Datadog 与 TDengine

Datadog 概述

Datadog 是一个监控和分析平台，集成了基础设施监控、应用性能监控 (APM) 和日志管理并实现自动化，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、高规模的基础设施中提供端到端的可视性。

TDengine 概述

TDengine 是一个高性能、开源时间序列数据库，旨在高效处理海量时间序列数据。它由涛思数据 (TAOS Data) 于 2017 年创建，专门为物联网 (IoT)、工业物联网和 IT 基础设施监控使用场景而设计。TDengine 具有独特的混合架构，结合了关系数据库和 NoSQL 数据库的优势，提供高性能、易于使用的 SQL 查询以及灵活的数据建模功能。

Datadog 在时间序列数据方面的应用

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。

TDengine 在时间序列数据方面的应用

TDengine 从一开始就被设计为时间序列数据库，因此它非常适合大多数大量涉及存储和分析时间序列数据的使用场景。

Datadog 关键概念

• Datadog Agent：Datadog Agent 是一款轻量级软件，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、日志和追踪。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）对于高效组织和分析数据至关重要。

TDengine 关键概念

• 超级表：用于创建多个具有相同模式的表的模板。它类似于其他一些数据库中的表继承概念。
• 子表：基于超级表创建的表，继承其模式。子表可以具有用于分类和查询目的的附加标签。
• 标签：用于分类和过滤超级表中的子表的元数据属性。标签已建立索引并针对高效查询进行了优化。

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，然后在 Datadog 的云中处理和存储这些数据。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。

TDengine 架构

TDengine 使用云原生架构，结合了关系数据库（支持 SQL 查询）和 NoSQL 数据库（可扩展性和灵活性）的优势。