拥抱 InfluxDB 3.0 中的可观察性：无限的基数和原生 SQL 支持

作者：Jay Clifford / 产品，用例
2023 年 4 月 28 日

随着现代应用程序复杂性的不断增加，对全面可观察性解决方案的需求也在增加。希望提高其应用程序性能、可靠性和可扩展性的组织需要强大的工具来监控、分析和可视化其基础设施。其中一个这样的工具是InfluxDB 3.0，这是一个为处理大规模监控和分析工作负载而设计的时间序列数据库。

在这篇文章中，我们将讨论如何将 InfluxDB 3.0 以及其一些关键特性，如无限的 基数 和原生 SQL 支持，与其他可观察性工具结合起来，以提供对系统性能的更深入了解。为了方便这个过程，InfluxDB 可观察性存储库作为一个有价值的参考资料，用于将可观察性信号（跟踪、指标、日志）转换为通用的 InfluxDB 架构。

InfluxDB 3.0：开启下一代可观察性平台的核心

InfluxDB 3.0 的核心是 InfluxDB IOx 引擎。这是数据库存储和计算层的动力所在。InfluxDB 3.0 几个关键优势使用户能够构建下一代可观察性平台。

使用 InfluxDB 3.0 进行可观察性的关键优势

无限基数：InfluxDB 3.0 的数据库引擎被设计来处理高基数数据集而不会降低性能。轻松存储和管理跟踪、指标和日志以跟踪您的应用程序和服务。

三种数据类型，一个数据库：许多可观察性产品将跟踪、指标和日志存储在不同的存储解决方案中。这些数据在达到平台的可观察性/可视化层之前不会整合。InfluxDB 3.0 提供了一个地方来存储所有三种数据类型。

原生 SQL 支持：InfluxDB 3.0 提供了内置的 SQL 兼容性，简化了已经习惯于 SQL 的开发人员和数据科学家的体验。这使得团队能够以最小的学习曲线高效地提取见解，从而提高整体生产力。

高性能数据摄取：InfluxDB 3.0 被设计来处理高写入和查询负载，使其适合处理大量实时监控数据。其高性能能力帮助开发者捕获和分析数据以识别模式、趋势和异常，这导致更快、更明智的决策。

与可观察性工具的无缝集成：InfluxDB 3.0 集成了 Grafana、Jaeger 和 OpenTelemetry 等流行的可观察性工具，创建了一个强大的监控、跟踪和可视化基础设施的生态系统。请参阅 InfluxDB 可观察性存储库 以获取有关集成的帮助。

可扩展性和灵活性：InfluxDB 3.0 可以水平扩展以适应不断增长的数据量和工作负载，确保您的监控解决方案在基础设施演变过程中始终保持性能和效率。其灵活性允许您根据具体需求调整平台，使其成为可观察性的未来证明选择。

即将推出...

敬请关注本系列的下一篇文章，我们将深入了解 InfluxDB 可观察性存储库。我们将分解演示架构的每个组件，InfluxDB 如何使用其自身的解释 OpenTelemetry Schema，我们还将尝试在 KillerCoda 上的一个新交互式演示环境，让您无需在本地系统上安装存储库即可尝试演示。