Datadog 与 TimescaleDB

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，并将其自动化，从而提供对组织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，并为动态、高规模基础设施提供端到端的可视性。

TimescaleDB 概述

TimescaleDB 是构建在 PostgreSQL 之上的开源时序数据库。它的创建是为了解决管理时序数据（例如可扩展性、查询性能和数据保留策略）的挑战。TimescaleDB 于 2017 年首次发布，此后因其 PostgreSQL 兼容性、性能优化和灵活的数据保留策略而成为存储和分析时序数据的流行选择。

Datadog 用于时序数据

Datadog 通过其基于指标的架构擅长处理时序数据。它针对收集和分析随时间推移的数据点（例如 CPU 使用率、内存消耗或请求延迟）进行了优化。虽然 Datadog 不是专用时序数据库，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 等专用时序数据库相比，它可能不是大规模实时分析的理想选择。

TimescaleDB 用于时序数据

TimescaleDB 专为时序数据而设计，使其成为存储和查询此类数据的自然选择。它为时序数据管理提供了多个优势，例如水平可扩展性、列式存储和保留策略支持。但是，TimescaleDB 可能不是所有时序用例的最佳选择。一个示例是，如果应用程序需要非常高的写入吞吐量或实时分析，则其他专用时序数据库（如 InfluxDB）可能更适合。

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。

TimescaleDB 关键概念

• Hypertable：Hypertable 是一个分布式表，它按时间和可能的其他维度（例如设备 ID 或位置）进行分区。它是用于在 TimescaleDB 中存储时序数据的主要抽象，旨在跨多个节点进行水平扩展。
• Chunk：Chunk 是 hypertable 的分区，包含 hypertable 数据的子集。Chunk 由 TimescaleDB 根据指定的时间间隔自动创建，并且可以单独压缩、索引和备份，以获得更好的性能和数据管理。
• 分布式 Hypertable：对于大规模部署，TimescaleDB 支持分布式 hypertable，它跨多个节点对数据进行分区，以提高查询性能和容错能力。

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。

TimescaleDB 架构

TimescaleDB 是构建在 PostgreSQL 上的扩展，继承了其关系数据模型和 SQL 支持。但是，TimescaleDB 使用自定义数据结构和针对时序数据的优化（例如 hypertable 和 chunk）扩展了 PostgreSQL。