在构建任何软件应用程序时，选择合适的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，为您的特定用例和数据模型确定哪种数据库具有最多的优势和最少的缺点是一项重要的决定。下面您将找到 Amazon Timestream for LiveAnalytics 和 Prometheus 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述，以便您可以快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 Amazon Timestream for LiveAnalytics 和 Prometheus 在涉及时间序列数据的工作负载中的性能表现，而不是所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于大量数据正在写入以及访问该数据的查询模式。本文并非旨在说明哪个数据库更好；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 与 Prometheus 细分
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| 数据库模型 | 时间序列数据库 |
时间序列数据库 |
| 架构 | Timestream 是完全托管的无服务器时间序列数据库服务，仅在 AWS 上可用。 |
Prometheus 使用基于拉取的模型，它以给定的时间间隔从配置的目标中抓取指标。它以自定义、高效的本地存储格式存储时间序列数据，并支持多维数据收集、查询和警报。它可以作为单个二进制文件部署在服务器上，也可以部署在 Kubernetes 等容器平台上。 |
| 许可证 | 闭源 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 物联网、DevOps、时间序列分析 |
监控、警报、可观测性、系统指标、应用程序指标 |
| 可扩展性 | 无服务器且自动可扩展，无需人工干预即可处理摄取、存储和查询工作负载 |
Prometheus 旨在实现可靠性，并且可以纵向扩展（增加资源的单节点）或通过联邦扩展（分层设置，其中 Prometheus 服务器从其他 Prometheus 服务器抓取指标） |
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Amazon Timestream for LiveAnalytics 概述
Timestream for LiveAnalytics 是 AWS 开发的完全托管的无服务器时间序列数据库服务。Amazon Timestream for LiveAnalytics 于 2020 年推出，专门用于处理时间序列数据，使其成为需要高摄取率、高效存储和快速查询功能的物联网、监控和分析应用程序的理想选择。作为 AWS 生态系统的一部分，Timestream for LiveAnalytics 可以轻松地与其他 AWS 服务集成，从而简化了在云中构建和部署时间序列应用程序的过程。AWS 还提供 Timestream for InfluxDB，它是 InfluxDB 的托管版本，与 InfluxDB 2.x API 兼容，并且与 InfluxData 合作发布。
Prometheus 概述
Prometheus 是一个开源监控和警报工具包，最初于 2012 年在 SoundCloud 开发。此后，它已成为广泛采用的监控解决方案，并且是云原生计算基金会 (CNCF) 项目的一部分。Prometheus 专注于为容器化和基于微服务的环境提供实时洞察和警报。其主要用例是监控基础设施和应用程序，重点关注可靠性和可扩展性。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 用于时间序列数据
Amazon Timestream for LiveAnalytics 专为处理时间序列数据而设计，使其成为需要高摄取率和高效存储的各种应用程序的合适选择。其双层存储架构（包括内存存储和磁盘存储）允许用户管理数据保留并根据数据年龄和访问模式优化存储成本。此外，Timestream 支持类似 SQL 的查询，并与流行的分析工具集成，使用户可以轻松地从其时间序列数据中获得洞察。
Prometheus 用于时间序列数据
Prometheus 专门为时间序列数据而设计，因为其主要重点是基于基础设施和应用程序状态的监控和警报。它使用基于拉取的模型，其中 Prometheus 服务器以固定的时间间隔从目标系统抓取指标。此模型适用于监控动态环境，因为它允许自动发现和监控新实例。但是，Prometheus 并非旨在作为通用时间序列数据库，可能不是高基数或长期数据存储的最佳选择。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 关键概念
- 内存存储 (Memory Store)：在 Amazon Timestream for LiveAnalytics 中，内存存储是用于在内存中存储最近的、可变的时间序列数据的组件，以便进行快速查询和分析。
- 磁盘存储 (Magnetic Store)：Amazon Timestream for LiveAnalytics 中的磁盘存储负责在磁盘上存储历史的、不可变的时间序列数据，以便进行经济高效的长期存储。
- 生存时间 (TTL)：Amazon Timestream for LiveAnalytics 允许用户在其时间序列数据上设置 TTL，这决定了数据在内存存储中保留多长时间后会被移动到磁盘存储或删除。
Prometheus 关键概念
- 指标 (Metric)：系统特定方面的数值表示，例如 CPU 使用率或内存消耗。
- 时间序列 (Time Series)：指标的数据点集合，按时间戳索引。
- 标签 (Label)：为指标提供元数据和上下文的键值对，从而实现更精细的查询和聚合。
- PromQL：Prometheus 使用其自己的查询语言 PromQL（Prometheus 查询语言）来查询时间序列数据和生成警报。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 架构
Amazon Timestream for LiveAnalytics 构建在无服务器、分布式架构之上，该架构支持类似 SQL 的查询功能。其数据模型专为时间序列数据量身定制，使用带时间戳的记录和灵活的架构，可以适应不同的数据粒度和维度。Timestream 架构的核心组件包括内存存储和磁盘存储，它们共同管理数据保留、存储和查询。内存存储针对最近数据的快速查询进行了优化，而磁盘存储为历史数据提供了经济高效的长期存储。
Prometheus 架构
Prometheus 是一个单服务器、独立的监控系统，它使用基于拉取的方法从目标系统收集指标。它以自定义、高度压缩的磁盘格式存储时间序列数据，该格式针对快速查询和低资源使用率进行了优化。Prometheus 的架构是模块化和可扩展的，组件包括导出器、服务发现机制以及与其他监控系统的集成。作为一个非分布式系统，它缺乏内置的集群或水平可扩展性，但它支持联邦，允许多个 Prometheus 服务器共享和聚合数据。
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Amazon Timestream for LiveAnalytics 功能
无服务器架构
Amazon Timestream for LiveAnalytics 无服务器架构消除了用户管理或配置基础设施的需求，从而使其易于扩展并减少运营开销。
双层存储
Timestream 的双层存储架构（包括内存存储和磁盘存储）可自动管理数据保留并根据数据年龄和访问模式优化存储成本。
类似 SQL 的查询
Amazon Timestream for LiveAnalytics 支持类似 SQL 的查询，并与流行的分析工具集成，使用户可以轻松地从其时间序列数据中获得洞察。
Timestream for InfluxDB
对于需要具有单毫秒延迟的近实时查询的工作负载，AWS 建议使用 Timestream for InfluxDB 而不是 LiveAnalytics。Timestream for InfluxDB 还为希望使用 AWS 托管服务而无需更新代码的用户提供与 InfluxDB API 的兼容性。
Prometheus 功能
基于拉取的模型
Prometheus 通过主动抓取目标来收集指标，从而实现动态环境的自动发现和监控。
PromQL
强大的 Prometheus 查询语言允许对时间序列数据进行富有表现力和灵活的查询。
警报
Prometheus 支持基于用户定义的规则发出警报，并与各种警报管理和通知系统集成。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 用例
物联网应用
Amazon Timestream for LiveAnalytics 对高摄取率和高效存储的支持使其成为监控和分析来自物联网设备（例如传感器和智能家电）的数据的理想选择。
DevOps
LiveAnalytics 可用于通用的 DevOps 工作负载，例如监控应用程序的健康状况和利用率。对于需要最低延迟的实时监控的用例，AWS 建议使用 Timestream for InfluxDB。
分析
Amazon Timestream for LiveAnalytics 可用于跟踪分析数据，例如 Web 和应用程序数据。然后，内置的时间序列分析功能可用于聚合和分析数据，以获得有价值的见解，并提高开发人员的生产力。
Prometheus 用例
基础设施监控
Prometheus 广泛用于监控容器化和基于微服务的 инфраструктура 的健康状况和性能，包括 Kubernetes 和 Docker 环境。
应用程序性能监控 (APM)
Prometheus 可以使用客户端库收集自定义应用程序指标，并实时监控应用程序性能。
警报和异常检测
Prometheus 使组织能够根据特定阈值或条件设置警报，从而帮助他们快速识别和响应潜在问题或异常。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 定价模型
Amazon Timestream for LiveAnalytics 提供按需付费的定价模型，该模型基于数据摄取、存储和查询执行。摄取成本由摄取到 Timestream 中的数据量决定，而存储成本则基于内存存储和磁盘存储中存储的数据量。查询执行成本根据查询执行期间扫描和处理的数据量计算。Timestream 还为用户提供免费套餐，以探索该服务并构建概念验证应用程序，而不会产生任何费用。
Prometheus 定价模型
Prometheus 是一个开源项目，与其使用无关任何许可费用。但是，在部署自托管 Prometheus 服务器时，可能会产生硬件、托管和运营费用。此外，一些基于云的托管 Prometheus 服务（例如 Grafana Cloud 和 Weave Cloud）提供不同的定价模型，这些模型基于数据保留、查询速率和支持等因素。
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