GreptimeDB v0.7 发布 — 全面支持云原生监控场景

运维资讯 2024-03-08 宇宙之一粟 手机阅读

就在上周，我们公布了 GreptimeDB 2024 路线图，揭示了今年 GreptimeDB 的几个重大版本计划。随着三月初春的到来，首个适用于生产级别的 GreptimeDB 开源版也在万物复苏的“惊蛰”时节如约而至。v0.7 版本标志着我们向生产就绪版本迈出的重要一步，我们欢迎社区的每一位成员积极参与使用，并提供宝贵的反馈意见。

从 v0.6 到 v0.7，Greptime 团队取得了显著的进步：累计合并了 184 个 Commits，修改了 705 个文件，包括 82 项功能增强、35 项 Bug 修复、19 次代码重构，以及大量的测试工作。 这期间，一共有 8 名独立贡献者参与 GreptimeDB 的代码贡献，特别感谢 Eugene Tolbakov 作为 GreptimeDB 首位 committer，持续活跃在 GreptimeDB 的代码贡献中，和我们一同成长！

更新重点（省流版） Metric Engine：针对可观测场景设计的全新引擎可被推荐使用，能处理大量的小表，适合云原生监控场景； Region Migration：优化了使用体验，可以通过 SQL 方便地执行 Region 迁移； Inverted Index：高效定位用户查询所涉及数据段，显著减少扫描数据文件所需 IO 操作，加速查询过程。

v0.7 是 GreptimeDB 开源以来少数几次的重大版本更新之一，此次我们也将在视频号直播。了解更多功能细节、观看 demo 演示，或者和我们核心开发团队深入交流，欢迎参与下周四（3 月 14 日）晚 19:30 的直播。

Region Migration

Region Migration 提供在 Datanode 之间迁移数据表的 Region 的能力，借助这个能力，我们可以容易地实现热点数据迁移，以及负载平衡的水平扩展。GreptimeDB 在发布 v0.6 时曾提到初步实现了 Region Migration，此次版本更新完善并优化了使用体验。

现在，我们可以通过 SQL 方便地执行 Region 迁移：

select migrate_region(
    region_id,
    from_dn_id,
    to_dn_id,
    [replay_timeout(s)]);

Metric Engine

Metric Engine 是针对可观测场景来设计的一个的全新引擎，它的主要目标是能处理大量的小表，特别适合云原生监控比如使用 Prometheus 的场景。通过利用合成的宽表，这个新的 Engine 提供指标数据存储和元数据复用的能力，“表”在它之上变得更轻量，它可以克服现有 Mito 引擎的表过于重量级的一些限制。

  • 图例 - 原始 Metric 数据

    • 以下六个 Node Exporter 的 Metrics 为例。在 Prometheus 为代表的单值模型系统中，即使是关联度很高的指标也需要拆成若干个分开存储。

  • 图例 - 用户视角的逻辑表

    • Metric Engine 原汁原味地还原了 Metrics 的结构，用户见到的就是写入的 Metrics 结构。

  • 图例 - 存储视角的物理表

    • 在存储层，Metric Engine 进行了映射，使用一张物理表来存储相关的数据，能够降低存储成本，并支撑更大规模的 Metrics 存储。

  • 图例 - 接下来的研发计划：Fields 自动分组

    • 在实际场景产生的 Metrics 中，大部分都是有关联性的。GreptimeDB 可以自动推导相关的指标并放合并到一起，不仅能跨 Metrics 减少时间线的数量，而且对于关联查询也很友好。

  • 存储成本优化