README.md

Zeitreihen-Monitor - Echtzeitdaten-Visualisierung

📝 Übersicht

Real-time Monitoring-System für Sensor-Daten mit Live-Diagrammen, Alarmen und historischer Analyse. Demonstriert Time-Series Features von ThemisDB.

✨ Features

• ✅ Live-Datenerfassung - CPU, Memory, Temperatur, Custom Sensors
• ✅ Animierte Charts - Echtzeit-Aktualisierung mit matplotlib
• ✅ Alarm-System - Schwellwert-basierte Benachrichtigungen
• ✅ Aggregationen - Min, Max, Durchschnitt über Zeiträume
• ✅ Historische Analyse - Daten-Replay und Trendanalyse
• ✅ Multi-Sensor Support - Mehrere Datenquellen gleichzeitig
• ✅ Export - Daten exportieren für externe Analyse

📊 Datenmodell

{
    "id": "measurement_uuid",
    "sensor_id": "cpu_usage",
    "sensor_name": "CPU Auslastung",
    "value": 75.5,
    "unit": "%",
    "timestamp": "2025-12-22T10:30:45.123Z",
    "tags": {
        "host": "server-01",
        "location": "datacenter-1"
    }
}

🔧 Verwendung

cd examples/05_time_series_monitor
pip install -r requirements.txt
python main.py

Siehe HOW_TO.md und MONITORING_GUIDE.md für Details.

📚 Was Sie lernen

• Time-Series Model - Effiziente Zeitreihenspeicherung
• Continuous Aggregates - Automatische Aggregationen
• matplotlib Animation - Live-Charts aktualisieren
• Threading - Parallele Datenerfassung
• Alarm-Logik - Schwellwert-Überwachung

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Status: Geplant