DataBend 与 Mimir

DataBend 概述

DataBend 是一个开源、云原生数据处理和分析平台，旨在为大数据工作负载提供高性能、经济高效且可扩展的解决方案。该项目由开发者、研究人员和行业专业人士社区驱动，旨在创建一个统一的数据处理平台，将批处理和流处理能力与高级分析功能相结合。DataBend 的灵活架构允许用户构建各种各样的应用程序，从实时分析到大规模数据仓库。

Mimir 概述

Grafana Mimir 是一个开源软件项目，为 Prometheus 提供可扩展的长期存储解决方案。Grafana Mimir 于 2022 年在 Grafana Labs 启动并宣布，旨在成为最具可扩展性和高性能的开源指标时序数据库。该项目融合了 Grafana Labs 工程师在以大规模运行 Grafana Enterprise Metrics 和 Grafana Cloud Metrics 中获得的知识和经验。

DataBend 用于时序数据

DataBend 的架构和处理能力使其成为处理时序数据的合适选择。它对批处理和流数据处理的支持允许用户大规模摄取、存储和分析时序数据。此外，DataBend 与 Apache Arrow 的集成及其强大的查询执行框架实现了对时序数据的高效查询和分析，使其成为需要实时洞察和分析的应用程序的多功能选择。

Mimir 用于时序数据

Grafana Mimir 非常适合处理时序数据，使其成为涉及指标存储和分析场景的合适选择。它为 Prometheus 提供长期存储功能，Prometheus 是一个流行的开源监控和警报系统。借助 Grafana Mimir，用户可以长期存储和查询时序指标，从而进行历史分析和趋势检测。它对于需要可扩展和高性能的时序数据存储以进行指标监控和可观测性目的的应用程序尤其有用。

DataBend 关键概念

• DataFusion：DataFusion 是 DataBend 的核心组件，提供了一个可扩展的查询执行框架，该框架支持基于 SQL 和 DataFrame 的查询 API。
• Ballista：Ballista 是 DataBend 内的分布式计算平台，构建在 DataFusion 之上，允许高效且可扩展地执行大规模数据处理任务。
• Arrow：DataBend 利用 Apache Arrow，一种内存中的列式数据格式，以实现组件之间的高效数据交换并优化查询性能。

Mimir 关键概念

• 指标：在 Grafana Mimir 中，指标表示随时间跟踪的度量或观察结果。它们可以包括各种类型的数据，例如系统指标、应用程序性能指标或传感器数据。
• 长期存储：Grafana Mimir 提供了一个专门为长期保留时序数据而定制的存储解决方案，允许用户长期存储和查询历史指标。
• 微服务：Grafana Mimir 采用基于微服务的架构，其中系统由多个水平可扩展的微服务组成，这些微服务可以独立并行运行。

DataBend 架构

DataBend 构建在云原生分布式架构之上，该架构支持 NoSQL 和类 SQL 查询功能。其模块化设计允许用户根据其特定用例和需求选择和组合组件。DataBend 架构的核心组件包括 DataFusion、Ballista 和存储层。DataFusion 负责查询执行和优化，而 Ballista 支持大规模数据处理任务的分布式计算。DataBend 中的存储层可以配置为与各种存储后端（例如对象存储或分布式文件系统）一起使用。

Mimir 架构

Grafana Mimir 采用基于微服务的架构，其中系统包含多个水平可扩展的微服务。这些微服务可以独立并行运行，从而实现工作负载的有效分配和可扩展性。Grafana Mimir 的组件被编译成一个单一的二进制文件，提供了一个统一且有凝聚力的系统。该架构旨在实现高可用性和多租户，使多个用户和应用程序能够同时使用数据库。这种分布式架构确保了在处理大规模指标存储和检索场景中的可扩展性和弹性。