Ganglia - RRD（循环数据库）可扩展性

Question

我最近通过尝试神经节监测系统遇到了RRD。 Ganglia将监控数据存储在RRD中。我只是想知道，从可扩展性的角度来看，RRD是如何工作的？如果我有可能存储大量数据怎么办？像神经节一样，如果我想存储所有历史监测统计数据而不是仅仅存储最近使用特定TTL的数据，那么RRD是否足以应对？

使用RRD的人是否可以分享RRD如何扩展的经验，以及它与RDBMS甚至大表的比较？

Answer 1

rrdtool的内置合并功能是可配置的，因此根据您的磁盘空间，您可以使用rrdtool存储的高精度数据量没有限制。同样由于它的设计，rrdtool数据库永远不会被抽真空或以其他方式维护，因此您可以将设置增加到惊人的大小。显然，你需要足够的内存和快速磁盘来让rrdtool处理大数据，但这与任何大数据步骤都是一样的。

有些人对rrdtools的能力感到困惑，因为你也可以在一个很小的嵌入式系统上运行它，当这些人开始从阁楼上记录旧PC上的千兆字节数据并发现它无法应对，他们想知道......

Answer 2

RRD旨在随着时间的推移自动模糊（平均）数据，使得数据库的总大小保持大致相同，即使新数据不断到达也是如此。

因此，如果你想要一些历史数据并且愿意随着时间的推移而失去精确度，这是唯一的好处。

换句话说，您无法将RRD与标准SQL数据库或Bigtable进行比较，因为标准SQL和NoSQL数据库都精确地存储数据 - 您将准确读取所写的内容。

然而，使用RRDtool，没有这样的保证。但它的速度使其成为各种监控解决方案的有吸引力的解决方案，只有最新数据才有意义。