5 points par xguru 2020-02-23 | 2 commentaires | Partager sur WhatsApp
  • Solution open source créée par Uber pour collecter et analyser un très grand nombre de métriques

  • M3DB, sa base de données de séries temporelles distribuée, est également open source

  • Gestion de cluster et fonctions de réplication intégrées

  • Peut être utilisé comme stockage pour Prometheus

  • Compression efficace avec Gorilla TSZ

2 commentaires

 
xguru 2020-02-23

Explication de quelqu’un qui a essayé plusieurs autres alternatives avant de choisir M3

https://news.ycombinator.com/item?id=22393337

Prometheus brut https://prometheus.io/ - impossible d’y faire entrer toutes les données

Thanos https://thanos.io/ - bien au début, mais impossible de configurer le cache long terme. Thanos utilise aussi le format de stockage de Prometheus, donc à chaque requête de métriques, il télécharge tous les indicateurs présents dans le même bloc. Cela génère donc du trafic réseau inutile et allonge le temps des requêtes.

Cortex https://cortexmetrics.io/ - on s’attendait à des problèmes similaires à Thanos

Victoria Metrics https://victoriametrics.com/ - ça a l’air bien, mais le fait qu’il n’y ait qu’un seul mainteneur est inquiétant

M3DB - à l’heure actuelle, il ne semble pas y avoir d’alternative à M3 en termes de coût et de vitesse. Il nécessite une quantité de mémoire assez importante, mais la vitesse des requêtes est rapide. Il utilise moins d’espace de stockage que Prometheus.

 
xguru 2020-02-23

Présentation de Rob Skillington, ancien lead technique de M3 et aujourd’hui fondateur de la plateforme de monitoring https://chronosphere.io/ basée sur M3

Querying millions to billions of metrics with M3DB's inverted index - https://fosdem.org/2020/schedule/event/m3db/

  • Au début, M3 utilisait un mélange d'Elastic Search et de Cassandra, avant d'unifier ensuite l'ensemble sur M3DB