5 pontos por xguru 2020-02-23 | 2 comentários | Compartilhar no WhatsApp
  • Solução open source criada pela Uber para lidar com uma quantidade enorme de coleta/análise de métricas

  • M3DB - o próprio banco de dados de séries temporais distribuído também é open source

  • Gerenciamento de cluster e recursos de replicação integrados

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  • Pode ser usado como armazenamento do Prometheus

  • Compressão eficiente com Gorilla TSZ

2 comentários

 
xguru 2020-02-23

Explicação de alguém que testou várias alternativas diferentes e escolheu o M3

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

Prometheus puro https://prometheus.io/ - era impossível colocar todos os dados

Thanos https://thanos.io/ - no começo parecia bom, mas não dava para configurar cache de longo prazo. O próprio Thanos também usa o formato de armazenamento do Prometheus, então toda vez que consulta métricas, baixa todos os indicadores que estão no mesmo bloco. Por isso, gera tráfego de rede desnecessário e aumenta o tempo das consultas.

Cortex https://cortexmetrics.io/ - era esperado um problema parecido com o do Thanos

Victoria Metrics https://victoriametrics.com/ - parece bom, mas dá insegurança porque só há um mantenedor

M3DB - no momento, não parece haver substituto para o M3 em termos de custo e velocidade. Precisa de uma quantidade considerável de memória, mas a velocidade de consulta é rápida. Usa menos espaço de armazenamento que o Prometheus.

 
xguru 2020-02-23

Apresentação de Rob Skillington, que foi líder técnico do M3 e atualmente fundou a plataforma de monitoramento https://chronosphere.io/ usando o M3

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

  • No início, o M3 usava uma combinação de Elastic Search / Cassandra, mas depois integrou tudo no M3DB