Prometheus简介
prometheus受启发于Google的Brogmon监控系统（相似kubernetes是从Brog系统演变而来）， 从2012年开始由google工程师Soundcloud以开源形式进行研发，并且与2015年早起对外发布早期版本。 2016年5月继kubernetes之后成为第二个加入CNCF基金会的项目，童年6月正式发布1.0版本。2017年底发布基于全兴存储层的2.0版本，能更好地与容器平台、云平台配合。
prometheus的优势
prometheus是基于一个开源的完整监控方案，其对传统监控系统的测试和告警模型进行了彻底的颠覆，形成了基于中央化的规则计算、统一分析和告警的新模型。 相对传统的监控系统有如下几个优点。
- 易于管理： 部署使用的是go编译的二进制文件，不存在任何第三方依赖问题，可以使用服务发现动态管理监控目标。
- 监控服务内部运行状态： 我们可以使用prometheus提供的常用开发语言提供的client库完成应用层面暴露数据， 采集应用内部运行信息。
- 强大的查询语言promQL: prometheus内置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PromQL也被应用于数据可视化（如grafana）以及告警中的。
- 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。
- 可扩展： prometheus配置比较简单， 可以在每个数据中心运行独立的prometheus server, 也可以使用联邦集群，让多个prometheus实例产生一个逻辑集群，还可以在单个prometheus server处理的任务量过大的时候，通过使用功能分区和联邦集群对其扩展。
- 易于集成： 目前官方提供多种语言的客户端sdk,基于这些sdk可以快速让应用程序纳入到监控系统中，同时还可以支持与其他的监控系统集成。
- 可视化： prometheus server自带一个ui, 通过这个ui可以方便对数据进行查询和图形化展示，可以对接grafana可视化工具展示精美监控指标。
Prometheus基础架构
上面的架构图已经画的足够详细了。 这里在简单说下， prometheus负责从pushgateway和job中采集数据， 存储到后端Storatge中，可以通过PromQL进行查询， 推送alerts信息到AlertManager。 AlertManager根据不同的路由规则进行报警通知。
核心组件
Prometheus
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。
exporters
exporter简单说是采集端，通过http服务的形式保留一个url地址，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。exporter分为2大类。
- 直接采集：这一类exporter直接内置了对Prometheus监控的支持，比如cAdvisor,Kubernetes等。
- 间接采集： 原有监控目标不支持prometheus，需要通过prometheus提供的客户端库编写监控采集程序，例如Mysql Exporter, JMX Exporter等。
AlertManager
在prometheus中，支持基于PromQL创建告警规则，如果满足定义的规则，则会产生一条告警信息，进入AlertManager进行处理。可以集成邮件，Slack或者通过webhook自定义报警。
PushGateway
由于Prometheus数据采集采用pull方式进行设置的， 内置必须保证prometheus server 和对应的exporter必须通信，当网络情况无法直接满足时，可以使用pushgateway来进行中转，可以通过pushgateway将内部网络数据主动push到gateway里面去，而prometheus采用pull方式拉取pushgateway中数据。
应用场景
适合场景
普罗米修斯可以很好地记录任何纯数字时间序列。它既适合以机器为中心的监视，也适合高度动态的面向服务的体系结构的监视。在微服务的世界中，它对多维数据收集和查询的支持是一个特别的优势。普罗米修斯是为可靠性而设计的，它是您在停机期间使用的系统，允许您快速诊断问题。每台普罗米修斯服务器都是独立的，不依赖于网络存储或其他远程服务。当您的基础设施的其他部分被破坏时，您可以依赖它，并且您不需要设置广泛的基础设施来使用它。
不适合场景
普罗米修斯值的可靠性。您总是可以查看有关系统的统计信息，即使在出现故障的情况下也是如此。如果您需要100%的准确性，例如按请求计费，普罗米修斯不是一个好的选择，因为收集的数据可能不够详细和完整。在这种情况下，最好使用其他系统来收集和分析用于计费的数据，并使用Prometheus来完成剩下的监视工作。
原文地址：https://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_liunx_56_prometheus.html