在构建任何软件应用程序时,选择正确的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势,因此,针对您的特定用例和数据模型,决定哪个数据库的优势最多,劣势最少,是一项重要的决策。下面您将找到 Datadog 和 Rockset 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 Rockset 在涉及时序数据的工作负载方面的性能,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独特的挑战。这是因为写入的数据量很大以及访问这些数据的查询模式。本文不打算说明哪个数据库更好;它只是提供每个数据库的概述,以便您可以做出明智的决定。
Datadog 与 Rockset 细分
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数据库模型 | 云可观测性平台 |
实时数据库 |
架构 | 基于云的 SaaS 平台 |
Rockset 是一个为现代云应用程序构建的实时分析数据库,旨在使开发人员能够创建实时、事件驱动的应用程序,并在结构化、半结构化和非结构化数据上以低延迟运行复杂查询。Rockset 使用云原生分布式架构,将存储和计算分离,从而实现水平可扩展性和高效的资源利用率。数据由分布式、自动扩展的查询处理节点集自动索引和提供服务。 |
许可证 | 闭源 |
闭源 |
用例 | 基础设施监控、应用程序性能监控、日志管理 |
实时分析、事件驱动的应用程序、搜索和聚合、个性化用户体验、物联网数据分析 |
可扩展性 | 水平可扩展,内置对多云和全球部署的支持。 |
水平可扩展,具有分布式存储和计算 |
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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,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可见性。
Rockset 概览
Rockset 是一个实时索引数据库,旨在快速有效地查询结构化和半结构化数据。Rockset 由前 Facebook 工程师于 2016 年创立,旨在提供一个无服务器搜索和分析解决方案,使用户能够构建强大的应用程序和数据驱动的产品,而无需传统数据库管理的复杂性。
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。它针对随时间推移收集和分析数据点进行了优化,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,使其非常适合监控随时间变化的指标。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。
Rockset 用于时序数据
Rockset 的实时索引和低延迟查询功能使其成为时序数据分析的绝佳选择。它的无模式摄取和对复杂数据类型的支持使处理时序数据变得毫不费力,而其融合索引确保了对历史数据和实时数据的高效查询。Rockset 特别适用于需要实时分析的应用程序,例如物联网监控和异常检测。
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,可用于过滤和关联您的应用程序中发生的事情
- 标记:标记是分配给指标、日志和跟踪的元数据,用于分组、过滤和搜索数据。有效使用标记(例如环境、区域或服务)对于高效组织和分析数据至关重要。
Rockset 关键概念
- 融合索引:Rockset 使用一种独特的索引方法,它结合了倒排索引和列式索引,使数据库能够针对搜索和分析用例进行优化。
- 无模式摄取:Rockset 在摄取时自动推断模式,从而可以轻松处理 JSON 等半结构化数据格式。
- 虚拟实例:Rockset 使用虚拟实例的概念为不同的工作负载提供隔离和资源分配,从而确保可预测的性能。
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。
Rockset 架构
Rockset 使用云原生、无服务器架构,该架构构建在分布式、无共享系统之上。它是一个 NoSQL 数据库,与传统的关联数据库相比,它具有更高的灵活性和可扩展性。Rockset 架构的核心组件包括摄取服务、存储服务和查询服务。摄取服务负责从各种来源摄取数据,而存储服务维护融合索引。查询服务处理查询并提供 API,供开发人员与数据库交互。
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Datadog 功能
实时仪表板
Datadog 提供可自定义的实时仪表板,使用户能够在一个地方监控各种指标、跟踪和日志。这种集中视图有助于快速检测和解决问题。这些仪表板是交互式的,可以深入查看细粒度细节,从而促进精确的故障排除和根本原因分析。
自动警报
Datadog 中的自动警报可以实时通知团队任何问题或异常情况。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。
综合监控
Datadog 的综合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。
Rockset 功能
无服务器扩展
Rockset 根据工作负载自动扩展资源,这意味着用户无需管理任何基础设施或容量规划。### 全文搜索 Rockset 的融合索引支持全文搜索,使其成为需要高级搜索功能的应用程序的理想选择。### 与 BI 工具集成 Rockset 提供与 Tableau、Looker 和 Redash 等流行的商业智能 (BI) 工具的本机集成,允许用户可视化和分析他们的数据,而无需任何额外的设置。
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。企业可以在一个地方监控服务器、容器、数据库等。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在应用程序的各种服务和组件中传输的过程。这对于微服务架构至关重要,在微服务架构中,了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缓慢服务。
安全监控
Datadog 通过从各种来源收集日志和指标,协助组织监控与安全相关的事件。它有助于检测异常活动、未授权访问和潜在威胁。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。
Rockset 用例
实时分析
Rockset 的低延迟查询和实时摄取功能使其成为构建实时分析仪表板的理想选择,适用于物联网监控、社交媒体分析和日志分析等应用程序。
全文搜索
凭借其融合索引和对高级搜索功能的支持,Rockset 是构建全文搜索应用程序(例如产品目录或文档搜索系统)的绝佳选择。
机器学习
Rockset 实时摄取和查询大规模半结构化数据的能力使其成为机器学习应用程序的合适选择。
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分配,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 Enterprise 层。
Rockset 定价模型
Rockset 提供基于使用量的定价模型,该模型根据客户摄取的数据量、虚拟实例的数量以及执行的查询量收费。定价模型旨在透明且灵活,允许用户仅为其消耗的资源付费。Rockset 还提供具有有限资源的免费层,供开发人员探索该平台。用户可以根据自己的需求在按需实例和预留实例之间进行选择。
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