RRDtool多个RRA有什么用？

Question

我正在尝试实现rrdtool 。 我阅读了各种教程，并启动了我的第一个数据库。 但是，有些事情我不理解。

令我感到困惑的是， 为什么遇到的这么多示例指示我创建多个RRA？

请允许我解释一下：假设我有一个要监视的传感器。 我将最终希望按小时，每日，每周和每月查看传感器数据的图形，该图形跨越1.5年（用于可视化季节性影响）（我对此仍然不满意）。

现在，为什么要为每个视图创建一个RRA？ 为什么不创建一个像这样的数据库（步长= 300秒）：

DS:sensor:GAUGE:600:U:U \
RRA:AVERAGE:0.5:1:160000

如果我理解正确，则可以在任何给定时间段以所需的分辨率创建所需的任何图形。 我需要定义的所有其他RRA的用途是什么？

顺便说一句：我可以想象，在过去，当计算能力更加稀缺时，这会有所帮助。 如今，有了快速的磁盘，高速接口和强大的CPU，我想您不需要RRA似乎专门为这种预处理而设计的。

编辑：我知道此页面 。 尽管它非常清楚地说明了合并，但据我理解，在对数据进行图表绘制时， rrdtool graph也可以进行合并。 在我看来，“收获时间整合”没有任何附加价值。

Answer 1

每个RRA是一组特定分辨率的预先合并的数据点。 这执行两个重要功能。

首先，它节省了磁盘空间。 因此，如果您对过去24小时的高细节图感兴趣，而仅对去年的低细节图感兴趣，那么您无需保留整年的高细节数据-合并数据就足够了。 通过这种方式，您可以最小化保存用于生成图的数据所需的存储量（尽管您会丢失详细信息，所以如果需要的话就无法访问它）。 是的，磁盘很便宜，但是如果您有很多指标并且长时间保持低分辨率数据，那么这可能是一个非常大的空间（在我们的情况下，它将是数百GB）

其次，这意味着合并工作将从制图时间转移到更新时间。 RRDTool可以非常快速地生成图形，因为如果存在所需配置的RRA，则大多数计算工作已在更新时在RRA中完成。 如果没有正确分辨率的RRA可用，则RRDtool将通过高粒度RRA快速执行合并，但这会花费时间和CPU。 RRDTool图形通常由CGI脚本动态生成，因此这很重要，尤其是在您希望收到大量查询的情况下。在您的示例中，使用单个5min RRA制作1.5yr图形（其中1pixel （大约1天），因此与生成1天粒度RRA相比，您需要读取和处理288倍的数据才能生成图表！

简而言之，是的，您可能只有一个RRA，让绘图工作更加困难。 如果您的特定实现需要更快的更新并且不关心图生成速度较慢，并且您需要在整个时间内保留详细数据，那么也许这对您来说是一个解决方案，并且可以以这种方式使用RRDTool。 但是，通常人们会针对图的生成和磁盘空间进行优化，这意味着使用粒度逐渐减小的RRA分层集。