Watchman uporablja razširljivo arhitekturo, ki temelji na porazdeljenem sistemskem pristopu, kar mu omogoča obvladovanje velikega števila vhodnih podatkovnih točk z visoko razpoložljivostjo. Vsebuje tudi učinkovit mehanizem poizvedb, ki optimizira zmogljivost za analizo podatkov časovnih vrst, zaradi česar je primeren za spremljanje v realnem času in analizo preteklih podatkov.
Glavne funkcije Watchmana vključujejo:
- Razširljivost: Watchman je zasnovan za vodoravno skaliranje za obdelavo velikih količin podatkov časovnih vrst. Uporablja porazdeljeno arhitekturo z več strežniki, ki jih je mogoče po potrebi dodati ali odstraniti za povečanje ali zmanjšanje zmogljivosti.
- Visoka razpoložljivost: Watchman zagotavlja visoko razpoložljivost s podvajanjem podatkov na več strežnikih. V primeru okvare strežnika je do podatkov mogoče nemoteno dostopati z drugega strežnika brez izgube podatkov.
- Fast Query Engine: Watchmanov mehanizem poizvedb je optimiziran za hitro iskanje in združevanje podatkov časovnih vrst. Podpira različne možnosti poizvedb, kot so filtriranje časovnega obsega, združevanja (npr. povprečje, vsota) in ujemanje vzorcev.
- Prilagodljivo vnos podatkov: Watchman lahko zaužije podatke iz različnih virov, vključno z datotekami, dnevniki in napravami IoT. Podpira različne formate podatkov, kot so JSON, CSV in binarne oblike po meri.
- Arhitektura z več najemniki: Watchman podpira več najemnikov, kar omogoča različnim ekipam ali organizacijam, da neodvisno shranjujejo in upravljajo svoje podatke o časovnih serijah.
- Opozorila in obvestila: Watchman ponuja funkcije za nastavitev opozoril in obvestil na podlagi specifičnih podatkovnih vzorcev ali pragov. Lahko se integrira z različnimi sistemi za sporočanje ali zunanjimi storitvami za pošiljanje obvestil.
- Odprta koda: Watchman je odprtokodni projekt, kar pomeni, da je prosto dostopen za uporabo in spreminjanje. Napisan je v C++ in ima modularno arhitekturo, kar razvijalcem omogoča, da ga razširijo in prilagodijo svojim posebnim zahtevam.
Watchman pogosto uporabljajo velika podjetja, vključno s Facebookom, Netflixom in Airbnbjem, za spremljanje in analizo svojih proizvodnih sistemov. Je zmogljivo orodje za upravljanje in pridobivanje vpogledov iz ogromnih količin podatkov časovnih vrst, zaradi česar je dragoceno sredstvo za organizacije, ki želijo izboljšati svoje zmožnosti spremljanja in opozarjanja.