VictoriaMetrics 对 Datadog Zstd 压缩协议的支持问题分析
背景介绍
VictoriaMetrics 是一个高性能的时间序列数据库,而 Datadog 是一个流行的监控平台。在监控系统集成中,Datadog Agent 会收集指标数据并通过特定协议发送到后端存储系统。最新版本的 Datadog Agent(7.62及以上)默认使用 Zstd 压缩算法来优化数据传输效率。
问题现象
当使用 VictoriaMetrics 的 vmagent 组件(版本1.111.0)接收来自新版 Datadog Agent 的数据时,系统会出现解析错误。错误日志显示 vmagent 无法正确解析采用 Zstd 压缩的 Datadog 协议数据包,导致数据被丢弃。
技术分析
Datadog Agent 从7.62版本开始将默认压缩算法从 Zlib 改为 Zstd,这是为了提高数据传输效率。Zstd(Zstandard)是由Facebook开发的一种实时压缩算法,相比Zlib具有更好的压缩比和更快的压缩/解压速度。
VictoriaMetrics 的 vmagent 组件最初没有实现对 Datadog Zstd 压缩数据的支持,因此在遇到这种数据包时会返回400错误。错误信息中的"unknown wireType"表明解包过程中遇到了无法识别的协议格式。
解决方案
对于遇到此问题的用户,有以下几种解决方案:
-
临时解决方案:在 Datadog Agent 配置中显式指定使用 Zlib 压缩算法,通过设置环境变量
DD_SERIALIZER_COMPRESSOR_KIND=zlib。 -
升级解决方案:升级到 VictoriaMetrics v1.114.0 或更高版本,这些版本已经原生支持 Datadog 的 Zstd 压缩协议。
-
协议适配:如果无法立即升级,可以考虑在数据流中增加一个协议转换层,将 Zstd 压缩的数据转换为 vmagent 支持的格式。
技术实现细节
在 VictoriaMetrics 的后续版本中,开发团队实现了对 Zstd 压缩协议的支持。当客户端发送 Zstd 压缩数据时,需要设置正确的 HTTP 头Content-Encoding: zstd,这样服务器端才能正确识别和解压数据。
这种实现方式与 VictoriaMetrics 的其他组件(如 VictoriaLogs)保持了一致,后者从1.17.0版本开始就支持了 Zstd 压缩协议。
最佳实践建议
对于生产环境中的监控系统集成,建议:
- 保持各组件版本的最新状态,特别是协议处理相关的组件
- 在升级关键组件(如 Datadog Agent)前,先测试与后端存储系统的兼容性
- 监控数据传输错误日志,及时发现协议不匹配问题
- 对于大规模部署,考虑分阶段升级策略,避免一次性全量切换
通过理解这些技术细节,用户可以更好地规划自己的监控系统架构,确保数据采集和存储的稳定性和高效性。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00