功能特性与组成架构

功能特性

• 拉模型：Prometheus主动从客户端拉取指标监控数据
• 本地存储：Prometheus将数据保存到本地磁盘
• promQL：Prometheus提供的类SQL数据查询语言
• 报警服务：Prometheus可以分析最新采集到的监控数据， 产生告警
• 服务发现：Prometheus通过服务发现机制获取客户端地址

技术架构.png

组成及架构

Prometheus 生态圈中包含了多个组件，其中许多组件是可选的：

• Prometheus Server: 用于收集和存储时间序列数据。
• Client Library: 客户端库，为需要监控的服务生成相应的 metrics 并暴露给 Prometheus server。当 Prometheus server 来 pull 时，直接返回实时状态的 metrics。
• Push Gateway: 主要用于短期的 jobs。由于这类 jobs 存在时间较短，可能在 Prometheus 来 pull 之前就消失了。为此，这次 jobs 可以直接向 Prometheus server 端推送它们的 metrics。这种方式主要用于服务层面的 metrics，对于机器层面的 metrices，需要使用 node exporter。
• Exporters: 用于暴露已有的第三方服务的 metrics 给 Prometheus。
• Alertmanager: 从 Prometheus server 端接收到 alerts 后，会进行去除重复数据，分组，并路由到对收的接受方式，发出报警。常见的接收方式有：电子邮件，pagerduty，OpsGenie, webhook 等。
  一些其他的工具。

Prometheus 官方文档中的架构图

从上图可以看出，Prometheus 的主要模块包括：Prometheus server, exporters, Pushgateway, PromQL, Alertmanager 以及图形界面。

其大概的工作流程是：

• Prometheus server 定期从配置好的 jobs 或者 exporters 中拉 metrics，或者接收来自 Pushgateway 发过来的 metrics，或者从其他的 Prometheus server 中拉 metrics。
• Prometheus server 在本地存储收集到的 metrics，并运行已定义好的 alert.rules，记录新的时间序列或者向 Alertmanager 推送警报。
• Alertmanager 根据配置文件，对接收到的警报进行处理，发出告警。
• 在图形界面中，可视化采集数据。

参考资料

1. Prometheus 入门与实践