在构建任何软件应用时,选择合适的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势,因此,针对您的特定用例和数据模型,决定哪个数据库的优势最多,劣势最少,是一项重要的决策。下面您将找到 Datadog 和 M3 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述,以便您可以快速了解它们之间的对比情况。

本文的主要目的是对比 Datadog 和 M3 在涉及 时序数据 的工作负载中的表现,而不是针对所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出独特的挑战。这是因为写入的数据量很大,而且访问这些数据的查询模式也很特殊。本文并非旨在说明哪个数据库更好;它只是提供每个数据库的概述,以便您可以做出明智的决定。

Datadog 与 M3 细分


 
数据库模型

云可观测性平台

时序数据库

架构

基于云的 SaaS 平台

M3 堆栈可以部署在本地或云端,使用 Kubernetes 等容器化技术,或者作为 AWS 或 GCP 等平台上的托管服务

许可证

闭源

Apache 2.0

用例

基础设施监控、应用性能监控、日志管理

监控、可观测性、物联网、实时分析、大规模指标处理

可扩展性

水平可扩展,内置对多云和全球部署的支持。

水平可扩展,专为高可用性和大规模部署而设计

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Datadog 概览

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

M3 概览

M3 是一个完全用 Go 编写的分布式时序数据库。它旨在收集大量的监控时序数据,以水平可扩展的方式分发存储,并有效地利用硬件资源。M3 最初由 Uber 开发,作为 Prometheus 和 Graphite 的可扩展远程存储后端,后来开源以供更广泛的使用。


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,使其非常适合监控随时间变化的指标。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。

M3 用于时序数据

M3 专为时序数据而设计。它是一个分布式且可扩展的时序数据库,针对处理大量高分辨率数据点进行了优化,使其成为存储、查询和分析时序数据的理想解决方案。

M3 的架构侧重于提供快速高效的查询功能以及高摄取率,这对于处理时序数据至关重要。其水平可扩展性和高可用性确保它可以处理大规模部署的需求,并在数据量增长时保持性能。


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、日志和跟踪数据。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、日志和跟踪数据。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 进行特定的配置。
  • 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、日志和跟踪数据的元数据,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)对于高效地组织和分析数据至关重要。

M3 关键概念

  • 时序压缩:M3 具有压缩时序数据的能力,从而显着节省内存和磁盘空间。它使用两种压缩算法,M3TSZ 和 protobuf 编码,以实现高效的数据压缩。
  • 分片:M3 使用分配给物理节点的虚拟分片。时序键被哈希到一组固定的虚拟分片,从而实现水平扩展和无缝节点管理。
  • 一致性级别:M3 为读取和写入操作以及集群连接操作提供可变的一致性级别。写入一致性级别包括 One(单个节点成功)、Majority(大多数节点成功)和 All(所有节点成功)。读取一致性级别为 One,对应于从单个节点读取


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。

M3 架构

M3 旨在实现水平扩展并处理高数据吞吐量。它使用文件集文件作为长期存储的主要单元,存储压缩的时序值流。在块时间窗口变得不可访问后,这些文件将被刷新到磁盘。M3 有一个提交日志,相当于其他数据库中的提交日志或预写日志,这确保了数据完整性。客户端对等流负责从对等方获取块以进行引导。M3 还实施了缓存策略,通过确定哪些刷新块保留在内存中来优化高效读取。

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Datadog 功能

实时仪表板

Datadog 提供可自定义的实时仪表板,使用户能够在一个地方监控各种指标、跟踪数据和日志。这种集中的视图有助于快速检测和解决问题。这些仪表板是交互式的,可以深入查看细粒度细节,从而促进精确的故障排除和根本原因分析。

自动警报

Datadog 中的自动警报可以实时通知团队任何问题或异常情况。可以微调这些警报以避免噪音和误报,确保只有可操作的见解才能引起关注。它们还可以与 Slack 或 PagerDuty 等第三方通信工具集成,以实现无缝的事件响应。

综合监控

Datadog 的综合监控允许用户模拟用户事务并监控应用程序的正常运行时间、延迟和功能。此功能确保关键端点保持可用且性能良好。

M3 功能

提交日志

M3 使用提交日志来确保数据完整性,为写入操作提供持久性。

对等流

M3 的客户端对等流从对等方获取数据块以进行引导,从而优化数据检索和分发。

缓存机制

M3 实施各种缓存策略以有效管理内存使用,将频繁访问的数据块保留在内存中以实现更快的读取。


Datadog 用例

基础设施监控

Datadog 的主要用例之一是实时基础设施监控。企业可以在一个地方密切关注服务器、容器、数据库等。全面的覆盖范围有助于团队快速识别性能瓶颈或可用性问题,从而最大限度地减少停机时间并提高系统可靠性。

应用性能监控

Datadog 的 APM 功能使组织能够跟踪请求在应用程序的各种服务和组件之间传递的过程。这对于微服务架构至关重要,在微服务架构中,了解服务之间的交互可能很复杂。它有助于识别可能影响应用程序整体性能的慢速服务。

安全监控

Datadog 通过从各种来源收集日志和指标来协助组织监控与安全相关的事件。它有助于检测异常活动、未授权访问和潜在威胁。通过关联堆栈中的数据,安全团队可以更有效地调查事件。Datadog 的合规性监控功能支持遵守 PCI DSS、HIPAA 和 GDPR 等标准。

M3 用例

监控和可观测性

M3 特别适用于大规模监控和可观测性任务,因为它可以存储和管理基础设施、应用程序和微服务生成的大量时序数据。组织可以使用 M3 来分析、可视化和检测从各种来源收集的指标中的异常情况,从而使他们能够识别潜在问题并优化其系统。

物联网和传感器数据

M3 可用于存储和处理物联网设备和传感器生成的大量时序数据。通过处理来自数百万个设备和传感器的数据,M3 可以为组织提供有关其连接设备的性能、使用模式和潜在问题的宝贵见解。此信息可用于优化、预测性维护和提高物联网系统的整体效率。

金融数据分析

金融组织可以使用 M3 来存储和分析与股票、债券、商品和其他金融工具相关的时序数据。通过提供快速高效的查询功能,M3 可以帮助分析师和交易员根据历史趋势、当前市场状况和潜在的未来发展做出更明智的决策。


Datadog 定价模型

Datadog 使用模块化、基于使用量的定价模型,客户根据他们使用的特定产品和数据量付费。定价通常在不同的产品之间划分,例如基础设施监控、APM、日志等等。每个产品都有自己的定价结构,通常基于主机、实例或摄取的数据量。Datadog 提供具有有限功能和数据上限的免费层,以及提供高级功能和更高上限的 Pro 和 Enterprise 层。

M3 定价模型

M3 是一个开源数据库,可以免费使用,但您必须考虑管理基础设施和运行 M3 所用硬件的成本。Chronosphere 是 M3 与 Uber 的共同维护者,并且还提供使用 M3 作为后端存储层的托管可观测性服务。