VictoriaMetrics ซึ่งเป็น DBMS อนุกรมเวลาที่เข้ากันได้กับ Prometheus เป็นโอเพ่นซอร์ส

เปิด รหัสแหล่งที่มา วิคตอเรียเมตริกส์ — DBMS ที่รวดเร็วและปรับขนาดได้สำหรับการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลในรูปแบบของอนุกรมเวลา (บันทึกจะสร้างเวลาและชุดของค่าที่สอดคล้องกับเวลานี้ เช่น ได้รับจากการสำรวจสถานะของเซ็นเซอร์หรือการรวบรวมเป็นระยะ เมตริก) โครงการแข่งขันกับโซลูชั่นเช่น InfluxDB, ไทม์สเกลDB, ธานอส, เยื่อหุ้มสมอง и อูเบอร์ M3. รหัสเขียนด้วยภาษา Go และ จัดจำหน่ายโดย ได้รับอนุญาตภายใต้ Apache 2.0

ข้อดีและคุณสมบัติของ VictoriaMetrics:

• ง่ายต่อการใช้. เป็นไฟล์ปฏิบัติการไฟล์เดียวที่มีการตั้งค่าขั้นต่ำที่ส่งผ่านบรรทัดคำสั่งเมื่อเริ่มต้นระบบ ข้อมูลทั้งหมดจะถูกจัดเก็บไว้ในไดเร็กทอรีเดียว ซึ่งระบุเมื่อเริ่มต้นระบบโดยใช้แฟล็ก "-storageDataPath"
• การสนับสนุนภาษาแบบสอบถาม PromQLที่ใช้ในระบบติดตามตรวจสอบ โพร. แบบสอบถามย่อย PromQL และบางส่วนได้รับการสนับสนุน ความสามารถที่เพิ่มขึ้นเช่นนิพจน์ "offset" รูปแบบภายในคำสั่ง "WIDTH" "if" และ "default" ฟังก์ชันเพิ่มเติม และความสามารถในการรวมความคิดเห็น
• สามารถใช้เป็น การจัดเก็บข้อมูลระยะยาวเชื่อมต่อกับโพรมีธีอุสและ กราฟาน่า.
• ความพร้อมใช้งานของโหมดทดแทนสำหรับการโหลดข้อมูลประวัติ
• รองรับโปรโตคอลการถ่ายโอนข้อมูลต่างๆ ได้แก่ โพรมีธีอุส API, การไหลเข้า, กราไฟท์ и OpenTSDB. VictoriaMetrics สามารถใช้แทน InfluxDB อย่างโปร่งใส และสามารถทำงานร่วมกับตัวรวบรวมที่เข้ากันได้กับ InfluxDB เช่น Telegraf;
• ประสิทธิภาพสูงและการใช้ทรัพยากรต่ำ เปรียบเทียบ ด้วยระบบการแข่งขัน ในการทดสอบบางอย่าง VictoriaMetrics มีประสิทธิภาพเหนือกว่า InfluxDB และ TimescaleDB สูงสุดถึง 20 เท่าเมื่อดำเนินการแทรกและดึงข้อมูล เมื่อดำเนินการค้นหาเชิงวิเคราะห์ ประโยชน์ที่ได้รับเมื่อเปรียบเทียบกับ DBMS PostgreSQL และ MySQL เชิงสัมพันธ์อาจอยู่ที่ 10 ถึง 1000 เท่า
  
  
  

• นั่นคือ โอกาส ประมวลผลอนุกรมเวลาที่ไม่ซ้ำกันจำนวนมาก เมื่อประมวลผลอนุกรมเวลาที่แตกต่างกันนับล้านรายการ จะใช้ RAM น้อยกว่า InfluxDB ถึง 10 เท่า
• การบีบอัดข้อมูลในระดับสูงในการจัดเก็บดิสก์ เมื่อเปรียบเทียบกับ TimescaleDB มันสามารถบรรจุบันทึกได้มากกว่าถึง 70 เท่าในปริมาณพื้นที่จัดเก็บเท่ากัน
• ความพร้อมใช้งานของการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่มีความหน่วงสูงและจำนวนการดำเนินการอินพุต/เอาท์พุตต่อวินาทีต่ำ (เช่น ฮาร์ดไดรฟ์และพื้นที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ AWS, Google Cloud และ Microsoft Azure)
• มีระบบสำรองข้อมูลที่เรียบง่าย สแนปชอต;
• ความพร้อมของวิธีการปกป้องความสมบูรณ์ของการจัดเก็บจากความเสียหายของข้อมูล เช่น ในกรณีไฟฟ้าดับฉุกเฉิน (ที่จัดเก็บข้อมูลมีรูปแบบ ต้นไม้ที่มีโครงสร้างเป็นไม้ซุงที่มีการผสาน);
• การใช้งานในภาษา Go ซึ่งให้การแลกเปลี่ยนระหว่างประสิทธิภาพและความซับซ้อนของโค้ดเมื่อเทียบกับ Rust และ C++
• ซอร์สโค้ดที่ให้มา เวอร์ชันคลัสเตอร์ซึ่งรองรับการปรับขนาดแนวนอนบนเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องและมีค่าใช้จ่ายต่ำ มีคุณลักษณะความพร้อมใช้งานสูง

ที่มา: opennet.ru