Какие знаешь виды долгосрочного хранения метрик в Prometheus

1️⃣ Как кратко ответить

Prometheus поддерживает долгосрочное хранение метрик через удаленное хранилище (remote storage) с использованием API. Основные варианты включают Thanos, Cortex, M3 и TimescaleDB. Эти решения обеспечивают долговременное хранение, высокую доступность и горизонтальное масштабирование.

2️⃣ Подробное объяснение темы

Prometheus — это система мониторинга и сбора метрик с временными рядами, которая изначально не предназначена для долгосрочного хранения данных. Однако в реальных сценариях часто требуется хранить метрики на длительный срок для анализа трендов и исторических данных. Для этого Prometheus предлагает механизм интеграции с удаленными хранилищами.

Зачем нужно долгосрочное хранение метрик?

1. Анализ трендов: Позволяет анализировать изменения метрик за длительный период, что полезно для выявления долгосрочных трендов и аномалий.
2. Исторические данные: Хранение данных за длительный срок позволяет сравнивать текущие показатели с прошлыми периодами.
3. Отчетность и аудит: Возможность предоставления отчетов и проведения аудита на основе исторических данных.

Основные решения для долгосрочного хранения метрик

1. Thanos

   • Описание: Расширение для Prometheus, которое добавляет долговременное хранение, высокую доступность и горизонтальное масштабирование.
   • Как работает: Thanos использует объектное хранилище (например, S3) для долговременного хранения данных и предоставляет интерфейс для выполнения запросов к этим данным.
   • Пример использования:

     # Конфигурация для интеграции Prometheus с Thanos
     remote_write:
       - url: "http://thanos-receiver:19291/api/v1/receive"
     

2. Cortex

   • Описание: Распределенная система для долговременного хранения метрик, совместимая с Prometheus.
   • Как работает: Cortex использует распределенные базы данных, такие как DynamoDB или Cassandra, для хранения данных и поддерживает многопользовательскую архитектуру.
   • Пример использования:

     # Конфигурация для интеграции Prometheus с Cortex
     remote_write:
       - url: "http://cortex:9009/api/prom/push"
     

3. M3

   • Описание: Система с открытым исходным кодом для хранения временных рядов, разработанная Uber.
   • Как работает: M3 обеспечивает высокую производительность и масштабируемость, поддерживая хранение и обработку больших объемов данных.
   • Пример использования:

     # Конфигурация для интеграции Prometheus с M3
     remote_write:
       - url: "http://m3coordinator:7201/api/v1/prom/remote/write"
     

4. TimescaleDB

   • Описание: Расширение для PostgreSQL, оптимизированное для временных рядов.
   • Как работает: TimescaleDB позволяет использовать SQL для анализа временных рядов и интегрируется с Prometheus через адаптеры.
   • Пример использования:

     # Конфигурация для интеграции Prometheus с TimescaleDB
     remote_write:
       - url: "http://timescale-adapter:9201/write"
     

Как это работает

Prometheus использует механизм remote_write для отправки данных в удаленное хранилище. Это позволяет сохранять метрики в реальном времени в выбранное хранилище, обеспечивая их долговременное хранение и доступность для анализа. Каждое из перечисленных решений имеет свои особенности и преимущества, что позволяет выбрать наиболее подходящее в зависимости от требований к производительности, масштабируемости и доступности.