Time-Series Engine
Alopex Skulk
組み込みからクラスタまで育つ時系列エンジン
アプリケーションに組み込んで小さく始め、同じアプリのまま、Prometheusと互換のエンドポイントを持つサーバー、シャーディングと複製で広げるクラスタへ。Alopex Skulkは、規模が変わるたびに時系列データベースを乗り換える手間をなくします。エッジ機器から集約の基盤まで、同じエンジンが動きます。
組み込みからサーバー、クラスタまで、同じエンジンで育てられる時系列エンジン。小さく始めたメトリクスを、乗り換えずに広げられる。
- スケール
- 組み込み・サーバー・クラスタ
- クエリ
- SQL・PromQL
Key points
- 小さく始めて、乗り換えずに広げられる
- エッジから集約の基盤まで同じエンジン
- 貯めたParquetは他のツールからそのまま読める
Challenge
規模が変わるたびに、時系列DBを乗り換えている
- 規模ごとに違う製品
- エッジに載らないDB
- 分析のためのエクスポート
同じエンジンで、組み込みからクラスタまで
小さく組み込んで始め、サーバー、クラスタへ広げる。既存のエージェントはそのまま向けられる。
- アプリケーションに組み込み、サーバー、クラスタへ同じエンジンのまま広げられる
- Arrow + Parquetで、書いたデータはそのまま他ツールから読める
- InfluxDB、Prometheus、JSONの取り込みで、既存のエージェントをそのまま向けられる
- 使い方
- 組み込み・サーバー・クラスタ
- 保存形式
- Parquet
Capabilities
組み込みからサーバー、クラスタまで
どの形でも同じエンジンです。
組み込み
エッジ機器、アプリケーションの中で
- アプリケーションに組み込んで、すぐに使い始められる
- アプリケーションと一緒にエッジ機器まで配れる
- 貯めたParquetはその場で他のツールから読める
サーバー
ネットワーク越しに集めて読む
- Prometheusと互換のエンドポイントを備える
- 既存のエージェントやPrometheusから送り込める
- SQLとPromQLで問い合わせる
クラスタ
規模と可用性を広げる
- シャーディングで規模を広げる
- 複製でノードの障害に備える
- 同じデータと問い合わせを、クラスタでも使える
Features
主要機能
時系列を貯めて読むために備えている機能。
既存の形式での取り込み
InfluxDB Line Protocol、Prometheus Remote Write、JSONに対応。既存のエージェントを向けるだけで取り込めます。
時間パーティションとTTL
期間で区切って保存し、期限を過ぎたものは自動で落とします。保持期間の管理に別の仕組みが要りません。
高圧縮の列指向保存
繰り返しの多い値も、変動の大きいゲージも小さく保存します。同じディスクでより長く保持できます。
外部ツールから読めるParquet
貯めたデータはParquetのまま置かれます。分析のためにエクスポートする必要がありません。
SQLとPromQLのクエリ
Alopex DBと同じNim実装のパーサーを共有し、同じデータをSQLでもPromQLでも読めます。
Tech Stack
技術スタック
Alopexファミリーと部品を共有しています。
ストレージ
Apache Arrow + Apache Parquet
クエリ
Nim実装のパーサー
Resources
関連情報
ドキュメント、ソースコード、パッケージ。
“いま抱えている課題から読み始めてください。この製品が何を減らせるか、すぐにわかります。”
高峰明里
製品案内
“リポジトリを開けば、設計の理由とテストを自分の目で確かめられます。”
アスマティ・辰巳
技術解説
公開リソース
最新の資料・コード・コミュニティ導線をまとめています。
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