Está disponible el lanzamiento de la plataforma VictoriaMetrics 1.94.0, que proporciona un DBMS para almacenar y procesar datos en forma de serie de tiempo (el registro forma el tiempo y un conjunto de valores correspondientes a este tiempo, por ejemplo, obtenidos a través de sondeo periódico del estado de los sensores o recopilación de métricas), optimizado para resolver problemas de monitorización. El proyecto compite con soluciones como InfluxDB, TimescaleDB, Thanos, Cortex y Uber M3, y tiene mayor rendimiento. El DBMS se puede utilizar como almacén de datos a largo plazo conectado a Prometheus y Grafana, y también como sustituto transparente de InfluxDB. El código está escrito en Go y distribuido bajo la licencia Apache 2.0.
En las pruebas de rendimiento, VictoriaMetrics supera a InfluxDB y TimescaleDB hasta 20 veces más rápido que InfluxDB y 10 veces menos RAM que Prometheus, Thanos y Cortex al procesar millones de series temporales únicas. El almacenamiento de datos en forma comprimida le permite incluir 7 veces más registros en la misma cantidad de almacenamiento en comparación con Prometheus, Thanos y Cortex, y 7 veces más que TimescaleDB. Existen optimizaciones específicas para almacenamiento con alta latencia y baja intensidad de E/S (por ejemplo, discos duros y almacenamiento en la nube AWS, Google Cloud y Microsoft Azure).
El DBMS está diseñado como un único archivo ejecutable con configuraciones mínimas pasadas a través de la línea de comando al inicio. Todos los datos se almacenan en un directorio, especificado al inicio mediante el indicador "-storageDataPath". El lenguaje de consulta utilizado es MetricsQL, una versión extendida del lenguaje PromQL utilizado en el sistema de monitoreo Prometheus. Además del procesamiento continuo de los datos entrantes, VictoriaMetrics también ofrece la posibilidad de descargar datos históricos recopilados previamente.
Se proporcionan herramientas para proteger la integridad del almacenamiento contra la corrupción de datos, por ejemplo, durante un corte de energía de emergencia (el almacenamiento tiene la forma de un árbol estructurado por registros con fusión), así como un sistema de respaldo simple basado en instantáneas. Es posible combinar nodos de VictoriaMetrics en un clúster escalable horizontalmente que admita mecanismos de alta disponibilidad.
Entre las innovaciones agregadas en la nueva versión:
- En MetricsQL, para mayor claridad, los números están separados por subrayado (por ejemplo, puede especificar 1_234_567_890 y 1.234_567_890 en lugar de 1234567890 y 1.234567890).
- vmbackup ahora admite dejarlo en servidor copias de las copias de seguridad creadas.
- Se agregó una opción a la interfaz vmui para mostrar las 25 solicitudes más recientes. Se agregó soporte para exportar datos a Prometheus a la página Explorar cardinalidad. Se agregó un botón para formatear automáticamente las consultas PromQL/MetricsQL. Visibilidad mejorada de los diagramas. El almacenamiento del historial de solicitudes se ha agregado a localStorage.
- vmagent ha ampliado las capacidades de gestión de los nodos del clúster, ha mejorado el manejo de errores y ha reducido la carga en el panel de control de Kubernetes durante el descubrimiento inicial del servicio.
- En un clúster, el tiempo de recuperación máximo permitido para las operaciones vmselect y vminsert se redujo de 60 a 3 segundos en una situación en la que algunos nodos de vmstorage no están disponibles.
Por otra parte, cabe destacar la celebración de una conferencia virtual hoy a las 19:XNUMX hora de Moscú, en la que los desarrolladores de VictoriaMetrics presentarán nuevas capacidades del proyecto y planes de desarrollo, hablarán sobre gestión de plataformas y detección de anomalías, y también compartirán información sobre el desarrollo de una plataforma abierta. DBMS para registrar VictoriaLogs. El evento concluirá con una sesión de preguntas y respuestas.
Fuente: opennet.ru
