Datadog 与 AWS DynamoDB

Datadog 概览

Datadog 是一个监控和分析平台，集成了基础设施监控、应用程序性能监控 (APM) 和日志管理，并将其自动化，以提供对组织整个技术堆栈的统一实时可观测性。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、提高效率并为动态、高规模基础设施提供端到端可见性。

AWS DynamoDB 概览

Amazon DynamoDB 是 AWS 提供的托管 NoSQL 数据库服务。它于 2012 年首次推出，旨在提供低延迟、高吞吐量的性能。DynamoDB 构建在亚马逊工程师于 2007 年发布的 Dynamo 论文的原理之上，旨在提供高度可用、可扩展和分布式的键值存储。

Datadog 用于时间序列数据

Datadog 通过其基于指标的架构擅长处理时间序列数据。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 不是专门的时间序列数据库，但它集成了长期数据保留、聚合和可视化等功能，使其非常适合监控随时间变化的指标。但是，与 InfluxDB 等专门的时间序列数据库相比，它可能不是大规模实时分析的理想选择。

AWS DynamoDB 用于时间序列数据

DynamoDB 可以与时间序列数据一起使用，尽管与专门的时间序列数据库相比，它可能不是最优化的解决方案。要在 DynamoDB 中存储时间序列数据，您可以使用复合主键，其中分区键用于实体标识符，排序键用于时间戳。这使您可以有效地查询特定实体和时间范围内的数据。但是，DynamoDB 在处理时间序列数据时的主要弱点是它缺乏对数据聚合和下采样的内置支持，而这些是时间序列分析的常见要求。您可能需要在应用程序中执行这些操作，或使用 AWS Lambda 等其他服务来处理数据。

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、日志和跟踪。它充当您的系统与 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、日志和跟踪。它们支持各种小部件，包括时间序列图、仪表和热图，以有意义的方式呈现数据。
• 集成：Datadog 支持 600 多个集成，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正在发生的事情
• 标签：标签是分配给指标、日志和跟踪的元数据，用于对数据进行分组、过滤和搜索。有效使用标签（例如环境、区域或服务）对于高效组织和分析数据至关重要。

AWS DynamoDB 关键概念

DynamoDB 特有的一些关键术语和概念包括

• 表：在 DynamoDB 中，数据存储在表中，表是项目的容器。每个表都有一个主键，用于唯一标识表中的每个项目。
• 项目：项目是 DynamoDB 表中的单个记录，它们由一个或多个属性组成。
• 属性：属性是构成表中项目的键值对。DynamoDB 支持标量、文档和集合数据类型的属性。
• 主键：主键唯一标识表中的每个项目，它可以是单属性分区键或复合分区-排序键。

Datadog 架构

Datadog 采用 SaaS（软件即服务）模型，具有高度分布式的基于云的架构。它使用代理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。

AWS DynamoDB 架构

DynamoDB 是一个 NoSQL 数据库，它使用键值存储和文档数据模型。它旨在通过自动跨多台服务器对数据进行分区并使用复制来确保容错能力，从而提供高可用性、持久性和可扩展性。DynamoDB 的一些主要组件包括

• 分区：DynamoDB 根据分区键自动对数据进行分区，这确保数据均匀分布在多个存储节点上。
• 复制：DynamoDB 在 AWS 区域内的多个可用区之间复制数据，从而提供高可用性和持久性。
• 一致性：DynamoDB 提供两种一致性模型：最终一致性和强一致性，允许您为您的应用程序选择适当的一致性级别。