InfluxDB: Die Referenz-Architektur für High-Performance Time Series Data

TL;DR

IoT-Sensoren, Applikations-Metriken und Finanzdaten haben eines gemeinsam: Sie sind zeitbasiert und fallen in riesigen Mengen an. Traditionelle relationale Datenbanken kollabieren unter dieser Schreiblast. Cloud-native Dienste wie AWS Timestream lösen das Problem zwar technisch, koppeln aber die Kosten linear an das Datenvolumen. InfluxDB ist der offene Standard für Zeitreihendaten. Es bietet unerreichte Schreib-Performance (Ingestion), mächtige Daten-Verarbeitung (Downsampling) und volle SQL-Kompatibilität – ohne dass die Rechnung explodiert, wenn Ihre Sensoren mehr Daten senden.

1. Das Architektur-Prinzip: Time Structured Merge Tree (TSM)

Warum nicht einfach PostgreSQL nutzen? Weil Zeitreihendaten anders sind. Man schreibt Millionen von Messwerten, ändert sie nie (Immutable) und löscht sie blockweise nach einer gewissen Zeit (Retention).

InfluxDB nutzt eine spezialisierte Storage-Engine (TSM), die für genau dieses Muster optimiert ist.

• High Ingest: InfluxDB kann hunderttausende Werte pro Sekunde auf einem einzigen Node schreiben.
• Kompression: Da sich Messwerte oft ähneln (z.B. eine Temperatur, die sich kaum ändert), komprimiert InfluxDB die Daten extrem effizient. Terabytes an Rohdaten belegen auf der Disk oft nur Gigabytes.

2. Kern-Feature: Data Lifecycle & Downsampling

Niemand braucht sekundengenaue CPU-Daten von vor einem Jahr. Aber man möchte vielleicht den Durchschnitt von vor einem Jahr wissen.

Proprietäre Lösungen machen dieses “Downsampling” oft teuer oder komplex. In InfluxDB ist es ein Kern-Konzept.

• Retention Policies: Sie definieren: “Behalte Rohdaten für 7 Tage, aber aggregierte Daten für 1 Jahr”. InfluxDB löscht alte Daten automatisch und performant.
• Influx Tasks: Über eine eingebaute Scripting-Engine können Sie Hintergrund-Jobs definieren, die Rohdaten kontinuierlich aggregieren (z.B. mean() über 1 Stunde) und in langfristige “Buckets” schreiben. Das hält die Datenbank schnell und klein.

3. Das Protokoll der Dinge: Influx Line Protocol

Ein oft unterschätzter Vorteil ist das Line Protocol. Es ist der De-Facto-Standard für das Senden von Metriken.

Es ist textbasiert und extrem simpel (measurement,tag=value field=value timestamp).

• Universalität: Fast jedes Tool (Telegraf, Icinga, Home Assistant, Node-RED) spricht nativ InfluxDB.
• Telegraf: Der “Swiss Army Knife” Agent von InfluxData kann Daten aus hunderten Quellen (MQTT, Kafka, SQL, System-Stats) sammeln und an InfluxDB senden. Bei AWS Timestream benötigen Sie oft proprietäre SDKs oder teure Glue-Jobs.

4. Betriebsmodelle im Vergleich: AWS Timestream vs. ayedo Managed InfluxDB

Hier entscheidet sich, ob Ihre Datenplattform wirtschaftlich skaliert.

Szenario A: AWS Timestream (Die Kosten-Falle)

Timestream ist “Serverless”. Das klingt verlockend (keine Server verwalten), hat aber einen Haken.

• Pay-per-Write: Sie zahlen für jeden Gigabyte, den Sie schreiben, und für jede Query, die Sie ausführen. Bei einem IoT-Flotten-Szenario, wo tausende Geräte jede Sekunde senden, explodieren die Kosten linear. Es gibt keinen Mengenrabatt.
• Magnetic Store Slowdown: Timestream verschiebt ältere Daten in einen günstigeren “Magnetic Store”. Abfragen auf diesen Store sind jedoch signifikant langsamer und kostenintensiver.
• Vendor Lock-in: Timestream nutzt eine proprietäre SQL-Erweiterung und API. Ein “Bulk Export” Ihrer historischen Daten ist komplex.

Szenario B: InfluxDB mit Managed Kubernetes von ayedo

Im ayedo App-Katalog läuft InfluxDB als dedizierte Instanz.

• Infrastruktur-Flatrate: Sie zahlen für die zugrundeliegenden Nodes (CPU/RAM/Disk). Ob Sie 1.000 oder 100.000 Metriken pro Sekunde schreiben, ändert am Preis nichts, solange die Hardware es schafft. Das macht Kosten planbar.
• Volle Kontrolle: Sie entscheiden, wie viel RAM für den Index (“High Cardinality”) zur Verfügung steht.
• Standard-API: Nutzen Sie offene Bibliotheken und Grafana-Dashboards, die überall funktionieren.

Technischer Vergleich der Betriebsmodelle

FAQ: InfluxDB & Data Strategy

InfluxDB vs. Prometheus: Was brauche ich?

Beides sind Zeitreihen-Datenbanken, aber mit unterschiedlichem Fokus. Prometheus ist spezialisiert auf “Whitebox Monitoring” von Kubernetes (Pull-Modell). Es ist perfekt für kurzlebige Metriken. InfluxDB (Push-Modell) eignet sich besser für langfristige Speicherung, Event-Logging, IoT-Daten und Business-Analytics. In einer modernen Plattform (wie dem ayedo Stack) laufen sie oft parallel: Prometheus für den Cluster-Status, InfluxDB für die Applikations-Daten.

Unterstützt InfluxDB auch SQL?

Ja. Mit der neuesten Generation (InfluxDB v3 / IOx) und auch schon teilweise in v2 kehrt InfluxDB zu SQL zurück. Das bedeutet, Sie können Ihre Zeitreihendaten mit Standard-SQL-Tools (wie Tableau oder PowerBI) abfragen, ohne eine neue Sprache wie Flux lernen zu müssen.

Wie gehe ich mit “High Cardinality” um?

Kardinalität bezeichnet die Anzahl einzigartiger Zeitreihen (z.B. wenn jeder Request eine unique ID als Tag hat). Das war früher ein Problem für InfluxDB. Durch bessere Indexierung (TSI) und optimierte Hardware im ayedo Stack sind Millionen von Serien heute handhabbar. Dennoch gilt als Best Practice: Speichern Sie Unique-IDs als “Field”, nicht als “Tag”.

Ist InfluxDB Cluster-fähig?

Die Open-Source-Version von InfluxDB ist traditionell ein Single-Node-System. Für die meisten Use-Cases reicht die vertikale Skalierung eines einzelnen Nodes völlig aus (Millionen Writes/sec). Für absolute Hochverfügbarkeit sorgt im ayedo Stack das darunterliegende Storage-System (z.B. Ceph/Rook oder EBS) und schnelle Recovery-Mechanismen.

Fazit

Daten sind nur wertvoll, wenn man sie sich leisten kann. AWS Timestream bestraft Erfolg: Je mehr Daten Sie sammeln, desto teurer wird der Service. InfluxDB dreht diese Logik um. Es bietet eine ultra-effiziente Engine, die es erlaubt, auch riesige Datenmengen auf Standard-Hardware zu verarbeiten. Mit dem ayedo Managed Stack erhalten Sie die führende Time-Series-Datenbank, fertig konfiguriert für Performance und Sicherheit, und behalten die volle Kontrolle über Ihre Daten und Ihr Budget.