VictoriaMetrics es una solución de monitoreo y una base de datos de series temporales rápida, rentable y escalable. Se puede utilizar como almacenamiento a largo plazo para Prometheus, un reemplazo directo de Prometheus y Graphite en Grafana, y ofrece una configuración y operación sencillas. VictoriaMetrics ha obtenido certificaciones de seguridad e implementa MetricsQL, un lenguaje de consulta mejorado.
VictoriaMetrics está disponible en lanzamientos binarios, Imágenes acoplables, Paquetes instantáneos y código fuente.
Métricas admitidas
VictoriaMetrics tiene las siguientes características destacadas:
- Puede utilizarse como almacenamiento a largo plazo para Prometheus. Ver estos documentos para detalles.
- Se puede utilizar como reemplazo directo de Prometheus en Grafana, porque admite API de consulta de Prometheus.
- Se puede utilizar como reemplazo directo de Graphite en Grafana, porque admite API de grafito. VictoriaMetrics permite reducir los costos de infraestructura en más de 10 veces en comparación con Graphite – ver este estudio de caso.
- Es fácil de configurar y operar:
- VictoriaMetrics consta de un único pequeño ejecutable sin dependencias externas.
- Toda la configuración se realiza mediante indicadores explícitos de línea de comandos con valores predeterminados razonables.
- Todos los datos se almacenan en un único directorio señalado por
-storageDataPathuna bandera de línea de comando. - Copias de seguridad fáciles y rápidas desde instantáneas instantáneas se puede hacer con copia de seguridad virtual / restaurarvm herramientas. Ver Este artículo para más detalles.
- Implementa un lenguaje de consulta similar a PromQL. MétricasQLque proporciona una funcionalidad mejorada además de PromQL.
- Proporciona una vista de consulta global. Varias instancias de Prometheus o cualquier otra fuente de datos pueden ingerir datos en VictoriaMetrics. Posteriormente estos datos podrán consultarse mediante una única consulta.
- Proporciona alto rendimiento y buena escalabilidad vertical y horizontal tanto para ingesta de datos y consulta de datos. Él supera a InfluxDB y TimescaleDB hasta 20 veces.
- Él utiliza 10 veces menos RAM que InfluxDB y hasta 7 veces menos RAM que Prometheus, Thanos o Cortex cuando se trata de millones de series temporales únicas (también conocidas como alta cardinalidad).
- Está optimizado para series temporales con alta tasa de abandono.
- Proporciona una alta compresión de datos, por lo que se pueden almacenar hasta 70 veces más puntos de datos en un almacenamiento limitado en comparación con TimescaleDB según estos puntos de referencia y se requiere hasta 7 veces menos espacio de almacenamiento en comparación con Prometheus, Thanos o Cortex según este punto de referencia.
- Está optimizado para almacenamiento con IO de alta latencia y IOPS bajos (HDD y almacenamiento en red en AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, etc.). Ver Gráficos de E/S de disco de estos puntos de referencia.
- Un VictoriaMetrics de un solo nodo puede sustituir clústeres de tamaño moderado creados con soluciones de la competencia como Thanos, M3DB, Cortex, InfluxDB o TimescaleDB. Ver puntos de referencia de escalabilidad vertical, comparando Thanos con el grupo VictoriaMetrics y Guerras de almacenamiento de escritura remota hablar de PromCon 2019.
- Protege el almacenamiento contra la corrupción de datos en caso de un apagado incorrecto (es decir, OOM, reinicio de hardware o
kill -9) gracias a la arquitectura de almacenamiento. - Es compatible con potentes agregación de flujoque puede usarse como estadísticas alternativa.
- Soporta métricas reetiquetado.
- Puede lidiar con problemas de alta cardinalidad y alta tasa de abandono problemas a través de limitador de serie.
- Idealmente funciona con grandes cantidades de datos de series temporales de APM, Kubernetes, sensores de IoT, automóviles conectados, telemetría industrial, datos financieros y varios. Cargas de trabajo empresariales.
- Tiene código abierto versión del clúster.
- Puede almacenar datos en Almacenamientos basados en NFS como AmazonEFS y Almacén de archivos de Google.
interfaz de usuario
VictoriaMetrics proporciona una interfaz de usuario para la exploración y resolución de problemas de consultas. La interfaz de usuario está disponible en http://victoriametrics:8428/vmui. La interfaz de usuario permite explorar los resultados de las consultas mediante gráficos y tablas. También proporciona las siguientes características:
- Explorar:
- Explorador de métricas – crea automáticamente gráficos para métricas seleccionadas;
- Explorador de cardinalidad – estadísticas sobre métricas existentes en TSDB;
- Consultas principales – muestra las consultas ejecutadas con mayor frecuencia;
- Consultas activas – muestra las consultas actualmente ejecutadas;
- Herramientas:
- analizador de trazas – área de juegos para cargar seguimientos de consultas en formato JSON;
- CON expresiones patio de recreo – probar cómo funcionan las expresiones CON;
- Depurador de reetiquetado métrico – parque infantil para reetiquetado configuraciones.
VMUI cambia automáticamente de la vista de gráfico a la vista de mapa de calor cuando regresa la consulta histograma cubos (ambos Histogramas de Prometeo y Histogramas de VictoriaMetrics son compatibles). Pruebe, por ejemplo, esta consulta.
Graficos en vmui admite desplazamiento y zoom:
- Seleccione el rango de tiempo necesario en el gráfico para ampliar el rango de tiempo seleccionado. Sostener
ctrl(ocmden macOS) y desplácese hacia abajo para alejar la imagen. - Sostener
ctrl(ocmden macOS) y desplácese hacia arriba para ampliar el área debajo del cursor. - Sostener
ctrl(ocmden macOS) y arrastre el gráfico hacia la izquierda/derecha para mover el rango de tiempo mostrado hacia el futuro/pasado.
Se puede navegar por el historial de consultas manteniendo presionado Ctrl (o Cmd en macOS) y presionando up o down flechas del teclado mientras el cursor se encuentra en el campo de entrada de la consulta.
Licencia
- Licencia Apache 2.0
Recursos
Etiquetas
monitor Monitor del sistema de monitoreo Lista de código abierto Ingeniería de datos autohospedada
