初識 prometheus

初識 prometheus

prometheus是什麼及其主要功能注意事項

prometheus 是什麼？

我如今目前的讀者都確定經過prometheus這個監控吧，那麼它究竟是什麼呢？ prometheus是一個基於時間序列（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，已經不少大公司使用，2016年prometheus成爲繼kubernetes後，第二個CNCF（cloud native Computing Foundation雲原生計算基金會）的成員。2017年末發佈了基於全新存儲層的2.0版本，能更好地與容器平臺、雲平臺配合，並同時支持告警。

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不一樣的模型
• 採用http協議，使用pull/push模式來獲取數據
• 監控目標，能夠採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：用於對接prometheus server，能夠查詢和上報數據
• Pushgateway： 用於批量，短時間的監控數據的彙總節點，監控主機上報給pushgeateway，而後pushgateway上報給prometheus sever。
• exporters： 各類彙報數據的exporters，例如彙報機器數據的node_exporter，彙報docker狀況的cAdvisor
• alertmanager： 用於告警通知的

prometheus基礎架構圖

下面這張圖是官方的架構圖

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

他的大體邏輯是這樣的：
1，prometheus會按期從靜態配置的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，或者由客戶端經過定時任務按期向pushgateway發送數據，而後有pushgateway向prometheus發送數據。
2，當新的數據大於配置內存緩存區的時候，prometheus會將數據持久化到磁盤，（若是使用remote storage將持久到雲端）
3，prometheus能夠配合grafana經過特定的表達是來獲取咱們想要的監控圖形
4，prometheus能夠配置rules（規則），而後定時查詢數據，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，能夠根據配置，聚合，去重，降噪最後發送警告

promethesus使用的注意事項

• prometheus的數據是基於時間序列（time-series）的fload64的值，
• prometheus不適合作審計計費，由於他的數據是按照時間間隔來採集的，關注的更可能是系統的運行的瞬時狀態以及趨勢，即便有少許的數據沒有采集也能容忍，可是審計計費須要記錄每一個請求，而且數據長期存儲，這個prometheus沒法知足。

prometheus和其餘監控的對比

prometheus相對於其餘軟件的優點

1，易於管理
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）。惟一須要作的就是本地磁盤和內存，因此他能夠運行在各類平臺。
prometheus是基於pull和push模型的架構方式，在任何地方搭建咱們的監控系統，對於一些複雜的狀況，還可使用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，基於prometheus豐富的client庫，用戶能夠輕鬆的在應用程序中添加的對prometheus的支持，從而讓用戶能夠獲取服務和應用內部真正的運行狀態。

3，強大的數據模型
全部採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）。全部的樣本除來基本的指標名稱之外，還包含一組用於描述該樣本特徵的標籤。

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，經過PromQL能夠實現對監控數據的查詢/聚合。同時PromeQL也被應用於數據可視化（grafana）以及告警中。

5，高效
對於監控系統而言，大量的監控任務必然致使有大量的數據產生。而Prometheus能夠高效地處理這些數據，對於單一Prometheus Server實例而言它能夠處理：

• 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，所以你能夠在每一個數據中心、每一個團隊運行獨立的Prometheus Sevrer。Prometheus對於聯邦集羣的支持，可讓多個Prometheus實例產生一個邏輯集羣，當單實例Prometheus Server處理的任務量過大時，經過使用功能分區(sharding)+聯邦集羣(federation)能夠對其進行擴展。

7，易於集成
由於prometheus採用的是http的協議來進行通訊獲取數據的，因此全部語言只要支持http協議均可以被看成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, 總體而言 Prometheus 運行速度更快一點。
• Zabbix 屬於傳統主機監控，主要用於物理主機，交換機，網絡等監控，Prometheus 不只適用主機監控，還適用於 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 能夠在 WebGui 中配置不少事情，可是 Prometheus 須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，若是想查詢歷史狀態，須要安裝插件。
• Nagios 是上世紀 90 年代的監控系統，比較適合小集羣或靜態系統的監控，顯然 Nagios 太古老了，不少特性都沒有，相比之下Prometheus 要優秀不少。

prometheus vs InfluxDB

• InfluxDB 是一個開源的時序數據庫，主要用於存儲數據，若是想搭建監控告警系統， 須要依賴其餘系統。
• InfluxDB 在存儲水平擴展以及高可用方面作的更好, 畢竟核心是數據庫。