Monitoramento do Prometheus
Redimensione o Prometheus sem dívida operacional — 25 vezes mais rápido, 2,6 vezes menos armazenamento
Ingere de forma nativa métricas do Prometheus no Elasticsearch e execute consultas PromQL diretamente no Kibana. Unifique dados de séries temporais de alta cardinalidade com logs e traces para uma observabilidade full stack impulsionada por IA, escalável e aberta desde a concepção.
Elasticsearch: eficiência de ponta para métricas
Nosso TSDB supera o Prometheus em velocidade de ingestão e consulta em qualquer escala.
Prometheus + Elasticsearch
A Elastic combina as suas métricas do Prometheus com a solução de análise de logs mais completa do mercado. Mantenha os fluxos de trabalho PromQL que você adora, mas aprimore-os com correlação de logs e IA ativa. Em vez de navegar manualmente pelos dashboards, deixe a IA analisar as suas métricas e logs para revelar respostas em questão de segundos.
Pare de improvisar com sua stack de observabilidade
Os SREs estão cansados da sobrecarga operacional de redimensionar o Prometheus e da troca de contexto necessária para resolver incidentes com sinais isolados. A Elastic reúne tudo isso em uma única plataforma de alto desempenho.
A taxa Prometheus é oficialmente opcional
Gerenciar e redimensionar o Prometheus não deveria parecer um segundo trabalho. O datastore unificado da Elastic permite a retenção de longo prazo sem comprometer o desempenho pelo custo.
Elasticsearch
Prometheus / Mimir / ClickHouse
O uso nativo do Prometheus e do PromQL significa que não há necessidade de dependência de fornecedor, reescritas nem projetos de migração que durem meses.
Armazenamento e redimensionamento de longo prazo para o Prometheus exigem backends adicionais como Mimir e Clickhouse.
Enquanto o Mimir suporta PromQL, o ClickHouse requer uma camada de conversão.
Armazena nativamente Prometheus e OTel em um único datastore de séries temporais de alto desempenho. Sem alterações semânticas, sem camadas proprietárias.
O Prometheus requer um coletor OTel com conversão explícita.
O ClickHouse é compatível com OTel, mas exige trabalho personalizado de esquema e configuração de pipeline.
Correlacione métricas, log e rastros em uma plataforma com uma única linguagem de consulta (ES|QL), sem trocar de abas ou contexto. Instruções do PromQL podem ser incluídas como parte das consultas do ES|QL.
Métricas e logs vivem em backends separados, exigindo troca de contexto entre ferramentas e linguagens de consulta durante incidentes.
O ClickHouse pode armazenar todos os três tipos de sinais, mas requer um esquema personalizado significativo e trabalho de pipeline para alcançar esse objetivo.
O armazenamento colunar em disco significa que não há teto de cardinalidade na memória. Redimensione para Kubernetes de alta cardinalidade e ambientes em nuvem sem barreiras de OOM.
O Prometheus e o Mimir usam um índice invertido na memória, picos de cardinalidade causam falhas OOM no pior momento possível.
Supera Prometheus e Mimir em 10x–25x+ na maioria dos tipos de consulta, tanto em baixa quanto alta cardinalidade.
O ClickHouse lida melhor com a cardinalidade, mas exige ajustes significativos em escala.
Redução da amostragem automática integrada. Dados em resolução total permanecem pesquisáveis. A compressão superior reduz sua pegada de armazenamento sem necessidade de trabalho manual ou perda de dados.
O Mimir não tem redução da amostragem integrada. Gerenciar a retenção de longo prazo requer regras de registro manual que destroem permanentemente a granularidade.
O ClickHouse exige TTL personalizado e pipelines de agregação.
Precificação previsível com retenção de longo prazo em resolução total, sem penalidades de cardinalidade e sem consolidações forçadas.
Redimensionar Prometheus e Mimir significa trocar custo por desempenho: pagar mais para reter dados por mais tempo, ou reduzir a amostragem e perder granularidade.
O ClickHouse exige ajustes constantes para equilibrar a velocidade de consulta com o gasto em armazenamento.
Capacidade total em implantações Elastic Cloud, autogerenciadas e híbridas.
Prometheus e Mimir são exclusivamente autogerenciados, com uma sobrecarga operacional significativa em larga escala.
O ClickHouse exige conhecimento avançado em infraestrutura para ser operado.
A IA analisa suas métricas, logs e rastreamentos para identificar as causas raiz e orientar a correção, sem necessidade de pesquisar os dashboards manualmente.
O assistente de IA do Grafana opera em backends fragmentados, em vez de um único datastore unificado.
O ClickHouse não possui IA agêntica nativa. A investigação depende da correlação entre ferramentas desconectadas e silos de dados.
Transforme dados de infraestrutura em ação
Monitore sua infraestrutura em escala. Investigações conduzidas por IA destacam anomalias, revelam tendências e automatizam a correção, para que você possa planejar a capacidade e resolver problemas com mais rapidez.
Execute consultas PromQL diretamente no Kibana, sem necessidade de camada de tradução ou reescritas. As funções Rate, Sum By, Max_Over_Time e outras funções comuns funcionam em conjunto com o ES|QL.
Ferramenta de migração — prévia tecnológica
Migre do Grafana de um dia para o outro
Converta automaticamente dashboards e regras de alerta do Grafana para o Elastic, reduzindo drasticamente os custos e a complexidade da troca de plataformas.
Perguntas frequentes
O que é Prometheus e monitoramento do Prometheus?
O que é Prometheus e monitoramento do Prometheus?
Prometheus é um kit de ferramentas de monitoramento de código aberto. Amplamente adotado em ambientes nativos de nuvem e em contâineres, o Prometheus é uma ferramenta popular para coletar dados de série temporal de trabalhos instrumentados usando um formato de exposição aberto, neutro em relação ao fornecedor e baseado em texto.
Por que devo migrar do Prometheus autogerenciado?
Por que devo migrar do Prometheus autogerenciado?
Redimensionar o Prometheus exige sobrecarga operacional que se acumula com o tempo. Gerenciar backends como o Mimir adiciona complexidade sem resolver o problema subjacente. A Elastic cuida do redimensionamento, então você não precisa fazer nada. Além disso, nosso armazenamento em colunas e processamento vetorizado entregam velocidades de consulta que superam Prometheus e Mimir em 10x–25x+ na maioria dos tipos de consulta.
Por que armazenar métricas do Prometheus no Elasticsearch?
Por que armazenar métricas do Prometheus no Elasticsearch?
O armazenamento local do Prometheus é projetado para retenção curta, tipicamente de 15 a 30 dias. O Elasticsearch TSDB oferece armazenamento eficiente a longo prazo (2,6 vezes mais eficiente que o Prometheus) com rollover, compressão e downsampling automáticos à medida que os dados envelhecem. As configurações atuais de raspagem continuam as mesmas.
Meus dashboards, alertas e consultas nativos do Prometheus ainda funcionam?
Meus dashboards, alertas e consultas nativos do Prometheus ainda funcionam?
Sim. O suporte nativo ao PromQL significa que seus fluxos de trabalho existentes do Prometheus são transferidos sem complicação. Não é necessária a reescrita de consultas nem de projetos de transição longos.
Como a Elastic reduz os custos de armazenamento?
Como a Elastic reduz os custos de armazenamento?
A redução de amostragem e a compressão superiores diminuem o espaço de armazenamento ocupado. Preços previsíveis baseados em recursos significam que sua fatura não aumenta quando a cardinalidade cresce ou quando você adiciona novos rótulos. Mantenha todas as métricas de que precisa, em resolução máxima, pelo tempo que precisar.
Como funciona a correlação de logs com métricas?
Como funciona a correlação de logs com métricas?
O Elastic armazena métricas e logs na mesma plataforma, então você pode consultar ambos junto com o ES|QL, sem trocar de contexto entre ferramentas ou abas diferentes.
Como a IA agêntica ajuda na resolução de incidentes?
Como a IA agêntica ajuda na resolução de incidentes?
Em vez de analisar manualmente os dashboards, a IA agêntica da Elastic analisa seus dados de observabilidade para orientar investigações, identificar as causas principais e executar fluxos de trabalho de correção.
Como é a migração na prática?
Como é a migração na prática?
Não há um projeto de migração que dure meses. Suporte nativo a PromQL e OTel significa que sua arquitetura de ingestão, dashboards e consultas existentes podem ser migrados da noite para o dia. Pergunte sobre nossas ferramentas de migração (atualmente em prévia técnica).
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