Prometheus 与 TimescaleDB

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，它已成为被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。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。

TimescaleDB 概述

TimescaleDB 是一个构建于 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方面的挑战，例如可扩展性、查询性能和数据保留策略。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。

Prometheus 用于时序数据

Prometheus 专门为时序数据而设计，因为其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，并且可能不是高基数或长期数据存储的最佳选择。

TimescaleDB 用于时序数据

TimescaleDB 专门为时序数据而设计，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项优势，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。一个例子是，如果应用程序需要非常高的写入吞吐量或实时分析，则其他专门的时序数据库（如 InfluxDB）可能更适合。

Prometheus 关键概念

• 指标：系统特定方面的数值表示，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：提供指标的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）来查询时序数据和生成警报。

TimescaleDB 关键概念

• Hypertable：Hypertable 是一个分布式表，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 TimescaleDB 中存储时序数据的主要抽象，旨在跨多个节点水平扩展。
• 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，它跨多个节点分区数据，以提高查询性能和容错能力。

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。它以自定义的、高度压缩的磁盘格式存储时序数据，该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，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。

TimescaleDB 架构

TimescaleDB 是构建在 PostgreSQL 之上的扩展，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。