Q：监控历史数据是如何存储的？

监控历史数据的存储使用两个存储介质，老数据使用本地硬盘存储，最近的几个小时（可以配置）的数据除了落盘之外，也会缓存到内存里一份，提升监控数据的查询效率。
监控数据量很大，其价值随着时间锐减，越是新数据越有价值，所以业界的普遍做法是会对老数据做降采样归档处理，我们也不例外，老数据使用rrdtool存储，rrdtool自带降采样归档算法，自动完成这个动作。最近的数据缓存到内存里一份，但是内存毕竟比较昂贵，容量比较小，所以内存的数据会被压缩存储，使用的算法是facebook公开的Gorilla（其论文地址：https://www.vldb.org/pvldb/vol8/p1816-teller.pdf）
数据查询的时候，如果查询的时间范围落到了内存缓存的部分，可以直接返回，效率高，如果内存的数据不够，则需要从硬盘上读取数据，效率会相对差一些。最近几分钟的数据尚未落盘（每15分钟flush一次到硬盘），如果用户要查询的时间范围是最近一天，那既包含了硬盘的一部分数据，也包含了内存的一部分数据，需要做一个merge操作，将merge之后的数据返回

Q：历史数据保存策略

原始数据存储最近的720个点
再老一点的数据，6个点采样为一个点，存11520个点
更老一点的数据，180个点采样为一个点，存1440个点
最老的数据，1080个点采样为一个点，存2880个点

如果数据上报频率是10秒，上面的策略意味着：
最近2小时是原始数据
最近8天的数据是分钟粒度归档
最近1月的数据是半小时粒度归档
最近1年的数据是6小时粒度归档

Q：历史数据备份方案

如上所述老旧数据会被降采样，如果想保存较长时间（比如一年）的原始数据，可以搭建OpenTSDB的集群，我们支持将数据转发一份到OpenTSDB，OpenTSDB底层是HBase，故而需要搭建HBase集群。监控数据没有高峰低谷，每个周期都会上报监控数据，量很大，存储一年的原始数据，成本就已经非常非常高，慎重考虑。
具体配置方式是修改transfer的配置文件，将OpenTSDB的接口地址配置进来即可。
个人意见：监控老旧数据的备份意义不大，监控事件、监控事件的报警现场数据是值得永久存储的，量也小，当前是在数据库里，数据库自身支持主从方案，也有成熟的备份恢复机制。