Prometheus監視

ネイティブのPrometheusとPromQLを使用することで、ロックインや書き換え、数ヶ月にわたる移行プロジェクトが不要になります。

Prometheusの長期ストレージとスケーリングには、多くの場合、MimirやClickhouseなどの追加バックエンドが必要です。

MimirはPromQLをサポートしていますが、ClickHouseは翻訳レイヤーを必要とします。

PrometheusとOTelを1つの高性能時系列データストアにネイティブに保存します。セマンティックな変更も、独自のレイヤーもありません。

Prometheusは明示的な変換を行うOTel Collectorを必要とします。

ClickHouseはOTelをサポートしていますが、カスタムスキーマ作業とパイプライン設定が必要です。

共通プラットフォームで、1つのクエリ言語（ES|QL）で、タブやコンテキストを切り替えることなく、メトリクス、ログ、トレースを関連付けます。PromQLステートメントはES|QLクエリの一部として含めることができます。

メトリックとログは別々のバックエンドに存在し、インシデント発生時にツールやクエリ言語間でコンテクストスイッチングが必要になります。

ClickHouseは3種類の信号をすべて保存できますが、そのためにはカスタムスキーマとパイプラインの大幅な作業が必要となります。

ディスク上の列型ストレージにより、メモリ内のカーディナリティ上限がなくなります。OOMの壁なしに、高カーディナリティのKubernetesやクラウド環境にスケールできます。

PrometheusとMimirはメモリ内倒置インデックスを使用しており、カーディナリティの急上昇は最悪のタイミングでメモリ不足によるクラッシュを引き起こします。

ほとんどのクエリタイプにおいて、低カーディナリティと高カーディナリティの両方で、PrometheusおよびMimirを10倍～25倍以上上回るパフォーマンスを発揮します。

ClickHouseはカーディナリティの処理に優れているが、大規模化すると大幅な調整が必要になります。

自動ダウンサンプリング機能を内蔵。フル解像度のデータを引き続き検索可能です。優れた圧縮により、手動作業やデータ損失なしにストレージフットプリントを削減します。

Mimirにはダウンサンプリングが組み込まれていません。長期保存を管理するには、手動で記録ルールを作成する必要があり、データの粒度が永久に失われてしまいます。

ClickHouseではカスタムTTLと集計パイプラインが必要です。

長期保持と高解像度を実現した予測可能な価格設定。カーディナリティペナルティはなく、強制的なロールアップもありません。

PrometheusとMimirのスケーリングは、コストとパフォーマンスのトレードオフを意味します。つまり、より多くの費用を支払ってデータをより長く保持するか、ダウンサンプリングして粒度を落とすかのどちらかを選択することになります。

ClickHouseは、クエリ速度とストレージコストのバランスを取るために、継続的なチューニングが必要です。

Elastic Cloud、セルフマネージド、ハイブリッド導入で完全な機能を提供します。

PrometheusとMimirは自己管理のみで、スケール時には大きな運用オーバーヘッドが発生します。

ClickHouseは運用に相当なインフラの専門知識を必要とします。

AIはメトリクス、ログ、トレースを分析して根本原因を迅速に特定し、改善をガイドします。手動でのダッシュボード探索は不要です。

GrafanaのAIアシスタントは、単一の統合されたデータストアではなく、断片化されたバックエンド間で動作します。

ClickHouseにはネイティブのエージェントAIが存在しません。調査は、切り離されたツールやデータサイロ間の相関に依存しています。