SLS Prometheus存储问题之相比客户端SDK聚合写入,SLS网关侧聚合写入有什么优势

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简介: SLS Prometheus存储问题之相比客户端SDK聚合写入,SLS网关侧聚合写入有什么优势

问题一:SLS时序引擎如何实现更智能的聚合写入?


SLS时序引擎如何实现更智能的聚合写入?


参考回答:

SLS时序引擎在网关侧实现了一个可以针对所有MetricStore的聚合写入方案,客户端无需使用SDK聚合,数据随机写入到一个SLS的网关节点,网关内部会进行自动聚合,保证一条时间线的数据存储在一个Shard上。


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问题二:相比客户端SDK聚合写入,SLS网关侧聚合写入有什么优势?


相比客户端SDK聚合写入,SLS网关侧聚合写入有什么优势?


参考回答:

SLS网关侧聚合写入对客户端的计算和内存要求较低,支持RemoteWrite、iLogtail等方式,提高了SLS集群整体的资源效率。虽然在特定查询策略下相比客户端SDK控制会有一定劣势,但这种情况只适用于少数对QPS要求超高的用户。


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问题三:全局Cache在SLS时序引擎中是如何工作的?


全局Cache在SLS时序引擎中是如何工作的?


参考回答:

全局Cache在SLS时序引擎中通过Step对齐的方式工作。用户请求进入计算节点时,根据Step修正Range并访问SLS Cache Server获取缓存结果。未命中缓存的Range向SLS后端查询数据并进行计算,然后将结果返回给客户端并更新到Cache中。


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问题四:PromQL在SLS时序引擎中如何实现分布式并行计算?


PromQL在SLS时序引擎中如何实现分布式并行计算?


参考回答:

在SLS时序引擎中,PromQL的计算逻辑引入了一层并行计算架构。用户请求进入计算节点时,根据一定策略决定是否使用并行计算。若使用,则计算节点升级为Master角色,将Query并行拆分后发送到Worker节点执行。Worker节点执行子Query并将结果返回给Master,Master最终汇总所有结果并计算最终结果。


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问题五:所有PromQL查询都支持分布式并行计算吗?


所有PromQL查询都支持分布式并行计算吗?


参考回答:

不是所有PromQL查询都支持分布式并行计算,但根据SLS时序引擎的分析,实际线上的90%以上请求都能支持并行计算并得到加速。


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