Github
来源:whizard
浏览 113
扫码
分享
2024-08-27 08:55:10
Whizard 架构
架构
- 全部组件通过 CRD 定义
- 引入租户体系,便于租户隔离;并可通过 Gateway/Agent Proxy 机制保证租户写入数据安全与隔离
- 引入各组件的动态伸缩机制:Ingester, Store, Ruler, Compactor
- 引入分片机制:全局的 Ruler 可根据规则组进行分片,均衡负载
- 引入基于租户的数据生命周期管理机制,租户删除后将删除磁盘及对象存储上的遗留数据。
- 查询优化:近期数据查询磁盘(36h),长期数据可查对象存储
- 没有对象存储也可以仅利用本地磁盘存储数据
Whizard CRDs
- Service:定义一个 Whizard 服务及该服务所需的租户元信息、对应的长期存储及组件配置等
- Tenant:定义一个使用 Whzard 服务的租户,包括租户 ID 及分配给该租户的 Ruler, Ingester, Compactor;集成到 KubeSphere 租户对应于集群
- Gateway:接收各租户 (whizard-agent-proxy) remote write 写入数据的网关,可定义用于安全通信的证书
- Storage:定义 Prometheus 长期存储需要的对象存储及租户长期数据管理相关信息(Block 生命周期管理)
- Query & QueryFrontEnd:用户查询所有 metrics 的统一接口
- Router:根据租户标签分发写入的 Metrics 数据到相应 Ingester
- Ingester:接收一个或多个租户的写入数据,每个租户一个 tsdb(没有数据抓取能力的 Prometheus);可上传落盘 block 到对象存储 Whizard 新增根据租户数量自动伸缩 Ingester 实例的功能(默认每个 Ingester 处理 3 个租户的数据);以及已删除租户的本地磁盘数据清理的功能
- Ruler:根据 remote write 过来的原始数据计算 recording rule 生成 metrics,计算 Alert rule 发出告警, Whizard 新增为每个租户分配独立的 Ruler 的功能;以及全局 Ruler 可将 RuleGroup 在多个副本间进行分配以均衡 Rule 计算工作负载的问题
- Compactor:用于存放在对象存储的 block 的压缩和降采样。Whizard 新增根据租户数量自动伸缩 Compactor 实例的功能(默认每个 Compactor 处理 10 个租户的数据);以及已删除租户的对象存储数据清理的功能
- Store:Query & QueryFrontEnd, Ruler 等组件查询对象存储上长期数据的接口