Awesome GitHub RepositoriesRemote Write Protocols

Prometheus is a comprehensive monitoring and alerting platform designed to track infrastructure health and application performance. It functions as a time series database that ingests, indexes, and queries high-frequency numerical data points. By utilizing a pull-based model, the system periodically collects multi-dimensional metrics from monitored targets, storing them in an optimized block storage format that supports high-throughput ingestion and efficient historical analysis. The platform distinguishes itself through a specialized query engine that enables real-time analysis of performanc

GreptimeDB is a distributed, open-source time-series database built for unified observability. It stores and queries metrics, logs, and traces together in a single columnar engine, supporting both SQL and PromQL for analysis. The database is designed as a Kubernetes-native operator with a decoupled compute and storage architecture, enabling horizontal scaling and multi-region deployment. What distinguishes GreptimeDB is its role as a multi-protocol ingestion gateway, accepting data through OpenTelemetry, Prometheus Remote Write, InfluxDB, Loki, Elasticsearch, Kafka, and MQTT protocols without

m3 ist eine verteilte Zeitreihendatenbank, die für hochauflösende Metriken und die Verwaltung von Daten mit hoher Kardinalität entwickelt wurde. Sie fungiert als skalierbares Speichersystem und Multi-Cluster-Query-Engine und bietet einen verteilten Metrik-Aggregator, der Daten vor dem Speichern downsamplen und zusammenfassen kann. Das Projekt zeichnet sich durch ein koordiniertes Clustermodell aus, das etcd für die Knotenmitgliedschaft und Shard-Platzierung nutzt. Es unterstützt mehrere Ingestion-Protokolle, einschließlich des Prometheus-Remote-Write-Protokolls, des InfluxDB-Line-Protokolls und des Graphite-Carbon-Plaintext-Protokolls, und bietet kompatible Query-Schnittstellen für PromQL und Graphite. Das System deckt breite Funktionsbereiche ab, einschließlich spaltenorientierter Zeitreihenspeicherung, synchroner Datenreplikation und verteiltem Query-Fan-out. Es integriert Daten-Lifecycle-Automatisierung, Quorum-basiertes Konsistenz-Tuning und Tag-basierte Serienindizierung, um Datenintegrität und Abfragegeschwindigkeit über isolierte Namespaces hinweg aufrechtzuerhalten. Cluster-Orchestrierung und Komponentenplatzierung werden durch automatisierte Tools und Operatoren verwaltet, um hohe Verfügbarkeit und eine ausgewogene Datenverteilung sicherzustellen.