1. 面试官：以KairosDB为数据存储后端，使用InfluxDB作为数据源，设计一个数据流处理架构，实现实时数据分析和可视化展示。

2. 面试官：解释KairosDB和InfluxDB的数据模型差异，并说明KairosDB如何适用于InfluxDB的数据模型。

3. 面试官：使用KairosDB和InfluxDB，设计一个高可用性和可扩展性的监控系统架构，考虑数据采集、存储和查询等方面。

4. 面试官：比较KairosDB和InfluxDB的查询语言，重点讨论它们的数据分析和聚合功能。

5. 面试官：使用KairosDB与InfluxDB集成，实现多维度的时序数据存储和查询，包括数据的标签化和索引优化。

6. 面试官：探讨KairosDB和InfluxDB在大规模数据存储和处理方面的优势与劣势，并对两者的性能进行深入比较。

7. 面试官：使用KairosDB和InfluxDB，设计一个智能告警系统架构，能够实时监控指标数据，并根据预设条件触发告警。

8. 面试官：描述KairosDB和InfluxDB在数据持久化和数据一致性方面的差异，并讨论它们各自的数据恢复和故障处理机制。

9. 面试官：结合KairosDB和InfluxDB，设计一个时序数据分析平台，包括数据的清洗、转换、存储和可视化分析功能。

10. 面试官：以KairosDB和InfluxDB为基础，构建一个边缘计算环境下的轻量级时序数据处理和储存系统，满足边缘设备数据采集和分析的需求。