OpenTSDB是一个经典的时序数据库系统，它没有开发自己的存储引擎，而是基于HBase，对于已经有HBase基础服务的企业而言，降低了门槛。而且得益于其先发优势，OpenTSDB在运维监控领域有不少应用。不过也因为要依赖HBase，系统的性能、压缩效率逐渐成为瓶颈。随着业务系统规模的扩大，部署成本、运行效率等方面的问题日益严重。此外，OpenTSDB的功能升级也比较缓慢。 与之相比，TDengine有着明显的优势：
- 数据写入和查询的性能远超OpenTSDB；
- 针对时序数据的高效压缩机制，压缩后在磁盘上的存储空间不到OpenTSDB的1/5；
- 安装部署非常简单，单一安装包完成安装部署，除了taosAdapter需要依赖Go运行环境外，不依赖其他第三方软件，整个安装部署非常迅速;
- 提供的内建函数覆盖OpenTSDB支持的全部查询函数，还支持更多的时序数据查询函数、标量函数及聚合函数，支持多种时间窗口聚合、连接查询、表达式运算、多种分组聚合、用户定义排序、以及用户定义函数等高级查询功能。采用类SQL的语法规则，更加简单易学，基本上没有学习成本。
- 支持多达128个标签，标签总长度可达到16KB；
- 除HTTP之外，还提供Java、Python、C、Rust、Go等多种语言的接口。
如果我们将原本运行在OpenTSDB上的应用迁移到TDengine上，不仅可以有效降低计算和存储资源的占用、减少部署服务器的规模，还能够极大减少运行维护成本，让运维管理工作更简单、更轻松，大幅降低总拥有成本。
本文将以“使用最典型并广泛应用的运维监控场景”来说明，不用编写一行代码，如何将基于OpenTSDB的应用快速、安全、可靠地迁移到TDengine之上。
1、典型运维监控应用场景
一个典型的运维监控应用场景的系统整体的架构如下图（图1）所示。
图1.运维监控场景典型架构
在该应用场景中，包含了部署在应用环境中负责收集机器度量（Metrics）、网络度量（Metrics）以及应用度量（Metrics）的Agent工具，汇聚Agent所收集信息的数据收集器，负责数据持久化存储和管理的系统以及监控数据可视化工具（例如：Grafana等）。
其中，部署在应用节点的Agent负责向collectd/Statsd提供不同来源的运行指标，collectd/StatsD则负责将汇聚的数据推送到OpenTSDB集群系统，然后使用Grafana将数据以可视化的方式呈现出来。
2、迁移服务
- TDengine安装部署
首先是TDengine的安装，从官网上下载TDengine最新稳定版，解压缩后运行install.sh进行安装。各种安装包的使用帮助可参考《TDengine多种安装包的安装和卸载》。注意，安装完成以后，不要立即启动taosd服务，在正确配置完成参数以后再启动。
- 调整数据收集器配置
在TDengine 2.3版本中，在后台服务taosd启动后，一个叫taosAdapter的HTTP的服务也会自动启用。利用taosAdapter，能够兼容Influxdb的Line Protocol和OpenTSDB的telnet/Json写入协议，所以我们可以将collectd和StatsD收集的数据直接推送到TDengine。
如果使用collectd，修改其默认位置在/etc/collectd/collectd.conf的配置文件，使其指向taosAdapter部署的节点IP地址和端口。假设taosAdapter的IP地址为192.168.1.130，端口为6046，配置如下：
LoadPlugin write_tsdb
Host "192.168.1.130"
Port "6046"
HostTags "status=production"
StoreRates false
AlwaysAppendDS false
这样collectd就可以通过taosAdapter将数据写入TDengine了。如果使用的是StatsD，可以相应地调整配置文件。
- 调整看板（Dashborad）系统
在数据能够正常写入TDengine后，可以调整适配Grafana，将写入TDengine的数据可视化呈现出来。在TDengine的安装目录下有为Grafana提供的连接插件（connector/grafanaplugin）。使用很简单：
首先将grafanaplugin目录下的dist目录整体拷贝到Grafana的插件目录（默认地址为/var/lib/grafana/plugins/），然后重启Grafana，即可在Add Data Source菜单下看见TDengine数据源。
此外，TDengine还提供了两套默认的Dashboard模板，供用户快速查看保存到TDengine库里的信息。只需要其导入到Grafana中并激活。
图2.导入Grafana模板
至此，我们就完成了将OpenTSDB替换成为TDengine的迁移工作。可以看到整个流程非常简单，不需要写代码，只需要调整某个配置文件。
3、迁移后架构
完成迁移以后，此时的系统整体的架构如下图（图3）所示，而整个过程中采集端、数据写入端、以及监控呈现端均保持了稳定，除了极少的配置调整外，不涉及任何重要的更改和变动。
图3.迁移完成后的系统架构
OpenTSDB的主要应用场景就是运维监控，这种情况下我们可以轻松完成向TDengine的迁移，从而用上TDengine更加强大的处理能力和查询性能。
在绝大多数运维监控场景中，如果拥有一个小规模的OpenTSDB集群（3台及以下的节点）作为监控数据的存储端，依赖OpenTSDB所提供的数据存储和查询功能，那么可以安全地将其替换为TDengine，并节约更多的计算和存储资源。在同等计算资源配置情况下，单台TDengine即可实现3~5台OpenTSDB节点提供的服务能力。如果规模比较大，那便需要采用TDengine集群。
如果应用特别复杂，或者应用领域并不是运维监控场景，你可以继续阅读下一篇文章，更加全面深入地了解将OpenTSDB应用迁移到TDengine的高级话题。
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