
고성능 시계열 데이터베이스(TSDB)
프리미엄
VictoriaMetrics는 대규모 데이터 수집과 장기 보존을 위해 설계된 고성능의 비용 효율적인 시계열 데이터베이스이자 모니터링 솔루션입니다. 높은 카디널리티와 메모리 오버헤드로 어려움을 겪는 Prometheus와 달리, VictoriaMetrics는 디스크 공간과 쿼리 속도를 최적화하는 독자적인 스토리지 아키텍처를 사용합니다. PromQL과 완벽하게 호환되어 기존 대시보드나 알림 규칙을 수정할 필요 없이 마이그레이션이 가능합니다. 테라바이트 단위의 메트릭에서 초 단위 미만의 쿼리 성능이 필요한 대규모 Kubernetes 클러스터나 분산 시스템을 관리하는 SRE 및 플랫폼 엔지니어에게 이상적입니다.
VictoriaMetrics는 매우 효율적인 역색인과 데이터 압축 알고리즘을 사용하여 Prometheus 대비 메모리 사용량을 크게 줄입니다. 이를 통해 기존 TSDB에서 흔히 발생하는 OOM(Out of Memory) 충돌 없이 수백만 개의 고유 시계열을 처리할 수 있어, 에페메랄(ephemeral) 파드가 고카디널리티 레이블 세트를 생성하는 Kubernetes와 같은 동적 환경에 적합합니다.
네이티브 PromQL 호환 쿼리 언어를 구현하여 기존 Grafana 대시보드 및 알림 규칙과 원활하게 통합됩니다. 고급 함수와 연산자를 지원하므로, 복잡한 모니터링 로직을 다시 작성하거나 새로운 쿼리 문법을 익힐 필요 없이 Prometheus를 VictoriaMetrics로 즉시 대체할 수 있습니다.
Gorilla 및 Delta-Delta와 같은 특수 압축 알고리즘을 사용하여 표준 Prometheus 스토리지 대비 디스크 공간 사용량을 최대 10배까지 줄입니다. 이는 장기 보존을 위한 인프라 비용을 대폭 절감하며, 쿼리 성능 저하 없이 수개월 또는 수년간의 세밀한 메트릭을 훨씬 작은 스토리지 볼륨에 저장할 수 있게 합니다.
고동시성 수집을 위해 설계된 아키텍처로, 일반적인 하드웨어에서도 초당 수백만 개의 데이터 포인트를 처리할 수 있습니다. 수집(vminsert)과 저장(vmstorage)을 분리하여 트래픽 급증 시 병목 현상을 방지하며, 최대 운영 부하 상황에서도 모니터링 데이터가 유실되지 않도록 보장합니다.
데이터 수집을 위한 vmagent, 알림 평가를 위한 vmalert, 시각화를 위한 vmui를 포함하는 생태계를 제공합니다. 이는 파편화된 오픈소스 도구 스택보다 유지 관리가 쉬운 응집력 있는 엔드투엔드 모니터링 파이프라인을 제공하여 DevOps 팀의 운영 부담을 줄여줍니다.
플랫폼 엔지니어는 VictoriaMetrics를 사용하여 여러 클러스터에 걸친 수천 개의 파드를 모니터링합니다. 표준 Prometheus의 메모리 비대화 문제 없이 레이블과 메트릭의 잦은 변경을 효율적으로 처리하며, 클러스터 상태와 리소스 사용량에 대한 신뢰할 수 있는 장기 가시성을 제공합니다.
데이터 분석가와 SRE는 용량 계획을 위해 수년간의 과거 성능 데이터를 저장하는 데 사용합니다. 뛰어난 압축률 덕분에 클라우드 네이티브 관리형 모니터링 서비스 비용의 일부만으로도 고해상도 데이터를 디스크에 보관할 수 있습니다.
IoT 플랫폼을 구축하는 개발자는 수백만 개의 장치에서 발생하는 고주파 센서 데이터를 수집하기 위해 VictoriaMetrics를 사용합니다. 대규모 쓰기 처리량을 처리하는 데이터베이스의 능력은 실시간 센서 텔레메트리가 이상 탐지를 위해 캡처되고 쿼리될 수 있도록 보장합니다.
지속적인 유지 관리나 비싼 클라우드 관리형 서비스 비용이 필요 없는 안정적이고 확장 가능한 모니터링 백엔드가 필요한 전문가들입니다. VictoriaMetrics는 미션 크리티컬 인프라에 필요한 안정성과 성능을 제공합니다.
멀티 테넌트 Kubernetes 환경을 관리하며, 높은 카디널리티를 처리하고 팀이나 서비스 간 데이터를 격리할 수 있는 멀티 테넌시 지원 중앙 집중식 메트릭 저장소가 필요한 엔지니어들입니다.
비용 최적화와 스토리지 효율성에 집중하는 전문가들입니다. VictoriaMetrics를 사용하면 표준 블록 스토리지에 대규모 데이터 세트를 저장할 수 있어 관측 가능성(observability) 스택의 TCO(총 소유 비용)를 크게 절감할 수 있습니다.
오픈소스(Apache 2.0). 유료 지원, 고급 보안 기능 및 멀티 테넌트 관리 도구가 포함된 엔터프라이즈 버전 제공.