Surveillance Prometheus

L'utilisation native de Prometheus et de PromQL signifie l'absence de dépendance propriétaire, de réécritures ou de projets de migration qui durent des mois.

Le stockage à long terme et le scaling pour Prometheus nécessitent souvent des backends supplémentaires comme Mimir et Clickhouse.

Bien que Mimir prenne en charge PromQL, ClickHouse nécessite une couche de traduction.

Stocke nativement Prometheus et OTel dans un datastore unique de séries temporelles haute performance. Aucun changement sémantique, aucune couche propriétaire.

Prometheus nécessite un collecteur OTel avec conversion explicite.

ClickHouse prend en charge OTel, mais nécessite un travail de schéma personnalisé et une configuration de pipeline.

Corrélez les mesures, les logs et les traces dans une seule et même plateforme avec un seul langage de requête (ES|QL), sans changer d'onglet ni de contexte. Les instructions PromQL peuvent être incluses dans le cadre des requêtes ES|QL.

Les métriques et les logs résident dans des backends distincts, nécessitant un changement de contexte entre les outils et les langages de requête lors des incidents.

ClickHouse peut stocker les trois types de signaux, mais nécessite un schéma personnalisé important et un travail sur le pipeline pour y parvenir.

Le stockage en colonnes sur disque élimine toute limite de cardinalité en mémoire. Passez à l'échelle supérieure pour les environnements Kubernetes et cloud à cardinalité élevée sans risque de saturation de la mémoire.

Prometheus et Mimir utilisent un index inversé en mémoire — les pics de cardinalité provoquent des plantages OOM au pire moment possible.

Surpasse Prometheus et Mimir de 10 à 25 fois, voire plus, sur la plupart des types de requêtes à cardinalité faible comme élevée.

ClickHouse gère mieux la cardinalité mais nécessite un réglage important à grande échelle.

Sous-échantillonnage automatique intégré. Les données en pleine résolution restent consultables. La compression supérieure réduit votre espace de stockage sans opérations manuelles ni perte de données.

Mimir ne comporte pas de sous-échantillonnage intégré. La gestion de la conservation à long terme nécessite des règles d'enregistrement manuelles qui détruisent définitivement la granularité.

ClickHouse nécessite des pipelines TTL et d'agrégation personnalisés.

Tarification prévisible avec conservation à long terme en pleine résolution : aucune pénalité de cardinalité, pas de regroupements forcés.

Le scaling de Prometheus et de Mimir implique un compromis entre coût et performance : payez plus pour conserver les données plus longtemps, ou réduisez l'échantillonnage et perdez en granularité.

ClickHouse nécessite un réglage constant pour équilibrer la vitesse des requêtes et le coût du stockage.

Capacité complète sur Elastic Cloud, les déploiements autogérés et hybrides.

Prometheus et Mimir sont uniquement autogérés, avec une surcharge opérationnelle importante lors du scaling.

Le fonctionnement de ClickHouse nécessite une expertise approfondie en matière d'infrastructure.

L'IA analyse vos métriques, logs et traces pour révéler rapidement les causes profondes et guider la correction ; aucune exploration manuelle des tableaux de bord n'est nécessaire.

L'assistant IA de Grafana fonctionne sur des backends fragmentés, plutôt que sur un datastore unifié.

ClickHouse ne possède pas d'IA agentique native. L'investigation dépend de la corrélation entre des outils déconnectés et des données cloisonnées.