挑战者
Grafana Tempo
链路追踪专精，但完整可观测性需要 Prometheus + Loki 三套系统协同
GreptimeDB
GreptimeDB
可观测性原生，SQL + PromQL，统一指标/日志/链路
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Grafana Tempo 对比总览。
只做链路，完整可观测性需要三套系统。
Grafana Tempo 是 Grafana Labs 开发的分布式链路追踪后端，使用对象存储（S3、GCS、Azure）实现低成本长期保留，支持 Jaeger、Zipkin 和 OpenTelemetry 协议。但 Tempo 只管链路这一件事——要实现完整的可观测性，你还需要 Prometheus 管指标、Loki 管日志，三套系统各有自己的部署、运维和查询语言，关联排查需要跨系统跳转。
特性对比
| 特性/方面 | GreptimeDB | Grafana Tempo |
|---|---|---|
| 数据模型 | 在一个数据库中支持指标、日志与链路 | 分布式链路追踪后端 |
| 值模型 | 多值（支持复杂数据结构） | 带属性的追踪跨度 |
| 多模型支持 | 指标、日志与链路追踪在一个数据库中 | 仅链路追踪（需要独立系统处理指标/日志） |
| 查询语言 | SQL & PromQL（双接口） | TraceQL |
| 数据摄取协议 | SQL gRPC InfluxDB 行协议 Prometheus 远程存储 OpenTelemetry Loki Push API Elasticsearch Bulk API HTTP API | Jaeger Zipkin OpenTelemetry OTLP |
| 数据保留 | 支持分层存储的灵活 TTL 策略 | 基于对象存储的保留与压缩 |
| 持续聚合 | 内置 SQL 聚合、Pipeline ETL 引擎与 Flow 流计算 | 服务映射和跨度指标生成 |
| 部署复杂度 | 单一系统部署 | 复杂的多组件部署（Distributor、Ingester、Querier、Compactor） |
| 用例 | 统一可观测性、实时分析、物联网监控、边缘计算 | 分布式追踪、请求流分析、延迟故障排查 |
| 架构 | 计算存储分离的云原生分布式架构 | 基于对象存储后端的微服务架构 |
| 存储格式 | Apache Parquet（列式存储、压缩） | 对象存储中的 Parquet 文件 |
| 存储扩展性 | 对象存储集成，容量无限 | 原生对象存储设计，支持无限扩展 |
| 高可用性 | 原生集群，自动故障转移 | 无状态组件与对象存储持久化 |
| 许可证 | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| 编程语言 | Rust（内存安全、高性能） | Go（生态系统兼容性） |
| 部署选项 | 单节点、集群、K8s 原生、边缘到云统一 API | 微服务模式、基于对象存储的可扩展模式 |
| 运维复杂度 | 统一系统简化 K8s 运维 | 需要与 Prometheus 和 Loki 协同以实现完整可观测性 |
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