Prometheus 水平扩展方案(一):监控数据的转储、聚合、查询

本篇目录

说明

Prometheus 自带的时序数据库不支持集群模式,难以承接海量的时序数据。RemoteRead 和 RemoteWrite 机制,主要解决了数据的存放问题,海量数据的查询依然是严重的瓶颈。

VictoriaMetrics

VictoriaMetrics 实现了 Prometheus 数据的汇聚、转储、查询,支持 PromQL。

日本游戏公司 colopl 在 2020年1月15日分享了实践经验,考察 Cortex、thanos、m3db、Victoria Metrics 之后,选用了 Victoria Metrics。

colopl 表示:

cortex过于复杂,没有正式 release;
使用 thanos,prometheus 通过 thanos 进行 remote read 内存开销增加1倍,oom;
m3db 复杂,学习、管理成本高。

2020年1月15日用日语分享的:

youtube 视频:Large-scale, super-load system monitoring platform built with VictoriaMetrics

PPT:monitoring-platform-with-victoria-metrics

一台 Prometheus 承载 8000 Pod 时,运转正常:

单机支撑 8000 Pod

VictoriaMetrics 能够承接 1 万 Pod:

多集群支撑了 10000 pod

VictoriaMetrics 的系统架构如下:

VictoriaMetrics的系统架构

VictoriaMetrics 的使用方法见后续文章。

Cortex

Cortex 基于 Prometheus 实现,支持水平扩展、支持 PromQL,CNCF 沙盒项目。

Thanos

Thanos 实现了 Prometheus 数据的汇聚、转储、查询,支持 Prometheus’ v1 API,CNCF 沙盒项目。

M3DB

M3DB 是 Uber 开源的分布式时间序列数据库。

参考

  1. 李佶澳的博客
  2. Cortex
  3. CrateDB
  4. M3DB
  5. QuasarDB
  6. VictoriaMetrics
  7. InfluxDB
  8. Thanos
  9. Large-scale, super-load system monitoring platform built with VictoriaMetrics
  10. monitoring-platform-with-victoria-metrics

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