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介绍
GreptimeDB 是一款专为海量事件数据与可观测性 2.0 打造的云原生统一可观测性数据库，设计理念是通过单一数据库支持指标、日志和追踪数据的统一接入，同时提供多样化查询接口实现从边缘到云端的实时洞察。
在打造开发者友好的全功能可观测性解决方案过程中，我们发现了 Coroot——一款开源的 APM 与可观测性平台，预置仪表盘与智能检测。将 GreptimeDB 作为 Coroot 中 Prometheus 的数据湖方案，能够高效存储并分析海量指标数据，帮助开发者更好地理解系统运行状态，进而构建高阶的应用性能监控体系。
为什么选择 Coroot 作为数据监控仪表盘
Coroot 是一款开源的 APM 可观测平台，无需工程师写代码就可以自动收集指标、日志和链路追踪数据，并提供完整的实时监控视图。其 AI 驱动的数据分析功能可在几秒内找出最可能导致事故的原因，并为每个原因假设提供完整的证据。
将 GreptimeDB 配置为 Coroot 的 Prometheus 数据源后，开发者仅需设置 Prometheus URL 即可立即获得完整的应用与基础设施监控可视化能力，整个过程高效且直观。
为什么选择 GreptimeDB 作为 Prometheus 数据湖
无缝集成与高吞吐实时数据写入
GreptimeDB 完整支持 Prometheus 远程写入协议及 HTTP API 接口，同时提供 PromQL 查询能力。 开发者可轻松将其融入现有可观测体系或从现有 Prometheus 部署平滑迁移。这种兼容性意味着现有工作流无需重大改造即可完成技术升级。
凭借每秒数十亿指标点的并发写入能力，GreptimeDB 能够以卓越性能处理高吞吐数据接入场景。
低成本存储和高性能的灵活数据分析
GreptimeDB 采用列式存储模型处理 Prometheus 指标数据，不仅优化了时序数据的压缩与查询性能，还拓展了高级分析能力。开发者可以同时使用 SQL 与 PromQL 进行复杂查询与分析：
- 数据流的实时计算：Materialized views 与数据转换引擎简化了复杂的数据处理流程，提升了开发效率；
- 灵活的告警规则：类似于 Prometheus 的告警规则，GreptimeDB 的规则引擎与触发机制支持主动预警和自动化响应；
- 低成本存储：基于可扩展的对象存储方案，实现了高性价比的数据持久化；
- 存算分离：在隔离分析负载与生产系统的同时，开发者可使用实时 API 访问只读副本确保数据的高效查询。
指标、日志和 Traces 三位一体的统一可观测性
除 Prometheus 指标外，GreptimeDB 还能存储日志与 Traces 数据以构建完整的统一可观测性方案。这种集成使开发者能够无缝关联指标、日志与 Traces 数据，获得贯穿整个技术栈的应用性能与系统健康全景视图。
GreptimeDB 与 Coroot 集成指南
- 打开 Coroot 控制台，进入 Settings → Prometheus 配置项
- 假设你的 GreptimeDB 实例的 HTTP 服务运行于
localhost的4000端口，启用了认证且使用默认的public数据库，配置示例如下：
- Prometheus URL:
http://localhost:4000/v1/prometheus - Authentication：启用 HTTP basic Auth 并输入 GreptimeDB 的用户名和密码
- Remote Write URL:
http://localhost:4000/v1/prometheus/write?db=public
配置示意图如下：
完成配置后，Coroot 将开始从 GreptimeDB 获取并可视化数据。
在 Coroot 仪表盘中，你可以在 Application 页面查看实例的整体状态，并进一步分析 CPU、内存、网络等详细指标：
结语
GreptimeDB 与 Coroot 的集成，形成了一套高效、智能且易用的可观测性解决方案：
- GreptimeDB 提供高吞吐指标写入、低成本存储及指标数据的存储能力
- Coroot 将这些数据转化为可操作的可视化洞察，助力开发者快速诊断与优化系统性能
除了 Prometheus 兼容性外，GreptimeDB 还支持与 Jaeger 等分布式追踪工具的无缝集成，通过统一存储指标、日志和链路追踪数据构建完整的可观测性体系。未来，我们期待与 Coroot 展开更深入的合作，为开发者带来更加完善与强大的解决方案。
