Datadog 与 Prometheus 对比

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，并将其自动化，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、高规模基础设施中提供端到端的可视性。

Prometheus 概述

Prometheus 是一个开源监控和警报工具包，最初于 2012 年在 SoundCloud 开发。此后，它已成为广泛采用的监控解决方案，并且是云原生计算基金会 (CNCF) 项目的一部分。Prometheus 专注于为容器化和基于微服务的环境提供实时洞察和警报。它的主要用例是监控基础设施和应用程序，重点是可靠性和可扩展性。

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。

Prometheus 用于时序数据

Prometheus 专为时序数据而设计，因为它的主要重点是基于基础设施和应用程序状态的监控和警报。它使用基于拉取的模型，Prometheus 服务器定期从目标系统抓取指标。此模型适用于监控动态环境，因为它允许自动发现和监控新实例。但是，Prometheus 并非旨在作为通用时序数据库，可能不是高基数或长期数据存储的最佳选择。

Datadog 关键概念

• Datadog Agent：Datadog Agent 是一个轻量级软件，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情况
• 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）对于高效组织和分析数据至关重要。

Prometheus 关键概念

• 指标：系统特定方面的数字表示，例如 CPU 使用率或内存消耗。
• 时序：指标的数据点集合，按时间戳索引。
• 标签：键值对，为指标提供元数据和上下文，从而实现更精细的查询和聚合。
• PromQL：Prometheus 使用其自己的查询语言 PromQL（Prometheus 查询语言）来查询时序数据和生成警报。

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。

Prometheus 架构

Prometheus 是一个单服务器、独立监控系统，它使用基于拉取的方法从目标系统收集指标。它以自定义、高度压缩的磁盘格式存储时序数据，该格式针对快速查询和低资源使用率进行了优化。Prometheus 的架构是模块化和可扩展的，组件包括导出器、服务发现机制以及与其他监控系统的集成。作为一个非分布式系统，它缺乏内置的集群或水平可扩展性，但它支持联邦，允许多个 Prometheus 服务器共享和聚合数据。