<div dir="ltr">Forgot the links. The uncompressed storage estimates are actually for NewTS, but they should not be much different for any other Cassandra-backed TSDB without compression.<br><br>[1] <a href="https://www.adventuresinoss.com/2016/01/22/opennms-at-scale/">https://www.adventuresinoss.com/2016/01/22/opennms-at-scale/</a><br>[2] <a href="https://prometheus.io/docs/operating/storage/">https://prometheus.io/docs/operating/storage/</a><br></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">Em qui, 8 de dez de 2016 às 15:00, Daniel Miranda &lt;<a href="mailto:danielkza2@gmail.com">danielkza2@gmail.com</a>&gt; escreveu:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr" class="gmail_msg"><div class="gmail_msg"><div class="gmail_msg">Greetings,<br class="gmail_msg"><br class="gmail_msg">I&#39;m looking for a distributed time-series database, preferably backed by Cassandra, to help monitor about 30 instances in AWS (with a perspective of quick growth in the future). Hawkular Metrics seems interesting due to it&#39;s native clustering support and use of compression, since naively using Cassandra is quite inefficient - KairosDB seems to need about 12B/sample [1], which is *way* higher than other systems with custom storage backends (Prometheus can do ~1B/sample [2]).<br class="gmail_msg"><br class="gmail_msg"></div>I would like to know if there are any existing benchmarks for how Hawkular&#39;s ingestion and compression perform, and what kind of resources I would need to handle something like 100 samples/producer/second, hopefully with retention for 7 and 30 days (the latter with reduced precision).<br class="gmail_msg"><br class="gmail_msg"></div><div class="gmail_msg">My planned setup is Collectd -&gt; Riemann -&gt; Hawkular (?) with Grafana for visualization.<br class="gmail_msg"><br class="gmail_msg"></div><div class="gmail_msg">Thanks in advance,<br class="gmail_msg"></div><div class="gmail_msg">Daniel<br class="gmail_msg"></div></div></blockquote></div>