18 
Содержание
ClickHouse представил поддержку PromQL и новый движок таблиц TimeSeries в приватном превью. Метрики из Prometheus можно отправлять через remote write, после чего они попадают в специализированное хранилище. Запросы при этом остаются на PromQL, без перевода на SQL. Поддержка работает в ClickStack, Grafana и самом ClickHouse.
PromQL — это язык запросов, который используют для работы с метриками в Prometheus. Он позволяет строить выборки, агрегировать значения и задавать правила алертов. Движок TimeSeries создан именно под временные ряды с учётом особенностей Prometheus. Он учитывает типы метрик, правила агрегации и поведение счётчиков и гистограмм. Это позволяет сохранить семантику, которая заложена в PromQL, а не пытаться эмулировать её через обычные колонки.
Remote write — механизм, с помощью которого Prometheus может пересылать собранные метрики во внешние системы. В данном случае данные попадают напрямую в ClickHouse, где для них создаётся таблица на движке TimeSeries. Такой подход сохраняет привычный способ сбора метрик и не требует изменения конфигурации экспортёров.
Как это можно использовать в условиях импортозамещения в РФ
Многие российские команды уже хранят логи и трейсы в ClickHouse. Добавление метрик в ту же систему снижает количество хранилищ и упрощает корреляцию событий. При этом не требуется переписывать существующие дашборды и алерты на PromQL.
Для организаций с большим парком Prometheus это способ постепенно перенести часть нагрузки без разрыва процессов мониторинга. Особенно полезно там, где уже есть экспертиза по ClickHouse и нужно уменьшить число отдельных компонентов в контуре. Единая база для логов, трейсов и метрик позволяет быстрее находить связи между событиями и уменьшает расходы на поддержку нескольких независимых систем.
При принятии решения о переходе важно оценить, насколько текущая инфраструктура мониторинга уже завязана на ClickHouse. Если команда уже использует ClickHouse для хранения логов и трейсов, добавление метрик даёт заметное сокращение числа хранилищ. Если же Prometheus остаётся основным источником метрик и дашборды не планируют менять, поддержка PromQL снижает порог входа и позволяет тестировать новый движок без переписывания запросов.
Что это даёт на практике
Можно продолжить использовать привычные запросы, не меняя логику алертов и визуализаций. Хранение метрик в одном месте с логами упрощает расследование инцидентов, потому что не нужно переключаться между системами. Движок TimeSeries учитывает специфику Prometheus, поэтому поведение счётчиков и гистограмм остаётся ожидаемым.
На этапе приватного превью стоит проверить совместимость с текущими версиями Prometheus и Grafana. Также важно оценить объём данных и частоту записи, чтобы понять, как новая таблица поведёт себя под реальной нагрузкой. Для команд, которые уже используют Grafana для визуализации, возможность отправлять запросы напрямую в ClickHouse через PromQL означает, что существующие панели можно оставить без изменений.
При оценке целесообразности внедрения следует обратить внимание на то, насколько критична для команды возможность корреляции метрик с логами и трейсами в одном запросе. Если такие сценарии встречаются часто, единое хранилище даёт ощутимое преимущество. Если же метрики используются в основном для алертинга и отдельной визуализации, выгода от миграции будет меньше.
Чего в оригинальном материале нет
В публикации не приведены цифры по производительности и сравнению с нативным Prometheus. Отсутствуют данные о максимальном количестве серий, скорости вставки и потреблении ресурсов при долгом хранении. Нет информации о миграции существующих данных и ограничениях PromQL, которые могут проявиться при переносе сложных запросов.
Также не описаны сценарии отказа или деградации, когда часть метрик недоступна. Командам придётся самим проверять эти аспекты в своём окружении перед принятием решения о внедрении. Отсутствие публичных бенчмарков означает, что решение о переносе нагрузки нужно принимать на основе собственных тестов. Особенно важно протестировать поведение при высоких кардинальностях и длительном хранении, поскольку именно эти параметры часто определяют итоговую стоимость и стабильность решения.
Источник
Это краткий разбор материала ClickHouse. Полная версия с примерами кода, схемами и деталями реализации — в оригинале: Introducing ClickHouse’s new TimeSeries Engine — Your drop-In Prometheus replacement.
Курс по теме — Построение DWH на ClickHouse