Prometheus နှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်သော အချိန်စီးရီး DBMS VictoriaMetrics သည် ပွင့်လင်းသောအရင်းအမြစ်ဖြစ်သည်။

ဖွင့်သည်။ အရင်းအမြစ်စာသားများ VictoriaMetrics — အချိန်စီးရီးပုံစံဖြင့် ဒေတာကို သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် စီမံလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် လျင်မြန်ပြီး အရွယ်အစားကြီးမားနိုင်သည့် DBMS (မှတ်တမ်းသည် အချိန်နှင့် သက်ဆိုင်သည့် တန်ဖိုးများအစုတစ်ခုဖြစ်သည့် ဥပမာ၊ အာရုံခံကိရိယာများ သို့မဟုတ် စုဆောင်းမှု၏အခြေအနေများကို အချိန်အပိုင်းအခြားအလိုက် မဲဆွယ်မှုမှတစ်ဆင့် ရရှိသော၊ မက်ထရစ်များ)။ ပရောဂျက်သည် ထိုကဲ့သို့သော ဖြေရှင်းနည်းများဖြင့် ယှဉ်ပြိုင်သည်။ InfluxDB, မင်္ဂလာပါ, Thanos, cortex и Uber M3. ကုဒ်ကို Go and ဖြင့်ရေးထားသည်။ ဖြန့်ဝေသည် Apache 2.0 အောက်တွင် လိုင်စင်ရထားသည်။

VictoriaMetrics ၏ အားသာချက်များနှင့် အင်္ဂါရပ်များ

• အသုံးပြုရလွယ်ကူသည်။ ၎င်းသည် စတင်ချိန်တွင် command line မှတဆင့် အနည်းငယ်မျှသာ ဆက်တင်များပါရှိသော တစ်ခုတည်းသော executable file တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာအားလုံးကို “-storageDataPath” အလံကို အသုံးပြု၍ စတင်ချိန်တွင် သတ်မှတ်ထားသော လမ်းညွှန်တစ်ခုတွင် သိမ်းဆည်းထားသည်။
• Query ဘာသာစကား ပံ့ပိုးမှု PromQLစောင့်ကြည့်ရေးစနစ်တွင်အသုံးပြုသည်။ Prometheus. PromQL subqueries နှင့် အချို့ကို ပံ့ပိုးထားသည်။ တိုးချဲ့လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများ"အော့ဖ်ဆက်" စကားရပ်၊ "WIDTH"၊ "if" နှင့် "ပုံသေ" ဖော်ပြချက်များ၊ အပိုလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် မှတ်ချက်များပါဝင်နိုင်မှုတို့ကဲ့သို့သော၊
• အဖြစ်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ရေရှည်ဒေတာသိုလှောင်မှုPrometheus နှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည်။ Grafana.
• သမိုင်းဒေတာကို တင်ရန်အတွက် backfill မုဒ် ရရှိနိုင်မှု၊
• အပါအဝင် အမျိုးမျိုးသော ဒေတာလွှဲပြောင်းခြင်း ပရိုတိုကောများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ Prometheus API, ဝင်လာ, graphite и OpenTSDB. VictoriaMetrics ကို InfluxDB အတွက် ပွင့်လင်းမြင်သာသော အစားထိုးမှုအဖြစ် အသုံးပြုနိုင်ပြီး Telegraf ကဲ့သို့သော InfluxDB-သဟဇာတ စုဆောင်းသူများနှင့် အလုပ်လုပ်နိုင်သည်။
• စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားပြီး အရင်းအမြစ်သုံးစွဲမှု နည်းပါးခြင်း။ နှိုင်းယှဉ် ယှဉ်ပြိုင်မှုစနစ်များနှင့်အတူ။ အချို့သောစမ်းသပ်မှုများတွင်၊ VictoriaMetrics သည် ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် ပြန်လည်ရယူခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်သောအခါတွင် InfluxDB နှင့် TimescaleDB တို့ကို အဆ 20 အထိ စွမ်းဆောင်နိုင်သည်။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမေးမြန်းမှုများကို လုပ်ဆောင်သည့်အခါ၊ ဆက်စပ်သော DBMS PostgreSQL နှင့် MySQL တို့နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အမြတ်သည် 10 မှ 1000 ဆအထိ ရှိနိုင်သည်။
  
  
  

• ရှိ အခွင့်အရေး ထူးခြားသော အချိန်စီးရီးများစွာကို လုပ်ဆောင်နေသည်။ သန်းပေါင်းများစွာသော အချိန်စီးရီးများကို လုပ်ဆောင်သောအခါတွင် InfluxDB ထက် RAM 10 ဆ ပိုနည်းသည်။
• disk သိုလှောင်မှုတွင် မြင့်မားသော ဒေတာချုံ့မှု။ TimescaleDB နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၎င်းသည် တူညီသော သိုလှောင်မှုပမာဏတွင် အဆ 70 ပိုများသော မှတ်တမ်းများကို ဖြည့်စွမ်းနိုင်သည်။
• မြင့်မားသော latency နှင့် တစ်စက္ကန့်လျှင် အဝင်/အထွက် လုပ်ဆောင်ချက် အရေအတွက် နည်းသော သိုလှောင်မှု အတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်မှုများ ရရှိနိုင်မှု (ဥပမာ၊ hard drives နှင့် cloud storage AWS၊ Google Cloud နှင့် Microsoft Azure);
• ရိုးရှင်းသောအရန်စနစ်အခြေခံ လျှပ်တစ်ပြက်;
• ဒေတာပျက်စီးမှုမှ သိုလှောင်မှု၏ ခိုင်မာမှုကို ကာကွယ်ရန် နည်းလမ်းများ ရရှိနိုင်မှု ဥပမာ၊ အရေးပေါ် လျှပ်စစ်ဓာတ်အား ပြတ်တောက်ခြင်း (သိုလှောင်မှုတွင် ပုံစံပါရှိသည်။ ပေါင်းစည်းထားသော သစ်လုံးပုံစံသစ်ပင်);
• Rust နှင့် C++ တို့နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကုဒ်ရှုပ်ထွေးမှုကြား အပေးအယူကို ပံ့ပိုးပေးသည့် Go ဘာသာစကားဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။
• အရင်းအမြစ်ကုဒ်များ ပေးထားသည်။ cluster ဗားရှင်းများဆာဗာများစွာတွင် အလျားလိုက် အတိုင်းအတာကို ပံ့ပိုးပေးကာ နိမ့်ကျနေမှုကို ပြသသည်။ မြင့်မားသောရရှိနိုင်မှုအင်္ဂါရပ်များကိုရရှိနိုင်သည်။

source: opennet.ru