Prometheus 与 Rockset

Prometheus 概述

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。

Rockset 概述

Rockset 是一个实时索引数据库，专为快速高效地查询结构化和半结构化数据而设计。Rockset 由前 Facebook 工程师于 2016 年创立，旨在提供一种无服务器搜索和分析解决方案，使​​用户能够构建强大的应用程序和数据驱动的产品，而无需传统数据库管理的复杂性。

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 服务器以规则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，可能不是高基数或长期数据存储的最佳选择。

Rockset 用于时序数据

Rockset 的实时索引和低延迟查询功能使其成为时序数据分析的绝佳选择。它的无模式摄取和对复杂数据类型的支持使时序数据的处理毫不费力，而其融合索引确保了对历史数据和实时数据的高效查询。Rockset 特别适用于需要实时分析的应用程序，例如物联网监控和异常检测。

Prometheus 关键概念

• 指标 (Metric)：系统特定方面的数值表示，例如 CPU 使用率或内存消耗。
• 时序 (Time Series)：指标的数据点集合，按时间戳索引。
• 标签 (Label)：为指标提供元数据和上下文的键值对，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）来查询时序数据并生成警报。

Rockset 关键概念

• 融合索引 (Converged Index)：Rockset 使用独特的索引方法，该方法结合了倒排索引和列式索引，使数据库能够针对搜索和分析用例进行优化。
• 无模式摄取 (Schemaless Ingestion)：Rockset 在摄取时自动推断模式，从而可以轻松处理 JSON 等半结构化数据格式。
• 虚拟实例 (Virtual Instances)：Rockset 使用虚拟实例的概念为不同的工作负载提供隔离和资源分配，从而确保可预测的性能。

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。它将时序数据存储在自定义、高度压缩的磁盘格式中，该格式针对快速查询和低资源使用率进行了优化。Prometheus 的架构是模块化和可扩展的，具有导出器、服务发现机制以及与其他监控系统的集成等组件。作为一个非分布式系统，它缺乏内置的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。

Rockset 架构

Rockset 使用云原生、无服务器架构，该架构构建在分布式、无共享系统之上。它是一个 NoSQL 数据库，与传统关系数据库相比，它具有更大的灵活性和可扩展性。Rockset 架构的核心组件包括摄取服务、存储服务和查询服务。摄取服务负责从各种来源摄取数据，而存储服务维护融合索引。查询服务处理查询并提供 API，供开发人员与数据库交互。