初識 prometheus

初識 prometheus

prometheus是什么及其主要功能注意事項

prometheus 是什么？

我現在目前的讀者都肯定通過prometheus這個監控吧，那么它到底是什么呢？ prometheus是一個基于時間序列（time_series）的監控軟件，它是由soundCloud開源監控告警解決方案，從2012年開始編寫代碼，再到2015年github上開源，已經很多大公司使用，2016年prometheus成為繼kubernetes后，第二個CNCF（cloud native Computing Foundation云原生計算基金會）的成員。2017年底發布了基于全新存儲層的2.0版本，能更好地與容器平臺、云平臺配合，并同時支持告警。

prometheus的主要功能

• 多維數據模型（時序由metrics[指標]和k/v的labels構成）
• 靈活的查詢語句（PromQL）支持基本數據運算和函數
• 無依賴存儲，支持local和remote不同的模型
• 采用http協議，使用pull/push模式來獲取數據
• 監控目標，可以采用服務發現和靜態配置的方式
• 支持多種統計數據模型，配合grafana使用圖形化友好

prometheus的核心組件

• prometheus server：主要對獲取的數據和存儲時序數據，另外還提供查詢和alert rule（報警規則）配置管理
• client libraries：用于對接prometheus server，可以查詢和上報數據
• Pushgateway： 用于批量，短期的監控數據的匯總節點，監控主機上報給pushgeateway，然后pushgateway上報給prometheus sever。
• exporters： 各種匯報數據的exporters，例如匯報機器數據的node_exporter，匯報docker情況的cAdvisor
• alertmanager： 用于告警通知的

prometheus基礎架構圖

下面這張圖是官方的架構圖

從上圖中我們也能看出來prometheus的主要包含的模塊，pushgateway，exporters，retrieval，TSDB（存儲）HTTP，PromeQl，Alertmanager。

他的大致邏輯是這樣的：
1，prometheus會定期從靜態配置的targets或者服務發現的targets中向部署在被監控端的服務器上請求exporters來獲取數據，或者由客戶端通過定時任務定期向pushgateway發送數據，然后有pushgateway向prometheus發送數據。
2，當新的數據大于配置內存緩存區的時候，prometheus會將數據持久化到磁盤，（如果使用remote storage將持久到云端）
3，prometheus可以配合grafana通過特定的表達是來獲取我們想要的監控圖形
4，prometheus可以配置rules（規則），然后定時查詢數據，當出發告警條件的時候，會通知alertmanager推送到配置的告警信息上去
4，alertmanager收到告警信息的時候，可以根據配置，聚合，去重，降噪最后發送警告

promethesus使用的注意事項

• prometheus的數據是基于時間序列（time-series）的fload64的值，
• prometheus不適合做審計計費，因為他的數據是按照時間間隔來采集的，關注的更多是系統的運行的瞬時狀態以及趨勢，即使有少量的數據沒有采集也能容忍，但是審計計費需要記錄每個請求，并且數據長期存儲，這個prometheus無法滿足。

prometheus和其他監控的對比

prometheus相對于其他軟件的優勢

1，易于管理
prometheus核心部分只有一個單獨的用golang編寫的二進制文件，不存在任何的第三方依賴（數據庫，緩存等）。唯一需要做的就是本地磁盤和內存，所以他可以運行在各種平臺。
prometheus是基于pull和push模型的架構方式，在任何地方搭建我們的監控系統，對于一些復雜的情況，還可以使用prometheus服務發現（server Discovery）的能力動態管理監控目標。

2，監控服務的內部運行狀態
prometheus鼓勵用戶監控服務的內部狀態，基于prometheus豐富的client庫，用戶可以輕松的在應用程序中添加的對prometheus的支持，從而讓用戶可以獲取服務和應用內部真正的運行狀態。

3，強大的數據模型
所有采集的監控數據均以指標（metric）的形式保存在內置的時間序列數據庫當中（TSDB）。所有的樣本除來基本的指標名稱以外，還包含一組用于描述該樣本特征的標簽。

4，強大的查詢語言PromQL
prometheus內置來一個強大的數據查詢語言promQL，通過PromQL可以實現對監控數據的查詢/聚合。同時PromeQL也被應用于數據可視化（grafana）以及告警中。

5，高效
對于監控系統而言，大量的監控任務必然導致有大量的數據產生。而Prometheus可以高效地處理這些數據，對于單一Prometheus Server實例而言它可以處理：

• 數以百萬的監控指標
• 每秒處理數十萬的數據點。

6，可擴展性
Prometheus是如此簡單，因此你可以在每個數據中心、每個團隊運行獨立的Prometheus Sevrer。Prometheus對于聯邦集群的支持，可以讓多個Prometheus實例產生一個邏輯集群，當單實例Prometheus Server處理的任務量過大時，通過使用功能分區(sharding)+聯邦集群(federation)可以對其進行擴展。

7，易于集成
因為prometheus采用的是http的協議來進行通信獲取數據的，所以所有語言只要支持http協議都可以被當作exporters來使用

8，可視化
prometheus配合grafana制定精美的監控圖表

prometheus VS zabbix

• Zabbix 使用的是 C 和 PHP, Prometheus 使用 Golang, 整體而言 Prometheus 運行速度更快一點。
• Zabbix 屬于傳統主機監控，主要用于物理主機，交換機，網絡等監控，Prometheus 不僅適用主機監控，還適用于 Cloud, SaaS, docker，kubernetes，Container 監控。
• Zabbix 在傳統主機監控方面，有更豐富的插件。
• Zabbix 可以在 WebGui 中配置很多事情，但是 Prometheus 需要手動修改文件配置。

prometheus vs nagios

• Nagios 數據不支持自定義 Labels, 不支持查詢，告警也不支持去噪，分組, 沒有數據存儲，如果想查詢歷史狀態，需要安裝插件。
• Nagios 是上世紀 90 年代的監控系統，比較適合小集群或靜態系統的監控，顯然 Nagios 太古老了，很多特性都沒有，相比之下Prometheus 要優秀很多。

prometheus vs InfluxDB

• InfluxDB 是一個開源的時序數據庫，主要用于存儲數據，如果想搭建監控告警系統， 需要依賴其他系統。
• InfluxDB 在存儲水平擴展以及高可用方面做的更好, 畢竟核心是數據庫。