
Высокопроизводительная TSDB
Фримиум
VictoriaMetrics — это высокопроизводительная и экономичная база данных временных рядов и решение для мониторинга, разработанное для обработки огромных объемов данных и их длительного хранения. В отличие от Prometheus, который может испытывать трудности с высокой кардинальностью и потреблением памяти, VictoriaMetrics использует уникальную архитектуру хранения, оптимизирующую дисковое пространство и скорость запросов. Она полностью совместима с PromQL, что позволяет командам мигрировать без переработки существующих дашбордов или правил алертинга. Идеально подходит для SRE и инженеров платформ, управляющих крупномасштабными кластерами Kubernetes или распределенными системами, требующими отклика менее секунды при работе с терабайтами метрик.
VictoriaMetrics использует высокоэффективный инвертированный индекс и алгоритмы сжатия данных, которые значительно снижают использование памяти по сравнению с Prometheus. Это позволяет системе обрабатывать миллионы уникальных временных рядов без OOM-ошибок (Out of Memory), характерных для традиционных TSDB, что делает ее подходящей для динамических сред, таких как Kubernetes, где эфемерные поды генерируют наборы меток с высокой кардинальностью.
Движок реализует нативный язык запросов, совместимый с PromQL, обеспечивая бесшовную интеграцию с существующими дашбордами Grafana и правилами оповещения. Он поддерживает расширенные функции и операторы, позволяя командам перейти с Prometheus на VictoriaMetrics как на прямую замену без необходимости переписывать сложную логику мониторинга или переобучать персонал новому синтаксису запросов.
Используя специализированные алгоритмы сжатия (такие как Gorilla и Delta-Delta), VictoriaMetrics сокращает использование дискового пространства до 10 раз по сравнению со стандартным хранилищем Prometheus. Это радикально снижает инфраструктурные затраты на долгосрочное хранение, позволяя организациям хранить месяцы или годы детализированных метрик на значительно меньших объемах хранилища без ущерба для производительности запросов.
Архитектура разработана для высококонкурентной записи, способной обрабатывать миллионы точек данных в секунду на скромном оборудовании. Разделяя процесс записи (vminsert) и хранения (vmstorage), система предотвращает появление «узких мест» во время скачков трафика, гарантируя, что данные мониторинга не будут потеряны даже при пиковых эксплуатационных нагрузках.
Помимо базы данных, экосистема включает vmagent для сбора данных, vmalert для оценки алертов и vmui для визуализации. Это обеспечивает целостный сквозной конвейер мониторинга, который легче поддерживать, чем фрагментированный стек из разрозненных инструментов с открытым исходным кодом, снижая операционную нагрузку на команды DevOps.
Инженеры платформ используют VictoriaMetrics для мониторинга тысяч подов в нескольких кластерах. Она эффективно справляется с высокой частотой смены меток и метрик, обеспечивая надежную долгосрочную видимость состояния кластера и использования ресурсов без избыточного потребления памяти, свойственного стандартному Prometheus.
Аналитики данных и SRE используют ее для хранения многолетних исторических данных о производительности для планирования мощностей. Благодаря превосходному сжатию они могут хранить высокодетализированные данные на диске за малую часть стоимости облачных управляемых сервисов мониторинга.
Разработчики IoT-платформ используют VictoriaMetrics для приема высокочастотных данных с миллионов устройств. Способность базы данных справляться с огромной пропускной способностью записи гарантирует, что телеметрия датчиков в реальном времени фиксируется и доступна для запросов с целью обнаружения аномалий.
Им нужен надежный, масштабируемый бэкенд мониторинга, не требующий постоянного обслуживания или оплаты дорогих облачных сервисов. VictoriaMetrics обеспечивает стабильность и производительность, необходимые для критически важной инфраструктуры.
Они управляют мультиарендными средами Kubernetes и нуждаются в централизованном хранилище метрик, способном обрабатывать высокую кардинальность и поддерживать мультиарендность для изоляции данных между различными командами или сервисами.
Они фокусируются на оптимизации затрат и эффективности хранения. VictoriaMetrics позволяет им хранить огромные наборы данных на стандартных блочных хранилищах, значительно снижая совокупную стоимость владения (TCO) стеком наблюдаемости.
Open-source (Apache 2.0). Доступна корпоративная версия с платной поддержкой, расширенными функциями безопасности и инструментами управления мультиарендностью.