzen Tools und Techniken, werden grob in diesem Kapitel Der eigentliche Code wird dann in Jupyter Notebooks mit Python entwickelt. Die Grundlagen über die eingesetzten Tools und Techniken werden in diesem Kapitel grob
erläutert. erläutert.
\subsubsection{{Docker und Docker-Compose}} \subsubsection{{Docker und Docker Compose}}
%Docker %Docker
Docker ist eine Software für das erstellen und verwalten von Containern. Mit Docker ist es möglich, Anwendungen samt ihrer Umgebung in einer Einheit Docker ist eine Software für das Erstellen und Verwalten von Containern. Mit Docker ist es möglich, Anwendungen samt ihrer Umgebung in einer Einheit
zusammenzufassen, so dass diese einfach auf anderen Systemen ausgeführt werden können. Dabei hat jeder Container ein eigenes Dateisystem und ein eigens zusammenzufassen, sodass diese einfach auf anderen Systemen ausgeführt werden können. Dabei hat jeder Container ein eigenes Dateisystem und ein eigenes
Betriebssystem. Allerdings teilen sich Container und Hostsystem den Kernel des Hostsystems. Dadurch hat diese Art der Virtualisierung deutlich Betriebssystem. Allerdings teilen sich Container und Hostsystem den Kernel des Hostsystems. Dadurch hat diese Art der Virtualisierung deutlich
weniger Overhead als andere Virtualisierungstechniken. Zusätzlich wird das Betriebssystem innerhalb des Containers maximal reduziert, so dass nur weniger Overhead als andere Virtualisierungstechniken. Zusätzlich wird das Betriebssystem innerhalb des Containers maximal reduziert, sodass nur
noch benötigte Komponenten vorhanden sind. Wichtig ist es, dass immer nur möglichst eine Anwendung in einem Container zu finden ist. noch benötigte Komponenten vorhanden sind. Es ist wichtig, dass immer nur möglichst eine Anwendung in einem Container ausgeführt wird.
Durch die Virtualisierung sind die einzelnen Container voneinander getrennt.\footnote{\cite[vgl.][54\psqq]{DanielStender2020}} Durch die Virtualisierung sind die einzelnen Container voneinander getrennt.\footnote{\cite[vgl.][54\psqq]{DanielStender2020}}
%Docker Compose %Docker Compose
Allerdings bestehen einige Anwendungen aus mehreren Komponenten, diese können durch mehrere Docker Container abgebildet werden. Um die Verwaltung von Allerdings bestehen einige Anwendungen aus mehreren Komponenten. Diese können durch mehrere Docker Container abgebildet werden. Um die Verwaltung von
mehreren Container zu erleichtern, kann Docker-Compose genutzt werden. Mithilfe von Docker-Compose, können größere Umgebungen in einem Compose File mehreren Containern zu erleichtern, kann Docker Compose eingesetzt werden. Mithilfe von Docker Compose können größere Umgebungen in einem Compose File
verwaltet werden. Hier werden die Umgebungsvariablen, Container-Images oder Dockerfiles, Ports, Storage und weiteres in einer Datei definiert. verwaltet werden. Hier werden die Umgebungsvariablen, Container-Images oder Dockerfiles, Ports, Storage und weiteres in einer Datei definiert.
Mithilfe dieser Definition kann Docker Compose eine komplexe Umgebung mit nur einem Befehl initialisieren.\footnote{\cite[vgl.][151\psqq]{DanielStender2020}} Mithilfe dieser Definition kann Docker Compose eine komplexe Umgebung mit nur einem Befehl initialisieren.\footnote{\cite[vgl.][151\psqq]{DanielStender2020}}
\subsubsection{{Python und Jupyter Notebooks}} \subsubsection{{Python und Jupyter Notebooks}}
%Python %Python
Python ist eine universelle Prozedurale und Imperative Programmiersprache, die 1994 in der ersten Version veröffentlicht wurde. Der Name ist eine Huldigung an Monty Python und Python ist eine universelle, prozedurale und imperative Programmiersprache, die 1994 in der ersten Version veröffentlicht wurde. Der Name ist eine Huldigung an Monty Python und
wurde nicht nach einer Schlange benannt, auch wenn das Logo eine Schlange ist. Python ist unter der freien PFS Lizenz lizenziert, wodurch es auch in wurde nicht nach einer Schlange benannt, auch wenn das Logo eine Schlange ist. Python ist unter der freien PFS Lizenz lizensiert, wodurch es auch in
kommerziellen Anwendung genutzt werden kann. Python ist eine Interpretierte Sprache. Das heißt, dass sie nicht zu einer ausführbaren Datei kompiliert wird kommerziellen Anwendungen genutzt werden kann. Python ist eine interpretierte Sprache. Das heißt, dass sie nicht zu einer ausführbaren Datei kompiliert wird,
sondern von einem Interpreter interpretiert wird. Außerdem ist Python eine unter Programmieranfängern sehr beliebte Sprache, die auch sehr viel in den sondern von einem Interpreter interpretiert wird. Außerdem ist Python eine unter Programmieranfängern sehr beliebte Sprache, die auch sehr viel in den
Bereichen Data-Science, Deep-Learning, Naturwissenschaften und Linux Systemprogrammierung eingesetzt wird.\footnote{\cite[vgl.][66\psqq]{DanielStender2020}} Bereichen Data-Science, Deep-Learning, Naturwissenschaften und Linux Systemprogrammierung eingesetzt wird.\footnote{\cite[vgl.][66\psqq]{DanielStender2020}}
% Jupyter Notebooks % Jupyter Notebooks
Jupyter Notebooks ist eine webbasierte Open-Source Anwendung mit dem Ziel, Code in den Sprachen Python, R, und Julia einfach schreiben, bearbeiten, Jupyter Notebooks ist eine webbasierte Open-Source Anwendung mit dem Ziel, Code in den Sprachen Python, R, und Julia einfach schreiben, bearbeiten,
auszuführen und teilen zu können. Ein Notebook besteht immer aus Zellen. Eine Zelle kann Code oder Markdown Formatierten Text anzeigen. Jede Zelle auszuführen und teilen zu können. Ein Notebook besteht immer aus Zellen. Eine Zelle kann Code oder Markdown formatierten Text anzeigen. Jede Zelle
kann einzeln ausgeführt werden. Dadurch kann ein Programm sehr einfach und verständlich dargestellt und erklärt werden. Es ist auch möglich, neue Notebooks kann einzeln ausgeführt werden. Dadurch kann ein Programm sehr einfach und verständlich dargestellt und erklärt werden. Es ist auch möglich, neue Notebooks
und Dateien im Webinterface von Jupyter Notebooks selbst anzulegen.\footnote{\cite[vgl.][91\psqq]{NikitaSilaparasetty2020}} und Dateien im Webinterface von Jupyter Notebooks selbst anzulegen.\footnote{\cite[vgl.][91\psqq]{NikitaSilaparasetty2020}}

184
arbeit/chapter/InfluxDB.tex
View file

@ -1,6 +1,6 @@
\section{{InfluxDB}} \section{{InfluxDB}}
InfluxDB ist eine in Go geschriebene open source \gls{TSDB}, die darauf ausgelegt ist, mit einer großen Menge an Time Series Data zu arbeiten.\footnote{\cite[vgl.][]{dbranking}} InfluxDB ist eine in Go geschriebene Open-Source \gls{TSDB}, die darauf ausgelegt ist, mit einer großen Menge an Time Series Data zu arbeiten.\footnote{\cite[vgl.][]{dbranking}}
Im weiteren Verlauf dieses Kapitels, wird am Beispiel von Wetterdaten gezeigt, wie mit InfluxDB gearbeitet wird. InfluxDB stellt für die Integration in Im weiteren Verlauf dieses Kapitels, wird am Beispiel von Wetterdaten gezeigt, wie mit InfluxDB gearbeitet wird. InfluxDB stellt für die Integration in
eigene Anwendungen ein \gls{HTTP} \gls{API} zur Verfügung, für die es in vielen Programmiersprachen Client Librarys gibt. Außerdem wird ein Webinterface und ein \gls{CLI} bereitgestellt. eigene Anwendungen ein \gls{HTTP} \gls{API} zur Verfügung, für die es in vielen Programmiersprachen Client Librarys gibt. Außerdem wird ein Webinterface und ein \gls{CLI} bereitgestellt.
\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxAPI}} \footnote{\cite[vgl.][]{InfluxAPI}}
@ -8,29 +8,29 @@ eigene Anwendungen ein \gls{HTTP} \gls{API} zur Verfügung, für die es in viele
\subsection{{InfluxDB Installation}} \subsection{{InfluxDB Installation}}
Bevor InfluxDB genutzt werden kann muss es als erstes installiert werden. Am einfachsten ist dies über Docker möglich. Dazu ist es notwendig, dass Docker und Docker Compose auf dem System installiert sind. Bevor InfluxDB genutzt werden kann, muss es als erstes installiert werden. Am einfachsten ist dies über Docker möglich. Dazu ist es notwendig, dass Docker und Docker Compose auf dem System installiert sind.
Mit Docker Desktop lassen sich die beide Tools am einfachsten installieren. Im Anhang dieser Arbeit befindet sich im Ordner Docker eine Docker Compose Datei mit dem Namen docker-compose.yml. Mit Docker Desktop lassen sich die beide Tools am einfachsten installieren. Im Anhang dieser Arbeit befindet sich im Ordner Docker eine Docker Compose Datei mit dem Namen \glqq docker-compose.yml\grqq{}.
Zum starten der benötigten Container ist es am einfachsten, mit einem Terminal (Powershell, xterm usw.) in den Docker Ordner zu wechseln und den Befehl docker compose up -d auszuführen. Zum starten der benötigten Container ist es am einfachsten, mit einem Terminal (Powershell, xterm usw.) in den Docker Ordner zu wechseln und den Befehl \glqq docker compose up -d\grqq{} auszuführen.
Jetzt beginnt Docker damit, die notwendigen Images herunterzuladen und zu bauen. Wenn der Befehl ohne Fehler ausgeführt worden ist, wurde InfluxDB erfolgreich installiert und kann Jetzt beginnt Docker damit, die notwendigen Images herunterzuladen und zu bauen. Wenn der Befehl ohne Fehler ausgeführt worden ist, wurde InfluxDB erfolgreich installiert und kann
über die URL:\ \url{http://localhost:8086} aufgerufen werden. Die Login Daten sind als Umgebungsvariable in Docker Compose definiert und lauten: admin e1LjSYaFbzbJeIBC. über die \gls{URL}:\ \url{http://localhost:8086} aufgerufen werden. Die Login Daten sind als Umgebungsvariable in Docker Compose definiert und lauten: \glqq admin\grqq{} \glqq e1LjSYaFbzbJeIBC\grqq{}.
Außerdem wurde mit diesem Befehl auch ein Jupyter Notebook in einem Docker Container gestartet. Auf diesen Container kann über die URL:\ \url{http://localhost:8888/} Außerdem wurde mit diesem Befehl auch ein Jupyter Notebook in einem Docker Container gestartet. Auf diesen Container kann über die \gls{URL}:\ \url{http://localhost:8888/}
zugegriffen werden. Das Passwort lautet fhdw. Im Ordner work befinden sich die Notebooks mit dem in dieser Arbeit beschrieben Codes. zugegriffen werden. Das Passwort lautet \glqq fhdw\grqq{}. Im Ordner \glqq work\grqq{} befinden sich die Notebooks mit den in dieser Arbeit beschriebenen Codes.
\subsection{{Daten einfügen}} \subsection{{Daten einfügen}}
In InfluxDB werden Daten immer in Buckets gespeichert. Um Daten hochzuladen, muss zunächst ein Bucket angelegt werden. Dazu gibt es zwei In InfluxDB werden Daten immer in Buckets gespeichert. Um Daten hochzuladen, muss zunächst ein Bucket angelegt werden. Dazu gibt es zwei
Möglichkeiten. Die einfachste ist es, über das Web \gls{UI} von InfluxDB einen neuen Bucket anzulegen. Dazu muss nach dem Login der Navigationspunkt Data Möglichkeiten. Die einfachste ist es, über das Web \gls{UI} von InfluxDB einen neuen Bucket anzulegen. Dazu muss nach dem Login der Navigationspunkt \glqq Data\grqq{}
und der Reiter Buckets ausgewählt werden. Hier kann dann mit dem Button Create Bucket ein neuer Bucket angelegt werden. Bei dem anlegen kann noch eine und der Reiter \glqq Buckets\grqq{} ausgewählt werden. Hier kann dann mit dem Button \glqq Create Bucket\grqq{} ein neuer Bucket angelegt werden. Dabei kann noch eine
Lebensdauer für die Daten ausgewählt werden, nach welcher die jeweiligen Datenpunkte gelöscht werden.\footnote{vgl. \cref{fig:dashboard}, \cref{fig:load-data-source}, \cref{fig:load-data-bucket}, \cref{fig:load-data-add-bucket}} Lebensdauer für die Daten ausgewählt werden, nach welcher die jeweiligen Datenpunkte gelöscht werden.
\footnote{vgl. \cref{fig:dashboard}, \cref{fig:load-data-source}, \cref{fig:load-data-bucket}, \cref{fig:load-data-add-bucket}}
%\subsection{Line Protokoll} Mit oder ohne diese Überschrift? %\subsection{Line Protokoll} Mit oder ohne diese Überschrift?
Daten werden immer nach dem InfluxDB Line Protokoll formatiert an die Datenbank gesendet. Das Protokoll ist wie in \cref{list:lineproto} Daten werden immer nach dem InfluxDB Line Protokoll formatiert an die Datenbank gesendet. Das Protokoll ist wie in \cref{list:lineproto}
dargestellt aufgebaut. Im ersten Teil des Line Protokolls wird der Name des Datenpunktes angegeben. Das kann zum Beispiel der Name des Sensors sein oder dargestellt, aufgebaut. Im ersten Teil des Line Protokolls wird der Name des Datenpunktes angegeben. Das kann zum Beispiel der Name des Sensors sein oder
der Ort, an dem der Messwert genommen wurde. Wichtig ist, dass Groß- und Kleinschreibung beachtet werden muss und Unterstriche nicht der Ort, an dem der Messwert aufgenommen wurde. Es ist Wichtig, dass Groß- und Kleinschreibung beachtet wird und Unterstriche nicht
genutzt werden dürfen. Sonderzeichen müssen mit einem Backslash \textbackslash \ %Bachslash mit Leerzeichen genutzt werden dürfen. Sonderzeichen müssen mit einem Backslash maskiert werden. Nach dem Namen kommen, getrennt durch ein Komma, die Tags des Datenpunktes.
maskiert werden. Nach dem Namen kommen, getrennt durch ein Komma, die Tags des Datenpunktes.
Tags werden indexiert und dazu genutzt, Datenpunkte zu durchsuchen. Auch Tags werden als Key Value Paar angegeben. Hier sollen Metadaten wie Tags werden indexiert und dazu genutzt, Datenpunkte zu durchsuchen. Auch Tags werden als Key Value Paar angegeben. Hier sollen Metadaten wie
zum Beispiel der Standort des Sensors oder der Name des Servers eingetragen werden, die zum Datenpunkt gehören. Die Messwerte sind mit einem zum Beispiel der Standort des Sensors oder der Name des Servers eingetragen werden, die zum Datenpunkt gehören. Die Messwerte sind mit einem
Leerzeichen von den Tags abgegrenzt und bestehen aus durch Kommas getrennten Key Value Feldern. Der letzte Wert einer Zeile ist der Unix Timestamp in Millisekunden. Leerzeichen von den Tags abgegrenzt und bestehen aus durch Kommas getrennten Key Value Feldern. Der letzte Wert einer Zeile ist der Unix Timestamp in Millisekunden.
@ -53,73 +53,71 @@ measurementName,tagKey=tagValue fieldKey="fieldValue" 1465839830100400200
Die im Line Protokoll formatierten Daten können jetzt entweder mithilfe eines Rest Requests oder des InfluxDB \gls{CLI} in die Datenbank übertragen werden. Die im Line Protokoll formatierten Daten können jetzt entweder mithilfe eines Rest Requests oder des InfluxDB \gls{CLI} in die Datenbank übertragen werden.
Um diese Anfragen zu autorisieren, muss ein \gls{API} Token mitgesendet werden.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDBWriteAPI}} Um diese Anfragen zu autorisieren, muss ein \gls{API} Token mitgesendet werden.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDBWriteAPI}}
Um einen Token zu bekommen, kann dieser entweder über das Webinterface, die \gls{CLI} oder über die \gls{API} angelegt werden. Der einfachste Weg ist es, Um einen Token zu bekommen, kann dieser entweder über das Webinterface, die \gls{CLI} oder über die \gls{API} angelegt werden. Der einfachste Weg ist es,
den Token über das Webinterface anzulegen. Dazu wird wie beim anlegen eines Buckets zunächst der Menüpunkt Data ausgewählt und anschließend der Reiter API den Token über das Webinterface anzulegen. Dazu wird wie beim Anlegen eines Buckets zunächst der Menüpunkt \glqq Data\grqq{} ausgewählt und anschließend der Reiter \glqq API
Tokens. Mit einem Klick auf Generate API Token kann dann ein API Token erstellt werden.\footnote{vgl. \cref{fig:dashboard}, \cref{fig:load-data-source}, \cref{fig:load-data-api-token}, \cref{fig:load-data-add-token}} Tokens\grqq{}. Mit einem Klick auf \glqq Generate API Token\grqq{} kann dann ein API Token erstellt werden.\footnote{vgl. \cref{fig:dashboard}, \cref{fig:load-data-source}, \cref{fig:load-data-api-token}, \cref{fig:load-data-add-token}}
Dabei kann zwischen einem All-Access token und einem Read/Write token ausgewählt werden. Mit dem All Access Token kann auf alles zugegriffen werden. Dabei kann zwischen einem All-Access Token und einem Read/Write Token ausgewählt werden. Mit dem All Access Token kann auf alles zugegriffen werden.
Mit einem Read/Write Token kann wie in \cref{fig:load-data-add-token} zu sehen, ausgewählt werden, auf welchem Bucket geschrieben oder gelesen werden kann.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDBToken}} Mit einem Read/Write Token kann wie in \cref{fig:load-data-add-token} zu sehen ausgewählt werden, auf welchem Bucket geschrieben oder gelesen werden kann.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDBToken}}
\subsection{{Daten abrufen und visualisieren}} \subsection{{Daten abrufen und visualisieren}}
Um Daten aus InfluxDB abzurufen, wird die funktionale Sprache Flux genutzt. Flux wurde für das abfragen, analysieren und verarbeiten von Daten entwickelt.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxFlux}} Um Daten aus InfluxDB abzurufen, wird die funktionale Sprache Flux genutzt. Flux wurde für das abfragen, analysieren und verarbeiten von Daten entwickelt.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxFlux}}
Flux kann unter anderem im influxDB Webinterface oder über die InfluxDB \gls{API} sowie über den InfluxDB \gls{CLI} CLient ausgeführt werden. Flux kann unter anderem im influxDB Webinterface oder über die InfluxDB \gls{API} sowie über den InfluxDB \gls{CLI} CLient ausgeführt werden.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxExecQuery}}
\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxExecQuery}}
%https://docs.influxdata.com/influxdb/cloud/query-data/execute-queries/. %https://docs.influxdata.com/influxdb/cloud/query-data/execute-queries/.
Am einfachsten ist es, Flux mit Code Beispielen zu erklären. Die Zeilenangaben in diesem Kapitel beziehen sich auf das \cref{list:influxFlux}. Am einfachsten ist es, Flux mit Code Beispielen zu erklären. Die Zeilenangaben in diesem Kapitel beziehen sich auf das \cref{list:influxFlux}.
Damit Daten abgefragt werden können, muss als erstes ein Bucket ausgewählt werden. Damit Daten abgefragt werden können, muss als erstes ein Bucket ausgewählt werden.
In Zeile 1 wird dazu das from Statement genutzt um den Bucket mit dem Namen test-bucket auszuwählen. Aus Performance Gründen In Zeile 1 wird dazu das \glqq from()\grqq{} Statement genutzt, um den Bucket mit dem Namen \glqq test-bucket\grqq{} auszuwählen. Aus Performance Gründen
erlaubt Flux keine Abfragen ohne die Angebe eines Zeitbereiches, der die Datenmenge einschränkt. Dieser Bereich kann mithilfe erlaubt Flux keine Abfragen ohne die Angabe eines Zeitbereiches, der die Datenmenge einschränkt. Dieser Bereich kann mithilfe
des range Statements ausgewählt werden, wobei es zwei verschiedene Möglichkeiten gibt. Die erste ist, mithilfe des start Parameters, des \glqq range()\grqq{} Statements ausgewählt werden, wobei es zwei verschiedene Möglichkeiten gibt. Die erste ist, mithilfe des \glqq start:\grqq{} Parameters
die Zeit relativ zum Zeitpunkt der Ausführung anzugeben. In Zeile 2 des Beispiels wird der Zeitbereich auf die letzte Stunde festgelegten. die Zeit relativ zum Zeitpunkt der Ausführung anzugeben. In Zeile 2 des Beispiels wird der Zeitbereich auf die letzte Stunde festgelegt.
Zusätzlich zum Startparameter kann auch der Stop-Parameter angeben werden, welcher wie in Zeile 5 zu sehen, angibt bis wann die Daten Zusätzlich zum Startparameter kann auch der Stop-Parameter angeben werden, welcher wie in Zeile 5 zu sehen, angibt, bis wann die Daten
abgerufen werden. In Zeile 5 würden die Daten von 14:00 bis 14:50 abgerufen werden wenn die Abfrage um 15 Uhr verarbeitet wird. abgerufen werden. In Zeile 5 würden die Daten von 14:00 bis 14:50 Uhr abgerufen werden, wenn die Abfrage um 15 Uhr verarbeitet wird.
Die zweite Möglichkeit ist es, den Zeitbereich mit absoluten Werten einzuschränken,was wie in Zeile 8 zu sehen, gemacht wird. Die zweite Möglichkeit ist es, den Zeitbereich mit absoluten Werten einzuschränken, was wie in Zeile 8 zu sehen, gemacht wird.
Zusätzlich zu den Zeitbereichen können auch weitere Filter auf die Daten angewendet werden. Dazu wird die Filter Funktion genutzt. Zusätzlich zu den Zeitbereichen können auch weitere Filter auf die Daten angewendet werden. Dazu wird die Filterfunktion genutzt.
Mit dieser Funktion wird über die Datenpunkte der Datenbank iteriert. Innerhalb dieser Funktion wird eine weitere Funktion als Parameter übergeben, Mit dieser Funktion wird über die Datenpunkte der Datenbank iteriert. Innerhalb dieser Funktion wird eine weitere Funktion als Parameter übergeben,
welche die Daten filtert. Wenn die Funktion false zurückgibt, wird dieser Datenpunkt verworfen, falls jedoch ein true zurückgegeben wird, werden welche die Daten filtert. Wenn die Funktion \glqq false\grqq{} zurückgibt, wird dieser Datenpunkt verworfen. Falls jedoch ein \glqq true\grqq{} zurückgegeben wird, werden
die Daten weiter verarbeiten oder ausgegeben. Im Fall von Zeile 12 wird der Datenpunkt, auf welchen der iterator gerade verweist, in die Variable r gespeichert. die Daten weiter verarbeitet oder ausgegeben. Im Fall von Zeile 12 wird der Datenpunkt, auf welchen der iterator gerade verweist, in die Variable \glqq r\grqq{} gespeichert.
Über r.\_measurement kann nach dem Namen eines Datenpunktes Über \glqq r.\_measurement\grqq{} kann nach dem Namen eines Datenpunktes
und mit r.\_field nach dem Namen eines Messwertes gefiltert werden. Im letzten Schritt werden über die yield() Funktion und mit \glqq r.\_field\grqq{} nach dem Namen eines Messwertes gefiltert werden. Im letzten Schritt werden über die \glqq yield()\grqq{} Funktion
die Daten ausgegeben. Das ist nur erforderlich, wenn mehrere Flux Abfragen zu einer kombiniert werden.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxFluxQuery}} die Daten ausgegeben. Das ist nur erforderlich, wenn mehrere Flux Abfragen zu einer kombiniert werden.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxFluxQuery}}
%https://docs.influxdata.com/influxdb/cloud/query-data/get-started/query-influxdb/ %https://docs.influxdata.com/influxdb/cloud/query-data/get-started/query-influxdb/
Alternativ können Flux Querys auch über den Query Builder im InfluxDB Web \gls{UI} erstellt werden.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDBDataExplorer}} Alternativ können Flux Querys auch über den Query Builder im InfluxDB Web \gls{UI} erstellt werden.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDBDataExplorer}}
Es ist nicht immer erforderlich die Daten aus der Datenbank auszulesen, wenn diese visualisiert werden sollen. Es ist nicht immer erforderlich, die Daten aus der Datenbank auszulesen, wenn diese visualisiert werden sollen.
Mithilfe des InfluxDB Webinterface ist es möglich, Daten zu visualisieren. Vorher ist es allerdings notwendig die zu visualisierenden Daten mithilfe eins Flux Mithilfe des InfluxDB Webinterface ist es möglich, Daten zu visualisieren. Vorher ist es allerdings notwendig, die zu visualisierenden Daten mithilfe eins Flux
Query abzufragen, Query abzufragen.
%bevor die Daten Visualisiert werden können müssen diese erst mithilfe eines Flux Query abgefragt werden. %bevor die Daten Visualisiert werden können müssen diese erst mithilfe eines Flux Query abgefragt werden.
dazu kann entweder selbst ein Query geschrieben werden, oder der eingebaute Dazu kann entweder selbst ein Query geschrieben werden oder der eingebaute
Query Builder genutzt werden.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDBDataExplorer}} Danach lassen sich die Daten als Graph, Heatmap, Histogramm, Scatterplot und weiteren Diagrammtypen anzeigen.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDBGraph}} Query Builder genutzt werden.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDBDataExplorer}} Danach lassen sich die Daten als Graph, Heatmap, Histogramm, Scatterplot und weiteren Diagrammtypen anzeigen.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDBGraph}}
\subsection{Python Library} \subsection{Python Library}
Um nicht selbst eigene API Anfragen über die Rest API schreiben zu müssen, gibt es für Python und andere Sprachen fertige Um nicht selbst eigene API Anfragen über die Rest API schreiben zu müssen, gibt es für Python und andere Sprachen fertige
Bibliotheken.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxAPIClientLibs}} Bevor mit der Client Library gearbeitet werden kann, muss diese allerdings erst Bibliotheken.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxAPIClientLibs}} Bevor mit der Client Library gearbeitet werden kann, muss diese allerdings erst
installiert und importiert werden. Am besten wird zur Installation der Python Paketmanager pip genutzt. Mit dem Befehl pip install influxdb-client installiert und importiert werden. Am besten wird zur Installation der Python Paketmanager pip genutzt. Mit dem Befehl \glqq pip install influxdb-client\grqq{}
werden alle benötigten Pakte installiert.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxAPIPythonClient}} werden alle benötigten Pakte installiert.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxAPIPythonClient}}
In \cref{list:influxPythonWrite} kann an einem Beispiel gesehen werden, wie Daten mithilfe von Python in die Datenbank geschrieben In \cref{list:influxPythonWrite} kann an einem Beispiel gesehen werden, wie Daten mithilfe von Python in die Datenbank geschrieben
werden. Ein ähnliches Beispiel findet sich ausführbar und detailliert beschreiben im Jupyter Notebook Container, in der werden. Ein ähnliches Beispiel findet sich ausführbar und detailliert beschrieben im Jupyter Notebook Container in der
Datei Grundlagen. In den ersten beiden Zeilen des Codes wird der InfluxDB Client importiert. Danach werden in Zeile Datei \glqq Grundlagen\grqq{}. In den ersten beiden Zeilen des Codes wird der InfluxDB Client importiert. Danach werden in Zeile
vier bis sieben die benötigten Daten Bucket, Organisation, Token und \gls{URL} in Variablen geschrieben. vier bis sieben die benötigten Daten Bucket, Organisation, Token und \gls{URL} in Variablen geschrieben.
Was in die Variablen eingetragen werden muss, wird im Was in die Variablen eingetragen werden muss, wird im
Kapitel Daten einfügen %eventuell Link einfügen? Kapitel \glqq Daten einfügen\grqq{} %eventuell Link einfügen?
beschreiben.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxAPIPythonClient}} beschrieben.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxAPIPythonClient}}
In Zeile neun bis 13 wird der Client mit den hinterlegt Variablen initialisiert. Danach folgt in Zeile 15 die In Zeile neun bis 13 wird der Client mit den hinterlegten Variablen initialisiert. Danach folgt in Zeile 15 die
Initialisierung des write clients. Als nächstes muss ein Datenpunkt erstellt werden, der in die Datenbank geschrieben werden kann. Initialisierung des Write Clients. Als nächstes muss ein Datenpunkt erstellt werden, der in die Datenbank geschrieben werden kann.
Dieser wird in Zeile 17 bis 19 erstellt. An diesen Datenpunkt kann eine beliebige Menge an Tags und Datenfeldern Dieser wird in Zeile 17 bis 19 erstellt. An diesem Datenpunkt kann eine beliebige Menge an Tags und Datenfeldern
über die Methoden tag und field angehängt werden. Hier im Beispiel wird der Datenpunkt my\_measurement mit dem Tag location angelegt, über die Methoden \glqq tag\grqq{} und \glqq field\grqq{} angehängt werden. Hier im Beispiel wird der Datenpunkt \glqq my\_measurement\grqq{} mit dem Tag \glqq location\grqq{} angelegt,
welcher den Wert Paderborn hat, und dem Messwert temperature mit dem Wert 25,3. In der letzten Zeile wird dann welcher den Wert \glqq Paderborn\grqq{} hat, und dem Messwert \glqq temperature\grqq{} mit dem Wert \glqq 25,3\grqq{}. In der letzten Zeile wird dann
der write client dazu genutzt, um diesen Datenpunkt an die Datenbank zu senden. der Write Client dazu genutzt, um diesen Datenpunkt an die Datenbank zu senden.
Um die so in die Datenbank geschriebenen Werte wieder abzurufen, kann so wie in \cref{list:influxPythonRead} vorgegangen werden. Um die so in die Datenbank geschriebenen Werte wieder abzurufen, kann so wie in \cref{list:influxPythonRead} vorgegangen werden.
Hier wird als erstes in Zeile 1 ein Query Client erstellt. Mit diesem Query Client kann dann wie in Zeile 2 bis 7 zu Hier wird als erstes in Zeile 1 ein Query Client erstellt. Mit diesem Query Client kann dann wie in Zeile 2 bis 7 zu
sehen ein FLux Query ausgeführt werden. Zurückgegeben wird ein Flux Objekt mit einer Tabellen Struktur, die wie in Zeile 9 bis 11 sehen ein Flux Query ausgeführt werden. Zurückgegeben wird ein Flux Objekt mit einer Tabellenstruktur, die wie in Zeile 9 bis 11
zu sehen, einfach mit einer Schleife verarbeitete werden kann. Um auf die Daten des Objekts zuzugreifen sind die wichtigsten Methoden hier beschreiben. zu sehen, einfach mit einer Schleife verarbeitet werden kann. Um auf die Daten des Objekts zuzugreifen sind die wichtigsten Methoden hier beschreiben.
Mit get\_measurement kann der Namen eines Datenpunktes abgerufen werden. Zusätzlich kann Mithilfe von get\_field und get\_value der Name und der Wert Mit \glqq get\_measurement\grqq{} kann der Name eines Datenpunktes abgerufen werden. Zusätzlich kann mithilfe von \glqq get\_field\grqq{} und \glqq get\_value\grqq{} der Name und der Wert
des Messwertes im Datenpunkt abgefragt werden. Zum abfragen der Zeit wird die Methoden get\_time genutzt. des Messwertes im Datenpunkt abgefragt werden. Zum abfragen der Zeit wird die Methode \glqq get\_time\grqq{} genutzt.\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxAPIPythonClient}}
\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxAPIPythonClient}}
@ -139,16 +137,16 @@ des Messwertes im Datenpunkt abgefragt werden. Zum abfragen der Zeit wird die Me
Die Wetterdaten des \gls{DWD} können über den \gls{CDC} OpenData Bereich heruntergeladen werden. Hier werden die Wetterdaten über \gls{FTP} und \gls{HTTPS} zum Download Die Wetterdaten des \gls{DWD} können über den \gls{CDC} OpenData Bereich heruntergeladen werden. Hier werden die Wetterdaten über \gls{FTP} und \gls{HTTPS} zum Download
angeboten. Unter der \gls{URL} \url{https://www.dwd.de/DE/leistungen/cdc/cdc_ueberblick-klimadaten.html} wird eine gute Übersicht über die zum angeboten. Unter der \gls{URL} \url{https://www.dwd.de/DE/leistungen/cdc/cdc_ueberblick-klimadaten.html} wird eine gute Übersicht über die zum
Download angeboten Daten geboten. Die Werte für die aktuelle Lufttemperatur können über Download angebotenen Daten geboten. Die Werte für die aktuelle Lufttemperatur können über
\url{https://opendata.dwd.de/climate_environment/CDC/observations_germany/climate/10_minutes/air_temperature/now/} \url{https://opendata.dwd.de/climate_environment/CDC/observations_germany/climate/10_minutes/air_temperature/now/}
abgerufen werden. Historische Daten können über abgerufen werden. Historische Daten können über
\url{https://opendata.dwd.de/climate_environment/CDC/observations_germany/climate/10_minutes/air_temperature/now/} \url{https://opendata.dwd.de/climate_environment/CDC/observations_germany/climate/10_minutes/air_temperature/now/}
abgerufen werden. abgerufen werden.
Aktuell werden auf der Webseite, für die aktuelle Lufttemperatur, ca 480 Dateien zum Download angeboten. Die meisten dieser Dateien entsprechen jeweils Aktuell werden auf der Webseite für die aktuelle Lufttemperatur circa 480 Dateien zum Download angeboten. Die meisten dieser Dateien entsprechen jeweils
einer Messstation und je nach Tageszeit kann deswegen die Menge der Zeilen in der Datei variieren, weil immer um 00:00 eine neue Datei angefangen wird. einer Messstation und je nach Tageszeit kann deswegen die Menge der Zeilen in der Datei variieren, weil immer um 00:00 Uhr eine neue Datei angefangen wird.
In den Zip-Dateien finden sich außerdem Metadaten über die Messtationen. Die eigentlichen Daten sind als \gls{CSV} formatiert und sehen aus wie in Listing~\ref{list:wetter_csv} gekürzt dargestellt In den \gls{ZIP} Dateien befinden sich außerdem Metadaten über die Messtationen. Die eigentlichen Daten sind als \gls{CSV} formatiert und sehen aus wie in Listing~\ref{list:wetter_csv} gekürzt dargestellt wird.
In der \gls{CSV} Datei gibt es 9 Felder. Der Inhalt der Felder wird in \cref{tab:csv-explenation} beschreiben. In der \gls{CSV} Datei gibt es 9 Felder. Der Inhalt dieser Felder wird in \cref{tab:csv-explenation} beschreiben.
%Eventuell kürzen wenn zu viele Seiten %Eventuell kürzen wenn zu viele Seiten
\begin{figure}[bht] \begin{figure}[bht]
@ -174,8 +172,8 @@ In der \gls{CSV} Datei gibt es 9 Felder. Der Inhalt der Felder wird in \cref{tab
\toprule \toprule
Feld Name & Bedeutung \\ Feld Name & Bedeutung \\
\midrule \midrule
STATION\_ID & Gibt an von welcher Station die Werte stammen \\ \hline STATION\_ID & Gibt an, von welcher Station die Werte stammen \\ \hline
MESS\_DATUM & Gibt an wann gemessen wurde im Format \%Y\%m\%d\%H\%M. Also Jahr Monat Tag Stunde Minute als eine zusammengeschriebene Zahl. \\ \hline MESS\_DATUM & Gibt an, wann gemessen wurde im Format \%Y\%m\%d\%H\%M. Also Jahr, Monat, Tag, Stunde, Minute als eine zusammengeschriebene Zahl. \\ \hline
QN & Gibt die Qualität der Messwerte an. Hier gibt es die Werte 1 bis 3 QN & Gibt die Qualität der Messwerte an. Hier gibt es die Werte 1 bis 3
\begin{compactenum} \begin{compactenum}
\item nur formale Kontrolle bei Dekodierung und Import \item nur formale Kontrolle bei Dekodierung und Import
@ -185,7 +183,7 @@ QN & Gibt die Qualität der Messwerte an. Hier gibt es die Werte 1 bis 3
PP\_10 & Luftdruck auf Stationshöhe \\ \hline PP\_10 & Luftdruck auf Stationshöhe \\ \hline
TT\_10 & Lufttemperatur auf 2m Höhe \\ \hline TT\_10 & Lufttemperatur auf 2m Höhe \\ \hline
TM5\_10 & Lufttemperatur auf 5cm Höhe \\ \hline TM5\_10 & Lufttemperatur auf 5cm Höhe \\ \hline
TD\_10 & relative Luftfeuchtigkeit auf 2m Höhe \\ \hline TD\_10 & Relative Luftfeuchtigkeit auf 2m Höhe \\ \hline
eor & END OF RECORD" Bedeutet die Zeile ist zu Ende. \\ eor & END OF RECORD" Bedeutet die Zeile ist zu Ende. \\
\bottomrule \bottomrule
\end{tabularx} \end{tabularx}
@ -194,10 +192,10 @@ eor & END OF RECORD" Bedeutet die Zeile ist zu Ende. \\
\end{minipage} \end{minipage}
\end{table} \end{table}
In der Datei zehn\_now\_tu\_Beschreibung\_Stationen.txt werden die Wetterstationen beschrieben. Diese Datei ist nicht als \gls{CSV} Datei formatiert, sondern als Tabelle und erhält In der Datei \glqq zehn\_now\_tu\_Beschreibung\_Stationen.txt\grqq{} werden die Wetterstationen beschrieben. Diese Datei ist nicht als \gls{CSV} Datei formatiert, sondern als Tabelle und erhält
Daten über die Wetterstationen. Die Daten der Stationen in der heruntergeladenen Textdatei stimmen mit den Daten der Hauptamtlichen-Messnetz-Karte überein. Daten über die Wetterstationen. Die Daten der Stationen in der heruntergeladenen Textdatei stimmen mit den Daten der hauptamtlichen Messnetzkarte überein.
Allerdings enthält die Textdatei nicht alle Stationen, sondern nur Stationen für die auch Messwerte im Datensatz hinterlegt sind. Die Bedeutung der einzelnen Allerdings enthält die Textdatei nicht alle Stationen, sondern nur Stationen für die auch Messwerte im Datensatz hinterlegt sind. Die Bedeutung der einzelnen
Spalten der Tabelle sind in der \cref{tab:file-stations} beschreiben. Spalten der Tabelle werden in der \cref{tab:file-stations} beschrieben.
\begin{table}[hbt] \begin{table}[hbt]
\centering \centering
@ -208,16 +206,16 @@ Spalten der Tabelle sind in der \cref{tab:file-stations} beschreiben.
Feld Name & Bedeutung \\ Feld Name & Bedeutung \\
\midrule \midrule
STATION\_ID & Gibt an, von welcher Station die Werte stammen \\ \hline STATION\_ID & Gibt an, von welcher Station die Werte stammen \\ \hline
von\_datum & Datum, seit dem die Station aktiv ist. \\ \hline von\_datum & Datum, seit dem die Station aktiv ist \\ \hline
bis\_datum & Hohe der Station. \\ \hline bis\_datum & Höhe der Station \\ \hline
Stationshoehe & Höhe über dem Normalnullpunkt \\ \hline Stationshoehe & Höhe über dem Normalnullpunkt \\ \hline
geoBreite & Breitengrad der Station. \\ \hline geoBreite & Breitengrad der Station \\ \hline
geoLaenge \_10 & Längengrad der Stations. \\ \hline geoLaenge \_10 & Längengrad der Station \\ \hline
Stationsname & Name der Station. \\ \hline Stationsname & Name der Station \\ \hline
Bundesland & Bundesland, in dem die Station steht. \\ Bundesland & Bundesland, in dem die Station steht \\
\bottomrule \bottomrule
\end{tabularx} \end{tabularx}
\source{Vergleich der Werte mit der Hauptamtliches Messnetz Karte \url{https://opendata.dwd.de/climate_environment/CDC/observations_germany/climate/10_minutes/air_temperature/now/zehn_now_tu_Beschreibung_Stationen.txt}} % Quelle \source{Vergleich der Werte mit der hauptamtliches Messnetzkarte \url{https://opendata.dwd.de/climate_environment/CDC/observations_germany/climate/10_minutes/air_temperature/now/zehn_now_tu_Beschreibung_Stationen.txt}} % Quelle
\label{tab:file-stations} \label{tab:file-stations}
\end{minipage} \end{minipage}
\end{table} \end{table}
@ -227,36 +225,36 @@ Spalten der Tabelle sind in der \cref{tab:file-stations} beschreiben.
%\pagebreak %Damit die Tabelle nicht auf der falschen Seite ist. %\pagebreak %Damit die Tabelle nicht auf der falschen Seite ist.
\subsubsection{{Wetterdaten abrufen}} \subsubsection{{Wetterdaten abrufen}}
Um die Daten auswerten zu können müssen diese als erstes heruntergeladen und entpackt werden. Dazu wird mithilfe von BeautifulSoup aus der \gls{HTML} Seite Um die Daten auswerten zu können, müssen diese als erstes heruntergeladen und entpackt werden. Dazu wird mithilfe von BeautifulSoup aus der \gls{HTML} Seite
des \gls{DWD} für jede Datei eine \gls{URL} ausgelesen. Die so gewonnen \gls{URL}s können dann mithilfe einer Schleife heruntergeladen werden. des \gls{DWD} für jede Datei eine \gls{URL} ausgelesen. Die so gewonnen \gls{URL}s können dann mithilfe einer Schleife heruntergeladen werden.
Um den Messwerten eine Station zuordnen zu können, wird als erstes die Datei mit den Stationen verarbeitet. Für jede Station wird ein Objekt erstellt und in ein Um die Messwerte eine Station zuordnen zu können, wird als erstes die Datei mit den Stationen verarbeitet. Für jede Station wird ein Objekt erstellt und in ein
dictionary gespeichert. Dadurch kann in diesem dictionary einfach über die STATIONS\_ID die passende Station gefunden werden. Weil diese Datei allerdings nicht \glqq dictionary\grqq{} gespeichert. Dadurch kann in diesem \glqq dictionary\grqq{} einfach über die \glqq STATIONS\_ID\grqq{} die passende Station gefunden werden. Weil diese Datei allerdings nicht
\gls{CSV} formatiert ist, muss die Datei auf eine andere Art ausgewertete werden. Um die einzelnen Felder aus einer Zeile zu bekommen, wird immer so lange \gls{CSV} formatiert ist, muss die Datei auf eine andere Art ausgewertet werden. Um die einzelnen Felder aus einer Zeile auszulesen, wird immer so lange
gelesen, bis wieder ein bestimmte Anzahl von Leerzeichen hintereinander erkannt worden ist. Die Zeichen zwischen den Leerzeichen sind dann ein ausgelesenes Feld. gelesen bis wieder ein bestimmte Anzahl von Leerzeichen hintereinander erkannt worden ist. Die Zeichen zwischen den Leerzeichen sind dann ein ausgelesenes Feld.
Nachdem die Stationsdaten ausgewertet worden sind, werden die \gls{CSV} Dateien in einer Schleife entpackt und mithilfe der Bibliothek Pandas in ein Dataframe Nachdem die Stationsdaten ausgewertet worden sind, werden die \gls{CSV} Dateien in einer Schleife entpackt und mithilfe der Bibliothek \glqq Pandas\grqq{} in ein Dataframe
umgewandelt. Das so erzeugte Dataframe wir im letzten Schritt mit den Daten der Stationen zusammengeführt und als Datenpunkt in InfluxDB geschrieben. umgewandelt. Das so erzeugte Dataframe wird im letzten Schritt mit den Daten der Stationen zusammengeführt und als Datenpunkt in InfluxDB geschrieben.
Weitere Erklärungen und der Code selbst können im angehängten Jupyter notebook eingesehen und ausgeführt werden. Weitere Erklärungen und der Code selbst können im angehängten Jupyter Notebook eingesehen und ausgeführt werden.
\subsubsection{{Wetterdaten Verarbeiten}} \subsubsection{{Wetterdaten verarbeiten}}
Mithilfe der in die Datenbank geschriebenen Wetterdaten, ist es nun möglich die Tageshöchst- und Tiefsttemperatur Mithilfe der in die Datenbank geschriebenen Wetterdaten ist es nun möglich, die Tages-Höchst- und Tiefsttemperatur,
sowie den Temperatur-Durchschnitt in Paderborn zu ermitteln. Der Code der dazu notwendig ist, befindet sich auch wieder im Jupyter Notebook. Als erstes sowie den Temperatur-Durchschnitt in Paderborn zu ermitteln. Der Code, der dazu notwendig ist, befindet sich auch wieder im Jupyter Notebook. Als erstes
müssen die notwendigen Datenpunkte aus der Datenbank abgerufen werden. Dazu wird wie in Kapitel 3.3 vorgegangen. Zunächst wird ein müssen die notwendigen Datenpunkte aus der Datenbank abgerufen werden. Dazu wird wie in Kapitel 3.3 vorgegangen. Zunächst wird ein
Flux Query geschrieben der alle Daten der Geographisch nächsten Wetterstationen Bad Lippspringe ausließt. Flux Query geschrieben, der alle Daten der geografisch nächsten Wetterstation in Bad Lippspringe ausließt.
Die Ereignisse werden in ein FluX Objekt gespeichert, welches dann im nächsten Schritt mithilfe einer Schleife verarbeitet wird. Die Ereignisse werden in einem Flux Objekt gespeichert, welches dann im nächsten Schritt mithilfe einer Schleife verarbeitet wird.
Zum bestimmen der Höchst- und Tiefsttemperatur, werden die beiden Zum bestimmen der Höchst- und Tiefsttemperatur, werden die beiden
Variablen min und max definiert, welche mit einem sehr hohen bzw einem sehr niedrigem Wert initialisiert werden. Beim durchlaufen der Schleife Variablen \glqq min\grqq{} und \glqq max\grqq{} definiert, welche mit einem sehr hohen bzw. einem sehr niedrigem Wert initialisiert werden. Beim durchlaufen der Schleife
wird immer der aus der Datenbank stammende Wert mit der Variable min und max vergleichen. Wenn der Wert größer als max ist, wird max auf den wird immer der aus der Datenbank stammende Wert mit der Variable \glqq min\grqq{} und \glqq max\grqq{} verglichen. Wenn der Wert größer als \glqq max\grqq{} ist, wird \glqq max\grqq{} auf den
neuen größten Wert gesetzt und wenn der Wert kleiner als min, ist wird min auf den neuen kleinsten Wert gesetzt. So beinhaltet die Variable max neuen größten Wert gesetzt und wenn der Wert kleiner als \glqq min\grqq{} ist, wird \glqq min\grqq{} auf den neuen kleinsten Wert gesetzt. So beinhaltet die Variable \glqq max\grqq{}
nach dem durchlaufen den höchsten und die Variable min den niedrigsten Wert. Für das bestimmen des Durchschnittswertes muss eine Zähler nach dem durchlaufen den höchsten und die Variable \glqq min\grqq{} den niedrigsten Wert. Für das Bestimmen des Durchschnittswertes muss eine Zähler
Variable, in diesem Fall i, und eine Summen Variable sum erstellt werden. Die Zähler Variable wird mit jedem Schleifendurchlauf um eins hochgezählt. Variable, in diesem Fall \glqq i\grqq{}, und eine Summen Variable \glqq sum\grqq{} erstellt werden. Die Zähler Variable wird mit jedem Schleifendurchlauf um eins hochgezählt.
Zusätzlich wird die Summen Variablen mit dem Wert innerhalb der Schleife addiert. Zum bestimmen des Durchschnittswertes muss jetzt nur noch Zusätzlich wird die Summen Variable mit dem Wert innerhalb der Schleife addiert. Zum bestimmen des Durchschnittswertes muss jetzt nur noch
die Summe, in diesem Fall die Variablen sum, durch die Anzahl der Elemente, hier i, geteilt werden. Der Ergebnisse ist der Tagesmittelwert. die Summe, in diesem Fall die Variable \glqq sum\grqq{} durch die Anzahl der Elemente, hier \glqq i\grqq{}, geteilt werden. Das Ergebnis ist der Tagesmittelwert.
Um die Daten in der Datenbank zu visualisieren, kann die in InfluxDB eingebaute Graph Funktion genutzt werden. Über den Query Builder Um die Daten in der Datenbank zu visualisieren, kann die in InfluxDB eingebaute Graph Funktion genutzt werden. Über den Query Builder
können wie in \cref{fig:query-builder} zu sehen, Messtationen ausgewählt werden, zu denen Graphen anzeigen werden sollen. Außerdem können wie in \cref{fig:query-builder} zu sehen, Messtationen ausgewählt werden, zu denen Graphen anzeigen werden sollen. Außerdem
kann hier auch ausgewählt werden, welche Felder angezeigt werden sollen. Mit einem Klick auf Submit wird ein Graph wie in kann hier auch ausgewählt werden, welche Felder angezeigt werden sollen. Mit einem Klick auf \glqq Submit\grqq{} wird ein Graph, wie in
\cref{fig:influxdb-Graph} zu sehen, angezeigt. In diesem Graphen werden die Temperaturen von den Messtationen auf Sylt(pink) und in \cref{fig:influxdb-Graph} zu sehen, angezeigt. In diesem Graphen werden die Temperaturen von den Messtationen auf Sylt(pink) und in
Bad Lippspringe(blau), am 27.06.2022 angezeigt. Bad Lippspringe(blau) am 27.06.2022 angezeigt.
Weitere Bespiele für das verarbeiten der Wetterdaten können im Jupyter Notebook gefunden werden. Weitere Bespiele für das Verarbeiten der Wetterdaten können im Jupyter Notebook gefunden werden.

8
arbeit/chapter/Zusammenfassung.tex
View file

@ -7,7 +7,7 @@
An dieser Arbeit kann kritisiert werden, dass viele der genutzten Quellen von InfluxDB An dieser Arbeit kann kritisiert werden, dass viele der genutzten Quellen von InfluxDB
veröffentlicht wurden. Zusätzlich wurden sehr viele Internetquellen zitiert und nur wenige Monographien. veröffentlicht wurden. Zusätzlich wurden sehr viele Internetquellen zitiert und nur wenige Monographien.
Außerdem konnten durch die begrenzte Zeit und den begrenzten Umfang dieser Arbeit Außerdem konnten durch die begrenzte Zeit und den begrenzten Umfang dieser Arbeit
nicht, alle Funktion und Besonderheiten von \gls{TSDB} und InfluxDB im besonderen beschreiben werden. nicht alle Funktion und Besonderheiten von \gls{TSDB} und InfluxDB im besonderen beschrieben werden.
Weitere Informationen können in der InfluxDB Dokumentation und den genutzten Quellen gefunden werden. Weitere Informationen können in der InfluxDB Dokumentation und den genutzten Quellen gefunden werden.
\section{Zusammenfassung} \section{Zusammenfassung}
@ -19,11 +19,11 @@ einiges schneller als \gls{RDBMS}. Allerdings sind sie auch weniger flexibel und
\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDataSQL}} \footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDataSQL}}
Mithilfe von Docker und Jupyter Notebook kann sehr schnell eine Entwicklungsumgebung aufgebaut werden, mit der einfach die Mithilfe von Docker und Jupyter Notebook kann sehr schnell eine Entwicklungsumgebung aufgebaut werden, mit der einfach die
als Beispiel genutzten Wetterdaten heruntergeladen, importiert und verarbeiten werden können. als Beispiel genutzten Wetterdaten heruntergeladen, importiert und verarbeiten werden können.
\section{Schlussfolgerung und Fazit} \section{Schlussfolgerung und Fazit}
\gls{TSDB} eignen sich sehr gut für die Speicherung von Time Series Data und besonders für die Verarbeitung von \gls{TSDB} eignen sich sehr gut für die Speicherung von Time Series Data und besonders für die Verarbeitung von
großen Datenmengen. Dadurch, dass immer mehr Daten erfasst werden, ist es abzusehen, dass sich \gls{TSDB} immer weiter großen Datenmengen. Dadurch, dass immer mehr Daten erfasst werden, ist es abzusehen, dass sich \gls{TSDB}s immer weiter
verbreiten werden. Es bietet sich an für IOT Sensoren oder die Erfassung von Servermetriken und anderer Time Series Data, verbreiten werden. Es bietet sich an, für IOT Sensoren oder die Erfassung von Servermetriken und anderer Time Series Data,
auf \gls{TSDB} zu setzen. auf \gls{TSDB} zu setzen.

4
arbeit/config/Abkuerzungen.tex
View file

@ -1,3 +1,4 @@
\newacronym{TSD}{TSD}{Time Series Data}
\newacronym{TSDB}{TSDB}{Time Series Database} \newacronym{TSDB}{TSDB}{Time Series Database}
\newacronym[\glslongpluralkey={Deutschen Wetterdienstes}]{DWD}{DWD}{Deutscher Wetterdienst} \newacronym[\glslongpluralkey={Deutschen Wetterdienstes}]{DWD}{DWD}{Deutscher Wetterdienst}
\newacronym[\glslongpluralkey={Uniform Resource Locator}]{URL}{URL}{Uniform Resource Locator} \newacronym[\glslongpluralkey={Uniform Resource Locator}]{URL}{URL}{Uniform Resource Locator}
@ -15,4 +16,5 @@
\newacronym{CDC}{CDC}{Climate Data Center} \newacronym{CDC}{CDC}{Climate Data Center}
\newacronym{FTP}{FTP}{File Transfer Protocol} \newacronym{FTP}{FTP}{File Transfer Protocol}
\newacronym{NoSQL}{NoSQL}{{Not only \gls{SQL}}} \newacronym{NoSQL}{NoSQL}{{Not only \gls{SQL}}}
\newacronym{SQL}{SQL}{Structured Query Language} \newacronym{SQL}{SQL}{Structured Query Language}
\newacronym{ZIP}{ZIP}{ZIP Compressed File}