GreptimeTeam/greptimedb

何を解決するか

GreptimeDB は、メトリクス、ログ、トレースを単一のカラムエンジンに統合するオープンソースの観測性データベースです。Prometheus によるメトリクス、Loki によるログ、Tempo によるトレースなど、異なるテレメトリ信号用に別々のバックエンドを運用する必要がなくなり、データを異なるデータベース間で移動せずに SQL を使ってこれらの信号を相関できます。

動作方法

このデータベースは、オブジェクトストレージ（S3、GCS、Azure Blob）上に構築されたカラムエンジンを使用しており、計算とストレージを分離しています。メモリおよびローカルディスクキャッシュを用いた階層型ストレージモデルにより、頻繁にアクセスされるデータを計算層に近づけています。

複数のインジェストプロトコルをサポートしており、OpenTelemetry（OTLP）、Prometheus Remote Write、Loki Push、Elasticsearch Bulk が含まれます。クエリには SQL、PromQL、Jaeger互換トレースクエリに加え、MySQL および PostgreSQL ワイヤプロトコルも提供しています。

対象ユーザー

Prometheus のカーディナリティや保持期間の制限を超え、Loki でパフォーマンスの限界に達している、または観測性データおよび GenAI/エージェントテレメトリを SQL で統一的にクエリしたい開発者やプラットフォームエンジニア向けです。

特徴

• 統一されたデータモデル：すべての観測性信号に同じテーブルモデル（タグ、タイムスタンプ、フィールド）を使用。
• オブジェクトストレージバックエンド：長期保持とコスト効率のため、オブジェクトストレージを主なストレージとして使用。
• マルチプロトコル対応：OTel、Prometheus、Loki、Elasticsearch インジェストに対応。
• AIエージェント対応：LLMエージェントによる根本原因分析に特に最適化されており、誤診を減らし、トークンコストを削減。
• 分離アーキテクチャ：計算（Frontend、Datanode）とストレージを分離し、独立したスケーリングが可能。