常见开源监控工具的简单介绍（Prometheus、Zabbix、Nagios、Open-Falcon）

目录

Prometheus

概述

时间序列数据

Prometheus的特点

Prometheus原理及架构图

Zabbix

概述

核心概念

组件

Nagios

概述

架构

Open-Falcon

概述

组件

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Prometheus

概述

Prometheus是由Go语言开发的，一款开源的监控、报警、时间序列数据库的组合。

2016年，Prometheus被纳入了CNCF云原生基金会（Cloud Native Computing Foundation），成为仅次于Kubernetes的第二大开源项目。

官方文档：Overview | Prometheus

时间序列数据

概念

时间序列数据（TimeSeries Data）：按照时间顺序记录系统、设备状态编号的数据，称为时序数据。

时序数据的应用场景有很多，比如：

• 实时运维监控数据

• 传统证券行业实时交易数据

• 某一个地区的各车辆的行驶轨迹数据

• 无人驾驶车辆运行中要记录的经度、维度、速度、方向、旁边物体的距离等

特点

• 性能好

关系型数据库对于大规模数据的处理性能较差，NoSQL可以比较好的处理大规模数据，但仍比不上时间序列数据库。

• 存储成本低

高效的压缩算法，节省存储空间，有效降低IO

Prometheus的特点

• 多维度数据模型
• 灵活的查询语言（PromQL：Prometheus Query Language）
• 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的
• 以HTTP的方式，通过pull模型拉取时间序列数据
• 还可以通过中间网关支持push模型
• 通过服务发现或者静态配置，来发现目标服务对象
• 支持多种多样的图表和界面展示

Prometheus原理及架构图

原理

Prometheus的基本原理是通过 HTTP 周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的 HTTP 接口并且符合Prometheus定义的数据格式，就可以接入Prometheus监控。

Prometheus的实现架构并不复杂，原理其实就是收集数据、处理数据、可视化展示，再进行数据分析以及报警处理。但其珍贵之处在于提供了一整套可行的解决方案，并且形成了一整个生态，能够极大地降低我们的研发成本。

架构图（来自Prometheus官网）

 

相关组件介绍

Prometheus Server 负责定期在目标上抓取 metric（指标）数据，每个抓取目标都需要暴露一个 HTTP 服务接口用于 Prometheus 定时抓取。这种调用被监控对象获取监控数据的方式被称为 Pull（拉）。Pull 方式体现了 Prometheus 独特的设计哲学，这与大多数采用了 Push（推）方式的监控系统不同。

Pull 方式是优势是能够字段进行上游监控和水平监控，配置更少，更容易扩展，更灵活，更容易实