Prometheus 监测

原生 Prometheus 和 PromQL 意味着无需锁定、重写或长达数月的迁移项目。

Prometheus 的长期存储和扩展通常需要额外的后端，例如 Mimir 和 Clickhouse。

Mimir 支持 PromQL，而 ClickHouse 需要一个翻译层。

将 Prometheus 和 OTel 原生存储在一个高性能时间序列数据存储中。没有语义更改，没有专有层。

Prometheus 需要使用具备显式转换功能的 OTel 收集器。

ClickHouse 支持 OTel，但需要自定义架构和管道配置。

在单个平台上使用一种查询语言 (ES|QL) 关联指标、日志和跟踪，无需切换标签或上下文。PromQL 语句可作为 ES|QL 查询的一部分。

指标和日志分别位于不同的后端，需要在事件发生时在工具和查询语言之间进行上下文切换。

ClickHouse 可以存储所有三种信号类型，但要实现这一点需要大量的自定义架构和管道工作。

磁盘上的列式存储意味着不存在内存容量上限。可扩展到高基数的 Kubernetes 和云环境，而不会出现 OOM 瓶颈。

Prometheus 和 Mimir 使用内存中的倒排索引——基数峰值会在最糟糕的时候导致 OOM 崩溃。

在大多数查询类型中，无论是低基数还是高基数，其性能都比 Prometheus 和 Mimir 高 10 倍至 25 倍以上。

ClickHouse 在处理基数方面表现更好，但大规模应用时需要进行大量调整。

内置自动降采样功能。全分辨率数据保持可搜索状态。卓越的压缩技术可在无需任何人工操作或数据丢失的情况下，减少存储空间占用。

Mimir 没有内置降采样功能。管理长期保留需要手动记录规则，这会永久破坏数据粒度。

ClickHouse 需要自定义的 TTL 和聚合管道。

可预测的定价，长期以全分辨率保留——无基数惩罚，无强制汇总。

扩展 Prometheus 和 Mimir 意味着要在成本和性能之间进行权衡：要么支付更多费用以延长数据保留时间，要么降低采样率并牺牲数据粒度。

ClickHouse 需要不断调整，以平衡查询速度与存储成本。

在 Elastic Cloud、自管理和混合部署方面均具备全部功能。

Prometheus 和 Mimir 仅支持自我管理，在大规模应用时会有巨大的运营开销。

ClickHouse 的运行需要大量的基础设施专业知识。

AI 分析您的指标、日志和跟踪，以快速找出根本原因并指导修复——无需手动深入仪表板。

Grafana 的 AI 助手在分散的后端运行，而非在单一的统一数据存储中运行。

ClickHouse 没有原生智能体 AI。调查依赖于互不关联的工具和数据孤岛之间的关联。