[2/2] Monarch: Google's Planet-Scale In-Memory Time Series Database (Рубрика Architecture)

Но на этом история монарха не закончилась. Уже в 2023 году на конфе ICSE‑SEIP’23 ребята из Google опубликовали whitepaper-продолжение (что я уже разбирал). Тезисно этот paper можно сократить до следующих пунктов

1. Причина: двукратный рост год‑к‑году QPS и числа рядов, проблемы с поддержкой и дальнейшим попаданием в SLO
2. Команда решила провести редизайн с опорой на quality‑attribute сценарии + лёгкие UML‑модели
3. Фактически, декомпозицировали Leaf на Leaf (KV‑хранилище), Leaf Index Server и Leaf Mixer.
4. Это повлияло в плюс на доступность и сопровождаемость, а latency выросла умеренно, хотя хопов стало больше на 2  (рост с ~12–14 до 16–18 RPC)

Но и это было не все - принципы Monarch легли в основу облачного Managed Service for Prometheus: это сервис на том же бэкенде Monarch, которым Google мониторит свои сервисы. Запросы PromQL частично вычисляются на стороне Monarch. Для инженерных команд это даёт из коробки «глобальный» Prometheus‑опыт. Кстати, вопрос масштабирования отдельных Prometheus возникает у крупных компаний часто и для решения этого вопроса появился проект Thanos. Еще можно глянуть на VIctoriaMetrics, этот проект тоже борется с ограничениями Prometheus, но по другому (можно глянуть мой разбор подкаста где автор проекта про это рассказывал)

Если подбивать уроки из истории Monarch, то стоит

• Собирать метрики ближе к источнику, аггрегировать рано (уменьшение кардинальности и стоимости)
• Дешёвый предикатный индекс → дешевле распределённые запросы (урезать fanout до выполнения)
• Строго разделять stateful и stateless части (проще сопровождать, легче выдерживать SLO при росте) - фокус на этом во втором whitepaper про редизайн
• Шардирование по бизнес‑ключу (target) - локальные агрегации/джойны дешевле.

#Software #Architecture #DistributedSystems #SRE #Engineering #Databases #Data