初識 prometheus
prometheus是什麼及其主要功能注意事項
prometheus 是什麼？
我現在目前的讀者都肯定通過prometheus這個監控吧，那麼它到底是什麼呢？ 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，已經很多大公司使用，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年底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不同的模型
- 採用http協議，使用pull/push模式來獲取數據
- 監控目標，可以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，可以查詢和上報數據
- Pushgateway： 用於批量，短期的監控數據的彙總節點，監控主機上報給pushgeateway，然後pushgateway上報給prometheus sever。
- exporters： 各種彙報數據的exporters，例如彙報機器數據的node_exporter，彙報docker情況的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，（如果使用remote storage將持久到雲端）
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，可以根據配置，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不適合做審計計費，因爲他的數據是按照時間間隔來採集的，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，並且數據長期存儲，這個prometheus無法滿足。
prometheus和其他監控的對比
prometheus相對於其他軟件的優勢
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）。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是基於pull和push模型的架構方式，在任何地方搭建我們的監控系統，對於一些複雜的情況，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，基於prometheus豐富的client庫，用戶可以輕鬆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，通過PromQL可以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導致有大量的數據產生。而Prometheus可以高效地處理這些數據，對於單一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對於聯邦集羣的支持，可以讓多個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，通過使用功能分區(sharding)+聯邦集羣(federation)可以對其進行擴展。
7，易於集成
因爲prometheus採用的是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 不僅適用主機監控，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 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，比較適合小集羣或靜態系統的監控，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，主要用於存儲數據，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。