Google BigQuery 与 Prometheus

Google BigQuery 概述

Google BigQuery 是由 Google Cloud 开发的完全托管、无服务器的数据仓库和分析平台。BigQuery 于 2011 年推出，旨在处理大规模数据处理和查询，使用户能够实时分析海量数据集。BigQuery 专注于性能、可扩展性和易用性，适用于广泛的数据分析用例，包括商业智能、日志分析和机器学习。

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，重点是可靠性和可扩展性。

Google BigQuery 用于时间序列数据

BigQuery 可用于存储和分析时间序列数据，尽管它更侧重于传统的数据仓库用例。对于需要低延迟响应时间的用例，BigQuery 可能会遇到困难

Prometheus 用于时间序列数据

Prometheus 专为时间序列数据而设计，因为它的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，Prometheus 服务器定期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。

Google BigQuery 关键概念

与 Google BigQuery 相关的一些重要概念包括

• 项目：BigQuery 中的项目表示数据集、表和视图等资源的顶层容器。
• 数据集：数据集是 BigQuery 中表、视图和其他数据资源的容器。
• 表：表是 BigQuery 中的主要数据存储结构，由行和列组成。
• 架构：架构定义了表的结构，包括列名、数据类型和约束。

Prometheus 关键概念

• 指标：系统特定方面的数字表示，例如 CPU 使用率或内存消耗。
• 时间序列：指标的数据点集合，按时间戳索引。
• 标签：键值对，为指标提供元数据和上下文，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并生成警报。

Google BigQuery 架构

Google BigQuery 的架构构建在 Google 的分布式基础设施之上，专为高性能和可扩展性而设计。BigQuery 的核心使用名为 Capacitor 的列式存储格式，该格式可实现高效的数据压缩和快速的查询性能。数据会自动分区并分布在多个存储节点上，从而提供高可用性和容错能力。BigQuery 的无服务器架构自动为查询和数据存储分配资源，无需用户管理基础设施或容量规划。

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，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，具有导出器、服务发现机制以及与其他监控系统的集成等组件。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。