VictoriaMetrics, временска серија DBMS компатибилна со Prometheus, е со отворен код

Отвори изворни текстови Викторија Метрикс — брз и скалабилен DBMS за складирање и обработка на податоци во форма на временска серија (записот формира време и збир на вредности што одговараат на ова време, на пример, добиени преку периодично испитување на статусот на сензорите или собирање на метрика). Проектот се натпреварува со решенија како InfluxDB, TimescaleDB, Thanos, Кортекс и Uber M3. Кодот е напишан во Go и дистрибуирани од лиценциран под Apache 2.0.

Предности и карактеристики на VictoriaMetrics:

• Лесен за користење. Тоа е единечна извршна датотека со минимални поставки поминати низ командната линија при стартувањето. Сите податоци се зачувани во еден директориум, наведен при стартување користејќи го знамето „-storageDataPath“;
• Јазична поддршка за пребарување PromQL, што се користи во системот за следење Прометеј. Под-прашања за PromQL и некои се поддржани проширени способности, како што е изразот „офсет“, обрасци во исказите „WIDTH“, „ако“ и „стандардно“, дополнителни функции и можност за вклучување коментари;
• Може да се користи како долгорочно складирање на податоциповрзани со Прометеј и Графана.
• Достапност на режимот за полнење за вчитување историски податоци;
• Поддржува различни протоколи за пренос на податоци, вклучувајќи Prometheus API, Прилив, графит и OpenTSDB. VictoriaMetrics може да се користи како транспарентна замена за InfluxDB и може да работи со колектори компатибилни со InfluxDB како што е Telegraf;
• Високи перформанси и ниска потрошувачка на ресурси споредено со конкурентни системи. Во некои тестови, VictoriaMetrics ги надминува InfluxDB и TimescaleDB до 20 пати кога врши операции за вметнување и преземање. При извршување на аналитички прашања, добивката во споредба со релационите DBMS PostgreSQL и MySQL може да биде од 10 до 1000 пати.
  
  
  

• Постои можност обработка на многу голем број единствени временски серии. Кога обработувате милиони различни временски серии, троши до 10 пати помалку RAM од InfluxDB.
• Висок степен на компресија на податоци во складирање на дискот. Во споредба со TimescaleDB, може да собере до 70 пати повеќе записи во иста количина на складирање;
• Достапност на оптимизации за складирање со висока латентност и низок број на влезно/излезни операции во секунда (на пример, хард дискови и складирање облак AWS, Google Cloud и Microsoft Azure);
• Едноставен резервен систем базиран снимки;
• Достапност на средства за заштита на интегритетот на складиштето од оштетување на податоците, на пример, во случај на итен прекин на струја (складиштето има форма трупно структурирано дрво со спојување);
• Имплементација во јазикот Go, кој обезбедува компромис помеѓу перформансите и сложеноста на кодот во споредба со Rust и C++.
• Обезбедени изворни кодови кластер верзии, кој поддржува хоризонтално скалирање низ повеќе сервери и покажува ниски трошоци. Достапни се функции со висока достапност.

Извор: opennet.ru