Базы данных временного ряда с горизонтальным масштабированием для мониторинга показателей?

Question

Я изучаю базы данных временных рядов для мониторинга показателей, которые масштабируются горизонтально.

Я читал около Prometheus comparison with other databases (начиная с 2014 года). Кажется, что использует меньше места, чем остальные варианты, но не масштабируется горизонтально. This имеет отношение также, но с 2014 года, и я хотел бы также услышать о новых базах данных.

Может ли кто-нибудь сравнить альтернативы базы данных временного ряда?

Я знаю this question, но с 2014 года и новые альтернативы должны быть приняты во внимание в этом вопросе

Answer 1

Если вы смотрите на решении для хранения метрики с высокой масштабируемостью, он может стоит посмотреть на кианит = плагин для графита для хранения данных на Кассандры: https://www.youtube.com/watch?v=htp-HiT5I1Q,

Github репо: https://github.com/brutasse/graphite-cyanite

Answer 2

Axibase Time Series Database можно увеличить путем добавления узлов хранилища в кластер без необходимости осколки и индексации данных вручную.

ATSD также хранит данные достаточно эффективно: 4 байта за время: значение кортежа, в зависимости от регулярности и типа данных/дисперсии.

Раскрытие информации: Я работаю в компании, разрабатывающей ATSD.

Answer 3

InfluxDB - это единый двоичный файл Go без внешних зависимостей, который поддерживает кластеризацию для горизонтального масштабирования памяти и пропускной способности. Один узел c4.8xlarge может обрабатывать более 500 тыс. Точек в секунду, а с помощью соответствующих схем можно сохранить более 1 миллиона значений в секунду на гораздо меньшем поле (c4.2xlarge). Клиенты управляют более чем 500 ГБ в одном узле, хотя последние усовершенствования движка хранилища привели к тому, что размер на диске снизился до ~ 10% от предыдущих требований. InfluxDB требует только 2-3 байта на числовую метрику.

Кроме того, InfluxDB является членом стека TICK, унифицированной платформы временных рядов для сбора, хранения, управления, изменения и визуализации показателей временных рядов для IoT, devops и мониторинга в режиме реального времени случаи использования. Каждый член TICK-стека поддерживает несколько протоколов и источников данных/стоков, но в сочетании друг с другом простота использования и простота в эксплуатации очень важны.

Я поддерживаю поддержку InfluxData, компании, стоящей за проектами OSS.