VictoriaMetrics-ը՝ Պրոմեթևսի հետ համատեղելի DBMS ժամանակային շարքը, բաց կոդով է

Բաց սկզբնաղբյուր տեքստեր VictoriaMetrics — արագ և մասշտաբային DBMS՝ տվյալների պահպանման և մշակման համար ժամանակային շարքի տեսքով (գրառումը ձևավորում է ժամանակը և այս ժամանակին համապատասխան արժեքների մի շարք, օրինակ՝ ստացված սենսորների կարգավիճակի պարբերական հարցման կամ հավաքագրման միջոցով։ չափումներ): Նախագիծը մրցում է այնպիսի լուծումների հետ, ինչպիսիք են Ներխուժում, TimescaleDB, Թանոսը, Ծառի կեղեվ и Uber M3. Կոդը գրված է Go լեզվով և տարածվում է լիցենզավորված Apache 2.0-ի համաձայն:

VictoriaMetrics-ի առավելություններն ու առանձնահատկությունները.

• Հեշտ է օգտագործել. Այն գործարկվող մեկ ֆայլ է՝ նվազագույն պարամետրերով, որոնք անցնում են հրամանի տողով գործարկման պահին: Բոլոր տվյալները պահվում են մեկ գրացուցակում, որը նշված է գործարկման ժամանակ՝ օգտագործելով «-storageDataPath» դրոշը;
• Հարցման լեզվի աջակցություն PromQL, օգտագործվում է մոնիտորինգի համակարգում Պրոմեթեւս. PromQL ենթահարկերը և որոշներն ապահովված են ընդլայնված հնարավորություններ, ինչպիսիք են «օֆսեթ» արտահայտությունը, «WIDTH», «եթե» և «կանխադրված» հայտարարությունների օրինաչափությունները, լրացուցիչ գործառույթները և մեկնաբանությունները ներառելու հնարավորությունը.
• Կարող է օգտագործվել որպես երկարաժամկետ տվյալների պահպանումկապված Պրոմեթևսի և Գրաֆանա.
• Պատմական տվյալների բեռնման համար լրացման ռեժիմի առկայություն;
• Աջակցում է տարբեր տվյալների փոխանցման արձանագրություններին, ներառյալ Prometheus API, Ներհոսք, գրաֆիտ и OpenTSDB. VictoriaMetrics-ը կարող է օգտագործվել որպես InfluxDB-ի թափանցիկ փոխարինում և կարող է աշխատել InfluxDB-ի հետ համատեղելի կոլեկցիոներների հետ, ինչպիսիք են Telegraf-ը;
• Բարձր կատարողականություն և ռեսուրսների ցածր սպառում համեմատ մրցակցային համակարգերով։ Որոշ թեստերում VictoriaMetrics-ը գերազանցում է InfluxDB-ին և TimescaleDB-ին մինչև 20 անգամ ներդրման և որոնման գործողություններ կատարելիս: Վերլուծական հարցումներ կատարելիս շահույթը հարաբերական DBMS PostgreSQL-ի և MySQL-ի համեմատ կարող է լինել 10-ից 1000 անգամ:
  
  
  

• Կա առիթ մշակելով շատ մեծ թվով եզակի ժամանակային շարքեր: Միլիոնավոր տարբեր ժամանակային շարքեր մշակելիս սպառում է մինչև 10 անգամ ավելի քիչ RAM, քան InfluxDB-ն:
• Սկավառակի պահեստում տվյալների սեղմման բարձր աստիճան: TimescaleDB-ի համեմատ, այն կարող է տեղավորել մինչև 70 անգամ ավելի շատ գրառումներ նույն քանակությամբ պահեստում.
• Օպտիմիզացումների առկայություն պահեստավորման համար բարձր ուշացումով և վայրկյանում մուտքային/ելքային գործողությունների ցածր քանակով (օրինակ՝ կոշտ սկավառակներ և ամպային պահեստավորում AWS, Google Cloud և Microsoft Azure);
• Պարզ պահեստային համակարգի վրա հիմնված snapshots;
• Պահեստի ամբողջականությունը տվյալների վնասումից պաշտպանելու միջոցների առկայություն, օրինակ՝ վթարային հոսանքի անջատման դեպքում (պահեստն ունի ձև. log-structured ծառ միաձուլմամբ);
• Իրականացում Go լեզվով, որն ապահովում է աշխատանքի և կոդի բարդության փոխզիջում Rust-ի և C++-ի համեմատ:
• Տրամադրված են աղբյուրի կոդերը կլաստերի տարբերակները, որն աջակցում է մի քանի սերվերների հորիզոնական մասշտաբը և ցուցադրում է ցածր ծախսեր: Հասանելի են բարձր հասանելիության հատկանիշներ:

Source: opennet.ru