Datadog vs Mimir

Datadog 概述

Datadog 是一个监控和分析平台，它集成了基础设施监控、应用程序性能监控 (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、提高效率，并在动态、大规模基础设施中提供端到端的可视性。

Mimir 概述

Grafana Mimir 是一个开源软件项目，为 Prometheus 提供可扩展的长期存储解决方案。Grafana Mimir 由 Grafana Labs 发起并于 2022 年宣布，旨在成为最可扩展和高性能的开源指标时间序列数据库。该项目融入了 Grafana Labs 工程师在以大规模运行 Grafana Enterprise Metrics 和 Grafana Cloud Metrics 时获得的知识和经验。

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。它经过优化，可以收集和分析随时间推移的数据点，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。

Mimir 用于时间序列数据

Grafana Mimir 非常适合处理时间序列数据，使其成为涉及指标存储和分析场景的合适选择。它为 Prometheus（一种流行的开源监控和警报系统）提供长期存储功能。借助 Grafana Mimir，用户可以长期存储和查询时间序列指标，从而进行历史分析和趋势检测。对于需要可扩展且高性能的时间序列数据存储以进行指标监控和可观测性的应用程序，它尤其有用。

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、日志和跟踪。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）对于有效地组织和分析数据至关重要。

Mimir 关键概念

• 指标：在 Grafana Mimir 中，指标表示随时间跟踪的测量值或观察值。它们可以包括各种类型的数据，例如系统指标、应用程序性能指标或传感器数据。
• 长期存储：Grafana Mimir 提供专门为长期保留时间序列数据而定制的存储解决方案，允许用户长期存储和查询历史指标。
• 微服务：Grafana Mimir 采用基于微服务的架构，其中系统由多个水平可扩展的微服务组成，这些微服务可以独立并行运行。

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。

Mimir 架构

Grafana Mimir 采用基于微服务的架构，其中系统由多个水平可扩展的微服务组成。这些微服务可以独立并行运行，从而实现工作负载的有效分配和可扩展性。Grafana Mimir 的组件被编译成单个二进制文件，提供了一个统一且有凝聚力的系统。该架构设计为高可用性和多租户，使多个用户和应用程序能够同时使用数据库。这种分布式架构确保了在处理大规模指标存储和检索场景中的可扩展性和弹性。