VictoriaMetrics 与 Thanos 对比

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

特性	Thanos	VictoriaMetrics
部署复杂度	较复杂，需要多个组件（Sidecar、Query、Store Gateway、Ruler）	较简单，集群模式更易扩展
存储方式	使用外部对象存储（如 S3、GCS）	内置时序数据库，支持本地和集群模式
性能	适合跨集群、跨区域查询，但存储性能受限于对象存储	高效的存储引擎，写入和查询性能更优秀
扩展性	支持水平扩展，尤其是在查询和存储方面	支持水平扩展，性能优于 Thanos
压缩率	较低，存储成本较高	高压缩比，存储成本低
高可用性	提供高可用性，但依赖多个组件的协同工作	支持高可用性，集群模式可以提供容错能力
适用场景	多集群、跨区域查询、大规模环境	高性能存储、大规模时序数据

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。