ما هو

VictoriaMetrics هي قاعدة بيانات للسلاسل الزمنية (TSDB) وحل مراقبة عالي الأداء وفعال من حيث التكلفة، مصمم للتعامل مع معدلات استيعاب ضخمة واحتفاظ طويل الأمد بالبيانات. على عكس Prometheus، الذي قد يواجه صعوبات مع التعددية العالية (high cardinality) واستهلاك الذاكرة، تستخدم VictoriaMetrics بنية تخزين فريدة تعمل على تحسين مساحة القرص وسرعة الاستعلام. وهي متوافقة تماماً مع PromQL، مما يسمح للفرق بالانتقال دون الحاجة إلى إعادة هيكلة لوحات المعلومات أو قواعد التنبيه الحالية. إنها مثالية لمهندسي موثوقية الموقع (SRE) ومهندسي المنصات الذين يديرون مجموعات Kubernetes واسعة النطاق أو الأنظمة الموزعة التي تتطلب أداء استعلام بأقل من ثانية على تيرابايت من المقاييس.

الميزات الأساسية

التعامل مع التعددية العالية (High Cardinality)

تستخدم VictoriaMetrics فهرساً معكوساً عالي الكفاءة وخوارزميات ضغط بيانات تقلل بشكل كبير من استخدام الذاكرة مقارنة بـ Prometheus. يسمح هذا للنظام بالتعامل مع ملايين السلاسل الزمنية الفريدة دون حدوث أعطال OOM (نفاد الذاكرة) الشائعة في قواعد بيانات TSDB التقليدية، مما يجعلها مناسبة للبيئات الديناميكية مثل Kubernetes حيث تولد الحاويات المؤقتة مجموعات تسميات ذات تعددية عالية.

التوافق مع PromQL

يطبق المحرك لغة استعلام متوافقة أصلاً مع PromQL، مما يضمن تكاملاً سلساً مع لوحات معلومات Grafana وقواعد التنبيه الحالية. وهو يدعم الوظائف والمشغلات المتقدمة، مما يسمح للفرق بالتحول من Prometheus إلى VictoriaMetrics كبديل مباشر دون الحاجة إلى إعادة كتابة منطق المراقبة المعقد أو إعادة تدريب الموظفين على صيغة استعلام جديدة.

ضغط بيانات فائق

من خلال استخدام خوارزميات ضغط متخصصة (مثل Gorilla و Delta-Delta)، تقلل VictoriaMetrics من استخدام مساحة القرص بنسبة تصل إلى 10 أضعاف مقارنة بتخزين Prometheus القياسي. هذا يقلل بشكل كبير من تكاليف البنية التحتية للاحتفاظ طويل الأمد، مما يمكن المؤسسات من تخزين أشهر أو سنوات من المقاييس الدقيقة على وحدات تخزين أصغر بكثير دون التضحية بأداء الاستعلام.

إنتاجية استيعاب ضخمة

تم تصميم البنية التحتية لاستيعاب البيانات بتزامن عالٍ، وهي قادرة على التعامل مع ملايين نقاط البيانات في الثانية على أجهزة متواضعة. من خلال فصل الاستيعاب (vminsert) عن التخزين (vmstorage)، يمنع النظام الاختناقات أثناء طفرات حركة المرور، مما يضمن عدم فقدان بيانات المراقبة حتى أثناء ذروة الأحمال التشغيلية.

مكدس مراقبة موحد

بعيداً عن قاعدة البيانات، يتضمن النظام البيئي vmagent لجمع البيانات، وvmalert لتقييم التنبيهات، وvmui للتصور. يوفر هذا خط مراقبة متماسكاً وشاملاً يسهل صيانته مقارنة بمكدس مجزأ من أدوات مفتوحة المصدر متباينة، مما يقلل العبء التشغيلي على فرق DevOps.

كيفية الاستخدام

قم بتنزيل الملف الثنائي من صفحة إصدارات GitHub الرسمية أو اسحب صورة Docker عبر 'docker pull victoriametrics/victoria-metrics'. 2. ابدأ تشغيل الملف الثنائي أحادي العقدة باستخدام './victoria-metrics-prod -retentionPeriod=1w' لتحديد فترة الاحتفاظ بالبيانات. 3. قم بتهيئة مثيلات Prometheus أو الوكلاء (مثل vmagent) للكتابة عن بُعد للبيانات إلى نقطة نهاية VictoriaMetrics على http://localhost:8428/api/v1/write. 4. قم بتوصيل مثيل Grafana الخاص بك عن طريق إضافة مصدر بيانات Prometheus جديد يشير إلى عنوان URL الخاص بـ VictoriaMetrics. 5. نفذ استعلامات PromQL مباشرة في Grafana أو عبر واجهة برمجة تطبيقات VictoriaMetrics لتصور بيانات السلاسل الزمنية الخاصة بك. 6. قم بالتوسع أفقياً عن طريق نشر مكونات إصدار المجموعة (vminsert, vmselect, vmstorage) إذا تجاوز استيعابك مليون عينة في الثانية.

حالات الاستخدام

مراقبة مجموعات Kubernetes

يستخدم مهندسو المنصات VictoriaMetrics لمراقبة آلاف الحاويات عبر مجموعات متعددة. فهي تتعامل بكفاءة مع التغيير المستمر في التسميات والمقاييس، مما يوفر رؤية موثوقة وطويلة الأمد لصحة المجموعة واستخدام الموارد دون تضخم الذاكرة الذي يحدث مع Prometheus القياسي.

الاحتفاظ بالمقاييس طويل الأمد

يستخدمها محللو البيانات ومهندسو SRE لتخزين سنوات من بيانات الأداء التاريخية لتخطيط السعة. وبفضل ضغطها الفائق، يمكنهم الاحتفاظ ببيانات عالية الدقة على القرص بجزء بسيط من تكلفة خدمات المراقبة المدارة سحابياً.

تجميع بيانات إنترنت الأشياء (IoT)

يستخدم المطورون الذين يبنون منصات IoT نظام VictoriaMetrics لاستيعاب بيانات المستشعرات عالية التردد من ملايين الأجهزة. تضمن قدرة قاعدة البيانات على التعامل مع إنتاجية كتابة ضخمة التقاط بيانات القياس عن بُعد للمستشعرات في الوقت الفعلي وجعلها قابلة للاستعلام لاكتشاف الشذوذ.

من يستفيد

مهندسو SRE وDevOps

يحتاجون إلى نظام مراقبة خلفي موثوق وقابل للتوسع لا يتطلب صيانة مستمرة أو رسوم خدمات سحابية باهظة. توفر VictoriaMetrics الاستقرار والأداء المطلوب للبنية التحتية الحيوية.

مهندسو المنصات

يديرون بيئات Kubernetes متعددة المستأجرين ويحتاجون إلى مخزن مقاييس مركزي يمكنه التعامل مع التعددية العالية وتوفير دعم تعدد المستأجرين لعزل البيانات بين الفرق أو الخدمات المختلفة.

مهندسو البيانات

يركزون على تحسين التكلفة وكفاءة التخزين. تسمح لهم VictoriaMetrics بتخزين مجموعات بيانات ضخمة على وحدات تخزين كتل قياسية، مما يقلل بشكل كبير من التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) لمكدس المراقبة الخاص بهم.

المزيد من الأدوات المشابهة مثل