InfluxDB 与 Prometheus

InfluxDB 概览

InfluxDB 是一个高性能时序数据库，能够存储任何形式的时序数据，例如指标、事件、日志和跟踪。InfluxDB 由 InfluxData 开发，于 2013 年首次发布。InfluxDB 是用 Go 编写的开源数据库，专注于性能、可扩展性和开发者生产力。该数据库经过优化，可大规模处理时序数据，使其成为涉及监控性能指标、物联网数据和实时分析的用例的流行选择。

InfluxDB 3.0 是 InfluxDB 的最新版本，目前在 InfluxDB Cloud Serverless 和 InfluxDB Cloud Dedicated 中可用。它使用 Rust 构建，Rust 是一种为性能、安全性和内存管理而设计的现代编程语言。InfluxDB 还具有解耦架构，允许独立扩展计算和存储。InfluxDB 3.0 为 SQL 和 InfluxQL（自定义类 SQL 查询语言，增加了对基于时间的函数的支持）提供查询支持。

Prometheus 概览

Prometheus 是一个开源监控和警报工具包，最初于 2012 年在 SoundCloud 开发。此后，它已成为广泛采用的监控解决方案，也是云原生计算基金会 (CNCF) 项目的一部分。Prometheus 专注于为容器化和基于微服务的环境提供实时洞察和警报。其主要用例是监控基础设施和应用程序，重点是可靠性和可扩展性。

InfluxDB 用于时序数据

InfluxDB 专为时序数据而设计，使其非常适合涉及跟踪和分析随时间推移的数据点的应用程序。它擅长数据以高容量持续写入的场景，同时用户还需要能够在摄取后快速查询数据，以用于 监控和实时分析 用例。

Prometheus 用于时序数据

Prometheus 专为时序数据而设计，因为它的主要重点是基于基础设施和应用程序状态的监控和警报。它使用基于拉取的模型，其中 Prometheus 服务器以固定的时间间隔从目标系统抓取指标。此模型适用于监控动态环境，因为它允许自动发现和监控新实例。但是，Prometheus 并非旨在作为通用时序数据库，并且可能不是高基数或长期数据存储的最佳选择。

InfluxDB 关键概念

• 列式存储：InfluxDB 以列式格式存储数据，使用 Parquet 进行持久文件存储，并使用 Apache Arrow 作为数据的内存中表示形式。列式存储可以实现更好的数据压缩和更快的分析工作负载查询。
• 数据模型：任何使用过其他数据库系统的人都会熟悉 InfluxDB 数据模型。在最高级别是存储桶，这与其他系统所谓的数据库类似。InfluxDB 测量值与表同义。测量的特定数据点包含标签和值。标签用作查询数据的主键的一部分，应用于标识在查询期间用于过滤的信息。InfluxDB 是无模式的，因此可以添加新字段，而无需迁移或修改架构。
• 集成：InfluxDB 的构建旨在实现灵活性，并适应您应用程序的架构。其中的一个关键方面是 InfluxDB 使读取和写入数据变得容易的多种方式。首先，可以通过 HTTP API 或 InfluxDB CLI 访问所有数据库功能。为了写入数据，InfluxDB 创建了 Telegraf，这是一种可以通过插件从数百个不同来源收集数据并将数据写入 InfluxDB 的工具。客户端库也适用于最流行的编程语言，以允许写入和查询数据。
• 解耦架构：InfluxDB 3.0 具有解耦架构，该架构允许独立扩展查询计算、数据摄取和存储。这允许根据您的用例对 InfluxDB 进行微调，并显着节省成本。
• 查询语言：可以使用标准 SQL 或 InfluxQL（一种 SQL 方言，具有许多专门用于处理时序数据的函数）查询 InfluxDB。
• 保留策略：InfluxDB 允许您定义保留策略，这些策略确定数据在被自动删除之前存储多长时间。这对于管理高容量时序数据的存储非常有用。

Prometheus 关键概念

• 指标：系统特定方面的数字表示，例如 CPU 使用率或内存消耗。
• 时序：指标的数据点集合，按时间戳索引。
• 标签：键值对，为指标提供元数据和上下文，从而实现更精细的查询和聚合。
• PromQL：Prometheus 使用其自己的查询语言 PromQL（Prometheus 查询语言）来查询时序数据和生成警报。

InfluxDB 架构

在高层次上，InfluxDB 的架构旨在优化时序数据的存储和查询性能。InfluxDB 的确切架构会因版本和部署 InfluxDB 的方式而略有不同。

InfluxDB 3.0 的架构可以分解为四个关键组件，这些组件几乎彼此独立运行，从而使 InfluxDB 在配置方面非常灵活。这些组件是数据摄取、数据查询、数据压缩和垃圾回收。数据通过摄取器以毫秒级延迟写入。数据查询器几乎可以立即查询这些数据，同时压缩器在后台获取新写入的数据文件，并将它们组合成将发送到对象存储的更大的文件。垃圾回收器负责数据保留和空间回收，方法是计划数据的软删除和硬删除。

InfluxDB 架构的关键部分是摄取和查询组件的分离，这允许每个组件根据当前的写入和查询工作负载独立扩展。查询器能够无缝地从摄取器以及对象存储中提取最近写入的数据，这使得数据能够以低廉的价格存储，而不会增加查询延迟。

Prometheus 架构

Prometheus 是一个单服务器、独立的监控系统，它使用基于拉取的方法从目标系统收集指标。它以自定义、高度压缩的磁盘格式存储时序数据，这种格式针对快速查询和低资源使用进行了优化。Prometheus 的架构是模块化和可扩展的，组件包括导出器、服务发现机制以及与其他监控系统的集成。作为一个非分布式系统，它缺乏内置集群或水平可扩展性，但它支持联邦，允许多个 Prometheus 服务器共享和聚合数据。