Datadog 与 OpenTSDB

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) 和日志管理并使其自动化，以提供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，并在动态、大规模基础设施中提供端到端可见性。

OpenTSDB 概述

OpenTSDB (开放时间序列数据库) 是一个开源、分布式且可扩展的时间序列数据库，构建于 NoSQL 数据库 Apache HBase 之上。OpenTSDB 旨在解决对存储和处理由各种来源（例如物联网设备、传感器和监控系统）生成的大量时间序列数据不断增长的需求。它最初由 StumbleUpon 于 2010 年开发，后来成为一个拥有活跃贡献者社区的独立项目。

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 不是专用时间序列数据库，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依赖性指标。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。

OpenTSDB 用于时间序列数据

OpenTSDB 专为时间序列数据存储和分析而设计，使其成为管理大规模时间序列数据集的理想选择。其架构实现了高写入和查询性能，并且可以以最小的资源消耗处理每秒数百万个数据点。OpenTSDB 灵活的查询功能允许用户高效地对时间序列数据执行复杂分析。

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来可视化指标、日志和追踪。它们支持各种小部件，包括时间序列图、量规和热图，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，可用于过滤和关联您的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。

OpenTSDB 关键概念

• 数据点：时间中的单个测量值，包括时间戳、指标、值和关联标签。
• 指标：一个命名值，表示系统的特定方面，例如 CPU 使用率或温度。
• 标签：与数据点关联的键值对，提供元数据并帮助对数据进行分类和查询。

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。

OpenTSDB 架构

OpenTSDB 构建于分布式且可扩展的 NoSQL 数据库 Apache HBase 之上，并依靠其架构进行数据存储和管理。OpenTSDB 将时间序列数据存储在 HBase 表中，数据点按指标、时间戳和标签组织。数据库使用无模式数据模型，这在添加新指标和标签时提供了灵活性。OpenTSDB 架构还支持通过跨多个 HBase 节点分发数据来实现水平扩展。