Datadog 与 PostgreSQL

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、高规模的基础设施中提供端到端的可视性。

PostgreSQL 概述

PostgreSQL，也称为 Postgres，是一个开源关系数据库管理系统，于 1996 年首次发布。它作为一种强大、可靠且功能丰富的数据库系统有着悠久的历史，广泛应用于各个行业和应用。PostgreSQL 以其对 SQL 标准的遵守和可扩展性而闻名，这允许用户定义自己的数据类型、运算符和函数。它由专门的贡献者社区开发和维护，可在多个平台上使用，包括 Windows、Linux 和 macOS。

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，使其非常适合监控时间相关的指标。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。

PostgreSQL 用于时序数据

PostgreSQL 可用于时序数据存储和分析，尽管它并非专门为此用例而设计。凭借其丰富的数据类型、索引选项和窗口函数支持，PostgreSQL 可以处理时序数据。但是，在数据压缩、写入吞吐量和查询速度等方面，Postgres 不如专门的时序数据库那样针对时序数据进行优化。PostgreSQL 还缺少许多对于处理时序数据有用的功能，例如降采样、保留策略和用于时序数据分析的自定义 SQL 函数。

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
• 标记：标签是分配给指标、日志和跟踪的元数据，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）对于有效地组织和分析数据至关重要。

PostgreSQL 关键概念

• MVCC：多版本并发控制是 PostgreSQL 使用的一种技术，允许多个事务并发执行，而不会发生冲突或锁定。
• WAL：预写式日志记录是一种用于确保数据持久性的方法，方法是在将更改写入主数据文件之前将其记录到日志中。
• TOAST：超大属性存储技术是一种将大型数据值存储在单独表中的机制，以减少主表的磁盘空间消耗。

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。

PostgreSQL 架构

PostgreSQL 是一个客户端-服务器关系数据库系统，它使用 SQL 语言进行查询和操作。它采用基于进程的架构，每个到数据库的连接都由一个单独的服务器进程处理。此架构在不同用户和会话之间提供隔离。PostgreSQL 支持 ACID 事务，并结合使用 MVCC、WAL 和其他技术来确保数据一致性、持久性和性能。它还支持各种扩展和外部模块来增强其功能。