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产品优势

观测云 VS Zabbix

Zabbix 是大部分运维人员喜欢用的主机管理监控产品，相较于 Zabbix，观测云有以下几个优点。

  • Zabbix 底层是 Mysql，其数据精度和数据保存量不能太大，相比较观测云可用拥有秒级（默认10s）的数据采集能力，同时默认存储数据一年，并且不会因为海量数据导致性能下降。
  • 观测云相较于 Zabbix 更面向云原生时代，包括对 Kubernetes 的支持
  • 观测云不仅仅监控主机，更提供全面技术栈的可观测能力
  • 观测云采用安全的语言，比 Zabbix 基于脚本的方式更加安全可靠
  • 观测云支持日志，Zabbix 无日志能力

观测云 VS Prometheus

Prometheus 是近期流行起来的基于时序数据库的可观测性产品，其特点是以 Scrape 模型进行数据同步，形成了独立的 Exporter 体系，并且是 CNCF 云原生基金会推荐的云原生监控方案。相较于 Prometheus，观测云有以下几个优点：

  • Prometheus 整体构建复杂度较高，如果大型应用需要组合 Grafana，OpenTSDB 或 InfluxDB 作为整体方案，观测云则开箱即用
  • Prometheus 大量第三方的 Exporter 使用难度大，且开源代码存在大量的潜在技术风险，观测云兼容 Exporter，同时内建的数据采集模块均有相应的技术保证和兜底。
  • Prometheus 仅仅提供 Metrics 的构建，无法提供可观测性的另外两个能力Logging，和 Tracing，需要与 Loki 以及 Skywalking 等组合使用
  • Prometheus 的 AlertManager 功能简单，观测云的异常检测功能强大
  • Prometheus 数据存储默认方式仅仅单机模式，无法实现海量指标长时间保存和查询。

观测云 VS ELK

ELK 是 Elastic.co 公司基于 ElasticSearch 所开发的整体的监控检测方案，由 ElasticSearch，Logstash，Kibana 构成，近年来，还有基于 Fluentd 作为 Logstash 的替代产品，形成 EFK 的方案以更适合云原生环境，在指标采集上，ELK 采用 Beats 组件系列，有 MetricBeats，Filebeats 等，同时最近又开放了 ELK APM 模块，相较于 ELK，观测云有以下几个优点：

  • ELK 部署安装极其复杂，如果简单收集日志还好，要是利用好 Logstash 和 Kibana ，学习成本巨大，观测云则相对简单很多，且有服务支持。
  • ELK 整体的运维成本巨大，ElasticSearch 集群需要大量的费用，同时如果考虑冷热数据以节省成本也很令人头痛，使用观测云则无需考虑这些问题。
  • ELK 的 beats 系列是将指标数据以日志方式存储，在聚类计算和大范围数据查询中会导致出现 OOM，观测云则无这方面问题。
  • Kibana 并不是那么好用，KQL 学习成本也比较高，相对来说观测云简单许多。
  • Beats，Logstash 或 Fluentd 配置难道较大，学习曲线也非常高，观测云仅仅安装一个 DataKit 完成安装就能解决所有问题。
  • 观测云也兼容 Beats，Logstash 和 Fluentd。

观测云 VS Zipkin，jaeger，Pinpoint，Skywalking

这一类的开源产品都是基于应用可观测性，基于 OpenTelemetry 体系构建的开源 APM 产品，其中以刚刚入选 Apache 基金会的 Skywalking 为代表，其特点是关注应用层的性能，故障，为应用层提供可观测性。相比之下，观测云有以下优点：

  • 观测云更全面，不仅仅是 APM 层的数据，基础设施，容器，中间件，网络性能均包含
  • 这类产品通常依赖大数据底座，如 ElasticSearch，HBase，本身产品自身运维也有巨大的成本和投入，而观测云完全不需要考虑这些问题
  • 这类产品对于各种编程语言和框架支持程度不同，观测云则基于全球最大的可观测性服务商 DataDog 的 dd-trace ，同时也兼容上述（除 Pinpoint）的所有 Agent，因此可实现所有编程语言的兼容
  • 相较于这些产品，观测云提供统一的应用性能和前端性能的展示 UI，并且与其他基础数据形成了关联模型。

观测云 VS Grafana

Grafana 是开源的面向监控领域的数据可视化工具，他本身不处理数据，而是和前述的产品进行集成，才能有价值。与 Grafana 相比，观测云的有以下优点：

  • Grafana 不处理数据，仅仅是个表现层，相当于观测云的场景功能
  • Grafana 本身没有统一的数据查询语言，不同的数据层决定了使用不同的查询语言来构建表现层，而观测云通过 DQL 查询语言统一了查询层，大大降低了用户的使用门槛
  • Grafana 主要支出的是时序结构数据，对于关系型数据无法有效展示，并且使用功能看似强大，但相当繁琐。观测云不仅仅有类似的功能，且简单易用，同时内置了大量分析检查数据的工具，不仅仅是一个简单的数据可视化工具。
  • Grafana 由于开源的属性，对接不同的数据源需要重新设计对应的表现层的数据对接，而且表现层制作相当繁琐，观测云本身通过 DataKit 统一了数据层，可以非常轻松方便的构建表现层。

观测云 VS 其他商业软件

市面上也存在着需要的商业软件，观测云相较于其他商业软件，由以下这些优点：

  • 为使用者而生，为用户服务，相较于其他商业软件，观测云基于按需按量收费，功能免费，数据存储处理付费，完全使用云的商业模式，只有用户使用好，才是真的好。
  • 相较于其他商业软件以监控为抓手，观测云以保障每一个业务项目为出发点，作为 Devops 的基石，提供一个项目的整体全链路的可观测性能力。
  • 与市面上大部分方案不同，观测云从产品的第一天开始就构建了完整的产品形态和数据形态，因此所有功能都是一个存储，一个平台，一个产品。其他商业软件不同的功能切割成一个个独立的软件，如果要将所有软件产生的数据综合汇聚，则又需要引入 Hadoop，Flink，Spark 等重量级的大数据处理方案。观测云天生就是云原生的，我们利用强大的多模态数据处理技术，实现了一体化的产品。
  • 观测云整体提供不只是软件，而是一种服务，我们不仅仅卖软件，而是给我们的客户提供一整套综合的基于实时数据支撑的保障体系，同时整体用户使用的综合投入远远低于市面上的其他商业软件。