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Prometheus Operator 为 Kubernetes 提供了对 Prometheus 机器相关监控组件的本地部署和管理方案，该项目的目的是为了简化和自动化基于 Prometheus 的监控栈配置，主要包括以下几个功能：- Kubernetes 自定义资源：使用 Kubernetes CRD 来部署和管理 Prometheus、Alertmanager 和相关组件。- 简化的部署配置：直接通过 Kubernetes 资源清单配置 Prometheus，比如版本、持久化、副本、保留策略等等配置

构建 Prometheus + Thanos 环境时，考虑到 Prometheus 原生开源版并未提供高可用性的支持，特别是在面对更大规模和高可用性要求的监控场景时。因此，引入 Thanos 成为一种选择。Prometheus 通常以单实例运行，适用于小到中等规模的监控需求，但在更大规模和高可用性要求下，Thanos 提供了解决方案，通过集中、查询汇聚多个 Prometheus 实例的数据，并支持长期数据存储，从而提高了整体可用性。

为了实现整个 Prometheus 监控系统的统一查询入口，并将历史数据进行一致性存储，示例采用 Thanos 构建解决方案。该方案具备以下特点：提供 Prometheus 的统一查询入口和历史数据的一致性保存。Thanos Querier 兼容 Prometheus 接口，使 Grafana 能够直接利用 Prometheus 数据源进行监控。Sidecar：作为 Prometheus 收集器的代理，负责数据的中转和收集；

在基础业务架构中，关系型数据库是不可或缺的核心组件之一。MySQL作为最为广泛使用的数据库之一，至今仍然拥有着广泛的应用。对MySQL数据库进行有效的监控是至关重要的，它有助于我们深入了解数据库的运行状态。这不仅使得在测试环境中更好地观察数据库性能表现成为可能，也确保了正式环境中数据库的稳定运行。通过结合预警和告警规则，我们能够保障在问题发生时，业务相关人员能够及时发现并采取相应的措施。有助于进一步保障数据库的可用性和稳定性。

现今，数据构建和管理方式通常分为自建模式（IaaS）和托管模式（PaaS）。在 Prometheus 监控架构中，对于自建模式，我们通常可以选择使用和采集节点和 MySQL 数据库的数据。对于托管数据库，由于无法直接访问服务器，我们无法直接采集数据。利用云厂商提供的监控服务，通过集成其监控服务，完成对托管数据库的监控。自己开发数据采集服务，通过云服务商提供的 API 或其他方式，定制数据采集和监控流程。使用第三方的监控服务，如。这类服务可以通过 SQL 查询的方式直接采集托管数据库中保存在的数据。

RocketMQ 作为阿里自研队列服务，在国内广泛应用于阿里栈开发的架构中。在生产环境中，我们可以借助 RocketMQ-exporter 快速采集关键指标数据，从而深入了解整个消息队列的消费情况等重要信息。这一工具为我们提供了有力的支持，使得在 RocketMQ 服务中更加轻松地实现监控与优化。

在日常运维支撑中，大多数客户广泛应用 Redis 作为业务的缓存服务，凸显了 Redis 在应用架构中的关键地位。由此可见，对于 Redis 的监控变得至关重要。监控的双重作用在于一方面能够快速发现和定位异常，另一方面，对于持续运行的生产环境，我们可以利用监控数据及时预警，例如内存使用率超过70%、缓存命中率较低等关键指标。特别是在 Redis 集群模式下，我们可以通过使用 Redis Exporter 实现多个 Redis 实例数据的采集。