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\section{Kritische Auseinandersetzung}
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An dieser Arbeit kann kritisiert werden, dass viele der genutzten Quellen von InfluxDB
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veröffentlicht wurden. Zusätzlich wurden sehr viele Internetquellen zitiert und nur wenige Monographien.
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Außerdem konnten durch die begrenzte Zeit und den begrenzten Umfang dieser Arbeit
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nicht alle Funktion und Besonderheiten von \gls{TSDB} und InfluxDB im besonderen beschrieben werden.
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Weitere Informationen können in der InfluxDB Dokumentation und den genutzten Quellen gefunden werden.
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\section{Zusammenfassung}
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Time Series Data ist eine Reihe von Daten, die die Veränderung eines Zustandes über eine Zeitspanne aufzeichnen. Diese Daten können
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IOT Sensor Daten, Servermetriken, Netzwerkdaten, Marktgeschäfte oder viele andere Arten von Daten sein.\footnote{\cite[vgl.][]{ComputerWeekly}}
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Time Series Datenbanken sind genau dafür entwickelt worden, um effizient mit dieser Art von Daten zu arbeiten und sind dabei um
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einiges schneller als \gls{RDBMS}. Allerdings sind sie auch weniger flexibel und haben kein so ausgeprägtes Ökosystem.
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\footnote{\cite[vgl.][]{InfluxDataSQL}}
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Mithilfe von Docker und Jupyter Notebook kann sehr schnell eine Entwicklungsumgebung aufgebaut werden, mit der einfach die
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als Beispiel genutzten Wetterdaten heruntergeladen, importiert und verarbeiten werden können.
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\section{Schlussfolgerung und Fazit}
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\gls{TSDB} eignen sich sehr gut für die Speicherung von Time Series Data und besonders für die Verarbeitung von
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großen Datenmengen. Dadurch, dass immer mehr Daten erfasst werden, ist es abzusehen, dass sich \gls{TSDB}s immer weiter
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verbreiten werden. Es bietet sich an, für IOT Sensoren oder die Erfassung von Servermetriken und anderer Time Series Data,
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auf \gls{TSDB} zu setzen. |