VictoriaMetrics 和 Thanos 对比 #

VictoriaMetrics 和 Thanos 都是为了解决 Prometheus 在大规模监控、跨集群数据聚合、长期存储和查询等方面的不足而出现的工具。虽然它们都扩展了 Prometheus 的能力，但它们在架构设计、功能、适用场景等方面有一些不同。以下是对比：

1. 功能对比 #

2. 架构对比 #

VictoriaMetrics 架构 #

• VictoriaMetrics 本身就是一个高性能时序数据库，内建了高效的数据存储、压缩和查询机制。它不需要像 Thanos 一样依赖多个组件来扩展 Prometheus 的功能。VictoriaMetrics 支持单机部署，也支持水平扩展，能够提供跨集群的数据存储和查询。
• 适用于需要高效、低成本存储并且需要高吞吐量的监控场景。

Thanos 架构 #

• Thanos 是一个扩展工具，旨在增强 Prometheus 的能力。它通过多个组件（Sidecar、Query、Store Gateway、Ruler、Compactor）来提供跨集群数据聚合、长期存储和高可用性。
• Thanos 主要是为了支持 Prometheus 的高可用性、跨集群查询和长期数据存储而设计的，适用于多集群、大规模监控的场景。

3. 性能对比 #

• VictoriaMetrics：
  • 优化了时序数据存储和查询的性能，能够处理大量指标数据，尤其是在大规模的监控场景中，查询性能非常优秀。
  • 数据压缩和存储效率非常高，能够显著降低存储成本。
  • 对大数据量的查询性能较为优越，尤其是在高吞吐量的时序数据下。
• Thanos：
  • Thanos 的查询性能受到多个组件的影响，尤其是在跨集群查询时，查询性能可能会有一定的瓶颈。
  • 存储压缩由 Thanos Compactor 负责，但整体查询性能通常比 VictoriaMetrics 更依赖于架构设计和部署方式。
  • 跨集群查询和长时间存储的支持优于单一集群环境中的单一 Prometheus，但对高查询频率和大量数据的查询可能会带来延迟。

4. 存储机制对比 #

• VictoriaMetrics：
  • 自带高效的存储引擎，支持对象存储（如 S3、GCS）的长时间存储。
  • 提供内建的压缩机制，降低存储成本。
  • 内存和磁盘使用效率高，特别适合需要处理大规模、长时间数据存储的场景。
• Thanos：
  • Thanos 通过将数据存储到对象存储中（如 S3、GCS），支持高效的长期存储。
  • 数据压缩和存储优化是通过 Thanos Compactor 完成的。
  • Thanos 的存储机制依赖于 Prometheus 和 Store Gateway，将历史数据存储到对象存储中，并支持跨 Prometheus 实例的数据查询。

5. 使用场景对比 #

• VictoriaMetrics：
  • 适合需要高性能存储和查询的场景，尤其在单集群或简单集群环境下。
  • 更适合对存储和查询性能要求极高的监控系统，特别是处理大量数据时。
  • 支持高吞吐量的数据写入和查询，适用于对低延迟、高并发有要求的场景。
• Thanos：
  • 适合跨集群、大规模的监控系统，特别是在多区域或多集群环境下。
  • 用于扩展 Prometheus 功能，提供跨集群数据聚合、长时间存储、查询和高可用性。
  • 适合已有 Prometheus 部署的环境，通过 Thanos 的组件增强 Prometheus 的能力。

6. 优缺点总结 #

VictoriaMetrics 与 Thanos 对比 #

VictoriaMetrics 和 Thanos 都是为 Prometheus 提供扩展和增强功能的开源工具，尤其是在长时间存储和跨集群查询方面。这两个工具各有特点，适用于不同的场景，下面对它们的功能、架构和优缺点做详细对比。

1. 架构对比 #

Thanos 架构: #

• Thanos

  主要基于与

  Prometheus

  紧密集成的理念，其架构包含多个模块：

  • Prometheus：负责数据抓取和存储。
  • Thanos Sidecar：运行在每个 Prometheus 实例旁边，负责将 Prometheus 数据上传到对象存储并提供查询接口。
  • Thanos Query：提供跨集群、跨区域的查询支持。
  • Thanos Store Gateway：从对象存储（如 S3）中读取历史数据并提供查询接口。
  • Thanos Ruler：支持执行 Prometheus 查询规则并发送告警。
  • Thanos Compactor：负责压缩和优化存储中的数据。

VictoriaMetrics 架构: #

• VictoriaMetrics

  是一个高效的时序数据库，内置了高可用的功能，架构上更简洁一些，核心组件包括：

  • VictoriaMetrics：负责时序数据的存储和查询。
  • VM Select：查询层，提供与 Prometheus 兼容的查询接口，支持使用 PromQL 查询。
  • VM Ruler：与 Thanos Ruler 类似，负责告警规则的执行。
  • VictoriaMetrics Cluster：支持水平扩展，适用于大规模环境。
  • VM Storage：支持数据的长期存储，优化了高吞吐量的数据写入和读取。

2. 数据存储和查询能力对比 #

Thanos: #

• 数据存储：Thanos 本身不存储数据，而是依赖于 Prometheus 和 对象存储（如 S3、GCS 等）。数据从 Prometheus 通过 Thanos Sidecar 上传到对象存储，查询时从对象存储读取数据。
• 查询能力：Thanos Query 提供跨 Prometheus 集群的数据查询支持。通过 Thanos Query，用户能够聚合来自多个 Prometheus 实例的数据，并提供跨集群查询。
• 存储扩展：Thanos 可以利用对象存储来扩展存储能力，适用于需要长时间存储大量时序数据的场景。

VictoriaMetrics: #

• 数据存储：VictoriaMetrics 是一个专门为时序数据设计的数据库，它通过高效的存储格式实现高压缩率，提供内置的存储解决方案。可以部署为单实例或者分布式集群。
• 查询能力：支持 PromQL 查询语言，兼容 Prometheus，同时提供了一个高效的查询引擎，支持大规模数据查询。
• 存储扩展：VictoriaMetrics 提供原生的水平扩展功能，可以在集群模式下扩展存储和查询能力，适合处理非常大的时序数据量。

3. 性能和扩展性 #

Thanos: #

• 性能：Thanos 在性能方面依赖于对象存储和多个组件的协同工作。查询跨 Prometheus 集群的数据时，性能可能受到存储延迟、网络带宽等因素的影响。特别是在大规模环境下，查询性能可能会受到挑战。
• 扩展性：Thanos 支持横向扩展，特别是在存储和查询方面。Thanos 的 Store Gateway 和 Query 组件支持集群扩展，能够跨多个集群和区域进行查询和存储。

VictoriaMetrics: #

• 性能：VictoriaMetrics 在性能方面非常优秀，尤其是在时序数据的写入和查询上，采用了优化的存储格式和查询引擎。其高吞吐量和低延迟特性使其在大规模环境中表现更为出色。
• 扩展性：VictoriaMetrics 提供了集群部署模式，支持在大规模环境下的水平扩展，特别是在存储和查询负载较高时，能够通过扩展集群来提高性能。

4. 数据压缩与存储成本 #

Thanos: #

• 数据压缩：Thanos 通过将数据存储在对象存储中，依赖于对象存储本身的压缩和优化功能（例如 S3 的生命周期管理）。但是，Thanos 并没有独立实现压缩算法，因此数据的压缩率较低，存储成本较高。
• 存储成本：由于 Thanos 使用对象存储，其存储成本与对象存储服务（如 S3、GCS）的定价相关，适合长期存储和大规模的数据集。

VictoriaMetrics: #

• 数据压缩：VictoriaMetrics 采用专有的压缩算法，可以在存储时提供更高的压缩比。其数据压缩性能通常优于 Thanos 和 Prometheus，存储成本较低。
• 存储成本：由于高效的压缩机制，VictoriaMetrics 的存储成本通常低于 Thanos，尤其是在存储大量时序数据时。

5. 高可用性和故障恢复 #

Thanos: #

• 高可用性：Thanos 提供了高可用性机制，特别是在查询和存储层。通过部署多个 Thanos Query 和 Thanos Store Gateway，可以实现跨区域和跨集群的高可用性。
• 故障恢复：由于 Thanos 依赖对象存储作为长期存储，系统的故障恢复能力较强。如果某个集群或节点出现故障，数据不会丢失，查询组件可以自动恢复。

VictoriaMetrics: #

• 高可用性：VictoriaMetrics 本身提供了高可用性特性，支持 分布式集群模式，能够在多节点间分担负载，提高系统的可靠性和容错能力。
• 故障恢复：由于采用了集群模式，VictoriaMetrics 的数据也能够在多个节点间进行复制和冗余存储，因此故障恢复能力较强。

6. 告警与规则 #

Thanos: #

• 告警：Thanos 通过 Thanos Ruler 来执行告警规则，支持 Prometheus 的告警功能。它能够执行存储数据上的规则计算，并触发告警。

VictoriaMetrics: #

• 告警：VictoriaMetrics 本身也提供 VM Ruler，支持与 Prometheus 兼容的告警规则，允许用户设置基于存储数据的告警。

7. 优缺点总结 #

总结 #

• Thanos 适用于跨集群、跨区域查询的场景，能够提供高可用、长时间存储和多集群查询的能力。如果你已经在使用 Prometheus 并希望扩展其功能以支持多集群查询和长期存储，Thanos 是一个很好的选择。
• VictoriaMetrics 则更专注于高效的时序数据存储和查询，提供更高的性能和更低的存储成本。对于需要高吞吐量、高压缩率的场景，VictoriaMetrics 是一个更合适的选择，尤其在大规模时序数据存储和查询时具有更好的表现。

选择哪个工具取决于你的使用场景和需求。如果需要多集群支持和跨区域查询，Thanos 是更合适的选择；如果主要关注存储效率和查询性能，VictoriaMetrics 更具优势。