Datadog 与 Apache Doris

Datadog 概述

Datadog 是一个监控和分析平台，集成了基础设施监控、应用性能监控 (APM) 和日志管理并使其自动化，从而为组织的整个技术堆栈提供统一的实时可观测性。Datadog 成立于 2010 年，已迅速成为云规模监控的首选解决方案，提供基于 SaaS 的功能，使企业能够提高敏捷性、提升效率，并在动态、高规模基础设施中提供端到端的可视性。

Apache Doris 概述

Apache Doris 是一个基于 MPP 的交互式 SQL 数据仓库系统，专为报表和分析而设计。它以其高性能、实时分析能力和易用性而闻名。Apache Doris 集成了 Google Mesa 和 Apache Impala 的技术。与其他基于 SQL-on-Hadoop 的系统不同，Doris 被设计成一个简单且紧密集成的系统，不依赖于外部依赖项。它旨在为数据仓库和分析提供精简高效的解决方案。

Datadog 用于时序数据

Datadog 通过其基于指标的架构，在处理时序数据方面表现出色。它针对随时间推移收集和分析数据点进行了优化，例如 CPU 使用率、内存消耗或请求延迟。虽然 Datadog 不是专门的时序数据库，但它集成了长期数据保留、聚合和可视化等功能，使其非常适合监控时间相关的指标。但是，与 InfluxDB 等专门的时序数据库相比，它可能不是大规模、实时分析的理想选择。

Apache Doris 用于时序数据

Apache Doris 可以有效地用于时序数据，以进行实时分析和报表。凭借其高性能和亚秒级响应时间，Doris 可以处理海量的时间戳数据，并提供及时的查询结果。它同时支持高并发点查询场景和高吞吐量复杂分析场景，使其适用于分析各种复杂程度的时序数据。

Datadog 关键概念

• Datadog Agent：Datadog Agent 是安装在您的服务器、容器或端点上的轻量级软件，用于收集和报告指标、日志和追踪。它充当您的系统和 Datadog 平台之间的主要桥梁。
• 仪表板：Datadog 中的仪表板提供了一个可自定义的界面，用于可视化指标、日志和追踪。它们支持各种小部件，包括时序图、仪表和热图，以有意义的方式呈现数据。
• 集成：Datadog 支持 600 多种集成，以连接各种技术，例如数据库、云提供商和容器编排器。每个集成都会收集相关的指标、日志和事件，并且可能需要通过 Agent 进行特定配置。
• 事件：事件是通过 Agent、集成或自定义应用程序流式传输到 Datadog 的数据。它们被流式传输到 Datadog，可用于过滤和关联应用程序中发生的事情
• 标签：标签是分配给指标、日志和追踪的元数据，用于分组、过滤和搜索数据。有效使用标签（例如环境、区域或服务）对于有效组织和分析数据至关重要。

Apache Doris 关键概念

• MPP（大规模并行处理）：Apache Doris 利用 MPP 架构，该架构允许它跨多个节点分发数据处理，从而实现并行执行和可扩展性。
• SQL：Apache Doris 支持 SQL 作为查询语言，为数据分析和报表提供了一个熟悉且强大的界面。
• 点查询：点查询是指从数据库中检索特定数据点或少量数据子集。
• 复杂分析：Apache Doris 可以处理涉及处理大量数据以及执行高级计算和聚合的复杂分析场景。

Datadog 架构

Datadog 采用 SaaS（软件即服务）模型，具有高度分布式、基于云的架构。它使用 Agent 从各种来源收集数据，然后这些数据在 Datadog 的云中进行处理和存储。该平台支持结构化和非结构化数据，其后端利用现代分布式系统原理来确保可扩展性和可靠性。关键组件包括数据摄取管道、指标存储、日志处理系统和查询引擎。

Apache Doris 架构

Apache Doris 基于 MPP 架构，该架构使其能够跨多个节点分发数据和处理，以实现并行执行。它是一个独立的系统，不依赖于其他系统或框架。Apache Doris 结合了 Google Mesa 和 Apache Impala 的技术，为数据仓库和分析提供了一个简单且紧密集成的系统。它利用 SQL 作为查询语言，并支持高效的数据处理和查询优化技术，以确保高性能和可扩展性。