ಲೇಖನದ ಅನುವಾದವನ್ನು ಕೋರ್ಸ್‌ನ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ .
ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಡೆವಲಪರ್, ಗೋ ಮತಾಂಧ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರಕ. ಅವರು ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಮತ್ತು ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ SIG ಉಪಕರಣದ ಸಹ-ಸಂಸ್ಥಾಪಕರೂ ಆಗಿದ್ದಾರೆ. ಹಿಂದೆ, ಅವರು ಸೌಂಡ್‌ಕ್ಲೌಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗಿದ್ದರು ಮತ್ತು CoreOS ನಲ್ಲಿ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ತಂಡವನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸಿದರು. ಪ್ರಸ್ತುತ Google ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
- ಇಂಪ್ರಾಬಬಲ್ ನಲ್ಲಿ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರ್. ಅವರು ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ವಿತರಿಸಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಅವರು ಇಂಟೆಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ, ಮೆಸೊಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೊಡುಗೆದಾರರ ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಇಂಪ್ರಾಬಬಲ್ನಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವದರ್ಜೆಯ SRE ಉತ್ಪಾದನಾ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಮೈಕ್ರೋ ಸರ್ವೀಸ್‌ಗಳ ಜಗತ್ತನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಮರ್ಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅವರ ಮೂರು ಪ್ರೀತಿಗಳು: ಗೋಲಾಂಗ್, ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಮತ್ತು ವಾಲಿಬಾಲ್.
ನಮ್ಮ ಪ್ರಮುಖ ಉತ್ಪನ್ನವಾದ SpatialOS ಅನ್ನು ನೋಡುವಾಗ, ಡಜನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ, ಜಾಗತಿಕ-ಪ್ರಮಾಣದ ಕ್ಲೌಡ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವು ಅಸಂಭವಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ನೀವು ಊಹಿಸಬಹುದು. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸಿದವರಲ್ಲಿ ನಾವು ಮೊದಲಿಗರಾಗಿದ್ದೇವೆ . Prometheus ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುವ ಪ್ರಬಲ ಪ್ರಶ್ನೆ ಭಾಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ನ ಸರಳತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯು ಅದರ ಮುಖ್ಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಾವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ದಾಟಿದ ನಂತರ, ನಾವು ಹಲವಾರು ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಾವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದೇವೆ ಅನಿಯಮಿತ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಏಕ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಇಂಪ್ರಾಬಬಲ್‌ನಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ. ಥಾನೋಸ್ ಗಿಥಬ್‌ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ .
Thanos ಜೊತೆಗಿನ ನಮ್ಮ ಗುರಿಗಳು
ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ, ವೆನಿಲ್ಲಾ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಮೀರಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತವೆ. ಪೆಟಾಬೈಟ್‌ಗಳಷ್ಟು ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಹೇಗೆ? ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯವನ್ನು ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದೆ ಇದನ್ನು ಮಾಡಬಹುದೇ? ಒಂದೇ API ವಿನಂತಿಯೊಂದಿಗೆ ವಿವಿಧ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇರುವ ಎಲ್ಲಾ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವೇ? Prometheus HA ಬಳಸಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಪ್ರತಿಕೃತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಮಾರ್ಗವಿದೆಯೇ?
ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ನಾವು Thanos ಅನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಕೆಳಗಿನ ವಿಭಾಗಗಳು ನಾವು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಗುರಿಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಬಹು ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ನಿದರ್ಶನಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವುದು (ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆ)
ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಶಾರ್ಡಿಂಗ್ಗೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ಒಂದು ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಸರ್ವರ್ ಕೂಡ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಮತಲವಾದ ಛಿದ್ರತೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳಿಂದ ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಉತ್ತಮ ನಿಯೋಜನೆಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಒಂದೇ API ಅಥವಾ UI ಮೂಲಕ ವಿವಿಧ ಪ್ರೊಮೀಥಿಯಸ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ - ಜಾಗತಿಕ ವೀಕ್ಷಣೆ. ಸಹಜವಾಗಿ, ಒಂದು ಗ್ರಾಫನಾ ಪ್ಯಾನೆಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಹು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಒಂದು ಪ್ರೊಮೆಥಿಯಸ್ ಸರ್ವರ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಥಾನೋಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಬಹು ಪ್ರೊಮೆಥಿಯಸ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಒಂದೇ ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ನಿಂದ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು.
ಹಿಂದೆ, ಅಸಂಭವದಲ್ಲಿ ಜಾಗತಿಕ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ನಾವು ನಮ್ಮ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಬಹು-ಹಂತದಲ್ಲಿ ಆಯೋಜಿಸಿದ್ದೇವೆ . ಇದರರ್ಥ ಪ್ರತಿ ಲೀಫ್ ಸರ್ವರ್‌ನಿಂದ ಕೆಲವು ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಒಂದು ಪ್ರೊಮೆಥಿಯಸ್ ಮೆಟಾ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.
ಈ ವಿಧಾನವು ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಯಿತು. ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಸಂರಚನೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ವೈಫಲ್ಯದ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ಬಿಂದುವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ತನಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಕೀರ್ಣ ನಿಯಮಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಈ ರೀತಿಯ ಒಕ್ಕೂಟವು ನಿಮಗೆ ನಿಜವಾದ ಜಾಗತಿಕ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅನುಮತಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಒಂದೇ API ವಿನಂತಿಯಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಭ್ಯತೆ (HA) ಪ್ರೊಮೆಥಿಯಸ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಡೇಟಾದ ಏಕೀಕೃತ ನೋಟವು ಇದಕ್ಕೆ ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ನ HA ಮಾದರಿಯು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಎರಡು ಬಾರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ತುಂಬಾ ಸರಳವಾಗಿದೆ ಅದು ಸರಳವಾಗಿರಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎರಡೂ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳ ಸಂಯೋಜಿತ ಮತ್ತು ನಕಲಿ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಸಹಜವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಿದೆ. ಇಂಪ್ರಾಬಬಲ್ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ನಿಮಿಷದಿಂದ ನಿಮಿಷದ ಡೇಟಾ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಗಂಭೀರವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ, ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗೆ ಒಂದು ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ನಿದರ್ಶನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ವೈಫಲ್ಯದ ಒಂದು ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಯಾವುದೇ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ದೋಷ ಅಥವಾ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ವೈಫಲ್ಯವು ಪ್ರಮುಖ ಡೇಟಾದ ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಸರಳವಾದ ನಿಯೋಜನೆಯು ಸಹ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಮರುಪ್ರಾರಂಭಗಳು ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮಧ್ಯಂತರಕ್ಕಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಉದ್ದವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸಂಗ್ರಹಣೆ
ಅಗ್ಗದ, ವೇಗದ, ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ನಮ್ಮ ಕನಸು (ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರೊಮೆಥಿಯಸ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ). ಇಂಪ್ರಾಬಬಲ್ನಲ್ಲಿ, ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಧಾರಣ ಅವಧಿಯನ್ನು ಒಂಬತ್ತು ದಿನಗಳವರೆಗೆ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲು ನಾವು ಒತ್ತಾಯಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದೇವೆ (ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ 1.8 ಗಾಗಿ). ನಾವು ಎಷ್ಟು ಹಿಂದೆ ನೋಡಬಹುದು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಇದು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ 2.0 ಸುಧಾರಿಸಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸಮಯ ಸರಣಿಯ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಸರ್ವರ್‌ನ ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ (ನೋಡಿ. ) ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಸ್ಥಳೀಯ ಡಿಸ್ಕ್ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾನೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ದಕ್ಷತೆಯ ಡೇಟಾ ಸಂಕೋಚನವು ಸ್ಥಳೀಯ SSD ಬಳಕೆಯನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಶೇಖರಿಸಬಹುದಾದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ ಇನ್ನೂ ಮಿತಿಯಿದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಇಂಪ್ರಾಬಬಲ್ನಲ್ಲಿ ನಾವು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಸರಳತೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚದ ಬಗ್ಗೆ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುತ್ತೇವೆ. ದೊಡ್ಡ ಸ್ಥಳೀಯ ಡಿಸ್ಕ್ಗಳು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್ಅಪ್ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟ. ಅವು ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಬ್ಯಾಕಪ್ ಪರಿಕರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಅನಗತ್ಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೌನ್‌ಸಾಂಪ್ಲಿಂಗ್
ಒಮ್ಮೆ ನಾವು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ, ನಾವು ವಾರಗಳು, ತಿಂಗಳುಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಷಗಳ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿಧಾನವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿಧಾನವಾಗಿ ಮಾಡುವ ಬಿಗ್-ಓ ನೊಂದಿಗೆ ಮೂಲಭೂತ ತೊಂದರೆಗಳಿವೆ ಎಂದು ನಾವು ಅರಿತುಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ.
ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ (ಡೌನ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್) - ಸಿಗ್ನಲ್ ಮಾದರಿ ಆವರ್ತನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು. ಡೌನ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ದೊಡ್ಡ ಸಮಯದ ಶ್ರೇಣಿಗೆ "ಸ್ಕೇಲ್ ಡೌನ್" ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಂದಿಸುವಂತೆ ಇರಿಸಬಹುದು.
ಹಳೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡೌನ್‌ಸಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಯಾವುದೇ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಶೇಖರಣಾ ಪರಿಹಾರದ ಅನಿವಾರ್ಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ವೆನಿಲ್ಲಾ ಪ್ರೊಮೆಥಿಯಸ್‌ನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಮೀರಿದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಗುರಿಗಳು
ಥಾನೋಸ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ನ ಮೂಲ ಗುರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೆಂದರೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಸ್ಥಾಪನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು. ಎರಡನೆಯ ಗುರಿಯು ಪ್ರವೇಶಕ್ಕೆ ಕನಿಷ್ಠ ಅಡೆತಡೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ತೃಪ್ತಿಪಡಿಸಬೇಕು, ಇದರರ್ಥ ಕಡಿಮೆ ಮೂಲ ವೆಚ್ಚ.
ಥಾನೋಸ್ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ
ಹಿಂದಿನ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಅವುಗಳ ಮೂಲಕ ಕೆಲಸ ಮಾಡೋಣ ಮತ್ತು ಥಾನೋಸ್ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಾನೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ಜಾಗತಿಕ ನೋಟ
ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ನಿದರ್ಶನಗಳ ಮೇಲೆ ಜಾಗತಿಕ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ನಾವು ಎಲ್ಲಾ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ವಿನಂತಿಯ ಪ್ರವೇಶ ಬಿಂದುವನ್ನು ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಥಾನೋಸ್ ಘಟಕವು ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. . ಇದು ಪ್ರತಿ Prometheus ಸರ್ವರ್‌ನ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಕ್ಸಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, gRPC Store API ಮೂಲಕ ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರೋಮೀಥಿಯಸ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಸಮಯ ಸರಣಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮತ್ತು ಸಮಯ ಶ್ರೇಣಿಯಿಂದ ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಇನ್ನೊಂದು ಬದಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ಕೇಲ್-ಔಟ್, ಸ್ಟೇಟ್‌ಲೆಸ್ ಕ್ವೆರಿಯರ್ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್, ಇದು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ Prometheus HTTP API ಮೂಲಕ PromQL ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕ್ವೆರಿಯರ್, ಸೈಡ್‌ಕಾರ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಥಾನೋಸ್ ಘಟಕಗಳು ಈ ಮೂಲಕ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ .
- ಕ್ವೆರಿಯರ್, ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ನಂತರ, ಅನುಗುಣವಾದ ಸ್ಟೋರ್ API ಸರ್ವರ್‌ಗೆ, ಅಂದರೆ ನಮ್ಮ ಸೈಡ್‌ಕಾರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನುಗುಣವಾದ ಪ್ರೊಮೆಥಿಯಸ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಿಂದ ಸಮಯ ಸರಣಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
- ಅದರ ನಂತರ, ಇದು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಮೇಲೆ PromQL ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. Querier Prometheus HA ಸರ್ವರ್‌ಗಳಿಂದ ಸಂಯೋಜಿತ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ನಕಲಿ ಡೇಟಾ ಎರಡನ್ನೂ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಇದು ನಮ್ಮ ಒಗಟಿನ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ - ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದೇ ವೀಕ್ಷಣೆಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, Thanos ಅನ್ನು ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಮಾತ್ರ ಬಳಸಬಹುದು. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ!
ಅನಿಯಮಿತ ಶೆಲ್ಫ್ ಜೀವನ!
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬೇಗ ಅಥವಾ ನಂತರ ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಧಾರಣ ಸಮಯವನ್ನು ಮೀರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ. ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ನಾವು ವಸ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಆರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಇದು ಯಾವುದೇ ಕ್ಲೌಡ್ ಮತ್ತು ಆನ್-ಆವರಣದ ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಅತ್ಯಂತ ವೆಚ್ಚದಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಯಾವುದೇ ವಸ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಸುಪ್ರಸಿದ್ಧ S3 API ಮೂಲಕ ಲಭ್ಯವಿದೆ.
ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಸುಮಾರು ಪ್ರತಿ ಎರಡು ಗಂಟೆಗಳಿಗೊಮ್ಮೆ RAM ನಿಂದ ಡಿಸ್ಕ್‌ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾ ಬ್ಲಾಕ್ ನಿಗದಿತ ಅವಧಿಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ತುಂಬಾ ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ Thanos Sidecar ಕೇವಲ Prometheus ಡೇಟಾ ಡೈರೆಕ್ಟರಿಯನ್ನು ನೋಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳು ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಶೇಖರಣಾ ಬಕೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು.
ಡಿಸ್ಕ್‌ಗೆ ಬರೆದ ನಂತರ ತಕ್ಷಣವೇ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್‌ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಸ್ಕ್ರಾಪರ್ (ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಮತ್ತು ಥಾನೋಸ್ ಸೈಡ್‌ಕಾರ್) ಸರಳತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಬೆಂಬಲ, ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ನೀವು ನೋಡುವಂತೆ, ಡೇಟಾ ಬ್ಯಾಕಪ್ ತುಂಬಾ ಸರಳವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ವಸ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಏನು?
ವಸ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಥಾನೋಸ್ ಸ್ಟೋರ್ ಘಟಕವು ಪ್ರಾಕ್ಸಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. Thanos Sidecar ನಂತೆ, ಇದು ಗಾಸಿಪ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಟೋರ್ API ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಕ್ವೆರಿಯರ್ ಅದನ್ನು ಸೈಡ್‌ಕಾರ್‌ನಂತೆ ಸಮಯ ಸರಣಿ ಡೇಟಾದ ಮತ್ತೊಂದು ಮೂಲವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು - ಯಾವುದೇ ವಿಶೇಷ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಸಮಯ ಸರಣಿಯ ಡೇಟಾ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳು ಹಲವಾರು ದೊಡ್ಡ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಬೇಡಿಕೆಯ ಮೇರೆಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಸಾಕಷ್ಟು ಅಸಮರ್ಥವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಕ್ ಸ್ಥಳಾವಕಾಶದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಬದಲಿಗೆ, ಸ್ಟೋರ್ ಗೇಟ್‌ವೇಗೆ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಶೇಖರಣಾ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಎಂದು ತಿಳಿದಿದೆ. ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಕ್ವೆರಿ ಶೆಡ್ಯೂಲರ್‌ಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಶೇಖರಣಾ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯ HTTP ವಿನಂತಿಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ನೀವು ವಿನಂತಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಾಲ್ಕರಿಂದ ಆರು ಆರ್ಡರ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ SSD ಯಲ್ಲಿನ ವಿನಂತಿಗಳಿಂದ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯವನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು.
ಮೇಲಿನ ರೇಖಾಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ, ಥಾನೋಸ್ ಕ್ವೆರಿಯರ್ ಪ್ರಾಮಿಥಿಯಸ್ ಶೇಖರಣಾ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಕ್ಕಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ಇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಸ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಡೇಟಾದ ಪ್ರತಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನಾವು ಅನೇಕ ಏಕ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಬೃಹತ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು.
ಸಂಕೋಚನ ಮತ್ತು ಡೌನ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್‌ಗೆ ಹೊಸ ಸಮಯದ ಸರಣಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ನಾವು ಅದನ್ನು "ಐತಿಹಾಸಿಕ" ಡೇಟಾ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅದು ತಕ್ಷಣವೇ ಸ್ಟೋರ್ ಗೇಟ್‌ವೇ ಮೂಲಕ ಲಭ್ಯವಿದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದ ನಂತರ, ಒಂದು ಮೂಲದಿಂದ (ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ವಿತ್ ಸೈಡ್‌ಕಾರ್) ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳು ಸಂಗ್ರಹಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಪೂರ್ಣ ಸೂಚಿಕೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ನಾವು ಕಾಂಪಾಕ್ಟರ್ ಎಂಬ ಇನ್ನೊಂದು ಘಟಕವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಇದು ವಸ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿನ ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ನ ಸ್ಥಳೀಯ ಸಂಕೋಚನ ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸರಳವಾದ ಆವರ್ತಕ ಬ್ಯಾಚ್ ಕೆಲಸವಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು.
ದಕ್ಷ ಸಂಕೋಚನಕ್ಕೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವುದು ಡೇಟಾ ಗಾತ್ರದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ಶತಕೋಟಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅನ್ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಮೂಲಕ ಅವುಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ಸಂಭಾವ್ಯ ವೆಚ್ಚವು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಾಟಕೀಯ ಹೆಚ್ಚಳಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗೆ ನೂರಾರು ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ಇರುವುದರಿಂದ, ಪೂರ್ಣ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಸಹ ಅಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಡೌನ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ನಿಖರತೆಯ ಗಮನಾರ್ಹ ನಷ್ಟಕ್ಕೂ ಕಾರಣವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟರ್ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಐದು ನಿಮಿಷಗಳು ಮತ್ತು ಒಂದು ಗಂಟೆಯ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ. TSDB XOR ಸಂಕೋಚನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ರತಿ ಕಚ್ಚಾ ಭಾಗಕ್ಕೆ, ಒಂದು ಬ್ಲಾಕ್‌ಗೆ ನಿಮಿಷ, ಗರಿಷ್ಠ ಅಥವಾ ಮೊತ್ತದಂತಹ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಒಟ್ಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನೀಡಿರುವ PromQL ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು Querier ಗೆ ಇದು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಕಡಿಮೆ ನಿಖರವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಯಾವುದೇ ವಿಶೇಷ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಬಳಕೆದಾರರು ಝೂಮ್ ಇನ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ ಮಾಡುವಾಗ ಕ್ವೆರಿಯರ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾದ ನಡುವೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಯಸಿದಲ್ಲಿ, ವಿನಂತಿಯಲ್ಲಿ "ಹಂತ" ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರು ಇದನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು.
ಒಂದು GB ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ವೆಚ್ಚವು ಕಡಿಮೆಯಿರುವುದರಿಂದ, ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಗಿ Thanos ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾ, ಐದು ನಿಮಿಷ ಮತ್ತು ಒಂದು ಗಂಟೆಯ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಳಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ನಿಯಮಗಳು
ಥಾನೋಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಹ, ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ನಿಯಮಗಳು ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸ್ಟಾಕ್‌ನ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಅವರು ಸಂಕೀರ್ಣತೆ, ಸುಪ್ತತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಒಟ್ಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅವು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿವೆ. ಥಾನೋಸ್ ವೆನಿಲ್ಲಾ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಸರ್ವರ್‌ನಲ್ಲಿ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ:
- ಜಾಗತಿಕ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿಯಮ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸೇವೆಯು ಮೂರು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಎರಡಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸದಿದ್ದಾಗ ಎಚ್ಚರಿಕೆ).
- ಸ್ಥಳೀಯ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಹೊರಗಿನ ಡೇಟಾಗೆ ನಿಯಮ.
- ಎಲ್ಲಾ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಬಯಕೆ.
ಈ ಎಲ್ಲಾ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, Thanos ರೂಲರ್ ಎಂಬ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಘಟಕವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದು Thanos ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಮೂಲಕ ನಿಯಮ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸಿದ್ಧ StoreAPI ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಪ್ರಶ್ನೆ ನೋಡ್ ಹೊಸದಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೆಡ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು. ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ವಸ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಟೋರ್ ಗೇಟ್‌ವೇ ಮೂಲಕ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಥಾನೋಸ್‌ನ ಶಕ್ತಿ
Thanos ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವಂತೆ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸರಳವಾದ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್‌ನಿಂದ ವಲಸೆ ಹೋಗುವಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ತ್ವರಿತ ಉದಾಹರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಥಾನೋಸ್ ಘಟಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಾವು ಕಲಿತದ್ದನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ರೀಕ್ಯಾಪ್ ಮಾಡೋಣ. ನಿಮ್ಮ ವೆನಿಲ್ಲಾ ಪ್ರಮೀಥಿಯಸ್ ಅನ್ನು "ಅನಿಯಮಿತ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್" ಜಗತ್ತಿಗೆ ಕೊಂಡೊಯ್ಯುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ:
- ನಿಮ್ಮ Prometheus ಸರ್ವರ್‌ಗಳಿಗೆ Thanos Sidecar ಸೇರಿಸಿ - ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Kubernetes ಪಾಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೈಡ್‌ಕಾರ್ ಕಂಟೇನರ್.
- ಡೇಟಾವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಬಹು ಥಾನೋಸ್ ಕ್ವೆರಿಯರ್ ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸ್ಕ್ರಾಪರ್ ಮತ್ತು ಕ್ವೆರಿಯರ್ ನಡುವೆ ಗಾಸಿಪ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಸುಲಭ. ಘಟಕಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು, 'thanos_cluster_members' ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಸಂಭಾವ್ಯ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ HA ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳಿಂದ ಜಾಗತಿಕ ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ತಡೆರಹಿತ ಡೇಟಾ ಡಿಡ್ಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಈ ಎರಡು ಹಂತಗಳು ಸಾಕು! ನಿಮ್ಮ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು Querier HTTP ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗೆ ಸರಳವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ ಅಥವಾ Thanos UI ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಸಿ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಿಮಗೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬ್ಯಾಕಪ್ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಇನ್ನೂ ಮೂರು ಹಂತಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ:
- AWS S3 ಅಥವಾ GCS ಬಕೆಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಈ ಬಕೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಕಲಿಸಲು ಸೈಡ್‌ಕಾರ್ ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ. ಸ್ಥಳೀಯ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಈಗ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.
- ಸ್ಟೋರ್ ಗೇಟ್‌ವೇ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಗಾಸಿಪ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಪಡಿಸಿ. ಈಗ ನೀವು ಬ್ಯಾಕಪ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದು!
- ಸಂಕೋಚನ ಮತ್ತು ಡೌನ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಕಾಂಪಾಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ.
ನೀವು ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸಿದರೆ, ನಮ್ಮದನ್ನು ನೋಡಲು ಹಿಂಜರಿಯಬೇಡಿ и !
ಕೇವಲ ಐದು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ, ನಾವು ಜಾಗತಿಕ ವೀಕ್ಷಣೆ, ಅನಿಯಮಿತ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಭ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿದ್ದೇವೆ.
ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಎಳೆಯಿರಿ: ನಮಗೆ ನೀವು ಬೇಕು!
ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರಮೀತಿಯಸ್‌ನೊಂದಿಗಿನ ತಡೆರಹಿತ ಏಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ಥಾನೋಸ್‌ನ ಕೇವಲ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ನಿಮ್ಮ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸಲೀಸಾಗಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
ನಾವು ಯಾವಾಗಲೂ GitHub ಪುಲ್ ವಿನಂತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಗತಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಮಧ್ಯೆ, ಗಿಥಬ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಲಾಕ್ ಮೂಲಕ ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಮುಕ್ತವಾಗಿರಿನೀವು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಅನುಭವವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸಿದರೆ! ಇಂಪ್ರಾಬಬಲ್ನಲ್ಲಿ ನಾವು ಮಾಡುವುದನ್ನು ನೀವು ಇಷ್ಟಪಟ್ಟರೆ, ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಹಿಂಜರಿಯಬೇಡಿ - !
ಮೂಲ: www.habr.com