Prometheus -- 简介篇

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什么是Prometheus?

普罗米修斯是一个开源的系统监控和警报工具包，最初在SoundCloud建立。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用了普罗米修斯，该项目拥有一个非常活跃的开发者和用户社区。它现在是一个独立的开源项目，独立于任何公司进行维护。为了强调这一点，并明确项目的治理结构，普罗米修斯在2016年加入了云原生计算基金会，成为继Kubernetes之后第二个托管项目。
普罗米修斯以时间序列数据的形式收集和存储其指标，也就是说，指标信息与记录的时间戳一起存储，同时还有被称为标签的可选键值对。

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1. Prometheus 开源的系统监控和警报工具包。
2. Prometheus 以时间序列数据的形式收集和存储其指标，存在标签的可选键值对。

特点

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1. 一个多维数据模型，其中的时间序列数据由指标名称和键/值对识别
2. PromQL是一种灵活的查询语言
3. 不依赖分布式存储；单个服务器节点是自主的
4. 时间序列的收集是通过HTTP模式拉动的
5. 通过一个中间网关支持推送时间序列
6. 通过服务发现或静态配置来发现目标
7. 支持多种模式的图表和仪表盘制作

什么是度量衡？

通俗地说，度量衡是数字性的测量。时间序列是指随着时间的推移记录变化。用户想要测量的东西因应用不同而不同。对于网络服务器来说，可能是请求时间，对于数据库来说，可能是活动连接数或活动查询数等等。
在理解你的应用程序为什么以某种方式工作时，指标起着重要作用。让我们假设你正在运行一个网络应用程序，并发现该程序很慢。你将需要一些信息来找出你的应用程序正在发生的事情。例如，当请求的数量很高时，应用程序会变得很慢。如果你有请求数指标，你可以发现原因，并增加服务器的数量来处理负载。

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1. 度量衡是数字性的测量
2. 时间序列是指随着时间的推移记录变化
3. 指标参数为Prometheus关注的重点

组成部分

大多数Prometheus组件都是用Go编写的，这使得它们很容易作为静态二进制文件进行构建和部署 普罗米修斯生态系统由多个组件组成，其中许多是可选的:

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1. 普罗米修斯的主服务器，用于刮取和存储时间序列数据
2. 用于检测应用程序代码的客户库
3. 一个支持短期工作的推送网关
4. HAProxy、StatsD、Graphite等服务的特殊用途出口
5. 一个处理警报的警报管理器
6. 各种支持工具

结构层次

这张图说明了Prometheus的架构和它的一些生态系统组件：

普罗米修斯通过中间的推送网关从短期的被检测作业中收集指标，或直接用于作业(适合普罗米修斯的作业)。它在本地存储所有收集的样本，并在这些数据上运行规则，以便从现有数据中聚合和记录新的时间序列，或生成警报。 Grafana或其他API消费者可用于可视化收集的数据。

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1. Prometheus Server: 用数据的采集和存储，PromQL查询，报警配置。
2. Push gateway: 用于批量，短期的监控数据的汇报总节点。
3. Exporters: 各种汇报数据的exporter，例如汇报机器数据的node_exporter，汇报MondogDB信息的 MongoDB_exporter 等等。
4. Alertmanager: 用于高级通知管理。

--- 来源接近完美的监控系统—普罗米修斯 - 知乎 (zhihu.com)

什么时候适用？

普罗米修斯对于记录任何纯数字的时间序列都很有效。它既适合以机器为中心的监测，也适合监测高度动态的面向服务的架构。在微服务的世界里，它对多维数据收集和查询的支持是一个特别的优势。Prometheus是为了可靠性而设计的，是您在中断期间进入的系统，以便您快速诊断问题。 每个Prometheus服务器都是独立的，不是取决于网络存储或其他远程服务。 当基础架构的其他部分破裂时，您可以依靠它，并且您无需设置广泛的基础架构即可使用它。

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1. 记录任何纯数字的时间序列都很有效
2. 硬件监测，服务监测，微服务，多维度监测
3. 可靠性高
4. Prometheus服务独立，使用简单

什么时候不适用？

Prometheus值可靠性。 即使在故障条件下，您始终可以查看有关系统可用的统计信息。 如果您需要100％的准确性，例如每次要求计费，Prometheus不是一个不错的选择，因为收集的数据可能不会详细且完整。 在这种情况下，最好使用其他一些系统来收集和分析数据以进行计费，并在其余的监视中进行Prometheus。

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1. 需求100%准确性时，收集的数据可能不会详细且完整

总结

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总结来看，Prometheus作为开源的产品，在运维方面占据了极大的优势，以时间序列为基础的参数值对运维提升非常大，大多数服务器状态监测指标都与时间参数有关。同时PromQL查询语言也非常容易做集成，再外配置各种运维工具，可视化工具等，都对运维提升行之有效。