本文分享自华为云社区《一文带你全面了解openGemini》，作者： 华为云社区精选。
7月19日，openGemini社区联合华为云DTT（技术公开直播课栏目）共同举办了一期主题为《openGemini时序数据库应用场景与技术实践》的直播活动，华为云开源DTSE技术布道师 & openGemini社区发起人向宇，与广大开发者开展了一次线上的直播交流，就openGemini的特点、应用场景、开源目标和价值、差异化竞争力、核心能力、技术生态、运维管理、社区路标等8个方面进行了全面细致的介绍。在临近结尾时，向宇表示openGemini是一个开放、包容、合作的开源社区，欢迎更多开发者和伙伴加入，共同推动技术创新。
openGemini是一款存储和分析并重的时序数据库，具有三大显著特点：
openGemini采用的开源License是Apache 2.0，对商业友好，伙伴和开发者可以基于openGemini发布自己的商业版本，也可以基于openGemini搭建运维监控系统，还可以基于openGemini开发监控类产品和服务、构建车联网、物联网以及工业物联网平台等。
openGemini从孵化到开源，长期背靠华为云SRE运维监控业务，在产品打磨的过程中造就了openGemini卓越的读写性能和高效的数据分析能力。
单机版数据库始终受计算资源限制，无法获得更高的吞吐量和性能。因此，openGemini从诞生一刻起就设计了分布式集群架构，具备良好的可扩展性和灵活性。
近年来，随着云计算、AI、5G、物联网等众多新技术的发展和普及，数字化转型如火如荼，在车联网、制造业、物流、电力、物联网、工业互联网、运维监控等领域的数据量出现猛增，例如大型车企一天采集的车辆数据就在PB级；TOP级云厂商每天采集的运维数据超过数十TB。
面对如此海量的遥测数据，openGemini通过对上述场景中数据和业务特点深入了解，提出针对性的设计和技术优化方案，实现了集群高并发、高扩展、低时延、低成本的时序数据库系统。
目前，openGemini已正式在华为云工业物联平台中商业化落地，同时也在支撑整个华为云的运维监控业务，在全网部署有约25套集群，最大集群规模为70节点，日均处理20TB数据，写TPS 4000万条/秒，读QPS 5万/秒。
在openGemini开源的数个月里，和社区取得联系并正式接入业务进行测试和适配的已知企业有46家。后起之星火，大有燎原的态势。
性能优势：在openGemini差异化竞争力中，高性能是最重要的一项。openGemini 相比开源 InfluxDB，简单查询场景提升 2 倍多，中等查询场景提升 5 倍多，复杂查询场景下，openGemini 依然可以快速响应，然而 InfluxDB 则出现 OOM 无法工作。此外，openGemini新研发的高基数引擎，支持时间线无上限，进一步扩大了应用范围。需要了解与其他同类产品的性能对比，可以在官网找到联系方式进行索要。
除此之外，openGemini在数据存储和数据分析方面推出一系列实用功能，以此构建更多差异化竞争力，主要功能如下：
流式聚合：流式聚合是一种前置聚合方式，一边写数据、一边对数据进行降采样，其目的是解决传统降采样方法从磁盘读取大量历史数据进行计算，造成I/O放大严重的问题。
多级降采样：对于存量的历史数据，传统降采样方式会保留历史数据明细。在某些场景下，历史数据明细并不重要，只需保留数据特征即可，多级降采样功能可以实现对历史数据明细的特征提取，并原地替换历史数据明细，可进一步降低50%的存储成本。
日志检索：日志数据是一种特殊的时序数据，多数时序数据库支持日志存储，但仅仅是存储日志数据时还远远不够，日志检索和分析才是存储日志的最终目的。主流针对日志的处理多使用ELK技术栈，但面对海量日志时，ES也变得很吃力。openGemini采用动态分词方法，在内核实现了全文索引，且具有内存资源占用少，检索效率高的优点，欢迎大家试用和反馈。
异常检测和预测：openGemini针对时序数据的最终应用开发了基于AI的数据分析框架，可实现对时序数据的异常检测和预测，可检测13种常见的异常场景，具有检测速度快、准确性高、流批一体的优点，让数据就近处理，提高数据分析效率。
高基数引擎：高基数会带来索引膨胀，从而引起内存资源消耗过高，读写性能降低，长期以来一直困扰着时序数据库的发展。openGemini从AP系统中寻找到解决办法，研发了全新的高基数引擎HSCE，可支持时间线无上限。目前核心能力已具备，正在完善高基数引擎下的各种聚合方法（计划9月可完成）。
除上述差异化能力之外，openGemini的核心能力还包括完全兼容InfluxDB 1.x APIs、算子（函数）和数据行协议，可作为普罗和openTelemetry的后端存储，支持数据可靠性（计划9月份推出）、物化视图、数据分区分片（支持指定分区键）、数据保留策略等。
为提升openGemini的运维效率，社区开发了ts-monitor组件，专门采集节点和内核指标，可搭配Grafana实现对openGemini运行状态的全面监控。例如CPU和内存利用率、写入带宽、写时延、写并发、QPS等指标可以通过可视化界面一目了然。
由于openGemini对InfluxDB的兼容，因此应用于InfluxDB的数据接入工具、SDK、数据洞察工具、大数据分析工具等都能直接应用在openGemini之上。
操作系统方面，openGemini目前已经对主流Linux系统、X86和ARM64的CPU架构支持，下个版本上可支持MAC和Windows
云原生方面，openGemini支持Docker、K8s、KubeEdge等平台的部署，为方便在K8s部署，社区创建了openGemini-operator项目。
数据迁移方面，提供了InfluxDB向openGemini的数据迁移工具，ES迁移数据到openGemini的工具正在开发中，预计8月份可提供。
管理工具方面，数据导出已支持，备份恢复和GUI管理工具正在社区开发中，9月份可以和大家见面。
总结起来，openGemini支持多种主流开发语言和操作系统平台、与InfluxDB的第三方工具无缝衔接、支持多形态的部署及应用。
在今年召开的多个国内外行业峰会上，openGemini进行了主题技术分享和展览展示，充分感受到了大家对openGemini的关注，也与很多的开发者进行了技术和业务交流，非常感谢华为云DTT技术公开课栏目，借助这次机会得以在广大开发者面前全面而细致的介绍了openGemini的方方面面，希望大家自此对openGemini有更深的了解。
感谢参与互动和聆听的新老朋友，祝事业蒸蒸日上，百尺竿头，祝同学学业有成，前程似锦！
openGemini将持续专注于海量遥测数据的存储与分析，为业界提供有效应对海量数据存储和分析的开源解决方案。与此同时，希望成长为一流时序数据库技术社区，培养更多优秀的数据库技术人才，促进数据库行业蓬勃发展！
最后，openGemini是一个年轻的技术开源社区，空间广阔，充满了无限可能，社区属于所有开发者，希望有更多的企业和开发者共同参与进来，营造良好的开源社区文化，让开源惠及千万家，一起共建、共治、共享未来！