39 Integration von Time-Series-Datenbanken in Monitoring-Systeme

Die Integration von Time-Series-Datenbanken wie Prometheus in Monitoring-Systeme folgt der Philosophie, dass Applikationen sich primär auf ihre Kernfunktionen konzentrieren sollten, anstatt Ressourcen für die Aufbereitung von Metriken zu verwenden. Diese Ansätze minimieren den Overhead in der Applikation und verlagern die Verarbeitungslast auf spezialisierte Systeme.

39.1 Grundprinzip

Applikationen stellen Metriken als einfache, rohe Datenpunkte bereit, typischerweise über HTTP-Endpunkte. Time-Series-Datenbanken rufen diese Daten in regelmäßigen Intervallen ab und speichern sie. Diese Abfrageintervalle bestimmen die Granularität der Zeitreihen und können je nach Bedarf angepasst werden, um ein Gleichgewicht zwischen Datendichte und Speicher-/Verarbeitungsanforderungen zu finden.

39.1.1 Vorteile dieses Ansatzes

  1. Ressourceneffizienz: Durch die Verlagerung der Datenaufbereitung auf externe Systeme bleiben Applikationsressourcen für die Kernfunktionalität erhalten.
  2. Flexibilität: Die Sammlung und Analyse von Metriken kann unabhängig von der Applikation angepasst und optimiert werden.
  3. Skalierbarkeit: Time-Series-Datenbanken sind für die effiziente Speicherung und Abfrage großer Mengen zeitlich geordneter Daten optimiert.

39.2 Time-Series-Datenbanken und Analyse-Tools

39.2.1 Visualisierung und Überwachung