Prometheus 作为云原生监控领域的扛把子，其强大的数据采集、处理和告警能力毋庸置疑。但是，Prometheus 默认只在本地存储数据，而且存储时间有限（默认 15 天）。这对于需要长期保存历史数据、进行趋势分析和容量规划的场景来说，简直是“硬伤”。
别慌！为了解决这个问题，社区涌现出了一大批优秀的 Prometheus 长期存储解决方案。今天，咱们就来一场“性能怪兽大比拼”，看看谁才是最适合你的“菜”！
为什么需要长期存储？
在深入了解各种方案之前，咱们先来聊聊，为什么我们需要 Prometheus 长期存储？
- 历史数据分析： 默认情况下，Prometheus 只保存短期数据。如果想回顾几个月前，甚至几年前的系统状态，进行故障排查、性能分析，就无能为力了。
- 趋势预测： 基于历史数据，我们可以预测未来的资源需求，进行容量规划，避免“临时抱佛脚”。
- 合规性要求： 某些行业或组织可能有数据保留的合规性要求，需要长期存储监控数据。
- 数据备份与恢复： 将数据存储在远端，可以有效防止本地存储故障导致的数据丢失。
参赛选手都有谁？
这次“性能怪兽大比拼”，我们邀请了以下几位重量级选手：
- Thanos： Thanos 是一个开源的、高可用的 Prometheus 长期存储解决方案，由 Improbable 公司开发。它通过 Sidecar 模式与 Prometheus 集成，将数据存储到对象存储（如 AWS S3、Google Cloud Storage 等）中。
- Cortex： Cortex 是一个水平可扩展、高可用的 Prometheus 长期存储解决方案，由 Grafana Labs 开发。它支持多租户，并提供了一个统一的查询接口。
- VictoriaMetrics： VictoriaMetrics 是一个高性能、可扩展、资源高效的时序数据库，可以作为 Prometheus 的长期存储解决方案。它采用了一种独特的存储引擎，可以显著降低存储空间和查询延迟。
- M3DB： M3DB 是 Uber 开发的一个分布式时序数据库，也可以作为 Prometheus 的长期存储解决方案。它具有高可用性、可扩展性和容错性。
- InfluxDB: InfluxDB是一个开源的时间序列数据库，广泛用于存储和查询时间序列数据，包括Prometheus的监控数据。它具有高性能、可扩展和易于使用的特点。
比赛规则：多维度对比
为了公平起见，我们将从以下几个维度对这些选手进行对比：
- 架构与部署： 方案的架构复杂度、部署难度、维护成本等。
- 性能： 数据写入速度、查询速度、资源消耗等。
- 可扩展性： 是否支持水平扩展，以应对不断增长的数据量。
- 高可用性： 是否支持数据冗余和故障转移，保证服务的稳定性。
- 兼容性： 是否与 Prometheus 完美兼容，是否支持 PromQL 查询。
- 社区与生态： 社区活跃度、文档完善程度、生态支持等。
- 成本： 存储成本、计算成本、运维成本等。
比赛实况：选手表现
1. Thanos
- 架构与部署： Thanos 采用 Sidecar 模式，通过一个名为 Thanos Sidecar 的组件与 Prometheus 集成。Sidecar 负责将 Prometheus 的数据上传到对象存储，并提供查询接口。Thanos 架构相对复杂，部署和维护需要一定的技术门槛。
- 性能： Thanos 的性能取决于对象存储的性能。一般来说，写入速度较快，查询速度取决于数据量和查询范围。
- 可扩展性： Thanos 支持水平扩展，可以通过增加 Sidecar 和对象存储的容量来应对数据增长。
- 高可用性： Thanos 依赖于对象存储的高可用性。如果对象存储出现故障，可能会导致数据丢失或查询失败。
- 兼容性： Thanos 与 Prometheus 完全兼容，支持 PromQL 查询。
- 社区与生态： Thanos 社区活跃，文档较完善，生态支持良好。
- 成本： Thanos 的成本主要取决于对象存储的费用。
2. Cortex
- 架构与部署： Cortex 采用微服务架构，包含多个组件，如 Distributor、Ingester、Querier 等。部署和维护相对复杂，需要一定的 Kubernetes 和容器化知识。
- 性能： Cortex 的性能较高，写入速度和查询速度都比较快。它采用了一种名为“chunk”的存储格式，可以有效减少存储空间和查询延迟。
- 可扩展性： Cortex 支持水平扩展，可以通过增加组件实例来应对数据增长。
- 高可用性： Cortex 支持数据冗余和故障转移，保证服务的稳定性。
- 兼容性： Cortex 与 Prometheus 完全兼容，支持 PromQL 查询。
- 社区与生态： Cortex 社区活跃，文档完善，生态支持良好。
- 成本： Cortex 的成本取决于部署规模和资源消耗。
3. VictoriaMetrics
- 架构与部署： VictoriaMetrics 采用单体架构，部署和维护相对简单。它也可以通过集群模式进行部署，以提高性能和可用性。
- 性能： VictoriaMetrics 的性能非常出色，写入速度和查询速度都非常快。它采用了一种独特的存储引擎，可以显著降低存储空间和查询延迟。
- 可扩展性： VictoriaMetrics 支持水平扩展，可以通过增加集群节点来应对数据增长。
- 高可用性： VictoriaMetrics 支持数据冗余和故障转移，保证服务的稳定性。
- 兼容性： VictoriaMetrics 与 Prometheus 高度兼容，支持 PromQL 查询。
- 社区与生态： VictoriaMetrics 社区活跃，文档完善，生态支持良好。
- 成本： VictoriaMetrics 的成本相对较低，因为它具有较高的资源利用率。
4. M3DB
- 架构与部署： M3DB 采用分布式架构，包含多个组件，如 M3Coordinator、M3DB node 等。部署和维护相对复杂，需要一定的分布式系统知识。
- 性能： M3DB 的性能较高，写入速度和查询速度都比较快。它采用了一种名为“M3TSZ”的压缩算法，可以有效减少存储空间。
- 可扩展性： M3DB 支持水平扩展，可以通过增加节点来应对数据增长。
- 高可用性： M3DB 支持数据冗余和故障转移，保证服务的稳定性。
- 兼容性： M3DB 与 Prometheus 兼容，但需要通过一些适配器或插件来实现。
- 社区与生态： M3DB 社区相对较小，文档和生态支持有待完善。
- 成本： M3DB 的成本取决于部署规模和资源消耗。
5. InfluxDB
- 架构与部署: InfluxDB可以单节点部署，也可以集群部署。单节点部署简单快捷，适合小型应用场景；集群部署可以提供更高的可用性和可扩展性，适合大型应用场景。部署过程相对简单，有详细的官方文档和社区支持。
- 性能: InfluxDB的写入性能非常高，可以处理大量的并发写入请求。查询性能也很好，特别是在使用InfluxDB的Flux查询语言时，可以进行复杂的数据分析和聚合操作。
- 可扩展性: InfluxDB支持水平扩展，可以通过增加节点来提高系统的吞吐量和存储容量。InfluxDB的集群架构可以自动处理数据分片和复制，简化了扩展过程。
- 高可用性: InfluxDB的集群版本支持数据冗余和故障转移，可以保证系统的高可用性。当某个节点发生故障时，集群会自动将请求转发到其他健康的节点，保证服务的连续性。
- 兼容性: InfluxDB提供了Prometheus的远程读写接口，可以与Prometheus无缝集成。InfluxDB也支持PromQL查询，但需要进行一些配置。
- 社区与生态: InfluxDB拥有活跃的社区和丰富的生态系统。有大量的工具和插件可以与InfluxDB集成，例如Grafana、Telegraf等。
- 成本: InfluxDB的成本取决于部署规模和使用的版本。开源版本是免费的，但功能有限；商业版本提供更多功能和技术支持，但需要付费。
总结与建议
经过激烈的“比拼”，相信你对这几位选手都有了一定的了解。那么，到底应该选择谁呢？
- 如果你的团队对 Kubernetes 和容器化技术比较熟悉，且需要多租户支持，那么 Cortex 是一个不错的选择。
- 如果你追求极致的性能和资源利用率，那么 VictoriaMetrics 绝对是你的“菜”。
- 如果你需要一个与 Prometheus 完全兼容，且社区活跃、生态完善的方案，那么 Thanos 是一个稳妥的选择。
- 如果你需要一个成熟的分布式时序数据库，并且对 M3DB 的生态有信心，那么 M3DB 也可以考虑。
- 如果你需要一个易于使用，写入性能非常高，并且有活跃的社区支持的方案，那么InfluxDB是个不错的选择。
当然，这只是一个初步的建议。在实际选择时，你还需要结合自己的业务需求、团队技术栈、预算等因素进行综合考虑。
希望这场“性能怪兽大比拼”能够帮助你找到最适合自己的 Prometheus 长期存储解决方案！ 如果你还有其他问题，欢迎随时提问，我会尽力解答。
