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确定哪个数据库具有最大的优势和最小的劣势是一项重要的决定。下面您将找到 Datadog 和 StarRocks 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 StarRocks 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。这是由于大量数据被写入以及访问这些数据的查询模式。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 StarRocks 细分


 
数据库模型

云可观测性平台

数据仓库

架构

基于云的 SaaS 平台

StarRocks 可以根据您的基础设施偏好和需求,部署在本地、云端或混合环境中。

许可证

闭源

Apache 2.0

用例

基础设施监控、应用程序性能监控、日志管理

商业智能、分析、实时数据处理、大规模数据存储

可扩展性

水平可扩展,内置支持多云和全球部署。

水平可扩展,支持分布式存储和查询处理

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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,从而为组织提供对其整个技术堆栈的统一、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的可见性。

StarRocks 概述

StarRocks 是一个开源的高性能分析型数据仓库,它支持实时、多维和高并发的数据分析。它采用 MPP(大规模并行处理)架构,并配备了完全向量化的执行引擎和支持实时更新的列式存储引擎。


Datadog 在时序数据方面的应用

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,使其非常适合监控随时间变化的指标。然而,与 InfluxDB 等专业的时序数据库相比,它可能不是大规模、实时分析的理想选择。

StarRocks 在时序数据方面的应用

StarRocks 主要专注于数据仓库工作负载,但也可以用于时序数据。StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。


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)对于高效组织和分析数据至关重要。

StarRocks 关键概念

  • MPP 架构:StarRocks 采用 MPP 架构,该架构支持并行处理和分布式查询执行,从而实现高性能和可扩展性。
  • 向量化执行引擎:StarRocks 采用完全向量化的执行引擎,该引擎利用 SIMD(单指令多数据)指令批量处理数据,从而优化查询性能。
  • 列式存储引擎:StarRocks 中的列式存储引擎按列组织数据,这通过仅在查询执行期间访问必要的列来提高查询性能。
  • 基于成本的优化器 (CBO):StarRocks 包含一个完全自定义的基于成本的优化器,该优化器评估不同的查询执行计划,并根据估计成本选择最有效的计划。
  • 物化视图:StarRocks 支持智能物化视图,这些视图是数据的预计算摘要,通过提供对聚合数据的更快访问来加速查询性能。


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。

StarRocks 架构

StarRocks 的架构包括完全向量化的执行引擎和列式存储引擎,用于高效的数据处理和存储。它还结合了基于成本的优化器和物化视图等功能,以优化查询性能。StarRocks 支持从各种来源实时和批量摄取数据,并支持直接分析存储在数据湖中的数据,而无需数据迁移

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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、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,可以深入查看细粒度的详细信息,从而促进精确的故障排除和根本原因分析。

自动告警

Datadog 中的自动告警可以实时通知团队任何问题或异常。可以微调这些告警以避免噪音和误报,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和高性能。

StarRocks 功能

多维分析

StarRocks 支持多维分析,使用户能够从不同的维度和角度探索数据。

高并发

StarRocks 旨在处理高水平的并发,允许多个用户同时执行查询。

物化视图

StarRocks 支持物化视图,这些视图提供数据的预计算摘要,以加快查询性能。


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 功能使组织能够追踪请求在遍历应用程序的各种服务和组件时的路径。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、未经授权的访问和潜在威胁。通过关联跨堆栈的数据,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。

StarRocks 用例

实时分析

StarRocks 非常适合实时分析场景,在这些场景中,用户需要分析到达的数据,使他们能够做出及时且数据驱动的决策。

即席查询

凭借其高性能和高并发的数据分析能力,StarRocks 非常适合即席查询,允许用户交互式地探索和分析数据。

数据湖分析

StarRocks 支持直接从数据湖分析数据,而无需数据迁移。这使其成为利用数据湖进行存储和分析的组织的宝贵工具。


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。

StarRocks 定价模型

StarRocks 可以使用开源项目部署在您自己的硬件上。还有许多商业供应商提供托管服务,以在云中运行 StarRocks。