VictoriaMetrics 这个话题主要看什么
VictoriaMetrics 采用了一种新的存储格式,能够在节省存储空间的同时提供更快的查询速度。VictoriaMetrics 的查询速度比 Prometheus 更快,占用的内存资源更少,而且提供集群版本,大部分情况下来看,生产环境的时序库选择,都应该是使用 VictoriaMetrics 而非 Prometheus。
VictoriaMetrics 是一个快速高效、经济并且可扩展的监控解决方案和时序数据库。VictoriaMetrics 直接兼容 Prometheus 的各类查询接口,查询速度比 Prometheus 更快,占用的内存资源更少,而且提供集群版本,大部分情况下来看,生产环境的时序库选择,都应该是使用 VictoriaMetrics 而非 Prometheus。
围绕 VictoriaMetrics 的实践、选型、案例和产品内容,按同一阅读路径持续整理。
优化 PromQL 和 MetricsQL 查询,先判断慢查询,再分别检查时间序列数量、原始样本数量、重复处理样本、高流失率标签和复杂二元运算,最后通过标签过滤、缩短窗口、调大 Grafana step 等方式降低 CPU、RAM 和 IO 消耗。
说明如何在 VictoriaMetrics 中使用 delete_series 删除指标,以及通过导出、修改、删除、重新导入的流程间接更新指标数据,并提示删除 API 的性能和合规边界。
Prometheus 监控平台由 Prometheus Server、Service Discovery、Exporter、Pushgateway、Alertmanager、Grafana 等组件协同完成采集、存储、查询、告警和展示。本文按数据流解释每个组件的职责、边界和常见扩展方式。
本文结合 Kubernetes 与 kube-prometheus-stack 场景,梳理 Prometheus 性能优化和高基数治理实践:从丢弃未使用指标、配置 node-exporter、使用 metric relabeling,到用 Prometheus TSDB Status、Cardinality Explorer 和 pprof 分析资源占用。
从 Open-Falcon 与 Prometheus 的数据模型差异出发,梳理云原生监控在采集、数据模型、查询、关联分析、OaC/API-Driven 和系统云原生化上的十大趋势。
本文是 VictoriaMetrics 公司创始人所著,探讨了开源时序库的兴起历史、值得关注的项目以及未来的发展方向。时序库是监控、可观测性领域的基础设施,如果您是基础设施方向的工程师,尤其值得关注。