Datadog 与 Elasticsearch

Datadog 概览

Datadog 是一个监控和分析平台，它集成并自动化了基础设施监控、应用性能监控 (APM) 和日志管理，从而为组织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、提高效率，并在动态、高规模的基础设施中提供端到端的可视性。

Elasticsearch 概览

Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，构建于 Apache Lucene 之上。它于 2010 年首次发布，此后因其可扩展性、近实时搜索能力和易用性而广受欢迎。Elasticsearch 旨在处理各种数据类型，包括结构化、非结构化和基于时间的数据。它通常与 Elastic Stack 中的其他工具结合使用，例如用于数据摄取的 Logstash 和用于数据可视化的 Kibana。

Datadog 用于时间序列数据

Datadog 通过其基于指标的架构，在处理时间序列数据方面表现出色。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，使其非常适合监控时间相关指标。然而，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。

Elasticsearch 用于时间序列数据

得益于其分布式架构、近实时搜索能力和对聚合的支持，Elasticsearch 可用于时间序列数据的存储和分析。然而，与专门的时间序列数据库相比，它可能没有针对时间序列数据进行优化。尽管如此，Elasticsearch 仍广泛用于日志和事件数据存储和分析，而日志和事件数据可以被视为时间序列数据。

Datadog 关键概念

• Datadog Agent：Datadog Agent 是一款轻量级软件，安装在您的服务器、容器或端点上，用于收集和报告指标、日志和追踪。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、日志和追踪。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，可用于过滤和关联您的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）对于高效组织和分析数据至关重要。

Elasticsearch 关键概念

• 倒排索引：Elasticsearch 使用的一种数据结构，用于实现快速高效的全文搜索。
• 集群：一组 Elasticsearch 节点，它们协同工作以分配数据和处理任务。
• 分片：Elasticsearch 索引的一个分区，允许数据分布在多个节点上，以提高性能和容错能力。

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 Agent 从各种来源收集数据，然后将这些数据在 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则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。

Elasticsearch 架构

Elasticsearch 是一个分布式的、RESTful 的搜索和分析引擎，它使用无模式的 JSON 文档数据模型。它构建于 Apache Lucene 之上，并提供用于索引、搜索和分析数据的高级 API。Elasticsearch 的架构设计为水平可扩展，数据分布在集群中的多个节点上。数据使用倒排索引进行索引，从而实现快速高效的全文搜索。