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 es una base de datos de series temporales distribuida, diseñada para métricas de alta resolución y gestión de datos de alta cardinalidad. Funciona como un sistema de almacenamiento escalable y un motor de consultas multiclúster, proporcionando un agregador de métricas distribuido capaz de realizar downsampling y resumir datos antes de que se confirmen en el almacenamiento. El proyecto se distingue por un modelo de clúster coordinado que utiliza etcd para la pertenencia a nodos y la colocación de shards. Soporta múltiples protocolos de ingesta, incluyendo el protocolo de escritura remota de Prometheus, el protocolo de línea de InfluxDB y el protocolo de texto plano de Graphite Carbon, y proporciona interfaces de consulta compatibles para PromQL y Graphite. El sistema cubre amplias áreas de capacidad, incluyendo almacenamiento de series temporales en columnas, replicación de datos síncrona y distribución de consultas (fan-out) distribuida. Incorpora automatización del ciclo de vida de los datos, ajuste de consistencia basado en quórum e indexación de series basada en etiquetas para mantener la integridad de los datos y la velocidad de recuperación en espacios de nombres aislados. La orquestación del clúster y la colocación de componentes se gestionan mediante herramientas y operadores automatizados para garantizar la alta disponibilidad y una distribución equilibrada de los datos.