浅谈云原生监控系统——Prometheus
什么是Prometheus
Prometheus是一个开源系统监控和警报工具包，是由Matt T. Proud和 Julius Volz私下创立的,初始开发由SoundCloud赞助的，使用Go语言编写，是Google BorgMon监控系统的开源版本。
2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。
Prometheus的特点
- 多维度数据模型。
- 灵活的查询语言。
- 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的。
- 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。
- 可以通过中间网关进行时序列数据推送。
- 通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象。
- 支持多种多样的图表和界面展示，比如Grafana等。
Prometheus与Zabbix对比
对比项 | Prometheus | Zabbix | Prometheus优势 | Zabbix优势 |
管理 | 二进制文件启动 | LNMP+编译 | 轻量级server，便于迁移和维护 | |
配置 | 配置文件 | 图形化 | 更好的支持自动化配置 | 学习成本低 |
client | 丰富的client库 | zabbix_agent自定义脚本 | 为各种中间件、应用提供专业的exporter，监控项更全面 | 支持自定义监控项，对监控设计者的格局要求较高 |
数据存储方式 | Prometheus TSDB | MySQL | 监控数据以时间为维度统计情况较多，时序数据库更适合用于监控数据的存储，按时间引索性能更高 | MsSQL比较常用，学习成本低 |
数据处理 | PromQL | MySQL | PromQL计算函数丰富，统计维度广 | MsSQL比较常用，学习成本低 |
二次开发 | 丰富的SDK | API | 提供了GO、JAVA/Scala、Python、Ruby等SDK，二次开发更便捷 | api适配较为常用，学习成本低 |
对云环境支持 | 原生支持容器监控 | 更适合物理机监控 | 自动发现容器，更好的适配K8S | — |
告警方式 | 可按照标签分组，收敛 | 在次数上收敛 | 告警收敛方式更多样化 | — |
监控项值 | 支持数字 | 支持数字、字符串 | — | 可做日志监控 |
架构图
下图说明了 Prometheus 的架构及其一些生态系统组件：
常用组件
Prometheus Server
Prometheus Server是Prometheus组件中的核心部分，负责实现对
监控数据的获取，存储以及查询。 Prometheus Server可以通过静态配置管理监控目标，也可以配合使用Service Discovery的方式动态管理监控目标，并从这些监控目标中获取数据。其次Prometheus Server需要对采集到的监控数据进行存储，Prometheus Server本身就是一个时序数据库，将采集到的监控数据按照时间序列的方式存储在本地磁盘当中。最后Prometheus Server对外提供了自定义的PromQL语言，实现对数据的查询以及分析。
Prometheus Server内置的Express Browser UI，通过这个UI可以直接通过PromQL实现数据的查询以及可视化。
Prometheus Server的联邦集群能力可以使其从其他的Prometheus Server实例中获取数据，因此在大规模监控的情况下，可以通过联邦集群以及功能分区的方式对Prometheus Server进行扩展。
alertmanager
在Prometheus Server中支持基于PromQL创建告警规则，如果满足PromQL定义的规则，则会产生一条告警，而告警的后续处理流程则由AlertManager进行管理。在AlertManager中我们可以与邮件，Slack等等内置的通知方式进行集成，也可以通过Webhook自定义告警处理方式。AlertManager即Prometheus体系中的告警处理中心。
pushgateway
由于Prometheus数据采集基于Pull模型进行设计，因此在网络环境的配置上必须要让Prometheus Server能够直接与Exporter进行通信。 当这种网络需求无法直接满足时，就可以利用PushGateway来进行中转。可以通过PushGateway将内部网络的监控数据主动Push到Gateway当中。而Prometheus Server则可以采用同样Pull的方式从PushGateway中获取到监控数据。
补充说明：Prometheus抓取数据的两种模式 （1） push 模式（2）pull模式
push 模式 ：这种模式我们可以灵活的zai被监控端使用各种语言编写数据采集脚本，通过PushGateway传输给Prometheus，传输方式为http
pull 模式 ：我们直接使用采集数据客户端xxx_exporters将数据传输给Prometheus，已经有很多xxx_exporters详见官档，同样也是http
Granfana
Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。它主要有以下六大特点：
1、展示方式：快速灵活的客户端图表，面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志，官方库中具有丰富的仪表盘插件，比如热图、折线图、图表等多种展示方式；
2、数据源：Graphite，InfluxDB，OpenTSDB，Prometheus，Elasticsearch，CloudWatch和KairosDB等；
3、通知提醒：以可视方式定义最重要指标的警报规则，Grafana将不断计算并发送通知，在数据达到阈值时通过Slack、PagerDuty等获得通知；
4、混合展示：在同一图表中混合使用不同的数据源，可以基于每个查询指定数据源，甚至自定义数据源；
5、注释：使用来自不同数据源的丰富事件注释图表，将鼠标悬停在事件上会显示完整的事件元数据和标记；
6、过滤器：Ad-hoc过滤器允许动态创建新的键/值过滤器，这些过滤器会自动应用于使用该数据源的所有查询。
exporter
Exporter将监控数据采集的端点通过HTTP服务的形式暴露给Prometheus Server，Prometheus Server通过访问该Exporter提供的Endpoint端点，即可获取到需要采集的监控数据。
一般来说可以将Exporter分为2类：
直接采集：这一类Exporter直接内置了对Prometheus监控的支持，比如cAdvisor，Kubernetes，Etcd，Gokit等，都直接内置了用于向Prometheus暴露监控数据的端点。
间接采集：间接采集，原有监控目标并不直接支持Prometheus，因此我们需要通过Prometheus提供的Client Library编写该监控目标的监控采集程序。例如： Mysql Exporter，JMX Exporter，Consul Exporter等。
