Prometheus vs VictoriaMetrics

Prometheus und VictoriaMetrics sind beide leistungsfähige Zeitreihendatenbanken, die sich für Überwachungs- und Alarmierungsaufgaben in komplexen IT-Umgebungen eignen. Obwohl sie ähnliche Ziele verfolgen, gibt es einige wesentliche Unterschiede in ihrer Architektur, Funktionsweise und den angebotenen Features

Meta: Fabian Peter · 27.03.2024 · ⏳ 3 Minuten · Alle Blogs →
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Prometheus vs VictoriaMetrics

Prometheus und VictoriaMetrics sind beide leistungsfähige Zeitreihendatenbanken, die sich für Überwachungs- und Alarmierungsaufgaben in komplexen IT-Umgebungen eignen. Obwohl sie ähnliche Ziele verfolgen, gibt es einige wesentliche Unterschiede in ihrer Architektur, Funktionsweise und den angebotenen Features.

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Merkmal Prometheus VictoriaMetrics
Architektur Pull-basiertes Modell für das Abrufen von Metriken Unterstützt sowohl Pull- als auch Push-Modelle für die Datenerfassung
Skalierbarkeit Vertikal durch Erhöhung der Ressourcen oder durch Föderation Sowohl vertikal als auch horizontal skalierbar
Abfragesprache PromQL (Prometheus Query Language) Rückwärtskompatibel mit PromQL und führt MetricsQL ein, eine Erweiterung von PromQL
Hochverfügbarkeit Kein eingebautes Clustering, manuelle Koordination für Hochverfügbarkeit notwendig Entworfen mit Hochverfügbarkeit im Hinterkopf, nutzt Replikation und Clustering
Leistung und Effizienz Optimiert für Echtzeitüberwachung, nicht speziell für Langzeitspeicherung Höhere Ressourceneffizienz und bessere Unterstützung für Langzeitspeicherung mit effizienterer Datenerfassung
Integration mit Grafana Einfach, dank flexibler Datenquellenunterstützung von Grafana Ebenfalls einfach, unterstützt zusätzlich die Verbesserungen durch MetricsQL
API HTTP-basiert, PromQL für Abfragen und Verwaltung Umfassende HTTP-API, kompatibel mit Prometheus, unterstützt zusätzlich InfluxDB und Graphite API

Architektur und Datenerfassung

Prometheus nutzt ein Pull-basiertes Modell, bei dem es Metriken in festgelegten Intervallen von konfigurierten Zielen abruft. Es speichert Zeitreihendaten in einem eigenen effizienten, lokalen Speicherformat und unterstützt multidimensionale Datenerfassung, Abfragen und Alarmierung. Prometheus kann als einzelnes Binär auf einem Server oder auf einer Containerplattform wie Kubernetes eingesetzt werden.

VictoriaMetrics bietet die Möglichkeit, als Single-Node-Instanz für kleinere Anwendungen oder als Cluster-Setup für groß angelegte Anwendungen eingesetzt zu werden, was horizontale Skalierbarkeit und Replikation für hohe Verfügbarkeit und Leistung bietet. VictoriaMetrics unterstützt sowohl Pull- als auch Push-Modelle für die Datenerfassung, was es vielseitig einsetzbar macht.

Leistung und Skalierbarkeit

Prometheus ist für Zuverlässigkeit ausgelegt und kann vertikal skaliert werden (einzelner Knoten mit erhöhten Ressourcen) oder durch Föderation (hierarchische Einrichtung, bei der Prometheus-Server Metriken von anderen Prometheus-Servern abrufen). Es ist vor allem für Echtzeitüberwachung optimiert, aber nicht speziell für umfangreiche Langzeitspeicherung konzipiert.

VictoriaMetrics hingegen legt einen starken Fokus auf hohe Leistung, Speichereffizienz und Skalierbarkeit. Es beansprucht, Daten effizienter als Prometheus zu erfassen, mit weniger CPU-Nutzung, RAM und Speicherplatz für dasselbe Datenvolumen. Seine Architektur ermöglicht sowohl vertikale als auch horizontale Skalierung.

Abfragesprache und API

Prometheus verwendet PromQL (Prometheus Query Language), eine flexible Abfragesprache für Datenexploration und Dashboarding, die sich von SQL unterscheidet. PromQL ermöglicht es, Metriken mit hoher Flexibilität zu filtern, zu aggregieren und Trends vorherzusagen.

VictoriaMetrics ist rückwärtskompatibel mit PromQL und führt zusätzlich MetricsQL ein, eine Erweiterung von PromQL, die die Abfragefähigkeiten verbessert und eine benutzerfreundlichere Handhabung komplexer Abfragen und Aggregationen ermöglicht.

Hochverfügbarkeit und Zuverlässigkeit

Prometheus unterstützt von sich aus kein Clustering, was bedeutet, dass es keine native Hochverfügbarkeit bietet. Hochverfügbarkeit kann durch den Betrieb doppelter Instanzen erreicht werden, erfordert jedoch manuellen Aufwand und Koordination.

VictoriaMetrics wurde mit Hochverfügbarkeit im Hinterkopf entwickelt. Es verwendet Replikation und Clustering, um sicherzustellen, dass Daten im Falle eines Ausfalls einer Instanz nicht verloren gehen, was es zu einer zuverlässigeren Option für kritische Anwendungen macht.

Integration mit Grafana

Die Visualisierung von Daten in Grafana ist für beide Systeme dank der flexiblen Datenquellenunterstützung von Grafana ähnlich. Dies ermöglicht eine einfache Integration und Visualisierung der gesammelten Metriken.

Insgesamt bietet Prometheus eine robuste Lösung für Echtzeitüberwachung und Alarmierung mit einer starken Community und umfassenden Dokumentation. VictoriaMetrics hingegen zeichnet sich durch seine Leistungsstärke, Speichereffizienz und Skalierbarkeit aus, was es besonders für Anwendungen mit hohem Datenaufkommen und Langzeitspeicheranforderungen geeignet macht.

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