ʻO VictoriaMetrics, kahi manawa DBMS kūpono me Prometheus, ua wehe ʻia

Wehe kumu kikokikona VictoriaMetrics - kahi DBMS wikiwiki a hiki ke hoʻopaʻa ʻia no ka mālama ʻana a me ka hoʻoili ʻana i ka ʻikepili ma ke ʻano o ka manawa manawa (ʻo ka moʻolelo ka manawa a me kahi hoʻonohonoho o nā waiwai e pili ana i kēia manawa, no ka laʻana, i loaʻa ma o ke koho balota ʻana i ke kūlana o nā sensor a i ʻole ka hōʻiliʻili o metric). Ke hoʻokūkū nei ka pāhana me nā hoʻonā e like me InfluxDB, TimescaleDB, Thanos, Cortex и Uber M3. Ua kākau ʻia ke code ma ka ʻōlelo Go a mahele ʻia e laikini ma lalo o Apache 2.0.

Nā pōmaikaʻi a me nā hiʻohiʻona o VictoriaMetrics:

• Maʻalahi e hoʻohana. He faila hiki ke hoʻokō ʻia me nā hoʻonohonoho liʻiliʻi i hele ma ka laina kauoha i ka hoʻomaka ʻana. Mālama ʻia nā ʻikepili āpau i hoʻokahi papa kuhikuhi, i kuhikuhi ʻia i ka hoʻomaka ʻana me ka hoʻohana ʻana i ka hae "-storageDataPath";
• Kākoʻo ʻōlelo nīnau PromQL, hoʻohana ʻia i ka ʻōnaehana nānā IHILA. Kākoʻo ʻia nā subqueries PromQL a me kekahi hiki ke hoʻonui, e like me ka ʻōlelo "offset", nā hiʻohiʻona i loko o nā ʻōlelo "WIDTH", "inā" a "paʻamau", nā hana hou, a me ka hiki ke hoʻokomo i nā manaʻo;
• Hiki ke hoʻohana e like me mālama ʻikepili lōʻihipili ia Prometheus a me grafana.
• Loaʻa i ke ʻano backfill no ka hoʻouka ʻana i ka ʻikepili mōʻaukala;
• Kākoʻo i nā protocol hoʻoili ʻikepili like ʻole, me Prometheus API, Ka Hoʻiki, Hōʻike и WeheTSDB. Hiki ke hoʻohana ʻia ʻo VictoriaMetrics ma ke ʻano he pani hakahaka no InfluxDB a hiki ke hana pū me nā mea hōʻiliʻili InfluxDB e like me Telegraf;
• ʻO ka hana kiʻekiʻe a me ka hoʻohana haʻahaʻa haʻahaʻa hoohalikeia me nā ʻōnaehana hoʻokūkū. Ma kekahi mau ho'āʻo, ʻoi aku ka maikaʻi o VictoriaMetrics iā InfluxDB a me TimescaleDB a hiki i 20 mau manawa ke hana nei i nā hana hoʻokomo a hoʻihoʻi. Ke hana nei i nā nīnau analytical, hiki ke loaʻa ka loaʻa i ka DBMS PostgreSQL a me MySQL mai 10 a 1000 mau manawa.
  
  
  

• Aia manawa maopopo ka hoʻoili ʻana i kahi helu nui loa o nā pūʻulu manawa kūʻokoʻa. I ka hana ʻana i nā miliona o nā manawa like ʻole, hoʻopau i ka 10 mau manawa liʻiliʻi o ka RAM ma mua o InfluxDB.
• Kiʻekiʻe kiʻekiʻe o ka ʻikepili koʻikoʻi i ka waihona disk. Ke hoʻohālikelike ʻia me TimescaleDB, hiki iā ia ke hoʻopaʻa i ka 70 mau manawa hou aʻe i ka nui o ka waiho ʻana;
• Loaʻa i nā manaʻo maikaʻi no ka mālama ʻana me ka latency kiʻekiʻe a me ka helu haʻahaʻa o nā hana hoʻokomo / puka i kēlā me kēia kekona (no ka laʻana, paʻakikī a me ka mālama ʻana i ke ao AWS, Google Cloud a me Microsoft Azure);
• Pūnaehana hoʻihoʻi maʻalahi kiʻi paʻi kiʻi;
• Loaʻa i nā mea e pale ai i ka pono o ka mālama ʻana mai ka pōʻino o ka ʻikepili, no ka laʻana, i ka wā o ka hoʻopau ʻana o ka mana pilikia (ʻo ka waihona ke ʻano lāʻau kālai lāʻau me ka hui ʻana);
• Hoʻokomo ʻia ma ka ʻōlelo Go, e hāʻawi ana i kahi kālepa-off ma waena o ka hana a me ka paʻakikī code i hoʻohālikelike ʻia me Rust a me C++.
• Hāʻawi ʻia nā code kumu pūʻulu mana, ka mea e kākoʻo ana i ka hoʻonui ʻana i ka hoʻopaʻa ʻana ma waena o nā kikowaena lehulehu a hōʻike i ke poʻo haʻahaʻa. Loaʻa nā hiʻohiʻona kiʻekiʻe.

Source: opennet.ru