Datadog 与 Apache Pinot

Datadog 概览

Datadog 是一个监控和分析平台，它集成了基础设施监控、应用程序性能监控 (APM) 和日志管理并使其自动化，以提供对组织整个技术堆栈的统一、实时的可观测性。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。

Apache Pinot 概览

Apache Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储，旨在以低延迟回答复杂的分析查询。它最初在 LinkedIn 开发，后来于 2015 年开源。Pinot 非常适合处理大规模数据和实时分析，可为大型数据集上的复杂查询提供近乎即时的响应。它被 LinkedIn、Microsoft 和 Uber 等多家大型组织使用。

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 不是专用的时序数据库，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 等专用时序数据库相比，它可能不是大规模实时分析的理想选择。

Apache Pinot 用于时序数据

Apache Pinot 是处理时序数据的可靠选择，这归功于其列式存储和实时摄取功能。Pinot 从 Apache Kafka 等流式传输源摄取数据的能力确保了时序数据可以在生成时进行分析，此外还可以选择批量摄取数据。

Datadog 关键概念

• Datadog Agent：Datadog Agent 是一种轻量级软件，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）对于高效地组织和分析数据至关重要。

Apache Pinot 关键概念

• 段：段是 Pinot 中数据存储的基本单元。它是一种列式存储格式，包含表数据的子集。
• 表：Pinot 中的表是段的集合。
• 控制器：控制器管理元数据并协调数据摄取、查询执行和集群管理。
• Broker：Broker 负责接收查询，将其路由到适当的服务器，并将结果返回给客户端。
• 服务器：服务器存储段并处理这些段上的查询。

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，然后在 Datadog 的云中进行处理和存储。该平台同时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。

Apache Pinot 架构

Pinot 是一种分布式列式数据存储，它使用混合数据模型，结合了 NoSQL 和 SQL 数据库的功能。其架构包含三个主要组件：控制器、Broker 和服务器。控制器管理元数据和集群操作，而 Broker 处理查询路由，服务器存储和处理数据。Pinot 的列式存储格式实现了高效的压缩和快速的查询处理。