- 多维数据模型：Prometheus使用基于时间序列的多维数据模型，每条时间序列由指标名称和一组键值对标签唯一标识，能够灵活地对监控数据进行标记和查询。
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- 灵活的查询语言：PromQL是Prometheus的查询语言，支持强大的多维度数据分析和聚合功能，如查询、过滤、聚合和计算，可以方便地对监控数据进行灵活的查询和分析。
监控与警报功能
- 实时监控：Prometheus可以定期地从各个目标（如应用程序、服务、服务器）中拉取指标数据，实现对系统运行状态的实时监控。
- 灵活的警报系统：Prometheus内置了强大的告警系统，可以根据监控数据设置告警规则，并及时地发送告警通知，支持灵活的警报规则定义和管理。
可视化与集成能力
- 可视化界面：Prometheus提供了一个内置的基于Web的图形化界面，可以用来实时查看监控数据的图表和图形，帮助用户更直观地了解系统的健康状况。此外，它还可以与Grafana等第三方工具集成，实现更丰富的数据可视化。
- 易于集成：Prometheus可以与多种其他工具和服务集成，如Alertmanager、Kubernetes等，能够方便地融入现有的技术栈和工作流。
部署与扩展性
- 轻量级与易部署：Prometheus的架构相对简单，核心组件只有一个Prometheus Server，配置简单，部署方便。
- 可扩展性强：Prometheus可以通过集群方式进行扩展，实现水平扩展和高可用性。它还支持服务自动化发现，能够自动发现和监控新创建的容器或服务。
社区支持与生态
- 活跃的社区：Prometheus是一个开源项目，拥有活跃的社区支持，可以获得及时的技术支持和更新。社区提供了大量的文档、示例和工具，方便用户学习和使用。
- 丰富的生态系统：Prometheus生态系统中有许多现成的Exporter，如Node Exporter、Blackbox Exporter等，可以方便地收集各种应用程序和系统的指标数据。
适用场景广泛
- 云原生环境：Prometheus在云原生环境中表现出色，能够与Kubernetes等容器编排工具无缝集成，监控容器化应用的性能指标和资源使用情况。
- 微服务架构：在微服务架构中，Prometheus能够轻松地监控每个服务的性能指标，如请求响应时间、吞吐量、错误率等，帮助运维团队实时了解和管理系统状态。
- 基础设施监控：Prometheus不仅可以监控应用程序层面的指标，还可以监控底层的基础设施组件，如服务器、网络设备、数据库等。
