监控系统Prometheus--入门

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Prometheus 受启发于Google的Brogmon监控系统（相似的Kubernetes是从Google的Brog系统演变而来），从2012年开始由前Google工程师在Soundcloud以开源软件的形式进行研发，并且于2015年早期对外发布早期版本。

2016 年5月继Kubernetes之后成为第二个正式加入CNCF基金会的项目，同年6月正式发布1.0版本。2017年底发布了基于全新存储层的2.0版本，能更好地与容器平台、云平台配合。

Prometheus 作为新一代的云原生监控系统，目前已经有超过650+位贡献者参与到Prometheus 的研发工作上，并且超过120+项的第三方集成。

Prometheus特点

Prometheus 是一个开源的完整监控解决方案，其对传统监控系统的测试和告警模型进行了彻底的颠覆，形成了基于中央化的规则计算、统一分析和告警的新模型。 相比于传统监控系统，Prometheus具有以下优点：

易于管理

Prometheus核心部分只有一个单独的二进制文件，不存在任何的第三方依赖(数据库，缓存等等)。唯一需要的就是本地磁盘，因此不会有潜在级联故障的风险。

Prometheus 基于 Pull 模型的架构方式，可以在任何地方（本地电脑，开发环境，测试环境）搭建我们的监控系统。

对于一些复杂的情况，还可以使用Prometheus 服务发现(Service Discovery) 的能力动态管理监控目标。

监控服务的内部运行状态

Pometheus 鼓励用户监控服务的内部状态，基于Prometheus丰富的Client库，用户可以轻松的在应用程序中添加对Prometheus的支持，从而让用户可以获取服务和应用内部真正的运行状态。

强大的数据模型

所有采集的监控数据均以指标(metric)的形式保存在内置的时间序列数据库当中(TSDB)。所有的样本除了基本的指标名称以外，还包含一组用于描述该样本特征的标签。

强大的查询语言PromQL

Prometheus 内置了一个强大的数据查询语言PromQL。 通过PromQL可以实现对监控数据的查询、聚合。同时PromQL也被应用于数据可视化(如Grafana)以及告警当中。

• 通过PromQL可以轻松回答类似于以下问题：
  • 在过去一段时间中95%应用延迟时间的分布范围？
  • 预测在4小时后，磁盘空间占用大致会是什么情况？
  • CPU占用率前5位的服务有哪些？(过滤)

高效

对于监控系统而言，大量的监控任务必然导致有大量的数据产生。而Prometheus可以高效地处理这些数据，对于单一Prometheus Server实例而言它可以处理：

• 数以百万的监控指标
• 秒处理数十万的数据点

可扩展

可以在每个数据中心、每个团队运行独立的Prometheus Sevrer。Prometheus对于联邦集群的支持，可以让多个Prometheus实例产生一个逻辑集群，当单实例Prometheus Server 处理的任务量过大时，通过使用功能分区(sharding)+联邦集群(federation)可以对
其进行扩展。

易于集成

使用Prometheus可以快速搭建监控服务，并且可以非常方便地在应用程序中进行集成。目前支持：Java，JMX，Python，Go，Ruby，.Net，Node.js等等语言的客户端SDK，基于这些SDK可以快速让应用程序纳入到 Prometheus的监控当中，或者开发自己的监控数据收集程序。

同时这些客户端收集的监控数据，不仅仅支持 Prometheus，还能支持Graphite这些
其他的监控工具。

同时Prometheus还支持与其他的监控系统进行集成：Graphite， Statsd， Collected， Scollector， muini， Nagios 等。 Prometheus社区还提供了大量第三方实现的监控数据采集支持：JMX，CloudWatch，EC2，MySQL，PostgresSQL，Haskell，Bash，SNMP，Consul，Haproxy，Mesos，Bind，CouchDB，Django，Memcached，RabbitMQ，Redis，RethinkDB，Rsyslog 等。

可视化

Prometheus Server 中自带的Prometheus UI，可以方便地直接对数据进行查询，