Ang VictoriaMetrics, usa ka Prometheus-compatible nga time-series database engine, bukas nga tinubdan

Bukas tinubdan nga mga teksto VictoriaMetrics — usa ka paspas ug scalable nga DBMS alang sa pagtipig ug pagproseso sa mga datos sa porma sa usa ka serye sa oras (ang rekord nagporma sa oras ug usa ka hugpong sa mga kantidad nga katumbas sa kini nga panahon, pananglitan, nakuha pinaagi sa periodic polling sa kahimtang sa mga sensor o koleksyon sa metrics). Ang proyekto nakigkompetensya sa mga solusyon sama sa InfluxDB, TimescaleDB, Thanos, Cortex и Uber M3. Ang code gisulat sa Go nga pinulongan ug giapod-apod sa lisensyado ubos sa Apache 2.0.

Mga bentaha ug mga bahin sa VictoriaMetrics:

• Sayon gamiton. Kini usa ka executable file nga adunay gamay nga mga setting nga gipasa sa command line sa pagsugod. Ang tanan nga datos gitipigan sa usa ka direktoryo, gipiho sa pagsugod gamit ang bandila nga "-storageDataPath";
• Suporta sa pangutana sa pinulongan PromQL, gigamit sa monitoring system Prometheus. Ang mga subquery sa PromQL ug ang uban gisuportahan gipalapdan nga mga kapabilidad, sama sa "offset" nga ekspresyon, mga sumbanan sulod sa "WIDTH", "kon" ug "default" nga mga pahayag, dugang nga mga gimbuhaton, ug ang abilidad sa paglakip sa mga komentaryo;
• Mahimong gamiton ingon dugay nga pagtipig sa datoskonektado sa Prometheus ug grafana.
• Anaa sa backfill mode alang sa pagkarga sa makasaysayanong datos;
• Nagsuporta sa lainlaing mga protocol sa pagbalhin sa datos, lakip ang Prometheus API, Impluwensya, Graphite и OpenTSDB. Ang VictoriaMetrics mahimong gamiton isip usa ka transparent nga kapuli sa InfluxDB ug makatrabaho uban sa InfluxDB-compatible collectors sama sa Telegraf;
• Taas nga performance ug ubos nga konsumo sa kapanguhaan gitandi uban sa mga sistema sa kompetisyon. Sa pipila ka mga pagsulay, ang VictoriaMetrics milabaw sa InfluxDB ug TimescaleDB hangtod sa 20 ka beses kung nagpahigayon mga operasyon sa pagsulud ug pagkuha. Kung nagpahigayon mga analytical nga pangutana, ang ganansya kumpara sa relational nga DBMS PostgreSQL ug MySQL mahimong gikan sa 10 hangtod 1000 ka beses.
  
  
  

• Magamit nga oportunidad pagproseso sa usa ka dako kaayo nga gidaghanon sa talagsaon nga mga serye sa panahon. Kung giproseso ang milyon-milyon nga lainlaing mga serye sa oras, nagkonsumo hangtod sa 10 ka beses nga gamay nga RAM kaysa sa InfluxDB.
• Taas nga lebel sa data compression sa pagtipig sa disk. Kon itandi sa TimescaleDB, kini mohaum sa 70 ka pilo nga mas daghang rekord sa samang gidaghanon sa pagtipig;
• Ang pagkaanaa sa mga pag-optimize alang sa pagtipig nga adunay taas nga latency ug gamay nga gidaghanon sa input/output nga mga operasyon matag segundo (pananglitan, mga hard drive ug cloud storage AWS, Google Cloud ug Microsoft Azure);
• Yano nga backup nga sistema base mga snapshot;
• Ang pagkaanaa sa mga paagi aron mapanalipdan ang integridad sa pagtipig gikan sa kadaot sa datos, pananglitan, kung adunay usa ka emerhensya nga pagkawala sa kuryente (ang pagtipig adunay porma log-structured nga kahoy uban sa merge);
• Implementasyon sa Go language, nga naghatag ug trade-off tali sa performance ug code complexity itandi sa Rust ug C++.
• Gihatag ang mga source code mga bersyon sa cluster, nga nagsuporta sa horizontal scaling sa daghang mga server ug nagpakita sa ubos nga overhead. Ang taas nga mga bahin sa pagkaanaa magamit.

Source: opennet.ru