Capítulo 5. Otimizando o armazenamento e a consulta para desempenho
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
Com uma pilha de observabilidade desagregada, os utilizadores podem decidir que solução de armazenamento funciona melhor para a sua telemetria e casos de utilização. Tradicionalmente, existem muitos tipos diferentes de sistemas de armazenamento, otimizados para cada pilar da observabilidade. Por exemplo:
- Métricas
- Prometheus, Timescale, InfluxDB e outras bases de dados de séries cronológicas ou armazenamentos de valores chave
- Registos
- Grafana Loki, além de Elasticsearch, OpenSearch e outros motores de busca
- Traços
- Grafana Tempo, Jaeger, Hypertrace e outros armazenamentos de colunas
Mais recentemente, as bases de dados analíticas em tempo real, como a Apache Pinot e a ClickHouse, têm sido cada vez mais utilizadas para casos de utilização de observabilidade, porque podem suportar mais do que um "pilar" num repositório comum (ou seja, a "Observabilidade 1.5" mencionada no Capítulo 3).
Vamos ver outras maneiras de misturar e combinar bancos de dados dentro de uma pilha desagregada. A plataforma Jaeger é verdadeiramente versátil, com muitas opções diferentes de armazenamento de back-end suportadas pela comunidade, como PostgreSQL, Cassandra e ClickHouse ("Back-ends de armazenamento adicionais" 2025). Cada uma destas opções de armazenamento fornece capacidades muito diferentes, incluindo as suas taxas ...
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