VictoriaMetrics

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Lagern Sie nicht-triviale operationale Aufgaben für die Metrikenspeicherung wie Replikation, Backup und nahtlose Skalierbarkeit an VictoriaMetrics aus. Abfragen Sie alle Metriken, die Ihre Prometheus-Instanzen sammeln, über eine einzige Prometheus-kompatible Datenquelle. Schnelles Abfrage-Engine. Es glänzt bei schweren Abfragen über Tausende von Metriken mit Millionen von Metrikwerten. VictoriaMetrics unterstützt natives PromQL. Es ist nicht notwendig, eine weitere Abfragesprache zu erlernen.

VictoriaLogs

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VictoriaLogs, eine Open-Source-Log-Datenbank von VictoriaMetrics, ist benutzerfreundlich gestaltet. Sie integriert sich nahtlos mit weit verbreiteten Log-Sammlern und bietet einen einfacheren Einrichtungsprozess als Elasticsearch und Grafana Loki. Die robuste LogsQL-Abfragesprache bietet Volltextsuchfunktionen über alle Log-Felder, was das Log-Management vereinfacht. Sie skaliert beeindruckend mit CPU, RAM, Festplatten-IO und Speicherplatz und läuft effizient auf Raspberry Pi und High-End-Servern. Sie verarbeitet Datenvolumen, die bis zu 30 Mal größer sind als bei Elasticsearch und Grafana Loki auf derselben Hardware, was sie zu einer leistungsstarken Wahl für verschiedene Umgebungen macht. VictoriaLogs unterstützt schnelle Volltextsuche über hochgradige Log-Felder wie trace_id, user_id und IP. Sie arbeitet nahtlos mit traditionellen Unix-Log-Analysetools wie grep, less, sort und jq. Sie bietet auch Multi-Tenancy-Unterstützung, um unterschiedliche Bedürfnisse zu berücksichtigen.

VictoriaMetrics Enterprise

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VictoriaMetrics Enterprise ist eine kommerzielle Lösung, die von den Entwicklern von VictoriaMetrics für komplexe Überwachungs- und Beobachtungsumgebungen entwickelt wurde. Sie ist ideal für Organisationen mit geschäftskritischen, großen oder schnell skalierenden Überwachungsumgebungen. Die Enterprise-Version umfasst alle Funktionen der Community-Edition sowie zusätzliche Verbesserungen wie Downsampling, automatisierte Backups / Backup-Manager, Datenaufbewahrung pro Label/Mandant, Multi-Tenant-Statistik und -Ratenbegrenzung, Anomalieerkennung. Sie bietet stabile Versionen mit langfristigem Support, der kritische Fehlerbehebungen und Sicherheitsupdates sicherstellt. Die Einhaltung von Sicherheitsstandards und priorisierte Funktionsanfragen sind ebenfalls Teil des Pakets. Wir helfen Ihnen, Speicherkosten zu senken und die Leistung bei Abfragen historischer Daten zu steigern. Mehrere Aufbewahrungsfristen ermöglichen unterschiedliche Speicherdauern für verschiedene Datensätze. Die automatische Erkennung von Speicherknoten aktualisiert die Liste beim Einfügen und vmselect ohne Neustart der Dienste. Der Anomalieerkennungsdienst automatisiert und vereinfacht Alarmierungsregeln und behandelt komplexe Anomalien in Metrikdaten.

VictoriaMetrics Cloud

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VictoriaMetrics Cloud ermöglicht es Benutzern, die Enterprise-Version von VictoriaMetrics auf AWS zu betreiben, ohne typische DevOps-Aufgaben wie ordnungsgemäße Konfiguration, Überwachung, Protokollsammlung, Zugriffsschutz, Software-Updates und Backups durchführen zu müssen. Wir betreiben verwaltete VictoriaMetrics-Instanzen in unserer Umgebung auf AWS und bieten benutzerfreundliche Endpunkte für die Datenaufnahme und -abfrage. Das VictoriaMetrics-Team kümmert sich um die optimale Konfiguration und Softwarewartung. Es bietet die folgenden Funktionen: Es kann als verwaltetes Prometheus verwendet werden - konfigurieren Sie Prometheus oder Vmagent, um Daten an verwaltetes VictoriaMetrics zu schreiben und verwenden Sie dann den bereitgestellten Endpunkt als Prometheus-Datenquelle in Grafana; Jede verwaltete VictoriaMetrics-Instanz läuft in einer isolierten Umgebung, sodass Instanzen sich nicht gegenseitig stören können; Verwaltete VictoriaMetrics-Instanz kann mit wenigen Klicks hoch- oder herunterskaliert werden; Automatisierte Backups; Zahlen Sie nur für die genutzten Ressourcen - Rechenleistung, Speicher und Verkehr.

VictoriaMetrics Anomaly Detection

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VictoriaMetrics Anomaly Detection ist ein Dienst, der kontinuierlich Zeitreihen, die in VictoriaMetrics gespeichert sind, scannt und unerwartete Änderungen innerhalb von Datenmustern in Echtzeit erkennt. Dies geschieht durch die Nutzung benutzerkonfigurierbarer maschineller Lernmodelle. In der dynamischen und komplexen Welt der Systemüberwachung ist VictoriaMetrics Anomaly Detection, ein Teil unseres Enterprise-Angebots, ein entscheidendes Werkzeug für die Erreichung fortschrittlicher Beobachtbarkeit. Es befähigt SREs und DevOps-Teams, indem es die komplexe Aufgabe der Identifizierung von abnormalem Verhalten in Zeitreihendaten automatisiert. Es geht über die traditionelle, schwellenwertbasierte Alarmierung hinaus und nutzt maschinelle Lerntechniken, um Anomalien zu erkennen und Fehlalarme zu minimieren, wodurch die Alarmmüdigkeit reduziert wird. Die Bereitstellung vereinfachter Alarmierungsmechanismen auf der Grundlage einheitlicher Anomalie-Scores ermöglicht es Teams, potenzielle Probleme schneller zu erkennen und zu beheben, was die Systemzuverlässigkeit und Betriebseffizienz sicherstellt.