在构建任何软件应用程序时,选择正确的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势,因此,针对您的特定用例和数据模型,决定哪个数据库的优势最多,劣势最少,是一项重要的决策。下面,您将找到 Prometheus 和 Snowflake 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述,以便您可以快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 Prometheus 和 Snowflake 在涉及时间序列数据的工作负载方面的性能,而不是针对所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于写入的数据量巨大以及访问这些数据的查询模式所致。本文并非旨在说明哪个数据库更好;它只是提供了每个数据库的概述,以便您可以做出明智的决定。
Prometheus 与 Snowflake 细分
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数据库模型 | 时间序列数据库 |
云数据仓库 |
架构 | Prometheus 使用基于拉取的模型,在给定间隔从配置的目标抓取指标。它以自定义、高效的本地存储格式存储时间序列数据,并支持多维数据收集、查询和警报。它可以作为单个二进制文件部署在服务器上,也可以部署在 Kubernetes 等容器平台上。 |
Snowflake 可以跨多个云提供商部署,包括 AWS、Azure 和 Google Cloud |
许可证 | Apache 2.0 |
闭源 |
用例 | 监控、警报、可观测性、系统指标、应用程序指标 |
大数据分析、数据仓库、数据工程、数据共享、机器学习 |
可扩展性 | Prometheus 专为可靠性而设计,可以垂直扩展(具有增加资源的单节点)或通过联邦扩展(分层设置,其中 Prometheus 服务器从其他 Prometheus 服务器抓取指标) |
高度可扩展,具有多集群共享数据架构、自动扩展和性能隔离 |
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Prometheus 概述
Prometheus 是一款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,并且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。它的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。
Snowflake 概述
Snowflake 是一个基于云的数据仓库平台,成立于 2012 年,并于 2014 年正式发布。它旨在帮助组织高效地存储、处理和分析大量结构化和半结构化数据。Snowflake 独特的架构将存储、计算和云服务分离,允许用户独立扩展和优化每个组件。
Prometheus 用于时间序列数据
Prometheus 专为时间序列数据而设计,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 服务器定期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间序列数据库,并且可能不是高基数或长期数据存储的最佳选择。
Snowflake 用于时间序列数据
虽然 Snowflake 并非专为时间序列数据而设计,但由于其可扩展且灵活的架构,它仍然可以有效地存储、处理和分析此类数据。Snowflake 的列式存储格式,结合其强大的查询引擎和对 SQL 的支持,使其成为时间序列数据分析的合适选择。
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。
- 时间序列 (Time Series):指标的数据点集合,按时间戳索引。
- 标签 (Label):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 Query Language) 来查询时间序列数据并生成警报。
Snowflake 关键概念
- 虚拟仓库 (Virtual Warehouse):Snowflake 中的计算资源,用于处理查询并执行数据加载和卸载。虚拟仓库可以根据需求独立地向上或向下扩展。
- 微分区 (Micro-Partition):Snowflake 中的存储单元,包含表中数据的子集。微分区经过自动优化,可实现高效查询。
- 时间旅行 (Time Travel):Snowflake 中的一项功能,允许用户在特定时间点或特定时间范围内查询历史数据。
- 数据共享 (Data Sharing):在 Snowflake 账户之间安全共享数据的功能,无需复制或传输数据。
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间序列数据,并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,包含导出器、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。
Snowflake 架构
Snowflake 的架构将存储、计算和云服务分离,允许用户独立扩展和优化每个组件。该平台使用列式存储格式,并支持 ANSI SQL 进行查询和数据操作。Snowflake 构建于 AWS、Azure 和 GCP 之上,提供完全托管、弹性且安全的数据仓库解决方案。Snowflake 架构的关键组件包括数据库、表、虚拟仓库和微分区。
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Prometheus 功能
基于拉取的模型
Prometheus 通过主动抓取目标来收集指标,从而实现动态环境的自动发现和监控。
PromQL
强大的 Prometheus 查询语言允许对时间序列数据进行富有表现力和灵活的查询。
警报
Prometheus 支持基于用户定义规则的警报,并与各种警报管理和通知系统集成。
Snowflake 功能
弹性
Snowflake 的架构允许独立扩展存储和计算资源,使用户能够快速适应不断变化的工作负载和需求。
完全托管
Snowflake 是一项完全托管的服务,消除了用户管理基础设施、软件更新或备份的需求。
安全性
Snowflake 提供全面的安全功能,包括静态和传输中加密、多因素身份验证以及细粒度的访问控制。
数据共享
Snowflake 支持在账户之间安全地共享数据,而无需复制或传输数据。
Prometheus 用例
基础设施监控
Prometheus 广泛用于监控容器化和基于微服务的基础设施的健康状况和性能,包括 Kubernetes 和 Docker 环境。
应用程序性能监控 (APM)
Prometheus 可以使用客户端库收集自定义应用程序指标,并实时监控应用程序性能。
警报和异常检测
Prometheus 使组织能够根据特定阈值或条件设置警报,帮助他们快速识别和响应潜在问题或异常。
Snowflake 用例
数据仓库
Snowflake 提供可扩展、安全且完全托管的数据仓库解决方案,使其适用于需要存储、处理和分析大量结构化和半结构化数据的组织。
数据湖
Snowflake 可以充当数据湖,用于摄取和存储大量原始、未处理的数据,这些数据随后可以根据需要进行转换和分析。
数据集成和 ETL
Snowflake 对 SQL 以及各种数据加载和卸载选项的支持使其成为数据集成和 ETL 的良好选择
Prometheus 定价模型
Prometheus 是一个开源项目,使用它不收取任何许可费。但是,在部署自管理 Prometheus 服务器时,可能会产生硬件、托管和运营费用。此外,一些基于云的托管 Prometheus 服务(例如 Grafana Cloud 和 Weave Cloud)提供不同的定价模型,这些模型基于数据保留、查询速率和支持等因素。
Snowflake 定价模型
Snowflake 提供按需付费的定价模型,存储和计算资源分别收费。存储按每 TB 每月收费,而计算资源则根据使用量收费,以 Snowflake Credits 衡量。Snowflake 提供各种版本,包括标准版、企业版、业务关键版和虚拟私有 Snowflake 版,每个版本都具有不同的功能和定价选项。用户还可以选择按需或预购的折扣 Snowflake Credits。
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