VictoriaMetrics ha introdotto VictoriaStack, una piattaforma open source per l’osservabilità dei sistemi informatici che riunisce gestione delle metriche, registrazione degli eventi e analisi delle tracce distribuite attraverso tre componenti specializzati. La soluzione comprende VictoriaMetrics per i dati quantitativi delle serie temporali, VictoriaLogs per la raccolta e l’interrogazione dei log e VictoriaTraces per il tracciamento delle richieste attraverso architetture distribuite. L’integrazione non consiste nella fusione dei dati in un unico database, ma nell’adozione di un modello operativo coordinato che permette di distribuire, aggiornare e utilizzare i singoli sistemi secondo le necessità dell’infrastruttura. La piattaforma comprende inoltre strumenti di connessione agli assistenti AI per facilitare le attività di analisi e individuazione dei malfunzionamenti.
Le metriche rappresentano l’andamento di grandezze come frequenza delle richieste, utilizzo della memoria, latenza e numero di errori, mentre i log conservano informazioni sugli eventi e le tracce distribuite permettono di ricostruire il percorso di una richiesta tra più servizi. VictoriaStack mantiene database indipendenti, ciascuno eseguibile come binario autonomo oppure in configurazione cluster, con possibilità di separare acquisizione, memorizzazione e interrogazione. Il componente vmauth può essere utilizzato come punto di accesso per instradamento e bilanciamento delle richieste. Anche i linguaggi di interrogazione restano distinti: VictoriaMetrics utilizza MetricsQL, compatibile con PromQL, VictoriaLogs impiega LogsQL e VictoriaTraces supporta LogsQL insieme alle API compatibili con Jaeger e Tempo. I tre sistemi principali sono disponibili con licenza Apache 2.0, affiancati da funzionalità aziendali, servizi di supporto commerciale e dall’offerta gestita VictoriaMetrics Cloud.
L’integrazione dei dati avviene anche attraverso OpenTelemetry, con supporto al protocollo OTLP per metriche, log e tracce. Questa compatibilità consente di raccogliere informazioni applicative attraverso strumenti standardizzati e distribuirle ai database appropriati, senza imporre una sostituzione completa delle soluzioni di monitoraggio esistenti. Le organizzazioni che utilizzano Prometheus possono conservarne le modalità di raccolta delle metriche e introdurre progressivamente i componenti aggiuntivi. Per le installazioni Kubernetes sono disponibili strumenti di gestione attraverso VictoriaMetrics Operator e Helm charts, destinati a rendere più coerenti distribuzione e aggiornamento dei componenti, pur mantenendo capacità di scalabilità e politiche di conservazione specifiche per ciascuna categoria di dati.
VictoriaStack introduce anche server Model Context Protocol dedicati ai diversi database, attraverso i quali assistenti come Claude Code, Codex, Cursor e agenti sviluppati internamente possono consultare la telemetria. Le funzioni disponibili comprendono interrogazioni sulle serie temporali, esplorazione dei campi dei log, individuazione di servizi e operazioni, recupero delle tracce e analisi della configurazione degli alert. Un repository di agent skills fornisce procedure riutilizzabili per indagini che richiedono il confronto tra diversi segnali. Durante un incidente, per esempio, un assistente può individuare un aumento della latenza attraverso le metriche, identificare con le tracce il servizio coinvolto e ricercare nei log gli eventi corrispondenti. L’accesso descritto è di tipo consultivo, con la responsabilità di interpretare i risultati e applicare eventuali modifiche affidata agli operatori.
La documentazione comprende configurazioni a nodo singolo e cluster, oltre a un ambiente dimostrativo Docker Compose che integra le tre basi dati, un’applicazione OpenTelemetry, il relativo collector, Grafana, vmalert e vmauth. Tale configurazione è destinata alle prove e non viene proposta come distribuzione pronta per la produzione. VictoriaStack mantiene inoltre la possibilità di dimensionare separatamente i processi di ingestione e interrogazione, adattandoli al volume e alle caratteristiche delle informazioni raccolte. L’architettura combina quindi componenti indipendenti, protocolli comuni e accesso strutturato da parte degli assistenti AI, con l’obiettivo di consentire indagini sui sistemi distribuiti senza vincolare tutte le categorie di telemetria a un’unica tecnologia di memorizzazione.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)