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faywong8888 1 、目前只有 java 版本的 sdk ,还有个临时的 http 接口,如果不是 java 技术栈,数据量不大的话可以使用 http 接口上报,这样接入成本更低一点。现在 http 接口是一个单独的工程,后续我会把 http 接口和 rpc 服务融合在一起。如果数据量大的话就要考虑用 java sdk 来上报。我还没有试过在 c++中直接调用 java 版的 sdk 是否会存在太大的性能损耗,但我感觉应该没有较大问题,可以试一下。数据量大的话还有一种方案就是中间加一层类似 kafka 的消息组件,先将数据写入消息组件,然后再通过 java 消费的方式。上报方案完全取决于你的数据量。至于开放协议,暂时还没有,因为 sdk 中除了基本的上报逻辑,还涉及一些消息数据的聚合、秘钥验证等逻辑,实现起来其实有点麻烦,至于将上报协议公开,我还要再好好考虑一下看看有没有这种必要。
2 、是否涉及软件授权费用? 企业内部或个人使用都是不收取任何费用的,而且没有任何数据量和数据指标数量的限制。但如果涉及到对外销售相关服务(比如给第三方提供可视化大屏服务并获取收益),就需要收取一定比例的授权费用。
3 、没有单机部署的 docker compose 。不过项目本身就是一键部署,操作很简单。
4 、后台数据发生增加/删除/更新,统计/监控前台界面是否自动刷新?
首先,你说的后台数据是不是指上报的原始消息数据,大部分流式统计场景是不需要删除和更新操作的,只有新增。这与 OLAP,OLTP 类的技术方案不同,XL-LightHouse 本身并不维护原始消息数据,只维护统计结果状态值,所以是不支持删除和更新的,不过项目支持负值运算。
其次,目前前端交互方面支持的功能,如果统计结果发生变化,前端图表不会自动刷新,看下面的图片,需要点击一下统计项标题旁边的刷新按钮,图表才会刷新。后续会提供数据大屏功能,可以免登录、自定义视图、图表自动刷新等功能。
https://camo.githubusercontent.com/cf74e768875fff5628f4f5aec59a106fcffe9fac13d55624dc76771381765785/68747470733a2f2f6c69676874686f75736564702d313330303534323234392e636f732e61702d6e616e6a696e672e6d7971636c6f75642e636f6d2f73637265656e73686f745f76322f32332e6a7067如有问题,可以加我微信,随时联系我~