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StatsD与Riemann有什么区别？哪一个在大型分布式系统上表现更好？我们有一个基于Java的分布式平台,我们希望监控应用程序指标和一些警报.我们知道仪器不是免费的,所以理想情况下我们正在寻找一种高度可扩展的应用程序监控框架,它可以为我们的平台/应用程序增加最少的仪表成本,并能够进行各种聚合等等.我也明白我们可以建立两者兼而有之的东西,但我想不出原因？因为两者似乎都在进行聚合等等,但是我无法确定哪一个更合适,或者为什么一个比另一个更好.如果有人可以分享他们在行业中使用这些工具的经验,那将是一个很大的帮助.
小智 6
我没有关于statsd的硬数据,但Github的Brubeck帖子表明他们正在失去大约40%的统计事件 - 我猜这些图表是在几秒钟内 - 每秒25,000个事件.他们用C替换statsd,每秒推动430万次事件.http://githubengineering.com/brubeck/
Riemann不会在每个数据包的基础上与之竞争,但是在10-100个指标/消息的批量中,我听说多个生产用户报告了1000万个事件/秒.与statsd不同,Riemann将扩展到所有可用内核 - 我已经在测试中使网络接口和我的盒子上的所有48个核心饱和 - 但实际性能会根据争用和您对流的处理方式而有所不同.可能要慢得多.一切都取决于
与statsd相比,Riemann具有更丰富的事件模型并执行任意计算.一个小的Riemann配置可以复制statsd的功能 - 但是当你需要多维汇总,状态转换检测,与各种其他存储和警报服务集成,襟翼抑制,流量控制等等时,Riemann真的很闪耀.
其成本是使用编程语言 - Clojure - 您的团队可能不熟悉,并且不得不更仔细地考虑范围,状态,以及您是否正在编写自己的流,并发.Riemann也没有得到广泛部署,这在图书馆支持和招聘人员方面可能是一个缺点.
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