Mimir
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Prometheus 瘦身第一步，使用 mimirtool 找到没用的 Prometheus 指标
最近我有一个任务，需要跟踪、搞定 series 基数问题，并显著减少 Prometheus 的资源使用。为了做到这一点，我首先需要分析系统。在本文中，我将解释如何使用 mimirtool 来识别平台上使用哪些指标以及哪些没有被使用。
Mimir 速体验 (Part 5)：原生 OTLP 数据写入
以前我们介绍过， Mimir 想成为大一统的时序数据库，对多种数据协议的写入原生支持（不再需要 Proxy）必不可少，它除了天然支持 Prometheus、OpenMetrics外，终于在 v2.3.0 实现了对 OTLP 的支持，这离它宣传兼容主流协议又近了一步。
Mimir 速体验 (Part 4)：数据抓取的高可靠
在 Mimir/Cortex 中，默认一份数据从 distributor 会写3份到不同 ingester 节点，这样做的目的是想通过多副本复制的方式实现数据存储的高可靠。在 Prometheus 生态中，不仅要实现数据存储的高可靠，还要实现数据抓取（Agent/Collector）的高可靠。
番外篇 of 《Mimir 源码阅读（三）： 任意乱序数据的写入》
我们在上一篇文章 Mimir 源码分析（三）：任意时间范围乱序数据写入 提到了 Prometheus 的 ooo 问题。有小伙伴私信再介绍一下 ooo 的细节，于是我们出了本次的番外篇。
Mimir 源码分析（三）：任意时间范围乱序数据写入
熟悉 Prometheus TSDB 的朋友应该都知道，Prometheus 是不支持乱序数据写入的，本文通过源码了解 Mimir 对乱序数据写入的支持原理，使用它可以支持 IoT 场景的数据写入需求。
Mimir 源码分析（二）：效率爆棚的分片压缩
Mimir compactor 组件负责将抓取模块 ingester 上传的多个TSDB blocks，合并成大的 block，当处理亿级活跃指标压缩数据时，会出现一系列挑战性的问题。本文讲解通过 split and merge 的压缩手段，大大提升 Mimir block 压缩效率。
Mimir 源码分析（一）：海量 series chunk 同时落盘带来的挑战
熟悉 Prometheus 的 TSDB 头块的同学应该比较清楚，当有大量 series 写入的时候，其 chunk 落盘非常多，对磁盘 I/O 冲击很大，本文通过源码分析，了解 Mimir 针对海量 series 写入的 I/O 优化手段。
Mimir 速体验 (Part 3)： 通过 runtime 配置实现租户细粒度管理
在前面两篇文章中，我们已经搭建了 Mimir 集群，并通过 Grafna Agent 实现多租户数据抓取，今天再来讲讲如何通过 Mimir 的 runtime 配置对租户进行细粒度管理。
Mimir 速体验 (Part 2)： 使用 Grafana agent 实现多租户数据抓取
本篇文章属于 Mimir 速体验系列第二篇，主要讲解如何突破 Prometheus remote write 的局限，使用 Grafana agent 实现多租户数据的写入。
Mimir 速体验 (Part 1)： 使用 docker-compose 一键部署单体版集群
前面两篇文章我们对 Mimir 产生的背景，它的核心卖点有了一个大概的了解，今天我们开始一个全新系列-【Mimir 速体验】，即通过 docker-compose 搭建 Mimir 单体版集群的方式，来深入掌握它的用法。
一文带你了解 Grafana 最新开源项目 Mimir 的前世今生
就在前几天（2022/3/29）Grafana 宣布正式对外开源其时序数据库 Mimir，一经开源便在社区引起广泛讨论，不仅 hacknews 上的讨论持续发热，而且 Github 上也迅速收获 1K 关注。
