Seminar InfluxDB Grundlagen – Time-Series-Datenbank für Metriken und Events

Inhaltsverzeichnis

• Abstract
• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Vorkenntnisse
• Lernziele
• Inhalte
• Step-by-step-Ablauf
• Methodik

Abstract

Dieses Seminar vermittelt grundlegendes Verständnis von InfluxDB als Time-Series-Datenbank. Schwerpunkt sind Metriken, Events und Logs, inklusive Basisinstallation, Datenmodellierung und ersten Abfragen. Teilnehmende erlangen praxisnahes Wissen, um Time-Series-Daten effizient zu erfassen, zu speichern und auszuwerten.

Zielsetzung

Grundlegendes Verständnis von InfluxDB als Time-Series-Datenbank mit Fokus auf Metriken, Events und Logs, inklusive Basisinstallation, Datenmodellierung und ersten Abfragen.

Zielgruppe

• Monitoring- und Observability-Teams
• DevOps- und SRE-Rollen
• Entwickler:innen, die Metriken und Events persistieren und auswerten müssen

Vorkenntnisse

• Grundlegende Kenntnisse in Linux
• Basiswissen zu Datenbanken (SQL oder NoSQL) empfehlenswert

Lernziele

Nach dem Seminar können Teilnehmende:

• Time-Series-Daten von klassischen OLTP-Workloads unterscheiden
• Die InfluxDB-Architektur und Kernbegriffe (Measurement, Tag, Field, Retention Policy) erklären
• InfluxDB installieren und einfache Daten schreiben und lesen
• Grundlegende Retention- und Backup-Strategien einordnen

Inhalte

• Einführung in Time-Series-Daten und typische Anwendungsfälle
• Architekturüberblick InfluxDB, Storage Engine und Komponenten
• Installation von InfluxDB (Single-Node)
• Basis-Datenmodell: Measurements, Tags, Fields
• Retention Policies und Shard-Konzepte
• Einfache Abfragen mit InfluxQL oder Flux, abhängig von der eingesetzten Version

Step-by-step-Ablauf

Tag 1 – Grundlagen und Installation

• Time-Series-Grundlagen
  • Unterschiede zwischen Time-Series- und relationalen Datenbanken
  • Typische Metrik- und Event-Szenarien (Monitoring, IoT, Logs)
• Architektur und Installation
  • Komponenten von InfluxDB (Storage, Query, API)
  • Installation auf Linux (Paket oder Binary)
  • Starten des Dienstes, grundlegende Konfiguration
• Erste Daten und Abfragen
  • Schreiben von Messdaten über CLI oder einfache Clients
  • Lesen von Daten mit Basisabfragen
  • Interpretation von Ergebnissen und einfache Aggregationen

Tag 2 – Datenmodell und Retention

• Datenmodellierung in InfluxDB
  • Aufbau von Measurements, Tags und Fields
  • Tag vs. Field – Performance- und Speicherimplikationen
  • Entwurf eines einfachen Datenmodells für ein Beispielprojekt
• Retention und Speicherung
  • Retention Policies definieren und anwenden
  • Konzept Shard Groups, Aufteilung über die Zeit
  • Erste Überlegungen zur Aufbewahrungsdauer (Hot/Cold Data)
• Einfache Visualisierung
  • Nutzung einfacher Visualisierungsmöglichkeiten
  • Aufsetzen erster Basis-Dashboards (z. B. per integrierter UI)
  • Zusammenfassung und Ausblick auf Fortgeschrittenenseminare

Methodik

• Technische Inputs zu Time-Series-Architektur
• Guided Labs zur Installation und ersten Daten
• Kurze Modellierungsübungen mit Feedback