A observabilidade moderna depende da coleta e agregação de um conjunto extenso de métricas granulares para entender, prever e analisar integralmente o comportamento do sistema. Mas quando aplicada a um sistema nativo de nuvem composto por muitos processos e hosts redundantes e cooperativos, a cardinalidade (ou número de séries temporais únicas) se torna difícil, porque cresce exponencialmente com cada serviço adicional, contêiner, nó, cluster etc. Ao lidar com dados de alta cardinalidade, descobrimos que VictoriaMetrics tem um bom desempenho. VictoriaMetrics é particularmente útil para operar microsserviços hospedados em Kubernetes, e o operador VictoriaMetrics torna mais fácil para os times a implementação do seu próprio monitoramento em forma de autoatendimento. Também gostamos de sua arquitetura em componentes e sua capacidade de continuar coletando métricas mesmo quando o servidor central não está disponível. Embora nossa equipe esteja satisfeita com VictoriaMetrics, esta é uma área em rápida evolução, e recomendamos ficar de olho em outras bancos de dados de séries temporais de alto desempenho compatíveis com Prometheus, como Cortex ou Thanos.
