Watchman bruger en skalerbar arkitektur baseret på en distribueret systemtilgang, som gør den i stand til at håndtere et stort antal indgående datapunkter med høj tilgængelighed. Den har også en effektiv forespørgselsmotor, der optimerer ydeevnen til tidsseriedataanalyse, hvilket gør den velegnet til realtidsovervågning og historisk dataanalyse.
Nøglefunktioner i Watchman inkluderer:
- Skalerbarhed: Watchman er designet til at skalere vandret for at håndtere store mængder tidsseriedata. Den bruger en distribueret arkitektur med flere servere, der kan tilføjes eller fjernes efter behov for at øge eller mindske kapaciteten.
- Høj tilgængelighed: Watchman giver høj tilgængelighed ved at replikere data på tværs af flere servere. I tilfælde af en serverfejl kan dataene tilgås problemfrit fra en anden server uden tab af data.
- Fast Query Engine: Watchmans forespørgselsmotor er optimeret til hurtig hentning og aggregering af tidsseriedata. Det understøtter forskellige forespørgselsmuligheder såsom tidsintervalfiltrering, aggregeringer (f.eks. gennemsnit, sum) og mønstermatchning.
- Fleksibel dataindtagelse: Watchman kan indtage data fra en række forskellige kilder, herunder filer, logfiler og IoT-enheder. Det understøtter forskellige dataformater såsom JSON, CSV og brugerdefinerede binære formater.
- Arkitektur med flere lejere: Watchman understøtter flere lejere, hvilket giver forskellige teams eller organisationer mulighed for at gemme og administrere deres egne tidsseriedata uafhængigt.
- Alarmer og meddelelser: Watchman giver funktioner til indstilling af advarsler og meddelelser baseret på specifikke datamønstre eller tærskler. Den kan integreres med forskellige meddelelsessystemer eller eksterne tjenester til afsendelse af meddelelser.
- Åben kildekode: Watchman er et open source-projekt, hvilket betyder, at det er frit tilgængeligt til brug og modifikation. Det er skrevet i C++ og har en modulær arkitektur, der gør det muligt for udviklere at udvide og tilpasse det til at opfylde deres specifikke krav.
Watchman er meget brugt af store virksomheder, herunder Facebook, Netflix og Airbnb, til at overvåge og analysere deres produktionssystemer. Det er et kraftfuldt værktøj til at administrere og udtrække indsigt fra enorme mængder af tidsseriedata, hvilket gør det til et værdifuldt aktiv for organisationer, der ønsker at forbedre deres overvågnings- og alarmeringsmuligheder.