初识 prometheus 有更新!

2019-10-11

初识 prometheus

prometheus是什么及其主要功能注意事项

prometheus 是什么?

我现在目前的读者都肯定通过prometheus这个监控吧,那么它到底是什么呢? prometheus是一个基于时间序列(time_series)的监控软件,它是由soundCloud开源监控告警解决方案,从2012年开始编写代码,再到2015年github上开源,已经很多大公司使用,2016年prometheus成为继kubernetes后,第二个CNCF(cloud native Computing Foundation云原生计算基金会)的成员。2017年底发布了基于全新存储层的2.0版本,能更好地与容器平台、云平台配合,并同时支持告警。

prometheus的主要功能

  • 多维数据模型(时序由metrics[指标]和k/v的labels构成)
  • 灵活的查询语句(PromQL)支持基本数据运算和函数
  • 无依赖存储,支持local和remote不同的模型
  • 采用http协议,使用pull/push模式来获取数据
  • 监控目标,可以采用服务发现和静态配置的方式
  • 支持多种统计数据模型,配合grafana使用图形化友好

prometheus的核心组件

  • prometheus server:主要对获取的数据和存储时序数据,另外还提供查询和alert rule(报警规则)配置管理
  • client libraries:用于对接prometheus server,可以查询和上报数据
  • Pushgateway: 用于批量,短期的监控数据的汇总节点,监控主机上报给pushgeateway,然后pushgateway上报给prometheus sever。
  • exporters: 各种汇报数据的exporters,例如汇报机器数据的node_exporter,汇报docker情况的cAdvisor
  • alertmanager: 用于告警通知的

prometheus基础架构图

下面这张图是官方的架构图
image.png

从上图中我们也能看出来prometheus的主要包含的模块,pushgateway,exporters,retrieval,TSDB(存储)HTTP,PromeQl,Alertmanager。

他的大致逻辑是这样的:
1,prometheus会定期从静态配置的targets或者服务发现的targets中向部署在被监控端的服务器上请求exporters来获取数据,或者由客户端通过定时任务定期向pushgateway发送数据,然后有pushgateway向prometheus发送数据。
2,当新的数据大于配置内存缓存区的时候,prometheus会将数据持久化到磁盘,(如果使用remote storage将持久到云端)
3,prometheus可以配合grafana通过特定的表达是来获取我们想要的监控图形
4,prometheus可以配置rules(规则),然后定时查询数据,当出发告警条件的时候,会通知alertmanager推送到配置的告警信息上去
4,alertmanager收到告警信息的时候,可以根据配置,聚合,去重,降噪最后发送警告

promethesus使用的注意事项

  • prometheus的数据是基于时间序列(time-series)的fload64的值,
  • prometheus不适合做审计计费,因为他的数据是按照时间间隔来采集的,关注的更多是系统的运行的瞬时状态以及趋势,即使有少量的数据没有采集也能容忍,但是审计计费需要记录每个请求,并且数据长期存储,这个prometheus无法满足。

prometheus和其他监控的对比

prometheus相对于其他软件的优势

1,易于管理
prometheus核心部分只有一个单独的用golang编写的二进制文件,不存在任何的第三方依赖(数据库,缓存等)。唯一需要做的就是本地磁盘和内存,所以他可以运行在各种平台。
prometheus是基于pull和push模型的架构方式,在任何地方搭建我们的监控系统,对于一些复杂的情况,还可以使用prometheus服务发现(server Discovery)的能力动态管理监控目标。

2,监控服务的内部运行状态
prometheus鼓励用户监控服务的内部状态,基于prometheus丰富的client库,用户可以轻松的在应用程序中添加的对prometheus的支持,从而让用户可以获取服务和应用内部真正的运行状态。

3,强大的数据模型
所有采集的监控数据均以指标(metric)的形式保存在内置的时间序列数据库当中(TSDB)。所有的样本除来基本的指标名称以外,还包含一组用于描述该样本特征的标签。

4,强大的查询语言PromQL
prometheus内置来一个强大的数据查询语言promQL,通过PromQL可以实现对监控数据的查询/聚合。同时PromeQL也被应用于数据可视化(grafana)以及告警中。

5,高效
对于监控系统而言,大量的监控任务必然导致有大量的数据产生。而Prometheus可以高效地处理这些数据,对于单一Prometheus Server实例而言它可以处理:
* 数以百万的监控指标
* 每秒处理数十万的数据点。

6,可扩展性
Prometheus是如此简单,因此你可以在每个数据中心、每个团队运行独立的Prometheus Sevrer。Prometheus对于联邦集群的支持,可以让多个Prometheus实例产生一个逻辑集群,当单实例Prometheus Server处理的任务量过大时,通过使用功能分区(sharding)+联邦集群(federation)可以对其进行扩展。

7,易于集成
因为prometheus采用的是http的协议来进行通信获取数据的,所以所有语言只要支持http协议都可以被当作exporters来使用

8,可视化
prometheus配合grafana制定精美的监控图表

prometheus VS zabbix

  • Zabbix 使用的是 C 和 PHP, Prometheus 使用 Golang, 整体而言 Prometheus 运行速度更快一点。
  • Zabbix 属于传统主机监控,主要用于物理主机,交换机,网络等监控,Prometheus 不仅适用主机监控,还适用于 Cloud, SaaS, docker,kubernetes,Container 监控。
  • Zabbix 在传统主机监控方面,有更丰富的插件。
  • Zabbix 可以在 WebGui 中配置很多事情,但是 Prometheus 需要手动修改文件配置。

prometheus vs nagios

  • Nagios 数据不支持自定义 Labels, 不支持查询,告警也不支持去噪,分组, 没有数据存储,如果想查询历史状态,需要安装插件。
  • Nagios 是上世纪 90 年代的监控系统,比较适合小集群或静态系统的监控,显然 Nagios 太古老了,很多特性都没有,相比之下Prometheus 要优秀很多。

prometheus vs InfluxDB

  • InfluxDB 是一个开源的时序数据库,主要用于存储数据,如果想搭建监控告警系统, 需要依赖其他系统。
  • InfluxDB 在存储水平扩展以及高可用方面做的更好, 毕竟核心是数据库。


标题:初识 prometheus
作者:shoufuzhang
地址:https://www.zhangshoufu.com/articles/2019/10/11/1570756311093.html
名言:The master has failed more times than the beginner has tried.
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