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，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，缺点最少，是一个重要的决定。下面您将找到 Datadog 和 Snowflake 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情况。
本文的主要目的是比较 Datadog 和 Snowflake 在涉及时间序列数据的工作负载中的表现，而不是所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于要写入的大量数据以及访问该数据的查询模式造成的。本文并非旨在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 Snowflake 细分
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| 数据库模型 | 云可观测性平台 |
云数据仓库 |
| 架构 | 基于云的 SaaS 平台 |
Snowflake 可以跨多个云提供商部署，包括 AWS、Azure 和 Google Cloud |
| 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 |
大数据分析、数据仓库、数据工程、数据共享、机器学习 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，内置对多云和全球部署的支持。 |
高度可扩展，具有多集群共享数据架构、自动扩展和性能隔离 |
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Datadog 概览
Datadog 是一个监控和分析平台，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。
Snowflake 概览
Snowflake 是一个基于云的数据仓库平台，成立于 2012 年，并于 2014 年正式发布。它旨在使组织能够高效地存储、处理和分析大量的结构化和半结构化数据。Snowflake 的独特架构将存储、计算和云服务分离，允许用户独立扩展和优化每个组件。
Datadog 用于时间序列数据
Datadog 通过其基于指标的架构，在处理时间序列数据方面表现出色。它针对收集和分析随时间推移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 不是专门的时间序列数据库，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 等专用时间序列数据库相比，它可能不是大规模实时分析的理想选择。
Snowflake 用于时间序列数据
虽然 Snowflake 不是专门为时间序列数据设计的，但由于其可扩展且灵活的架构，它仍然可以有效地存储、处理和分析此类数据。Snowflake 的列式存储格式，结合其强大的查询引擎和对 SQL 的支持，使其成为时间序列数据分析的合适选择。
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。它充当您的系统与 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，包括时间序列图、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，可用于过滤和关联应用程序中正在发生的事情
- 标记：标记是分配给指标、日志和跟踪的元数据，用于对数据进行分组、过滤和搜索。有效使用标记（例如环境、区域或服务）对于有效组织和分析数据至关重要。
Snowflake 关键概念
- 虚拟仓库：Snowflake 中的计算资源，用于处理查询并执行数据加载和卸载。虚拟仓库可以根据需求独立向上或向下扩展。
- 微分区：Snowflake 中的存储单元，其中包含表中数据的子集。微分区经过自动优化，可实现高效查询。
- 时间旅行：Snowflake 中的一项功能，允许用户在特定时间点或特定时间范围内查询历史数据。
- 数据共享：在 Snowflake 帐户之间安全共享数据的功能，无需复制或传输数据。
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。它使用代理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。
Snowflake 架构
Snowflake 的架构将存储、计算和云服务分离，允许用户独立扩展和优化每个组件。该平台使用列式存储格式，并支持 ANSI SQL 用于查询和数据操作。Snowflake 构建在 AWS、Azure 和 GCP 之上，提供完全托管、弹性且安全的数据仓库解决方案。Snowflake 架构的关键组件包括数据库、表、虚拟仓库和微分区。
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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，使用户可以在一个位置监控各种指标、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。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。
Snowflake 功能
弹性
Snowflake 的架构允许独立扩展存储和计算资源，使用户能够快速适应不断变化的工作负载和需求。
完全托管
Snowflake 是一项完全托管的服务，无需用户管理基础设施、软件更新或备份。
安全性
Snowflake 提供全面的安全功能，包括静态和传输中的加密、多因素身份验证和细粒度的访问控制。
数据共享
Snowflake 支持在帐户之间安全地共享数据，而无需复制或传输数据。
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、数据库等所有内容集中在一个位置进行监控。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在应用程序的各种服务和组件之间遍历的过程。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服务。
安全监控
Datadog 通过从各种来源收集日志和指标来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。
Snowflake 用例
数据仓库
Snowflake 提供可扩展、安全且完全托管的数据仓库解决方案，使其适用于需要存储、处理和分析大量结构化和半结构化数据的组织。
数据湖
Snowflake 可以充当数据湖，用于摄取和存储大量原始、未处理的数据，这些数据稍后可以根据需要进行转换和分析。
数据集成和 ETL
Snowflake 对 SQL 的支持以及各种数据加载和卸载选项使其成为数据集成和 ETL 的理想选择
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。定价通常分为不同的产品，如基础设施监控、APM、日志等。每个产品都有自己的定价结构，通常基于主机数量、实例数量或摄取的数据量。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。
Snowflake 定价模型
Snowflake 提供按需付费的定价模型，存储和计算资源分别收费。存储按每 TB 每月计费，而计算资源则根据使用情况计费，以 Snowflake Credits 衡量。Snowflake 提供各种版本，包括 Standard、Enterprise、Business Critical 和 Virtual Private Snowflake，每个版本都有不同的功能和定价选项。用户还可以选择按需或预购的折扣 Snowflake Credits。
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