zabbix4.2發佈後，開始支持使用Prometheus進行數據收集。這非常符合我們想基於zabbix+Prometheus做監控中心的一個想法，於是便研究了一下。
zabbix對Prometheus的支持分爲兩種，
- Prometheus pattern
- Prometheus to json
其中Prometheus pattern 是用於添加普通監控項，而Prometheus to json 可以用於通過自動發現批量添加監控項。
下面分別詳細介紹了兩者的配置方法。
一、Prometheus pattern的使用方法
1、 首先在zabbix上新增一個類型爲http-agent類的監控項1，url填寫Prometheus node_exporter的url，一般爲http://ip:port/metrics
具體如下：
2、再創建一個類型爲Dependent item的監控項2，所依賴的監控項爲剛剛創建的http agent監控項1，具體如下：
3、在監控項2的Preprocessing中添加預處理程序，預處理程序的Name選擇 Prometheus pattern ，Parameters填寫node_exporter中想要添加到zabbix中的監控項名稱，點擊保存。
4、過一分鐘 可以在最新數據中看到這個監控項已經獲取到數據了。
二、Prometheus to json的使用方法
由於Prometheus to json是針對自動發現規則使用的，所以需要先新增一個自動發現規則。
1、新增自動發現規則，類型選擇Dependent item，依賴的監控項還是前面創建的node_exporter監控項1.
2、在自動發現規則的preproccessing中，添加步驟，Name選擇 Prometheus to JSON,parameters按照自己的需求使用promeQL匹配node_exporter中的監控項。例如我想獲取所有磁盤設備的只讀狀態node_filesystem_readonly，我便填寫node_filesystem_readonly{device=~".*"}
3、在自動發現規則的LLD macros中添加以下映射：
{#FILESYSTEM}=$.labels['device'] #自動發現的值，這裏是磁盤設備
{#HELP}=$['help']
{#METRIC}=$['name']
變量名稱可以自己定義，只要與後續的步驟對應即可。
4、添加監控項原型。
類型還是Dependent item，key值是metric名稱，參數傳剛剛定義的第一個參數{#FILESYSTEM},所依賴的監控項還是node_exporter的http監控項1，具體如下：
5、在監控項原型中的Preproccessing中添加步驟，名稱爲Prometheus pattern，參數爲
node_filesystem_readonly{device="{#FILESYSTEM}"}
以上便是zabbix和Prometheus的添加步驟，要想正式使用，還需要再自己沉澱需要的監控項，並形成模板，成熟後應用於我們的項目中。