Кратко: предлагаю гибридную архитектуру с региональными (edge) коллекторами, надёжной очередью/топиком для буферизации (Kafka/Pulsar), потоковой обработкой для низкой латентности (Flink/Spark Streaming) и периодической пакетной агрегацией/роллапами для экономии хранения. Ниже — компоненты, ключевые решения, механики обеспечения согласованности и отказоустойчивости, и сравнение потоковой обработки vs очереди vs периодическая агрегация.
Архитектура (вербальная схема)
- Агенты → региональные collectors/gateways → балансировщик → message bus (Kafka/Pulsar) → stream processing (Flink/Beam) → агрегированный TSDB (Cortex/Thanos/VictoriaMetrics) + cold storage (S3) → query/alerting.
- Regional collectors: принимают от локальных агентов, делают batching, компрессию, локальную предагрегацию, SNAT/нативный push. Это снижает сетевой трафик и уменьшает количества соединений к центральным компонентам.
Почему так:
- Региональные collectors сокращают межрегиональный трафик и обеспечивают быстрый отклик локально.
- Message bus даёт durable buffer, горизонтальное масштабирование и возможность ретраев/реплея.
- Stream processing обеспечивает low-latency агрегации и корректную обработку late/duplicate сообщений.
- TSDB с роллапами и холодным хранилищем решает долговременное хранение и экономию затрат.
Ключевые проектные решения и практики
1) Снижение сетевых затрат
- Агент: batching (пакеты за $...$ секунд или по размеру), delta-сжатие, protobuf/gRPC + gzip/snappy.
- Предагрегация на collectors: вычислять дельты/суммы/гистограммы за короткие окна, чтобы не отправлять каждую сэмплу.
- Сжатие и бинарные протоколы: уменьшает трафик в 2–10×.
- Региональные collectors для локальной агрегации и отправки в центральную зону пакетами.
Пример оценки трафика (приближённо)
- Пусть $...$ агентов, каждый посылает $...$ метрик каждые $...$ секунд, payload на метрику $...$ байт:
$$R=N\cdot \frac{m}{s}\cdot p(\text{байт/с})$$ Пример: $N=10000$, $m=10$, $s=10$, $p=200$:
$$R=10000\cdot \frac{10}{10}\cdot 200=2,000,000\text{байт/с}\approx 2\text{MB/s}$$ - На основе R планируете количество partition/throughput.
2) Буферизация и распределённые очереди
- Использовать Kafka/Pulsar:
- Плюсы: durable, replay, partitioning по ключу (например, metric name + label hash), поддержка retention и tiered storage.
- Partitioning: ключ для равномерной нагрузки; количество партиций рассчитывается:
$$P=\lceil \frac{{\text{throughput}}_{ingest}}{{\text{throughput}}_{partition}}\rceil$$ - Рекомендуется иметь запас: не менее $...$ партиций на broker для параллелизма и восстановления.
- Kafka хорош для простоты и экосистемы; Pulsar удобен при необходимости tiered storage и многотенантности.
3) Потоковая обработка (stream)
- Использование Flink/Beam для stateful window-агрегаций, водяных меток (watermarks), обработки late data, exactly-once (если нужно).
- Плюсы: низкая латентность (секунды), fine-grained агрегаты (скользящие окна), поддержка state & checkpointing.
- Минусы: сложнее оперировать, требует управления состоянием (объёмы state), затраты на ресурсы.
4) Очереди сообщений (message queues)
- Роль: durable ingestion слой + backpressure.
- Для агрегирования очереди не заменяют движки обработки, но служат надежным буфером и точкой реплея для восстановления.
- Позволяют decouple producers/consumers и масштабирование по партициям.
5) Периодическая агрегация (batch)
- Регулярные job'ы (например, MapReduce/Spark/periodic Flink jobs) для перекалькуляции, долгосрочных роллапов (1m→5m→1h), ретроспективных корректировок.
- Плюсы: экономия CPU/IO при больших windows, простота, дешевле для длинных окон.
- Минусы: высокая латентность (минуты/часы), не подходит для realtime alerting.
6) Согласованность и семантика доставки
- Для метрик обычно достаточна eventual consistency; но:
- Счетчики (monotonic) агрегировать инкременты, хранить таймстемпы.
- Избегать дубликатов: включать sequence id или message id на уровне агента → idempotent writes на ingestion.
- Семантика:
- At-least-once: проще, требует дедупликации в processing (отметки/seq).
- Exactly-once: возможен с Flink + Kafka transactions, но сложнее и дороже; целесообразен только при строгих требованиях к точности.
- Checkpointing и state snapshot: используйте checkpoint/commit (Flink+Kafka) для восстановления без потери данных.
7) Отказоустойчивость и восстановление
- Репликация для Kafka (replication factor ≥ 3) и multi-AZ deployment.
- Collector/consumer — stateless по возможности; stateful processing хранить state в durable backend (RocksDB + checkpoint to S3).
- Graceful retries, DLQ (dead-letter queue) для некорректных сообщений.
- Мониторинг lag'а в очередях, метрики потребления/latency.
8) Шардирование и параллелизм
- Шардируйте по устойчивому ключу: например hash(metric name + key labels).
- Баланс между cardinality и hot-shards: при высокой cardinality группируйте по tenant/cluster+metric.
- Горизонтальное масштабирование consumers по партициям: количество воркеров ~ количество партиций (или меньше, при использовании multiple threads per worker).
9) Хранение и роллапы
- Горячий слой: TSDB (Prometheus-style, Cortex, VM) для recent data с высокой частотой.
- Холодный слой: объектное хранилище (S3) для долгих rollups.
- Роллапы: хранить raw short-term (например 1s/10s), аггрегаты среднего-term (1m/5m) и long-term (1h/daily) для экономии места.
Когда выбирать подходы: сравнение
- Потоковая обработка (stream)
- Когда: нужно low-latency агрегации, real-time alerts, сложная stateful логика (histograms, quantiles).
- Плюсы: near-real-time, stateful windows, late data handling, exactly-once (при необходимости).
- Минусы: сложность, ресурсоёмкость, дорогое управление state.
- Очереди сообщений (message queues)
- Когда: требуется надежная буферизация, реплей, decoupling, высокая доступность ingestion.
- Плюсы: durability, масштабируемость, replay.
- Минусы: сами по себе не делают агрегацию, добавляют задержку ≈ retention/consumer latency.
- Периодическая агрегация (batch)
- Когда: допустимая латентность (минуты/часы), экономия ресурсов важнее мгновенности, долгосрочные роллапы.
- Плюсы: дешевле для больших окон, проще.
- Минусы: не подходит для realtime alerting.
Рекомендуемый гибрид (практический выбор)
- Ingest: agents → regional collectors (batch+compress) → Kafka/Pulsar.
- Near-real-time: Flink stream jobs для 1s–1m окон (alerts, dashboards).
- Batch: периодический Spark/Flink- batch для 5m/1h/дневных роллапов и сторожевой перекалькуляции.
- Storage: hot TSDB + cold S3, с возможностью реплея из Kafka для пересчёта.
- Consistency: at-least-once + idempotence + optional exactly-once для критичных метрик.
- Ops: autoscale по lag/throughput, релокация партиций, backup/retention policy, метрики и трассировка pipeline.
Практические советы
- Делайте предагрегацию и выборочную экспирацию на агентах/collectors.
- Защитите систему от hot-metrics (rate limiting, sampling, label-cardinality limits).
- Используйте schema/protobuf и versioning для совместимости.
- Тестируйте recovery (браун-ауты), реплей данных и ошибочные сценарии.
- Планируйте запас по throughput: target throughput per partition × safety-factor (например 1.5–2×).
Краткий вывод
- Для тысяч агентов оптимально гибридное решение: durable очередь (Kafka/Pulsar) + потоковая обработка для low-latency + batch агрегации для экономии и корректности на больших окнах. Используйте региональные collectors, предагрегацию и компрессию, строьте на idempotent/monotonic сообщениях и checkpointed stateful stream-движках для устойчивости и согласованности. Exactly-once применять выборочно, где это действительно нужно.