有关Prometheus和Thanos的所有信息、差异以及它们如何协同工作。

在监控和可观察领域，Prometheus 和 Thanos 已成为处理时间序列数据的两个强大工具。这两个系统都提供强大的特性和功能，帮助组织获得对其基础设施和应用程序的宝贵见解。

但在Prometheus 和 Thanos之间做出选择可能是一项艰巨的任务，因为两者都有独特的优点和缺点。在本博客中，我们将深入研究Prometheus 和 Thanos的特征、差异和挑战，以帮助您在这两个巨人之间做出明智的决定。

Prometheus 是什么？

Prometheus 是一个开源监控和警报系统。它最初是由在线音乐流媒体和分发平台 SoundCloud 开发的，当时该公司发现其现有的指标和监控工具无法满足他们的需求。

因此，在开发Prometheus时，SoundCloud将其设计为收集和存储时间序列数据，并为监控和分析提供实时指标。Prometheus 使用基于拉取的模型从应用程序、服务和基础设施组件等目标中获取指标。

凭借其灵活的查询语言 PromQL，Prometheus 允许用户有效地检索和分析收集到的指标。它还为警报提供强大的支持，使用户能够定义自定义规则并在满足某些条件时接收通知。

Prometheus 被设计为单服务器架构，其中每个实例负责收集、存储和查询数据。它遵循基于拉动的模型，目标将数据提供给 Prometheus 服务器。数据存储在内存和磁盘上，并定义数据自动过期的保留期。

Prometheus组件

• Prometheus Server：负责通过抓取目标收集时间序列数据，将数据存储在本地时间序列数据库（TSDB）中，并评估用户定义的警报和规则。
• 导出器：以 Prometheus 可以理解的格式公开各种系统和服务指标的专用组件。导出器允许 Prometheus 监控各种技术，例如数据库、Web 服务器和云平台。
• Alertmanager：根据预定义的规则处理 Prometheus 生成的警报通知。它支持高级警报路由、重复数据删除、分组和静音，确保及时有效地将警报传送到适当的渠道。
• Pushgateway：提供一种将时间序列数据推送到 Prometheus 的方法，而不是使用标准的抓取机制。它对于无法直接抓取的短期作业或批处理非常有用。
• Grafana（可选）：一种流行的可视化和监控工具，可以与 Prometheus 集成。Grafana 允许用户创建自定义仪表板并以具有视觉吸引力和交互的方式可视化 Prometheus 指标。
• 服务发现：Prometheus 支持各种服务发现机制，包括静态配置文件、基于 DNS 的发现以及与 Kubernetes 等云编排平台的集成。这些机制帮助 Prometheus 动态发现和监控目标，无需手动配置。
• Prometheus 警报规则：用户可以使用 PromQL 查询语言在 Prometheus 中定义警报规则。根据收集的时间序列数据不断评估这些规则，在满足指定条件时生成警报。
• 联邦：Prometheus 支持联邦，允许多个 Prometheus 服务器连接并共享数据。这实现了分层和分布式监控设置，其中中央 Prometheus 服务器可以聚合来自多个远程实例的数据。
• 远程读写 API：Prometheus 提供远程读写 API，允许与外部系统集成并以编程方式与 Prometheus 服务器进行交互。
• PromQL：Prometheus 的查询语言 PromQL，允许用户检索和操作时间序列数据。它提供了强大的函数和运算符来过滤、聚合和转换指标，促进高级数据分析和可视化。

这些组件构成了 Prometheus 的核心架构，使其能够收集、存储和分析时间序列数据，以及生成警报并提供对受监控系统和服务的洞察。

Thanos是什么？

Thanos 也是一个开源项目，是为 Prometheus 构建的扩展，旨在解决与长期存储和高可用性相关的一些挑战。

Thanos 提供了具有扩展存储功能的高度可用的 Prometheus 设置，使组织能够高效地存储和查询历史数据。为了实现这一目标，它引入了 Thanos Sidecar 和 Thanos Store 等附加组件，增强了 Prometheus 部署的可扩展性和耐用性。Thanos 由多个组件组成，包括 Thanos Sidecar、Thanos Query、Thanos Store 和 Thanos Compact，它们共同创建一个分布式、容错且可扩展的时间序列数据库。

通过利用分布式架构并与 Amazon S3 或 Google Cloud Storage 等对象存储系统集成，它可以实现无缝的水平可扩展性。Thanos 支持跨多个 Prometheus 实例的联合查询，使其成为处理大量时间序列数据的理想选择。

Thanos组件

• Thanos Sidecar：充当 Prometheus 实例的 sidecar 组件代理，通过将数据推送到对象存储并促进跨多个 Prometheus 服务器的全局查询联合来实现长期存储。
• Thanos Querier：作为 Thanos 架构中的中央查询引擎，允许用户跨多个 Prometheus 实例执行查询，提供时间序列数据的统一视图。
• Thanos Store：将时间序列数据存储在对象存储中，例如 Amazon S3 或 Google Cloud Storage，并为 Thanos Querier 提供对数据的高效读取访问。它处理重复数据删除和压缩，优化存储利用率。
• Thanos Compact：对对象存储中的时间序列数据进行压缩，通过删除冗余数据块和块来减少存储开销并提高查询性能。
• Thanos Ruler：为 Thanos 生态系统提供基于规则的扩展警报功能，允许用户定义复杂的警报规则并跨分布式 Prometheus 实例对其进行评估。
• Thanos Receiver：提供一个端点，用于从远程 Prometheus 实例获取数据并将其存储在对象存储中。它可以高效、可靠地获取数据以进行长期存储和分析。
• Thanos Compactor：通过合并和下采样数据块来管理压缩过程，提高查询效率并减少长期存储层的存储需求。
• Thanos Bucket：允许以时间分区的方式存储数据，通过根据时间范围将数据组织到可管理的存储桶中来提高查询性能。
• Thanos 查询前端：充当面向用户的组件，接收查询请求并将其分发到 Thanos Querier 实例。它提供了一个基于 Web 的界面，用于执行查询和可视化结果。
• Thanos Sidecar Downsample：为 Thanos Sidecar 提供下采样功能，降低存储时间序列数据的粒度，以提高较长时间范围的查询性能。

这些组件共同构成了 Thanos 架构，为 Prometheus 部署提供增强的可扩展性、容错能力、长期存储和全局查询功能。

Prometheus 和 Thanos的区别？

Prometheus 和 Thanos 有几个关键区别，使它们在功能和用例方面有所不同。以下是一些主要区别：

• 扩展和长期存储：Prometheus 专为短期监控而设计，依赖于本地存储，限制了其处理大量历史数据的能力。相比之下，Thanos 通过引入分布式存储层来扩展 Prometheus，从而实现可扩展的长期存储和查询功能。
• 高可用性：Prometheus 以单服务器模式运行，而 Thanos 通过其分布式架构提供高可用性。通过利用 Thanos Store 和 Sidecar 等组件，Thanos 可确保冗余和容错，即使在出现故障时也能实现无缝查询和检索数据。
• 查询和分析：Prometheus 提供了一种名为 PromQL 的强大查询语言，它提供了检索和分析时间序列数据的表达能力。Thanos 在此基础上扩展了 PromQL，以支持跨多个 Prometheus 实例查询数据，从而实现指标的无缝联合和聚合。
• 保留和下采样：Thanos 通过利用 Amazon S3 或 Google Cloud Storage 等对象存储解决方案，在长期数据保留方面表现出色。这使得组织能够经济高效地存储大量数据，而 Prometheus 主要依赖本地磁盘存储来进行短期保留。
• 集成和生态系统：Prometheus 拥有丰富的生态系统，提供大量集成和导出器，使其非常适合监控 Kubernetes 和云原生环境。Thanos 作为 Prometheus 的扩展，继承了其中的许多集成，同时提供了可扩展性和长期存储的附加功能。
• 查询：Prometheus 使用 PromQL 作为查询语言，允许强大且灵活的查询。Thanos 扩展了 PromQL，支持跨多个 Prometheus 实例查询数据，以 Thanos Querier 的形式实现跨实例聚合和联合。
• 记录规则：Prometheus 支持记录规则，允许用户预先计算常用的查询并将其存储为新的时间序列。这可以优化查询性能并简化复杂的计算。Thanos继承了Prometheus的这一特性并保持了兼容性。
• 保留：Prometheus 主要依赖本地磁盘存储来短期保留时间序列数据。另一方面，Thanos 利用 Amazon S3 或 Google Cloud Storage 等对象存储解决方案，实现数据的长期保留。
• 下采样：Prometheus 支持下采样，允许在更大的时间间隔内聚合数据，以降低存储要求和查询复杂性。Thanos 继承了 Prometheus 的这一能力，确保了管理数据粒度的兼容性和灵活性。

使用 Prometheus 相对于 Thanos 的优势

• 简单性：Prometheus 相对易于设置和操作，使其成为中小型部署的绝佳选择。其单服务器模式允许直接安装和配置，无需额外组件。
• 实时监控：Prometheus 擅长实时监控，提供对系统和应用程序状态的即时可见性。凭借其强大的警报系统，您可以设置自定义规则来接收通知并在发生异常或问题时立即采取行动。
• 丰富的查询语言：PromQL是Prometheus使用的查询语言，提供了广泛的函数和运算符，可以进行复杂的数据分析和聚合。这使得您可以更轻松地从时间序列数据中提取有价值的见解并执行高级监控任务。
• 广泛的生态系统：Prometheus 拥有蓬勃发展的社区和庞大的导出器、集成和工具生态系统。它与 Kubernetes 等流行技术无缝集成，使其成为监控容器化环境的首选。广泛的生态系统确保您可以找到几乎任何用例的插件和解决方案。

使用 Thanos 相对于 Prometheus 的优势

• 可扩展性和高可用性：Thanos 通过提供水平可扩展性和高可用性解决了 Prometheus 的主要限制之一。借助 Thanos，您可以扩展 Prometheus 部署并处理更大的工作负载，而无需牺牲性能或冒数据丢失的风险。
• 长期存储：Thanos 引入了长期存储和查询历史数据的能力。通过利用对象存储解决方案，您可以将数据保留数月甚至数年，从而实现趋势分析、容量规划和合规性要求。
• 容错和灾难恢复：Thanos 采用具有冗余和容错机制的分布式架构。这可以确保即使 Prometheus 实例或组件发生故障，数据仍然可用且可查询，从而降低数据丢失的风险并确保业务连续性。
• 全局视图和联合：Thanos 支持跨多个 Prometheus 实例进行联合，提供指标的全局视图并促进集中监控和分析。这在具有地理分布式集群的大规模部署中特别有用。

Prometheus 和 Thanos

Prometheus 和 Thanos 可以利用Prometheus 远程写入功能无缝协作，增强监控和存储基础设施的整体能力。他们的合作方式如下：

1.Prometheus配置：

在 Prometheus 配置文件中，您可以配置远程写入设置以指定 Prometheus 应向其发送时间序列数据的端点。该端点可以是 Thanos Sidecar 或 Thanos Store。

2.Thanos Sidecar：

Thanos Sidecar作为代理，接收来自Prometheus的远程写入数据，并将其转发到Thanos Store进行长期存储。它确保数据被正确压缩、序列化并推送到指定的对象存储系统，例如 Amazon S3 或 Google Cloud Storage。

3.Thanos Store：

Thanos Store 负责在对象存储中存储时间序列数据。它从 Thanos Sidecar 接收数据并以可扩展且持久的方式保存数据。Thanos Store 支持对存储的数据进行高效查询和检索，稍后可用于分析、可视化或长期历史监控。

4、查询分析：

Thanos Query 是 Thanos 的中央查询引擎，可以跨多个 Prometheus 实例和 Thanos Store 执行全局查询。它提供了时间序列数据的统一视图，允许用户从实时和历史角度分析指标。用户可以利用 Prometheus 的查询语言 PromQL 来执行查询并检索所需的信息。

通过远程写入集成将 Prometheus 和 Thanos 结合起来，组织可以获得以下好处：

• 长期存储：Prometheus 将其时间序列数据卸载到 Thanos Store，从而实现经济高效且可扩展的指标长期存储。
• 全局查询：Thanos Query 使用户能够跨多个 Prometheus 实例和 Thanos Store 执行查询，提供时间序列数据的综合视图。这有助于跨分布式环境和延长的时间段进行有效的分析和监控。
• 可扩展性：Thanos 利用其分布式架构和对象存储系统来扩展存储和查询功能，适应不断增长的数据量并确保最佳性能。
• 高可用性：Thanos的容错设计与远程写入的使用相结合，即使在单个Prometheus实例或Thanos组件出现故障的情况下，也能确保数据的可靠性和可用性。

总之，通过利用远程写入集成，Prometheus 可以与 Thanos 无缝协作，利用其长期存储和全局查询功能。此次合作增强了监控基础设施的可扩展性、耐用性和分析能力，为处理时间序列数据提供了全面的解决方案。

结论

虽然 Prometheus 和 Thanos 可以有效地相互补充，但组织在将 Thanos 与 Prometheus 结合使用时可能会面临一些挑战：

复杂性和学习曲线

将 Thanos 与 Prometheus 集成引入了额外的组件、配置和依赖项，这可能会增加监控基础设施的复杂性。管理员和操作员需要了解 Prometheus 和 Thanos 的架构和部署注意事项。设置和管理 Thanos 组件可能有一个学习曲线，特别是对于那些刚接触 Thanos 的人来说。充足的文档、培训资源和社区支持可以帮助缓解这一挑战。

运营费用增加

将 Thanos 与 Prometheus 一起引入会增加运营开销。管理和维护分布式架构（包括 Thanos Sidecar、Thanos Store 和 Thanos Query）需要额外的监控、升级和故障排除。组织需要分配资源和专业知识，以确保 Thanos 组件的顺利运行。复杂性和对外部存储系统（例如对象存储）的依赖性的增加也需要仔细的配置和监控，以避免数据丢失或性能问题。

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