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本章作爲Prometheus監控教程的開篇，我們會帶讀者瞭解Prometheus的前世今生，Prometheus是如何從衆多的監控平臺中脫穎而出成爲下一代監控系統的首選。同時通過一個簡單的例子帶領讀者快速瞭解Prometheus是如何工作的，從而瞭解Prometheus中的一些概念以及架構模式。
一、Prometheus簡介
Prometheus受啓發於Google的Brogmon監控系統（相似的Kubernetes是從Google的Brog系統演變而來），從2012年開始由前Google工程師在Soundcloud以開源軟件的形式進行研發，並且於2015年早期對外發布早期版本。
2016年5月繼Kubernetes之後成爲第二個正式加入CNCF基金會的項目，同年6月正式發佈1.0版本。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。
Prometheus作爲新一代的雲原生監控系統，目前已經有超過650+位貢獻者參與到Prometheus的研發工作上，並且超過120+項的第三方集成。
二、Prometheus的特點
1. 多維度數據模型
2. 靈活的查詢語言
3. 不依賴分佈式存儲，單個服務器節點是自主的
4. 以HTTP方式，通過pull模型拉去時間序列數據
5. 也通過中間網關支持push模型
6. 通過服務發現或者靜態配置，來發現目標服務對象
7. 支持多種多樣的圖表和界面展示，grafana也支持它
三、Prometheus的組件
Prometheus生態包括了很多組件，它們中的一些是可選的：
1. 主服務Prometheus Server負責抓取和存儲時間序列數據
2. 客戶庫負責檢測應用程序代碼
3. 支持短生命週期的PUSH網關
4. 基於Rails/SQL儀表盤構建器的GUI
5. 多種導出工具，可以支持Prometheus存儲數據轉化爲HAProxy、StatsD、Graphite等工具所需要的數據存儲格式
6. 警告管理器
7. 命令行查詢工具
8. 其他各種支撐工具
多數Prometheus組件是Go語言寫的，這使得這些組件很容易編譯和部署。
四、Prometheus的架構圖
下面這張圖說明了Prometheus的整體架構，以及生態中的一些組件作用:
Prometheus服務，可以直接通過目標拉取數據，或者間接地通過中間網關拉取數據。它在本地存儲抓取的所有數據，並通過一定規則進行清理和整理數據，並把得到的結果存儲到新的時間序列中，PromQL和其他API可視化地展示收集的數據。
五、Prometheus的適用場景
Prometheus在記錄純數字時間序列方面表現非常好。它既適用於面向服務器等硬件指標的監控，也適用於高動態的面向服務架構的監控。對於現在流行的微服務，Prometheus的多維度數據收集和數據篩選查詢語言也是非常的強大。
Prometheus是爲服務的可靠性而設計的，當服務出現故障時，它可以使你快速定位和診斷問題。它的搭建過程對硬件和服務沒有很強的依賴關係。
六、Prometheus的不適用場景
Prometheus，它的價值在於可靠性，甚至在很惡劣的環境下，你都可以隨時訪問它和查看系統服務各種指標的統計信息。如果你對統計數據需要100%的精確，它並不適用，例如：它不適用於實時計費系統。
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