在构建任何软件应用程序时，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，为您的特定用例和数据模型决定哪个数据库的优势最大，而缺点最少，是一项重要的决定。下面您将找到 Datadog 和 AWS Redshift 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比较。
本文的主要目的是比较 Datadog 和 AWS Redshift 在涉及时序数据的工作负载方面的表现，而不是所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是因为正在写入的大量数据以及访问该数据的查询模式。本文不打算说明哪个数据库更好；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Datadog 与 AWS Redshift 细分
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| 数据库模型 | 云可观测平台 |
数据仓库 |
| 架构 | 基于云的 SaaS 平台 |
AWS Redshift 利用列式存储格式进行快速查询，并支持标准 SQL。Redshift 使用分布式、无共享架构，其中数据在多个计算节点之间进行分区。每个节点进一步划分为切片，每个切片并行处理数据子集。Redshift 可以部署在单节点或多节点集群中，后者为大型数据集提供更好的性能。 |
| 许可 | 闭源 |
闭源 |
| 使用案例 | 基础设施监控、应用程序性能监控、日志管理 |
业务分析、大规模数据处理、实时仪表板、数据集成、机器学习 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，内置支持多云和全球部署。 |
支持独立扩展存储和计算，并支持根据需要添加或删除节点 |
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Datadog 概览
Datadog 是一个监控和分析平台，它集成并自动化基础设施监控、应用程序性能监控 (APM) 和日志管理，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、高规模的基础设施中提供端到端的可见性。
AWS Redshift 概览
Amazon Redshift 是云中完全托管的 PB 级数据仓库服务。它于 2012 年作为 AWS 产品套件的一部分推出。Redshift 专为分析工作负载而设计，并与各种数据加载和 ETL 工具以及商业智能和报告工具集成。它使用列式存储来优化存储成本并提高查询性能。
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。它针对收集和分析随时间变化的数据点进行了优化，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。
AWS Redshift 用于时序数据
AWS Redshift 可用于时序数据工作负载，尽管 Redshift 针对更通用的数据仓库用例进行了优化。用户可以利用日期和时间相关的功能来聚合、过滤和转换时序数据。Redshift 还提供“时序表”，允许将数据存储在基于固定保留期的表中。
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、日志和追踪。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、日志和追踪。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正在发生的事情
- 标签：标签是分配给指标、日志和追踪的元数据，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）对于有效组织和分析数据至关重要。
AWS Redshift 关键概念
- 集群：Redshift 集群是一组节点，由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点管理与客户端应用程序的通信，并协调计算节点之间的查询执行。
- 计算节点：这些节点存储数据并并行执行查询。集群中计算节点的数量会影响其存储容量和查询性能。
- 列式存储：Redshift 使用列式存储格式，该格式按列而不是按行存储数据。这种格式提高了查询性能并减少了存储空间需求。
- 节点切片：计算节点分为切片。每个切片都分配了节点内存和磁盘空间的均等部分，在其中处理一部分加载的数据。
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。
AWS Redshift 架构
Redshift 的架构基于分布式和无共享架构。集群由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点负责协调查询执行，而计算节点存储数据并并行执行查询。数据以列式格式存储，这提高了查询性能并减少了存储空间需求。Redshift 使用大规模并行处理 (MPP) 在多个节点之间分发和执行查询，使其能够水平扩展并为大规模数据仓库工作负载提供高性能。
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Datadog 功能
实时仪表板
Datadog 提供可定制的实时仪表板，使用户能够在一个地方监控各种指标、追踪和日志。这种集中式视图有助于快速检测和解决问题。这些仪表板是交互式的，可以深入到细粒度的细节，从而促进精确的故障排除和根本原因分析。
自动化警报
Datadog 中的自动化警报可以实时通知团队任何问题或异常。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注意。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。
合成监控
Datadog 的合成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。
AWS Redshift 功能
可扩展性
Redshift 允许您通过添加或删除计算节点来向上或向下扩展集群，使您能够根据需要调整存储容量和查询性能。
性能
Redshift 的列式存储格式和 MPP 架构使其能够为大规模数据仓库工作负载提供高性能查询执行。
安全性
Redshift 提供一系列安全功能，包括静态和传输中加密、使用 Amazon Virtual Private Cloud (VPC) 进行网络隔离，以及与 AWS Identity and Access Management (IAM) 集成以进行访问控制。
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。企业可以将服务器、容器、数据库等所有内容都集中在一个地方进行监控。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。
应用程序性能监控
Datadog 的 APM 功能使组织能够跟踪请求，因为它们会遍历应用程序的各种服务和组件。这对于微服务架构至关重要，在微服务架构中，理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 协助组织监控安全相关事件，方法是从各种来源收集日志和指标。它有助于检测异常活动、未经授权的访问和潜在威胁。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。
AWS Redshift 用例
数据仓库
Redshift 专为大规模数据仓库工作负载而设计，为存储和分析结构化数据提供可扩展且高性能的解决方案。
商业智能和报告
Redshift 与各种 BI 和报告工具集成，使组织能够从其数据中获得见解并做出数据驱动的决策。
ETL 和数据集成
Redshift 支持数据加载和提取、转换和加载 (ETL) 过程，允许您集成来自各种来源的数据并为分析做好准备。
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。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限制的 Pro 和企业层。
AWS Redshift 定价模型
Amazon Redshift 提供两种定价模型：按需实例和预留实例。通过按需定价，您只需按小时支付您使用的容量，而无需长期承诺。预留实例提供选择预留一年或三年期限容量的选项，与按需定价相比，每小时费率更低。除了这些定价模型外，您还可以选择不同的节点类型，这些节点类型提供不同的存储量、内存和计算资源。
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