Cos'è il database metrico?

Un database metrico è un database specializzato progettato per archiviare e recuperare in modo efficiente i dati delle serie temporali. Questo tipo di dati consiste in misurazioni (metriche) prese a intervalli regolari o irregolari, tipicamente associati a un timestamp. Pensa a cose come l'utilizzo della CPU, la latenza di rete, il traffico di siti Web o le letture dei sensori. Questi database sono ottimizzati per gestire enormi volumi di questi dati e fornire funzionalità di interrogazione rapide per l'analisi e la visualizzazione.

Ecco una rottura delle caratteristiche chiave:

* Dati della serie temporale: Questo è l'elemento principale. I punti dati sono intrinsecamente collegati a un punto specifico nel tempo.

* Ingestione ad alto volume: I database metrici sono creati per gestire l'afflusso continuo di dati da molte fonti.

* Interrogazione ad alte prestazioni: Sono ottimizzati per il recupero di dati in base a gamme di tempo, funzioni di aggregazione (come media, somma, min, max) e filtraggio.

* Scalabilità: Devono ridimensionare in orizzontale per gestire quantità crescenti di dati e utenti simultanei.

* Politiche di conservazione dei dati: Offri spesso opzioni per configurare la mantenimento dei dati per quanto tempo, il bilanciamento dei costi e le esigenze di analisi storica.

* Integrazione di visualizzazione dei dati: Molti sono progettati per integrarsi con strumenti di monitoraggio e visualizzazione.

Differenze chiave dai database relazionali:

Mentre * potresti * archiviare i dati delle serie temporali in un database relazionale, è inefficiente. I database metrici sono progettati specificamente per:

* Interrogazione più rapida dei dati delle serie temporali: I database relazionali non sono ottimizzati per i tipi di query comuni nell'analisi delle serie temporali (ad es. Ottenere l'utilizzo medio della CPU nelle ore passate).

* Gestione di enormi volumi di dati: I database relazionali possono lottare con il volume di dati generati dai sistemi di monitoraggio.

* Strutture di dati ottimizzate: I database metrici utilizzano strutture di dati specializzate (come l'archiviazione colonnare) per ottimizzare le prestazioni delle query per i dati della serie temporale.

Esempi di database metrici popolari:

* afflusso: Una popolare opzione open source.

* Prometheus: Un'altra popolare opzione open source, spesso usata con Kubernetes.

* Timescaledb: Un'estensione di PostgreSQL che aggiunge capacità di serie temporale.

* Amazon Timestream: Un servizio cloud completamente gestito da AWS.

* Monitoraggio cloud di Google: Un servizio gestito dalla piattaforma di Google Cloud.

In breve, i database metrici sono fondamentali per le applicazioni che richiedono monitoraggio, analisi e visualizzazione in tempo reale dei dati delle serie temporali. Sono una pietra miliare dei moderni sistemi di monitoraggio e osservabilità.

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