VictoriaMetrics

対応バージョン: VictoriaMetrics 1.x 最終更新: February 20, 2026

概要

VictoriaMetrics は、高性能でコスト効率に優れた時系列データベースおよび監視ソリューションです。Prometheus と完全に互換性があり、より優れた圧縮率、クエリパフォーマンス、スケーラビリティを提供します。

主な機能

機能	説明
高圧縮	Prometheus より最大 7 倍効率的なデータ圧縮
高速クエリパフォーマンス	複雑なクエリで最大 20 倍高速なパフォーマンス
水平スケーリング	Cluster モードで無制限にスケーリング
低い運用オーバーヘッド	単一バイナリでのデプロイ、最小限の設定
Prometheus 互換	PromQL、Remote Write/Read API を完全サポート
マルチテナンシー	複数のチーム／プロジェクト向けの分離環境
長期ストレージ	効率的な長期メトリクスストレージとダウンサンプリング

VictoriaMetrics と Prometheus の比較

項目	Prometheus	VictoriaMetrics
アーキテクチャ	Single Node	Single/Cluster
水平スケーリング	Thanos/Cortex が必要	ネイティブサポート
ディスク使用量	ベースライン	約 70% 削減
クエリ速度	ベースライン	2～20 倍高速
メモリ使用量	高い	低い
カーディナリティ上限	約 1,000 万時系列	約 1 億以上の時系列
クエリ言語	PromQL	MetricsQL（スーパーセット）

アーキテクチャオプション

VictoriaMetrics は 2 つのデプロイモードを提供します。

選択ガイド

Single-Node モード

Single-node モード（vmsingle）は、小規模から中規模の環境に適しています。

機能

単一バイナリですべての機能を提供
セットアップと運用が簡単
1 秒あたり数百万サンプルを処理可能
数十億のアクティブな時系列をサポート

StatefulSet デプロイ

yaml

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: vmsingle
  namespace: monitoring
spec:
  serviceName: "vmsingle"
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: vmsingle
  template:
    metadata:
      labels:
        app: vmsingle
    spec:
      containers:
      - name: vmsingle
        image: victoriametrics/victoria-metrics:v1.96.0
        args:
          - "--storageDataPath=/storage"
          - "--httpListenAddr=:8428"
          - "--retentionPeriod=1y"
          - "--search.latencyOffset=30s"
          - "--search.maxUniqueTimeseries=1000000"
          - "--search.maxSamplesPerQuery=1000000000"
          # Memory optimization
          - "--memory.allowedPercent=60"
          # Compression settings
          - "--dedup.minScrapeInterval=30s"
        ports:
        - containerPort: 8428
          name: http
        resources:
          requests:
            cpu: 500m
            memory: 2Gi
          limits:
            cpu: 2000m
            memory: 8Gi
        volumeMounts:
        - name: storage
          mountPath: /storage
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8428
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 30
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8428
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 15
      securityContext:
        fsGroup: 65534
        runAsNonRoot: true
        runAsUser: 65534
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: storage
    spec:
      accessModes: ["ReadWriteOnce"]
      storageClassName: gp3
      resources:
        requests:
          storage: 100Gi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: vmsingle
  namespace: monitoring
spec:
  selector:
    app: vmsingle
  ports:
  - port: 8428
    targetPort: 8428
    name: http
  type: ClusterIP

主要エンドポイント

エンドポイント	説明
`/api/v1/write`	Prometheus Remote Write
`/api/v1/query`	インスタントクエリ
`/api/v1/query_range`	範囲クエリ
`/api/v1/series`	シリーズメタデータ
`/api/v1/labels`	ラベルリスト
`/api/v1/label/{name}/values`	ラベル値リスト
`/vmui`	組み込み UI
`/metrics`	自己メトリクス

Cluster モード

大規模環境向けのスケーラブルな Cluster 構成です。

アーキテクチャ

コンポーネント

コンポーネント	役割	スケーリング方法
vminsert	書き込みリクエストのルーティング	水平スケーリング（Deployment）
vmstorage	データストレージ	水平スケーリング（StatefulSet）
vmselect	クエリ処理	水平スケーリング（Deployment）

vmstorage デプロイ

yaml

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: vmstorage
  namespace: monitoring
spec:
  serviceName: "vmstorage"
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: vmstorage
  template:
    metadata:
      labels:
        app: vmstorage
    spec:
      containers:
      - name: vmstorage
        image: victoriametrics/vmstorage:v1.96.0-cluster
        args:
          - "--storageDataPath=/storage"
          - "--httpListenAddr=:8482"
          - "--vminsertAddr=:8400"
          - "--vmselectAddr=:8401"
          - "--retentionPeriod=1y"
          - "--dedup.minScrapeInterval=30s"
        ports:
        - containerPort: 8482
          name: http
        - containerPort: 8400
          name: vminsert
        - containerPort: 8401
          name: vmselect
        resources:
          requests:
            cpu: 500m
            memory: 2Gi
          limits:
            cpu: 2000m
            memory: 8Gi
        volumeMounts:
        - name: storage
          mountPath: /storage
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8482
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 30
      affinity:
        podAntiAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - labelSelector:
              matchLabels:
                app: vmstorage
            topologyKey: kubernetes.io/hostname
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: storage
    spec:
      accessModes: ["ReadWriteOnce"]
      storageClassName: gp3
      resources:
        requests:
          storage: 100Gi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: vmstorage
  namespace: monitoring
spec:
  selector:
    app: vmstorage
  clusterIP: None
  ports:
  - port: 8482
    name: http
  - port: 8400
    name: vminsert
  - port: 8401
    name: vmselect

vminsert デプロイ

yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: vminsert
  namespace: monitoring
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: vminsert
  template:
    metadata:
      labels:
        app: vminsert
    spec:
      containers:
      - name: vminsert
        image: victoriametrics/vminsert:v1.96.0-cluster
        args:
          - "--httpListenAddr=:8480"
          - "--storageNode=vmstorage-0.vmstorage:8400"
          - "--storageNode=vmstorage-1.vmstorage:8400"
          - "--storageNode=vmstorage-2.vmstorage:8400"
          - "--replicationFactor=2"
        ports:
        - containerPort: 8480
          name: http
        resources:
          requests:
            cpu: 200m
            memory: 256Mi
          limits:
            cpu: 1000m
            memory: 1Gi
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8480
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 30
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: vminsert
  namespace: monitoring
spec:
  selector:
    app: vminsert
  ports:
  - port: 8480
    targetPort: 8480
    name: http
  type: ClusterIP

vmselect デプロイ

yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: vmselect
  namespace: monitoring
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: vmselect
  template:
    metadata:
      labels:
        app: vmselect
    spec:
      containers:
      - name: vmselect
        image: victoriametrics/vmselect:v1.96.0-cluster
        args:
          - "--httpListenAddr=:8481"
          - "--storageNode=vmstorage-0.vmstorage:8401"
          - "--storageNode=vmstorage-1.vmstorage:8401"
          - "--storageNode=vmstorage-2.vmstorage:8401"
          - "--search.maxUniqueTimeseries=1000000"
          - "--search.maxSamplesPerQuery=1000000000"
        ports:
        - containerPort: 8481
          name: http
        resources:
          requests:
            cpu: 200m
            memory: 512Mi
          limits:
            cpu: 1000m
            memory: 2Gi
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8481
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 30
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: vmselect
  namespace: monitoring
spec:
  selector:
    app: vmselect
  ports:
  - port: 8481
    targetPort: 8481
    name: http
  type: ClusterIP

vmagent

vmagent は、メトリクスの収集および転送を行う軽量エージェントです。

主な機能

Prometheus の scrape 設定と互換
複数の Remote Write ターゲットをサポート
データのバッファリングと再送信
低いリソース使用量
ラベルの書き換えとフィルタリング

デプロイ

yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: vmagent
  namespace: monitoring
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: vmagent
  template:
    metadata:
      labels:
        app: vmagent
    spec:
      serviceAccountName: vmagent
      containers:
      - name: vmagent
        image: victoriametrics/vmagent:v1.96.0
        args:
          - "--promscrape.config=/etc/vmagent/prometheus.yml"
          - "--remoteWrite.url=http://vminsert:8480/insert/0/prometheus/api/v1/write"
          - "--remoteWrite.tmpDataPath=/tmp/vmagent-remotewrite-data"
          - "--remoteWrite.maxDiskUsagePerURL=1GB"
          - "--promscrape.cluster.membersCount=2"
          - "--promscrape.cluster.memberNum=$(POD_INDEX)"
        env:
        - name: POD_INDEX
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        ports:
        - containerPort: 8429
          name: http
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 256Mi
          limits:
            cpu: 500m
            memory: 1Gi
        volumeMounts:
        - name: config
          mountPath: /etc/vmagent
        - name: tmpdata
          mountPath: /tmp/vmagent-remotewrite-data
      volumes:
      - name: config
        configMap:
          name: vmagent-config
      - name: tmpdata
        emptyDir: {}
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: vmagent-config
  namespace: monitoring
data:
  prometheus.yml: |
    global:
      scrape_interval: 30s
      scrape_timeout: 10s

    scrape_configs:
      - job_name: 'kubernetes-pods'
        kubernetes_sd_configs:
          - role: pod
        relabel_configs:
          - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
            action: keep
            regex: true
          - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path]
            action: replace
            target_label: __metrics_path__
            regex: (.+)
          - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]
            action: replace
            regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
            replacement: $1:$2
            target_label: __address__
          - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
            target_label: namespace
          - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
            target_label: pod

      - job_name: 'kubernetes-nodes'
        kubernetes_sd_configs:
          - role: node
        scheme: https
        tls_config:
          ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
          insecure_skip_verify: true
        bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
        relabel_configs:
          - action: labelmap
            regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: vmagent
  namespace: monitoring
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: vmagent
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["nodes", "nodes/proxy", "nodes/metrics", "services", "endpoints", "pods"]
  verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups: ["networking.k8s.io"]
  resources: ["ingresses"]
  verbs: ["get", "list", "watch"]
- nonResourceURLs: ["/metrics", "/metrics/cadvisor"]
  verbs: ["get"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: vmagent
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: vmagent
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: vmagent
  namespace: monitoring

vmagent シャーディング

大規模環境で scrape ターゲットを vmagent インスタンス間に分散します。

yaml

args:
  - "--promscrape.cluster.membersCount=3"    # Total number of vmagents
  - "--promscrape.cluster.memberNum=0"       # Current instance number (0, 1, 2)
  - "--promscrape.cluster.replicationFactor=2"  # How many instances scrape each target

vmalert

vmalert は、アラートルールを評価してアラートを生成するコンポーネントです。

デプロイ

yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: vmalert
  namespace: monitoring
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: vmalert
  template:
    metadata:
      labels:
        app: vmalert
    spec:
      containers:
      - name: vmalert
        image: victoriametrics/vmalert:v1.96.0
        args:
          - "--datasource.url=http://vmselect:8481/select/0/prometheus"
          - "--remoteRead.url=http://vmselect:8481/select/0/prometheus"
          - "--remoteWrite.url=http://vminsert:8480/insert/0/prometheus"
          - "--notifier.url=http://alertmanager:9093"
          - "--rule=/etc/vmalert/rules/*.yaml"
          - "--evaluationInterval=30s"
          - "--external.url=http://vmalert:8880"
          - "--external.label=cluster=production"
        ports:
        - containerPort: 8880
          name: http
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 128Mi
          limits:
            cpu: 500m
            memory: 512Mi
        volumeMounts:
        - name: rules
          mountPath: /etc/vmalert/rules
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8880
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 30
      volumes:
      - name: rules
        configMap:
          name: vmalert-rules
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: vmalert-rules
  namespace: monitoring
data:
  kubernetes.yaml: |
    groups:
    - name: kubernetes
      interval: 30s
      rules:
      - alert: NodeMemoryHigh
        expr: |
          (node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes)
          / node_memory_MemTotal_bytes * 100 > 90
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "High memory usage on {{ $labels.instance }}"
          description: "Memory usage is {{ printf \"%.2f\" $value }}%"

      - alert: PodCrashLooping
        expr: increase(kube_pod_container_status_restarts_total[1h]) > 5
        for: 10m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "Pod {{ $labels.namespace }}/{{ $labels.pod }} is crash looping"
          description: "Pod has restarted {{ $value }} times in the last hour"

    - name: recording-rules
      interval: 30s
      rules:
      - record: instance:node_cpu_utilization:rate5m
        expr: |
          100 - (avg by (instance)(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)

      - record: instance:node_memory_utilization:ratio
        expr: |
          1 - node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes

MetricsQL

MetricsQL は VictoriaMetrics のクエリ言語であり、PromQL のスーパーセットです。

PromQL 互換性

すべての PromQL クエリは MetricsQL で動作します。

promql

# Basic PromQL queries (also work in MetricsQL)
rate(http_requests_total[5m])
histogram_quantile(0.95, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m]))

MetricsQL 拡張

promql

# Range function defaults
# PromQL: range specification required
rate(http_requests_total[5m])

# MetricsQL: range can be omitted (uses default)
rate(http_requests_total)

# keep_last_value: retain last value (gap filling)
keep_last_value(up)

# default: set default value
http_requests_total default 0

# label_set: set labels
label_set(up, "env", "production")

# label_del: delete labels
label_del(up, "instance")

# label_copy: copy labels
label_copy(up, "instance", "node")

# label_move: move labels
label_move(up, "instance", "node")

# label_join: join labels
label_join(up, "dst", "-", "job", "instance")

# label_transform: transform labels (regex)
label_transform(up, "instance", "([^:]+):.*", "$1")

# union: combine multiple series
union(up{job="api"}, up{job="web"})

# lag: time difference from previous value
lag(up)

# lifetime: series lifetime
lifetime(up)

# scrape_interval: estimate scrape interval
scrape_interval(up)

# range_* functions: usable without range vector
range_avg(http_requests_total)        # Average over entire range
range_max(http_requests_total)        # Maximum over entire range
range_min(http_requests_total)        # Minimum over entire range
range_sum(http_requests_total)        # Sum over entire range
range_first(http_requests_total)      # First value
range_last(http_requests_total)       # Last value

# rollup_* functions: advanced aggregation
rollup(http_requests_total[5m])       # Returns min, max, avg
rollup_rate(http_requests_total[5m])  # Rate min, max, avg
rollup_delta(gauge_metric[5m])        # Delta min, max, avg

# Anomaly detection functions
anomaly_score(http_requests_total[1h])  # Anomaly score (0-1)

# histogram_share: ratio below specific value in histogram
histogram_share(0.1, http_request_duration_seconds_bucket)  # Ratio below 100ms

便利な MetricsQL クエリ

promql

# Time series count (cardinality)
count(up)

# Time series count by label
count by (job)(up)

# Fill gaps in data
keep_last_value(up)

# Multiple conditions OR combined
up{job="api"} or up{job="web"}

# MetricsQL: simpler syntax
union(up{job="api"}, up{job="web"})

# Rate calculation (safe division)
rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])
/ (rate(http_requests_total[5m]) > 0)

# MetricsQL: simple with default
rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])
/ rate(http_requests_total[5m]) default 0

# Histogram bucket ratio
histogram_share(0.5, http_request_duration_seconds_bucket)  # Ratio below 500ms

Helm インストール

victoria-metrics-k8s-stack

bash

# Add Helm repository
helm repo add vm https://victoriametrics.github.io/helm-charts/
helm repo update

# Install
helm install victoria-metrics vm/victoria-metrics-k8s-stack \
  --namespace monitoring \
  --create-namespace \
  -f values.yaml

values.yaml（Single Node）

yaml

# VictoriaMetrics Single
victoria-metrics-single:
  enabled: true
  server:
    retentionPeriod: 1y
    resources:
      requests:
        cpu: 500m
        memory: 2Gi
      limits:
        cpu: 2000m
        memory: 8Gi
    persistentVolume:
      enabled: true
      storageClassName: gp3
      size: 100Gi
    extraArgs:
      dedup.minScrapeInterval: 30s
      search.maxUniqueTimeseries: 1000000

# vmagent
vmagent:
  enabled: true
  spec:
    replicaCount: 2
    resources:
      requests:
        cpu: 100m
        memory: 256Mi
      limits:
        cpu: 500m
        memory: 1Gi
    extraArgs:
      promscrape.maxScrapeSize: 64MB
      promscrape.cluster.membersCount: "2"

# vmalert
vmalert:
  enabled: true
  spec:
    replicaCount: 2
    resources:
      requests:
        cpu: 100m
        memory: 128Mi
      limits:
        cpu: 500m
        memory: 512Mi

# Grafana
grafana:
  enabled: true
  persistence:
    enabled: true
    storageClassName: gp3
    size: 10Gi

# Alertmanager
alertmanager:
  enabled: true
  spec:
    replicaCount: 3
    storage:
      volumeClaimTemplate:
        spec:
          storageClassName: gp3
          resources:
            requests:
              storage: 10Gi

# kube-state-metrics
kube-state-metrics:
  enabled: true

# node-exporter
prometheus-node-exporter:
  enabled: true

values.yaml（Cluster）

yaml

# VictoriaMetrics Cluster
victoria-metrics-cluster:
  enabled: true

  vmselect:
    replicaCount: 3
    resources:
      requests:
        cpu: 200m
        memory: 512Mi
      limits:
        cpu: 1000m
        memory: 2Gi
    extraArgs:
      search.maxUniqueTimeseries: "1000000"

  vminsert:
    replicaCount: 3
    resources:
      requests:
        cpu: 200m
        memory: 256Mi
      limits:
        cpu: 1000m
        memory: 1Gi
    extraArgs:
      replicationFactor: "2"

  vmstorage:
    replicaCount: 3
    resources:
      requests:
        cpu: 500m
        memory: 2Gi
      limits:
        cpu: 2000m
        memory: 8Gi
    persistentVolume:
      enabled: true
      storageClassName: gp3
      size: 100Gi
    extraArgs:
      retentionPeriod: "1y"
      dedup.minScrapeInterval: "30s"

# Disable single node
victoria-metrics-single:
  enabled: false

長期ストレージ設定

保持期間の設定

yaml

# vmsingle
args:
  - "--retentionPeriod=1y"         # 1 year retention
  - "--retentionPeriod=365d"       # 365 days retention
  - "--retentionPeriod=8760h"      # 8760 hours retention

# Size-based retention
args:
  - "--retentionPeriod=1y"
  - "--storage.maxDiskSpace=500GB"  # Maximum disk usage

オブジェクトストレージバックアップ

yaml

# S3 backup using vmbackup
apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
  name: vmbackup
  namespace: monitoring
spec:
  schedule: "0 2 * * *"  # Daily at 02:00
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          containers:
          - name: vmbackup
            image: victoriametrics/vmbackup:v1.96.0
            args:
              - "--storageDataPath=/storage"
              - "--snapshot.createURL=http://vmsingle:8428/snapshot/create"
              - "--dst=s3://my-bucket/vmbackup"
            env:
            - name: AWS_ACCESS_KEY_ID
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: aws-credentials
                  key: access-key-id
            - name: AWS_SECRET_ACCESS_KEY
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: aws-credentials
                  key: secret-access-key
            volumeMounts:
            - name: storage
              mountPath: /storage
              readOnly: true
          volumes:
          - name: storage
            persistentVolumeClaim:
              claimName: vmsingle-storage-vmsingle-0
          restartPolicy: OnFailure

ダウンサンプリング

VictoriaMetrics Enterprise はダウンサンプリングをサポートします。オープンソース版では、recording rule を使用します。

Recording Rule によるダウンサンプリング

yaml

# vmalert rules
groups:
- name: downsampling
  interval: 5m
  rules:
  # 5-minute average CPU usage
  - record: cpu_usage:5m_avg
    expr: avg_over_time(node_cpu_seconds_total[5m])

  # 1-hour average (calculated every 5 minutes)
  - record: cpu_usage:1h_avg
    expr: avg_over_time(cpu_usage:5m_avg[1h])

  # Histogram downsampling
  - record: http_request_duration:5m
    expr: |
      histogram_quantile(0.50, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le, service))
      or
      histogram_quantile(0.90, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le, service))
      or
      histogram_quantile(0.99, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le, service))

パフォーマンス最適化

メモリ最適化

yaml

args:
  # Memory usage limit (60% of available memory)
  - "--memory.allowedPercent=60"

  # Search cache size
  - "--search.maxMemoryPerQuery=512MB"

  # Index cache
  - "--storage.cacheSizeIndexDBDataBlocks=256MB"
  - "--storage.cacheSizeIndexDBIndexBlocks=128MB"

クエリ最適化

yaml

args:
  # Maximum unique time series
  - "--search.maxUniqueTimeseries=1000000"

  # Maximum samples per query
  - "--search.maxSamplesPerQuery=1000000000"

  # Query timeout
  - "--search.maxQueryDuration=60s"

  # Maximum points per time series
  - "--search.maxPointsPerTimeseries=30000"

書き込み最適化

yaml

args:
  # Deduplication (smaller than scrape interval)
  - "--dedup.minScrapeInterval=30s"

  # Maximum labels
  - "--maxLabelsPerTimeseries=30"

  # Maximum label value length
  - "--maxLabelValueLen=1024"

ベストプラクティス

本番環境チェックリスト

リソース割り当て

yaml

resources:
  requests:
    cpu: 500m
    memory: 2Gi
  limits:
    cpu: 2000m
    memory: 8Gi

高可用性
- Cluster モードで replicationFactor=2 を設定
- vmselect、vminsert は最小 2 レプリカ
- vmstorage は最小 3 レプリカ

監視

promql

# Monitor VictoriaMetrics self metrics
vm_app_version{job="vmsingle"}
vm_rows_inserted_total
vm_slow_queries_total
process_resident_memory_bytes{job=~"vm.*"}

バックアップ
- vmbackup による定期バックアップ
- スナップショット機能を使用

移行ガイド

Prometheus から VictoriaMetrics への移行:

yaml

# Step 1: Add remote_write to Prometheus
# prometheus.yml
remote_write:
  - url: http://victoriametrics:8428/api/v1/write

# Step 2: Add VictoriaMetrics data source to Grafana
# Operate both data sources in parallel for comparison

# Step 3: Migrate existing data (optional)
vmctl prometheus --prometheus.snapshot-path=/prometheus/snapshots/xxx \
  --vm-url=http://victoriametrics:8428

# Step 4: Complete transition
# Remove Prometheus remote_write, change Grafana default data source

トラブルシューティング

よくある問題

1. メモリ使用量が高い

bash

# Check memory usage
curl http://vmsingle:8428/api/v1/status/tsdb

# Solution: Set memory limit
args:
  - "--memory.allowedPercent=60"

2. クエリが遅い

bash

# Check slow query log
curl http://vmsingle:8428/api/v1/status/top_queries

# Solution: Query optimization
# - Reduce time range
# - Add label filters
# - Increase step

3. ディスク容量不足

bash

# Check disk usage
curl http://vmsingle:8428/api/v1/status/tsdb | jq .

# Solutions
# - Reduce retention period
# - Delete unnecessary metrics
curl -X POST "http://vmsingle:8428/api/v1/admin/tsdb/delete_series?match[]=go_.*"

デバッグコマンド

bash

# Check status
curl http://vmsingle:8428/api/v1/status/tsdb
curl http://vmsingle:8428/api/v1/status/active_queries
curl http://vmsingle:8428/api/v1/status/top_queries

# Check metrics
curl http://vmsingle:8428/metrics

# Create snapshot
curl http://vmsingle:8428/snapshot/create

# Force merge (reclaim disk space)
curl http://vmsingle:8428/internal/force_merge

参考資料

クイズ

この章の理解度を確認するには、VictoriaMetrics クイズに挑戦してください。

エンドツーエンドのオブザーバビリティラボ

ArgoCD の詳細クイズ

Istio の詳細クイズ

Linkerd の詳細クイズ

Cilium サービスメッシュの詳細クイズ

Cilium 詳説

Calico 詳説

メトリクス

ログ記録

トレーシング

アラート通知

可観測性の演習

ArgoCD

トラフィック管理

セキュリティ

可観測性

レジリエンス

高度な設定

比較ガイド

メトリクス

ログ記録

トレーシング

アラート通知

VictoriaMetrics ​

目次 ​

概要 ​

主な機能 ​

VictoriaMetrics と Prometheus の比較 ​

アーキテクチャオプション ​

選択ガイド ​

Single-Node モード ​

機能 ​

StatefulSet デプロイ ​

主要エンドポイント ​

Cluster モード ​

アーキテクチャ ​

コンポーネント ​

vmstorage デプロイ ​

vminsert デプロイ ​

vmselect デプロイ ​

vmagent ​

主な機能 ​

デプロイ ​

vmagent シャーディング ​

vmalert ​

デプロイ ​

MetricsQL ​

PromQL 互換性 ​

MetricsQL 拡張 ​

便利な MetricsQL クエリ ​

Helm インストール ​

victoria-metrics-k8s-stack ​

values.yaml（Single Node） ​

values.yaml（Cluster） ​

長期ストレージ設定 ​

保持期間の設定 ​

オブジェクトストレージバックアップ ​

ダウンサンプリング ​

Recording Rule によるダウンサンプリング ​

パフォーマンス最適化 ​

メモリ最適化 ​

クエリ最適化 ​

書き込み最適化 ​

ベストプラクティス ​

本番環境チェックリスト ​

移行ガイド ​

トラブルシューティング ​

よくある問題 ​

1. メモリ使用量が高い ​

2. クエリが遅い ​

3. ディスク容量不足 ​

デバッグコマンド ​

参考資料 ​

クイズ ​

VictoriaMetrics

目次

概要

主な機能

VictoriaMetrics と Prometheus の比較

アーキテクチャオプション

選択ガイド

Single-Node モード

機能

StatefulSet デプロイ

主要エンドポイント

Cluster モード

アーキテクチャ

コンポーネント

vmstorage デプロイ

vminsert デプロイ

vmselect デプロイ

vmagent

主な機能

デプロイ

vmagent シャーディング

vmalert

デプロイ

MetricsQL

PromQL 互換性

MetricsQL 拡張

便利な MetricsQL クエリ

Helm インストール

victoria-metrics-k8s-stack

values.yaml（Single Node）

values.yaml（Cluster）

長期ストレージ設定

保持期間の設定

オブジェクトストレージバックアップ

ダウンサンプリング

Recording Rule によるダウンサンプリング

パフォーマンス最適化

メモリ最適化

クエリ最適化

書き込み最適化

ベストプラクティス

本番環境チェックリスト

移行ガイド

トラブルシューティング

よくある問題

1. メモリ使用量が高い

2. クエリが遅い

3. ディスク容量不足

デバッグコマンド

参考資料

クイズ