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,决定哪种数据库对于您的特定用例和数据模型而言,优势最多,缺点最少,是一项重要的决策。下面您将找到 Azure Data Explorer 和 M3 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 Azure Data Explorer 和 M3 在涉及 时间序列数据 的工作负载中的性能,而不是针对所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是因为数据写入量大以及访问这些数据的查询模式。本文并非旨在说明哪种数据库更好;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。

Azure Data Explorer 与 M3 分解


 
数据库模型

列式数据库

时间序列数据库

架构

ADX 可以作为托管服务部署在 Azure 云中,并且可以轻松地与其他 Azure 服务和工具集成,以实现无缝数据处理和分析。

M3 堆栈可以部署在本地或云中,使用 Kubernetes 等容器化技术,或者作为 AWS 或 GCP 等平台上的托管服务

许可证

闭源

Apache 2.0

用例

日志和遥测数据分析、实时分析、安全和合规性分析、物联网数据处理

监控、可观测性、物联网、实时分析、大规模指标处理

可扩展性

高度可扩展,支持水平扩展、分片和分区

水平可扩展,专为高可用性和大规模部署而设计

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Azure Data Explorer 概述

Azure Data Explorer 是一个基于云的、完全托管的大数据分析平台,作为 Microsoft Azure 平台的一部分提供。它由微软于 2018 年发布,并作为 PaaS 产品提供。Azure Data Explorer 为摄取和查询遥测、日志和时间序列数据提供了高性能功能。

M3 概述

M3 是一个完全用 Go 编写的分布式时间序列数据库。它旨在收集大量监控时间序列数据,以水平可扩展的方式分发存储,并高效地利用硬件资源。M3 最初由 Uber 开发,作为 Prometheus 和 Graphite 的可扩展远程存储后端,后来开源以供更广泛使用。


Azure Data Explorer 用于时间序列数据

Azure Data Explorer 非常适合处理时间序列数据。其高性能功能和摄取大量数据的能力使其适用于近乎实时地分析和查询时间序列数据。凭借其高级查询运算符(例如计算列、在行上搜索和筛选、按聚合分组和连接),Azure Data Explorer 能够高效地分析时间序列数据。其可扩展的架构和分布式特性确保它可以有效地处理时间序列数据的速度和容量要求。

M3 用于时间序列数据

M3 专为时间序列数据而设计。它是一个分布式且可扩展的时间序列数据库,针对处理大量高分辨率数据点进行了优化,使其成为存储、查询和分析时间序列数据的理想解决方案。

M3 的架构侧重于提供快速高效的查询功能以及高摄取率,这对于处理时间序列数据至关重要。其水平可扩展性和高可用性确保它可以处理大规模部署的需求,并在数据量增长时保持性能。


Azure Data Explorer 关键概念

  • 关系数据模型:Azure Data Explorer 是一个基于关系数据库管理系统的分布式数据库。它支持数据库、表、函数和列等实体。与传统的 RDBMS 不同,Azure Data Explorer 不强制执行键唯一性、主键或外键等约束。相反,必要的关联关系在查询时建立。
  • Kusto 查询语言 (KQL):Azure Data Explorer 使用 KQL,这是一种功能强大且富有表现力的查询语言,使用户能够轻松探索和分析他们的数据。
  • 扩展:在 Azure Data Explorer 中,数据被组织成称为扩展的单元,这些单元是不可变的、压缩的记录集,可以高效地存储和查询。

M3 关键概念

  • 时间序列压缩:M3 具有压缩时间序列数据的能力,从而显着节省内存和磁盘空间。它使用两种压缩算法 M3TSZ 和 protobuf 编码来实现高效的数据压缩。
  • 分片:M3 使用分配给物理节点的虚拟分片。时间序列键被哈希到一组固定的虚拟分片,从而实现无缝的水平扩展和节点管理。
  • 一致性级别:M3 为读取和写入操作以及集群连接操作提供可变的一致性级别。写入一致性级别包括 One(单个节点成功)、Majority(大多数节点成功)和 All(所有节点成功)。读取一致性级别为 One,对应于从单个节点读取


Azure Data Explorer 架构

Azure Data Explorer 构建在云原生分布式架构之上,该架构同时支持 NoSQL 和类 SQL 查询功能。它是一个基于列式存储的数据库,利用压缩的、不可变的数据扩展来实现高效的存储和检索。Azure Data Explorer 架构的核心组件包括控制平面、数据管理和查询处理。控制平面负责管理资源和元数据,而数据管理组件处理数据摄取和组织。查询处理负责执行查询并将结果返回给用户。

M3 架构

M3 设计为水平可扩展并处理高数据吞吐量。它使用 fileset 文件作为长期存储的主要单元,存储时间序列值的压缩流。这些文件在块时间窗口变得不可访问后刷新到磁盘。M3 具有提交日志,相当于其他数据库中的提交日志或预写日志,这确保了数据完整性。客户端对等流式处理负责从对等方获取块以进行引导。M3 还实施缓存策略,通过确定哪些刷新块保留在内存中来优化高效读取。

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Azure Data Explorer 功能

高性能数据摄取

Azure Data Explorer 每个节点每秒可以摄取 200 MB 的数据,提供快速高效的数据摄取功能。

数据可视化

Azure Data Explorer 与流行的数据可视化工具(如 Power BI、Grafana 和 Jupyter Notebooks)无缝集成,使用户可以轻松地可视化和分析他们的数据。

高级分析

Kusto 查询语言 (KQL) 支持高级分析功能,例如时间序列分析、模式识别和异常检测,使用户能够从其数据中获得更深入的见解。

灵活的架构

与传统的关联式数据库不同,Azure Data Explorer 不强制执行键唯一性、主键或外键等约束。这种灵活性允许动态架构更改以及处理半结构化和非结构化数据的能力。

M3 功能

提交日志

M3 使用提交日志来确保数据完整性,为写入操作提供持久性。

对等流式处理

M3 的客户端对等流式处理从对等方获取数据块以进行引导,从而优化数据检索和分发。

缓存机制

M3 实施各种缓存策略来有效地管理内存使用,将频繁访问的数据块保留在内存中以实现更快的读取。


Azure Data Explorer 用例

日志分析

Azure Data Explorer 通常用于日志分析,它可以摄取、存储和分析应用程序、服务器和基础设施生成的大量日志数据。组织可以使用 Azure Data Explorer 来监控应用程序性能、排除问题、检测异常并深入了解用户行为。近乎实时地分析日志数据的能力使组织能够主动解决问题并提高运营效率。

遥测分析

Azure Data Explorer 非常适合遥测分析,它可以处理和分析物联网设备、传感器和应用程序生成的数据。组织可以使用 Azure Data Explorer 来监控设备运行状况、优化资源利用率并检测遥测数据中的异常。该平台的可扩展性和高性能功能使其成为处理物联网设备生成的大量数据的理想选择。

时间序列分析

Azure Data Explorer 用于时间序列分析,它可以摄取和分析随时间收集的时间戳数据点。此用例适用于各个行业,包括金融、医疗保健、制造和能源。组织可以使用 Azure Data Explorer 来分析趋势、检测模式并根据历史时间序列数据预测未来事件。该平台的高级查询运算符和实时分析功能使组织能够从时间序列数据中获得有价值的见解。

M3 用例

监控和可观测性

M3 特别适用于大规模监控和可观测性任务,因为它可以存储和管理基础设施、应用程序和微服务生成的大量时间序列数据。组织可以使用 M3 来分析、可视化和检测从各种来源收集的指标中的异常,使他们能够识别潜在问题并优化其系统。

物联网和传感器数据

M3 可用于存储和处理物联网设备和传感器生成的大量时间序列数据。通过处理来自数百万个设备和传感器的数据,M3 可以为组织提供有关其连接设备的性能、使用模式和潜在问题的宝贵见解。此信息可用于优化、预测性维护和提高物联网系统的整体效率。

金融数据分析

金融组织可以使用 M3 来存储和分析与股票、债券、商品和其他金融工具相关的时间序列数据。通过提供快速高效的查询功能,M3 可以帮助分析师和交易员根据历史趋势、当前市场状况和潜在的未来发展做出更明智的决策。


Azure Data Explorer 定价模型

Azure Data Explorer 的定价模型基于按需付费的方式,客户根据其服务使用量付费。定价由多种因素决定,例如摄取的数据量、存储的数据量以及执行的查询数量。此外,客户可以选择提供不同性能和功能级别的不同定价层。Azure Data Explorer 还提供预留容量选项,允许客户以折扣价预留固定期限的资源。

M3 定价模型

M3 是一个开源数据库,可以免费使用,尽管您必须考虑管理基础设施和运行 M3 所用硬件的成本。Chronosphere 是 M3 与 Uber 的共同维护者,并且还提供使用 M3 作为后端存储层的托管可观测性服务。