victoriaMetrics对比Prometheus-天翼云开发者社区

特性	Prometheus	VictoriaMetrics
架构和可扩展性	使用拉模型收集指标，适合数百万个活动时间序列，但管理大型动态环境具有挑战性。不提供原生高可用性。	支持拉模型和推模型，能够处理大量数据和广泛的网络场景，具有更好的可扩展性和灵活性。支持原生集群。
性能	实时监控优化，但长期存储和检索效率较低。	数据压缩和高速数据摄取能力卓越，提供高压缩率，适合大规模监控任务。
数据压缩和存储效率	高效存储系统，长期存储后端和检索效率不如VictoriaMetrics。	使用更有效的数据压缩算法，显著降低存储要求。
查询语言	使用PromQL，灵活的查询语言，用于数据探索和仪表板。	向后兼容PromQL，并引入MetricsQL，提供更多函数、运算符和语法糖。
高可用性和可靠性	本身不支持集群，不提供原生高可用性，需要额外配置。	考虑到高可用性，使用复制和集群确保数据不会在实例故障时丢失。
与Grafana集成	可以可视化数据，但可能需要额外配置。	过程相似，但有一些细微差别。
与Kubernetes集成	作为CNCF一部分，原生支持Kubernetes服务发现，可以使用Helm Chart或Prometheus Operator部署。	也可以监控Kubernetes集群，并使用Helm图表在Kubernetes中部署。

特性

Prometheus

VictoriaMetrics

架构和可扩展性

使用拉模型收集指标，适合数百万个活动时间序列，但管理大型动态环境具有挑战性。不提供原生高可用性。

支持拉模型和推模型，能够处理大量数据和广泛的网络场景，具有更好的可扩展性和灵活性。支持原生集群。

性能

实时监控优化，但长期存储和检索效率较低。

数据压缩和高速数据摄取能力卓越，提供高压缩率，适合大规模监控任务。

数据压缩和存储效率

高效存储系统，长期存储后端和检索效率不如VictoriaMetrics。

使用更有效的数据压缩算法，显著降低存储要求。

查询语言

使用PromQL，灵活的查询语言，用于数据探索和仪表板。

向后兼容PromQL，并引入MetricsQL，提供更多函数、运算符和语法糖。

高可用性和可靠性

本身不支持集群，不提供原生高可用性，需要额外配置。

考虑到高可用性，使用复制和集群确保数据不会在实例故障时丢失。

与Grafana集成

可以可视化数据，但可能需要额外配置。

过程相似，但有一些细微差别。

与Kubernetes集成

作为CNCF一部分，原生支持Kubernetes服务发现，可以使用Helm Chart或Prometheus Operator部署。

也可以监控Kubernetes集群，并使用Helm图表在Kubernetes中部署。

victoriaMetrics对比Prometheus