È disponibile la versione della piattaforma VictoriaMetrics 1.94.0, che offre un DBMS per la memorizzazione e l'elaborazione di dati in forma di serie temporale (una registrazione costituisce un tempo e un insieme di valori corrispondenti a quel tempo, ad esempio, ottenuti tramite interrogazioni periodiche dello stato dei sensori o raccolta di metriche), ottimizzato per risolvere problemi di monitoraggio. Il progetto compete con soluzioni come InfluxDB, TimescaleDB, Thanos, Cortex e Uber M3, e si distingue per una maggiore prestazione. Il DBMS può essere utilizzato come archivio dati a lungo termine, collegato a Prometheus e Grafana, nonché come sostituzione trasparente di InfluxDB. Il codice è scritto in Go e distribuito sotto licenza Apache 2.0.
Nei test di prestazioni, VictoriaMetrics supera InfluxDB e TimescaleDB nell'esecuzione di operazioni di inserimento e selezione di dati fino a 20 volte, consumando nel contempo 10 volte meno RAM rispetto a InfluxDB e 7 volte meno rispetto a Prometheus, Thanos e Cortex nell'elaborazione di milioni di serie temporali uniche. Il salvataggio dei dati in forma compressa consente di memorizzare nello stesso volume di storage 7 volte più registrazioni rispetto a Prometheus, Thanos e Cortex, e 70 volte rispetto a TimescaleDB. Sono disponibili ottimizzazioni specifiche per archiviazioni con elevati ritardi e bassa intensità di operazioni di input/output (ad esempio, dischi rigidi e archivi cloud AWS, Google Cloud e Microsoft Azure).
Il DBMS è fornito come un singolo file eseguibile con impostazioni minime, trasmesse tramite la riga di comando al momento dell'avvio. Tutti i dati sono memorizzati in una singola directory, assegnata all'avvio tramite il flag «-storageDataPath». Il linguaggio di query utilizzato è MetricsQL, una versione estesa del linguaggio PromQL, applicato nel sistema di monitoraggio Prometheus. Oltre al trattamento continuo dei dati in ingresso, VictoriaMetrics prevede anche la possibilità di caricare dati storici precedentemente raccolti.
Sono forniti strumenti per proteggere l'integrità dello storage da danni ai dati, ad esempio, durante un'interruzione di corrente (lo storage ha la forma di un albero strutturato a rivista con fusione), nonché un semplice sistema di backup basato su snapshot. È possibile unire i nodi di VictoriaMetrics in un cluster orizzontalmente scalabile che supporti meccanismi di alta disponibilità.
Tra le novità introdotte nella nuova versione:
- In MetricsQL, è consentita la separazione dei numeri tramite il carattere di sottolineatura per una maggiore chiarezza (ad esempio, è possibile scrivere 1_234_567_890 e 1.234_567_890 invece di 1234567890 e 1.234567890).
- In vmbackup è stata aggiunta la possibilità di mantenere server copia di backup create.
- Nell'interfaccia vmui è stata aggiunta l'opzione per mostrare le ultime 25 query. Nella pagina "Esplora cardinalità" è stato aggiunto il supporto per l'esportazione dei dati in Prometheus. È stato aggiunto un pulsante per formattare automaticamente le query PromQL/MetricsQL. È stata aumentata la chiarezza dei diagrammi. In localStorage è stato aggiunto un archivio della cronologia delle query.
- In vmagent sono state ampliate le capacità di gestione dei nodi del cluster, migliorata la gestione degli errori e ridotto il carico sul pannello di controllo di Kubernetes durante la rilevazione iniziale del servizio.
- Nel cluster, il tempo massimo di recupero per le operazioni vmselect e vminsert è stato ridotto da 60 a 3 secondi, quando alcuni nodi vmstorage non sono disponibili.
Si segnala inoltre che oggi alle 19:00 ora di Mosca si terrà una conferenza virtuale, durante la quale gli sviluppatori di VictoriaMetrics presenteranno le nuove funzionalità del progetto e i piani di sviluppo, parleranno della gestione della piattaforma e dell'individuazione delle anomalie, e condivideranno informazioni sull'evoluzione del database open source per la registrazione dei log, VictoriaLogs. Alla fine dell'evento ci sarà una sessione di domande e risposte.
Fonte: opennet.ru
