In der heutigen Welt der IT-Infrastruktur und Cloud-Technologien sind Zeitreihendatenbanken und Monitoring-Lösungen von zentraler Bedeutung, um den reibungslosen Betrieb von Systemen sicherzustellen. Prometheus hat sich als eine der beliebtesten Open-Source-Lösungen zur Sammlung und Überwachung von Metriken etabliert. Doch mit wachsender Datenmenge und steigenden Anforderungen stößt Prometheus im Bereich der Langzeitspeicherung an technische Grenzen. GreptimeDB, eine cloud-native, offene Zeitreihendatenbank, rückt deswegen zunehmend in den Fokus als potenzielle Langzeitlösung für Prometheus-Daten. Diese Arbeit analysiert die Eigenschaften, das Zusammenspiel mit Prometheus und die technischen Besonderheiten von GreptimeDB für diese Aufgabe.
GreptimeDB zeichnet sich als vielseitige, cloud-native Zeitreihendatenbank aus, die weit über die reine Speicherung von Metriken hinausgeht. Sie integriert nahtlos Metriken, Logs und Events in einem einzigen Datenmodell, was sie sehr flexibel im Kontext moderner Observability-Strategien macht. Ihre Fähigkeit, verschiedenartige Datenquellen zusammenzuführen, ist insbesondere für Unternehmen interessant, die einen einheitlichen Überblick über Betriebsdaten benötigen. Dieses einheitliche Datenmodell erlaubt die Speicherung von Zeitreihendaten als sogenannte Events, gekennzeichnet durch Zeitstempel und zugehörigen Kontext. Die Möglichkeit, Abfragen über SQL auszuführen, erlaubt eine flexible und leistungsstarke Analyse, die nicht nur Metriken, sondern auch Logs und andere Ereignisse zusammen erfasst.
Ein zentraler Aspekt ist die Unterstützung verschiedener Protokolle. GreptimeDB kann Daten von Prometheus, InfluxDB, OpenTSDB und sogar relationalen Datenquellen wie MySQL aufnehmen. Gerade im Prometheus-Umfeld ist diese Vielseitigkeit ein großer Vorteil, da die Datenstruktur von Prometheus dank des flexiblen Tag- und Label-Systems sehr heterogen ist. Zugleich wird durch dieses Feature eine nahtlose Integration in bestehende Monitoring-Landschaften erleichtert. Die Speicherarchitektur von GreptimeDB verwendet ein spaltenbasiertes Parquet-Format, das gegenüber traditionellen Zeilenspeichern in Hinblick auf Speicherplatz und Leseleistung bei großen Datenmengen vorteilhaft ist.
Die Nutzung eines spaltenorientierten Formats ist besonders effizient bei hoher Kardinalität der Daten – ein typisches Szenario bei Prometheus-Metriken, bei denen zahlreiche Labels verwendet werden. Die Trennung von Rechen- und Speicherressourcen in Kombination mit Cloud-objektbasiertem Speicher erlaubt es, sowohl Kapazität als auch Performance unabhängig voneinander zu skalieren. Dieser Ansatz entspricht den modernen Anforderungen bei Cloud-native Anwendungen, bei denen flexibel auf Laständerungen reagiert werden muss. GreptimeDB implementiert verschiedene Indexierungsstrategien, was besonders wichtig für performant ausgeführte Abfragen bei großen Datenmengen ist. Während Prometheus standardmäßig alle Labels als Index speichert, bietet GreptimeDB die Möglichkeit, nur bestimmte ausgewählte Tags zu indexieren.
Dies spart Ressourcen und verbessert die Effizienz bei hochdimensionalen Daten, ohne Abstriche bei der Performance zu machen. Die Kombination aus Scanning, Pruning und intelligentem Indexieren erlaubt eine optimierte Suche in großen Zeitreihendatenbeständen. Die Architektur von GreptimeDB ist modular und besteht aus mehreren Komponenten mit klar spezifizierten Aufgaben. Metasrv verwaltet die Metadaten wie Datenbank- und Tabelleninformationen, Tabellenpartitionen sowie die Verteilung und Routing von Daten innerhalb des Clusters. Die hohe Komplexität dieser Komponente erfordert hohe Stabilität, da hier die Konsistenz der Speicherung und der Zugriffspfad gesteuert wird.
Verglichen mit anderen Lösungen wie Cortex oder Mimir, die meist nur den Status der Ingester speichern, enthält GreptimeDBs Metasrv deutlich umfassendere Informationen. Der Frontend-Dienst übernimmt den Empfang von Schreib- und Lese-Anfragen und verteilt sie an die Datanodes, die als Speicherungsschicht fungieren. Die Datanodes verwalten die verschiedene Tabellenregionen und führen die eigentlichen Lese- und Schreiboperationen aus. Obwohl Konkurenzsysteme wie Thanos oder Cortex die Komponenten für Einspeisung und Abfrage meist trennen, vereint GreptimeDB diese Funktionen im Frontend. Für einen produktiven Einsatz empfiehlt es sich, Frontends nach ausschließlich schreibenden oder lesenden Workloads zu trennen, um die Last besser zu verteilen.
Im praktischen Betrieb mit Prometheus als Datensammler in einem Kubernetes-Cluster zeigt sich, dass eingehende Daten zunächst nicht auf verschiedene Datanodes verteilt werden. Vielmehr werden alle Metriken an einen einzelnen Datanode weitergeleitet, da in der derzeitigen Version nur eine physische Tabelle alle Metriken sammelt. Innerhalb dieses Datanodes existieren zwar mehrere logische Regionen der Tabelle, die physisch jedoch nicht über das Cluster verteilt sind. Das hat zur Folge, dass die Arbeit nicht automatisch skaliert wird und ein einzelner Knoten zum Flaschenhals wird. Im Vergleich zu Cortex, welches Daten automatisch auf mehrere Ingester verteilt, ist dies eine Einschränkung, die durch bessere Partitionierung und Load Balancing ausgeglichen werden müsste.
Die Möglichkeit einer Tabellenteilung, etwa durch Hashing von Labels wie "job", wäre eine naheliegende Lösung für das Verteilungsproblem. Aktuell existiert jedoch keine voll ausgereifte Methode in GreptimeDB, die eine gleichmäßige Partitionierung anhand einzelner Label-Werte ermöglicht. Eine solche Funktionalität würde neben Lastverteilung auch die Fehlertoleranz und Ausfallsicherheit durch Replikation verbessern. Die geplante Aktivierung von sogenannten Follower-Regionen in der Enterprise Edition von GreptimeDB soll Antworten auf diese Problemstellung liefern. Follower-Peers können dann Lese-Anfragen entgegennehmen, auch wenn der Leader-Datanode für Schreiboperationen zuständig ist, was die Systemverfügbarkeit deutlich erhöht.
Neben der Architektur spielen auch die Besonderheiten des Datenmodells eine wichtige Rolle. GreptimeDB unterscheidet in seinem Schema deutlich zwischen Tags und Feldern. Diese Trennung erlaubt es, die niedrige Kardinalität von Tags gezielt für Indexierung und schnelle Suche zu nutzen, während hochkardinale Felder als Werte gespeichert werden, ohne die Indexstruktur unnötig aufzublähen. Im Vergleich dazu indexiert Prometheus alle Labels, was bei hoher Kardinalität schnell zu Performance- und Speicherproblemen führen kann. Durch das Gruppieren von Prometheus-Metriken in (physische) Tabellen eliminiert GreptimeDB überflüssige redundante Felder und erhöht dadurch sowohl Speicher- als auch Abfrageeffizienz.
Die Kompatibilität zu Prometheus ist ein großer Pluspunkt. GreptimeDB unterstützt das Prometheus-remote_write-Protokoll, wodurch sich bestehende Prometheus-Instanzen problemlos als Ingestor einbinden lassen. Ebenso wird die Prometheus HTTP API angeboten, die eine einfache Integration mit bekannten Tools wie Grafana ermöglicht. So können Nutzer ihre Dashboards weiterverwenden, ohne Anpassungen vornehmen zu müssen. Ein wichtiger Aspekt zur Erweiterung der Langzeitbehaltung ist die Differenz zwischen Bearbeitung und Speicherung von aktuellen Daten gegenüber älteren, archivierten Daten.
GreptimeDB erlaubt durch seine Architektur die Trennung dieser Schichten und damit eine spezialisierte Optimierung. Zum Beispiel kann für sehr aktuelle Daten eine schnellere Speicherung und niedrige Latenz im Vordergrund stehen, während ältere Daten stärker komprimiert und für Analysezwecke bereitgestellt werden. Besonders wertvoll ist die Erkenntnis, dass der reine Store von Labels bei sehr hoher Kardinalität kostspielig wird, weil die invertierten Indizes wachsen und Abfragen langsamer werden. Analytische Datenbanken wie GreptimeDB nutzen daher häufig das Scanning mit intelligenter Auswahl (Pruning) und kombinieren diese Methode mit einer gezielten Indexierung. Diese hybride Strategie ist oft effektiver als das klassische Prometheus-Modell.
Bei der Installation bietet GreptimeDB gute Optionen für Kubernetes-Cluster. Mithilfe eines Operators und Helm-Charts können Nutzer die Datenbank einfach und flexibel ausrollen und konfigurieren. Dies erleichtert die Integration in bestehende Cloud-native Umgebungen erheblich. Abschließend lässt sich sagen, dass GreptimeDB durchaus als langfristiger Speicher für Prometheus Metriken geeignet ist, jedoch noch einige Herausforderungen zu meistern sind, insbesondere was Skalierung und Verteilung betrifft. Die klare Trennung von Datenhaltungsebenen, die flexible Datenmodellierung und der Fokus auf cloud-native Architektur machen die Datenbank attraktiv für moderne Monitoring-Infrastrukturen.
Mit der zukünftigen Verfügbarkeit von Follower-Regionen und verbesserter Partitionierung wird GreptimeDB sein Potenzial als leistungsfähiges Langzeitspeichersystem weiter ausbauen. Für Unternehmen, die große Mengen von Observability-Daten nachhaltig speichern und gleichzeitig Analyse- und Abfragemöglichkeiten auf hohem Niveau erwarten, stellt GreptimeDB eine vielversprechende Alternative zu bisherigen Lösungen dar. Durch seine Offenheit und aktive Weiterentwicklung bietet es eine zukunftsfähige Plattform, um das stetig wachsende Datenvolumen der Monitoringwelt effizient zu managen und gleichzeitig eine zentrale Anlaufstelle für Metriken, Logs und Events zu schaffen.
![How AI Is Changing Art for Creatives [video]](/images/C20FD9B5-AA16-4985-9C65-EDF303B4794C)
