Zeitreihenanalyse: InfluxDB 2.0 verspricht standardmäßig mehr Sicherheit

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Nachdem das Unternehmen InfluxData vor rund einem Jahr die Serverless-Computing-Variante seiner Time-Series-Datenbank (TSDB) InfluxDB Cloud 2.0 über AWS in Deutschland verfügbar gemacht hat, folgt nun das Major Release der verteilten Datenbank zur Messdatenerfassung in Zeitreihen: InfluxDB Open Source 2.0. Mehr standardmäßige Sicherheit und die neue Abfragesprache Flux sind die wichtigsten Neuerungen des Updates. Darüber hinaus erhalten Anwender nun alles, was sie zum Installieren von InfluxDB benötigen in einer einzigen Binary.

Authentifizierungs-Token und Passwortschutz

Als Teil von InfluxDatas' sogenanntem TICK Stack – der die vier Open-Source-Produkte Telegraf, InfluxDB, Chronograf und Kapacitor umfasst – soll sich die Datenbank in der Single-Binary-Version nicht nur einfacher herunterladen und installieren lassen, sondern auch weiterhin beim Deployment die Flexibilität individueller Komponenten bieten. Damit InfluxDB vom Start weg mehr Sicherheit bietet, erfordert die integrierte Nutzerschnittstelle künftig sowohl Benutzername wie auch Passwort, und jede Anfrage an InfluxDB wird von einem widerrufbaren Authentifizierungs-Token begleitet. Diese Maßnahmen sollen dazu beitragen, in der Datenbank gesicherte Informationen nicht versehentlich im Internet öffentlich verfügbar zu machen.

Funktionaler abfragen mit Flux

Die in InfluxDB Cloud 2.0 eingeführte neue Abfragesprache Flux soll nun auch im neuen Datenbank-Release die bisherige, an SQL angelehnte InfluxQL ersetzen. Flux ist eine Kombination aus Query- und Skriptsprache, die sich an funktionaler Programmierung orientiert. Sie verspricht Entwicklerinnen und Entwicklern einfacheres Anpassen und Strukturieren von Datenbankabfragen. Der Code für Querys soll sich einfacher programmieren lassen, und die Logik kann in wiederverwendbare Funktionen und Bibliotheken aufgeteilt werden. Gegenüber InfluxQL-Abfragen und deren in komplexeren Anwendungsfällen zunehmend aufwendigerer Datentransformationslogik verspricht Flux höhere Performance – zumal sich der Code auch "näher" am eigentlichen Storage Layer der Datenbank ausführen lasse.

Eine vollständige Abkehr von InfluxQL plant InfluxData unterdessen noch nicht, sondern verspricht Anwendern Rückwärtskompatibilität. Bestehende Anwendungen und Integrationen auf Basis von InfluxQL beispielsweise für externe Visualisierungs- oder Dateneingabetools funktionieren auch nach dem Update auf InfluxDB 2.0. Der Anbieter rät jedoch zu einer Migration auf die neuen APIs.

Der langfristige Verzicht auf InfluxQL bedeute unterdessen keine grundsätzliche Abkehr von SQL, denn Flux sei zwar auf die Zeitreihenanalyse optimiert, könne aber dennoch auch Daten aus weitverbreiteten SQL-Datenbanken wie PostgreSQL, Microsoft SQL Server, SQLite, SAP Hana sowie Google Bigtable, Amazon Athena und Snowflake direkt abrufen. Damit lassen sich Zeitreihendaten um zusätzliche Informationen beispielsweise für Anwendungsfälle im Nutzer- oder Infrastruktur-Monitoring oder auch im Internet der Dinge ergänzen. Für geotemporale Abfragen lassen sich in IoT-Anwendungen Orts- und Zeitangaben kombinieren, um etwa die Bewegungen von Fahrzeugen nachzuverfolgen.

Neue Arbeitshilfen für Anwender

Unter den weiteren Neuerungen in InfluxDB 2.0 finden sich Tasks. Das System zur Datenverarbeitung im Hintergrund soll Anwender wichtige Aufgaben abnehmen, beispielsweise das Aggregieren häufig abgerufener Metriken zur Verbesserung der Dashboard-Leistung, der Berechnung benutzerdefinierter Metriken auf Basis von Daten, die in unterschiedlichen Systemen gespeichert sind oder auch das Downsampling von Daten, um Speicherplatz zu sparen. Im Unterschied zum vergleichbaren Konzept von Kapacitor, lassen sich Tasks wie Querys mit Flux programmieren.

Einen vollständigen Überblick aller weiteren neuen Funktionen und Verbesserungen in InfluxDB 2.0, wie die Integration in GitOps Workflows, eine gemeinsame API, Echtzeitalarme und Benachrichtigungen, finden sich im Blogbeitrag zur Ankündigung des Major Release. Das Update der Open-Source-Datenbank für Zeitreihenanalysen steht ab sofort zum Download bereit.

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