Prometheus监控实战系列二十二：远程存储

1、概述

Prometheus默认将数据储存在本地的TSDB(时序数据库）中，这种设计较大地简化了Promethes的部署难度，但与此同时也存在着一些问题。

首先是数据持久化的问题，原生的TSDB对于大数据量的保存及查询支持不太友好 ，并不适用于保存长期的大量数据；另外，该数据库的可靠性也较弱，在使用过程中容易出现数据损坏等故障，且无法支持集群的架构。

为了满足这方面的需求，Prometheus提供了remote_write和remote_read的特性，支持将数据存储到远端和从远端读取数据的功能。当配置remote_write特性后，Prometheus会将采集到的指标数据通过HTTP的形式发送给适配器(Adaptor)，由适配器进行数据的存入。而remote_read特性则会向适配器发起查询请求，适配器根据请求条件从第三方存储服务中获取响应的数据。

使用接口的存储方式，符合Prometheus追求简洁的设计理念，一方面可以减少与远程存储的耦合性，避免因存储问题而导致服务中断；另一方面通过将监控与数据分离，Prometheus也降低了自身设计的复杂性，能够更好地进行弹性扩展。

在Prometheus社区中，目前已经有不少远程存储的支持方案，下面列出了其中的部分方案，完整内容可参见官网。AppOptics: write

• Chronix: write
• Cortex: read and write
• CrateDB: read and write
• Elasticsearch: write
• Gnocchi: write
• Graphite: write
• InfluxDB: read and write
• Kafka: write
• OpenTSDB: write
• PostgreSQL/TimescaleDB: read and write
• Splunk: read and write

在这些解决方案中，有些只支持写入操作，不支持读取，有些则支持完整的读写操作。

在本文的示例中，我们将使用InfluxDB来做为我们远程存储的方案。

2、InfluxDB简介

InfluxDB是业界流行的一款时间序列数据库，其使用go语言开发。InfluxDB以性能突出为特点，具备高效的数据处理和存储能力，目前在监控和IOT 等领域被广泛应用。

产品具有以下特点：

• 自定义的TSM引擎，数据高速读写和压缩等功能。
• 简单、高性能的HTP查询和写入API。
• 针对时序数据，量身打造类似SQL的查询语言，轻松查询聚合数据。
• 允许对tag建索引，实现快速有效的查询。
• 通过保留策略，可有效去除过期数据

与传统关系数据库的名词对比：

于InfluxDB的更多内容可参见官文文档：https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.8，本文不做过多介绍。

3、安装InfluxDB

3.1 配置yum源

cat <<EOF | sudo tee /etc/yum.repos.d/influxdb.repo
[influxdb]
name = InfluxDB Repository - RHEL \$releasever
baseurl = https://repos.influxdata.com/rhel/\$releasever/\$basearch/stable
enabled = 1
gpgcheck = 1
gpgkey = https://repos.influxdata.com/influxdb.key
EOF