{"id":110625,"date":"2023-10-05T15:10:13","date_gmt":"2023-10-05T13:10:13","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/vypusk-victoriametrics-1-94-subd-dlya-postroeniya-sistem-monitoringa"},"modified":"2023-10-05T15:10:13","modified_gmt":"2023-10-05T13:10:13","slug":"vypusk-victoriametrics-1-94-subd-dlya-postroeniya-sistem-monitoringa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/novosti-interneta\/vypusk-victoriametrics-1-94-subd-dlya-postroeniya-sistem-monitoringa","title":{"rendered":"Versione 1.94 di VictoriaMetrics, un DBMS per la creazione di sistemi di monitoraggio","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\u00c8 disponibile la release della piattaforma VictoriaMetrics 1.94.0, che fornisce un database per l'archiviazione e l'elaborazione di dati in forma di serie temporali (una registrazione forma il tempo e un insieme di valori corrispondenti a quel tempo, ad esempio, ottenuti tramite il sondaggio periodico dello stato dei sensori o la 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 prestazioni superiori. Il database pu\u00f2 essere utilizzato come archivio dati a lungo termine, connesso a Prometheus e Grafana, nonch\u00e9 come sostituzione trasparente di InfluxDB. Il codice \u00e8 scritto in Go e distribuito sotto licenza Apache 2.0. <\/p>\n

Nei test di prestazioni, VictoriaMetrics supera InfluxDB e TimescaleDB nell'esecuzione di operazioni di inserimento e selezione dei dati fino a 20 volte, consumando 10 volte meno RAM rispetto a InfluxDB e 7 volte meno rispetto a Prometheus, Thanos e Cortex nel trattamento di milioni di serie temporali uniche. L'archiviazione dei dati in forma compressa consente di contenere nello stesso volume di archiviazione 7 volte pi\u00f9 registrazioni rispetto a Prometheus, Thanos e Cortex, e 70 volte rispetto a TimescaleDB. Sono presenti ottimizzazioni specifiche per archivi con alti ritardi e bassa intensit\u00e0 di operazioni di input\/output (ad esempio, dischi rigidi e archivi cloud AWS, Google Cloud e Microsoft Azure). <\/p>\n

Il database \u00e8 fornito come un unico file eseguibile con impostazioni minime, trasmesse tramite la riga di comando al momento dell'avvio. Tutti i dati vengono archiviati in una singola directory, specificata all'avvio tramite il flag \u00ab-storageDataPath\u00bb. La lingua delle query utilizzata \u00e8 MetricsQL, una versione estesa del linguaggio PromQL utilizzato nel sistema di monitoraggio Prometheus. Oltre all'elaborazione continua dei dati in arrivo, VictoriaMetrics offre anche la possibilit\u00e0 di caricare dati storici gi\u00e0 raccolti. <\/p>\n

Sono forniti strumenti per proteggere l'integrit\u00e0 dell'archivio da danni ai dati, ad esempio in caso di interruzione di corrente (l'archivio \u00e8 strutturato come un albero a registro con fusione), insieme a un semplice sistema di backup basato su snapshot. \u00c8 possibile unire i nodi di VictoriaMetrics in un cluster scalabile orizzontalmente, supportando meccanismi per garantire alta disponibilit\u00e0. <\/p>\n

Tra le novit\u00e0 aggiunte nella nuova release ci sono: <\/p>\n