我需要一个时间序列数据存储和可视化平台，我可以将实验数据转储到分层命名空间中，然后再返回进行分析。保存图形模板、链接到图形和其他从分析到演示的功能将非常有用。最初，我真的很高兴阅读Graphite和Graphiti，因为它们似乎符合要求。但是，我正在跟踪的事件相隔几毫秒，我需要保持毫秒精度而不进行聚合或平均。看起来让 Graphite 发挥出色的唯一方法是从statsd 聚合到每秒指标，这会掩盖我感兴趣的事件。在某些情况下，可选聚合会很好，但并非总是如此。
Cube接受带有毫秒时间戳的事件，但Cubism似乎是一个丰富的库，而不是像 Graphite 这样的成熟平台。它似乎也非常注重实时性。如果我找不到一个好的堆栈来满足我的需求，我可能会使用 Cube 来存储我的数据，但是使用生成一堆堆 matplotlib 图形的批处理脚本来可视化它并不有趣。
我是否被误导了，或者是否有另一个框架可以为我提供具有任意时间粒度的体面分析/交互性？