La observabilidad de hoy depende de recoger y sumar un conjunto exhaustivo de métricas granulares para poder entender, predecir y analizar el comportamiento de un sistema. Sin embargo, cuando se aplica a un sistema en la nube nativo compuesto por muchos procesos y servidores redundantes y que cooperan entre ellos, la cardinalidad (o número de series únicas en tiempo) se vuelve poco manejable porque crece exponencialmente con cada nuevo servicio, contenedor, nodo, clúster, etc. Por eso, para gestionar datos de alta cardinalidad, hemos comprobado que VictoriaMetrics es una buena opción. VictoriaMetrics es especialmente útil para trabajar con arquitecturas de microservicios alojadas en Kubernetes, y el operador de VictoriaMetrics facilita que los equipos puedan implementar su propia monitorización de manera personalizada. También nos agrada su arquitectura de componentes y habilidad para continuar recogiendo métricas incluso cuando el servidor principal no está disponible. Aunque nuestro equipo está contento con VictoriaMetrics, es un sector que está evolucionando rápidamente, así que recomendamos echar un vistazo a otras bases de datos de serie temporal de alto rendimiento compatibles con Prometheus como Cortex o Thanos.
