Watchman använder en skalbar arkitektur baserad på ett distribuerat system, vilket gör det möjligt att hantera ett stort antal inkommande datapunkter med hög tillgänglighet. Den har också en effektiv frågemotor som optimerar prestanda för tidsseriedataanalys, vilket gör den lämplig för realtidsövervakning och historisk dataanalys.
Viktiga funktioner i Watchman inkluderar:
- Skalbarhet: Watchman är designad för att skala horisontellt för att hantera stora volymer tidsseriedata. Den använder en distribuerad arkitektur med flera servrar som kan läggas till eller tas bort efter behov för att öka eller minska kapaciteten.
- Hög tillgänglighet: Watchman ger hög tillgänglighet genom att replikera data över flera servrar. I händelse av ett serverfel kan data sömlöst nås från en annan server utan dataförlust.
- Fast Query Engine: Watchmans frågemotor är optimerad för snabb hämtning och aggregering av tidsseriedata. Den stöder olika frågealternativ som tidsintervallsfiltrering, aggregering (t.ex. medelvärde, summa) och mönstermatchning.
- Flexibel dataintag: Watchman kan mata in data från en mängd olika källor, inklusive filer, loggar och IoT-enheter. Den stöder olika dataformat som JSON, CSV och anpassade binära format.
- Arkitektur för flera hyresgäster: Watchman stöder flera hyresgäster, vilket gör att olika team eller organisationer kan lagra och hantera sina egna tidsseriedata oberoende.
- Varningar och meddelanden: Watchman tillhandahåller funktioner för att ställa in varningar och aviseringar baserat på specifika datamönster eller trösklar. Den kan integreras med olika meddelandesystem eller externa tjänster för att skicka aviseringar.
- Öppen källkod: Watchman är ett projekt med öppen källkod, vilket innebär att det är fritt tillgängligt för användning och modifiering. Den är skriven i C++ och har en modulär arkitektur, vilket gör det möjligt för utvecklare att utöka och anpassa den för att möta deras specifika krav.
Watchman används flitigt av stora företag, inklusive Facebook, Netflix och Airbnb, för att övervaka och analysera deras produktionssystem. Det är ett kraftfullt verktyg för att hantera och extrahera insikter från stora mängder tidsseriedata, vilket gör det till en värdefull tillgång för organisationer som vill förbättra sina övervaknings- och varningsmöjligheter.