DataBend 与 Prometheus 对比

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。该项目由开发人员、研究人员和行业专业人士组成的社区驱动，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应用程序，从实时分析到大规模数据仓库。

Prometheus 概述

Prometheus 是一个开源监控和告警工具包，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告警。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。

DataBend 用于时间序列数据

DataBend 的架构和处理能力使其成为处理时间序列数据的合适选择。它对批处理和流数据处理的支持允许用户大规模地摄取、存储和分析时间序列数据。此外，DataBend 与 Apache Arrow 的集成及其强大的查询执行框架能够对时间序列数据进行高效的查询和分析，使其成为需要实时洞察和分析的应用程序的多功能选择。

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告警。它使用基于拉取的模型，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。

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，支持 SQL 和基于 DataFrame 的查询 API。
• Ballista：Ballista 是 DataBend 内的分布式计算平台，构建于 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，以实现组件之间高效的数据交换并优化查询性能。

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)：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告警。

DataBend 架构

DataBend 构建于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。

Prometheus 架构

Prometheus 是一个单服务器、独立监控系统，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，其组件包括导出器、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。