{"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\/pt\/blog\/news\/vypusk-victoriametrics-1-94-subd-dlya-postroeniya-sistem-monitoringa","title":{"rendered":"Lan\u00e7amento do VictoriaMetrics 1.94, banco de dados para a constru\u00e7\u00e3o de sistemas de monitoramento","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Est\u00e1 dispon\u00edvel o lan\u00e7amento da plataforma VictoriaMetrics 1.94.0, que fornece um banco de dados para armazenar e processar dados na forma de s\u00e9ries temporais (cada registro consiste em um tempo e um conjunto de valores correspondentes a esse tempo, por exemplo, obtidos atrav\u00e9s de consultas peri\u00f3dicas do estado de sensores ou coleta de m\u00e9tricas), otimizado para resolver tarefas de monitoramento. O projeto compete com solu\u00e7\u00f5es como InfluxDB, TimescaleDB, Thanos, Cortex e Uber M3 e se destaca por sua maior performance. O banco de dados pode ser usado como um armazenamento de dados a longo prazo conectado ao Prometheus e Grafana, al\u00e9m de servir como uma substitui\u00e7\u00e3o transparente ao InfluxDB. O c\u00f3digo \u00e9 escrito em Go e \u00e9 distribu\u00eddo sob a licen\u00e7a Apache 2.0. <\/p>\n

Nos testes de desempenho, o VictoriaMetrics supera o InfluxDB e o TimescaleDB em opera\u00e7\u00f5es de inser\u00e7\u00e3o e consulta de dados at\u00e9 20 vezes, consumindo 10 vezes menos RAM do que o InfluxDB e 7 vezes menos do que o Prometheus, Thanos e Cortex ao processar milh\u00f5es de s\u00e9ries temporais exclusivas. O armazenamento de dados em formato comprimido permite armazenar 7 vezes mais registros no mesmo volume de armazenamento em compara\u00e7\u00e3o com o Prometheus, Thanos e Cortex, e 70 vezes mais em compara\u00e7\u00e3o com o TimescaleDB. Existem otimiza\u00e7\u00f5es espec\u00edficas para armazenamentos com alta lat\u00eancia e baixa intensidade de opera\u00e7\u00f5es de entrada\/sa\u00edda (por exemplo, discos r\u00edgidos e armazenamento em nuvem AWS, Google Cloud e Microsoft Azure). <\/p>\n

O SGBD \u00e9 composto por um \u00fanico arquivo execut\u00e1vel com configura\u00e7\u00f5es m\u00ednimas, que s\u00e3o passadas por linha de comando no momento da execu\u00e7\u00e3o. Todos os dados s\u00e3o armazenados em um \u00fanico diret\u00f3rio, especificado no in\u00edcio com a flag '-storageDataPath'. Como linguagem de consulta, utiliza-se o MetricsQL, uma vers\u00e3o estendida da linguagem PromQL, utilizada no sistema de monitoramento Prometheus. Al\u00e9m do processamento cont\u00ednuo de dados recebidos, o VictoriaMetrics tamb\u00e9m oferece a capacidade de carregar dados hist\u00f3ricos previamente coletados. <\/p>\n

S\u00e3o fornecidos recursos para proteger a integridade do armazenamento contra danos nos dados, como em caso de desligamento de emerg\u00eancia (o armazenamento tem a forma de uma \u00e1rvore estruturada por log com fus\u00e3o), al\u00e9m de um sistema simples de backup baseado em snapshots. \u00c9 poss\u00edvel unir n\u00f3s do VictoriaMetrics em um cluster escal\u00e1vel horizontalmente, com suporte a mecanismos de alta disponibilidade. <\/p>\n

Entre as novidades adicionadas nesta nova vers\u00e3o: <\/p>\n