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DevOps监控之Prometheus实施基础指南

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苦叶子
发布2024-04-19 20:01:38
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发布2024-04-19 20:01:38
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文章被收录于专栏:开源优测开源优测

简介

Prometheus是一个开源系统监控和警报工具包,最初在SoundCloud上构建。自2012年成立以来,许多公司和组织都采用了Prometheus,该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区。

它现在是一个独立的开源项目,独立于任何公司进行维护。为了强调这一点,并澄清项目的治理结构,Prometheus于2016年加入了云原生计算基金会,成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。

Prometheus将其指标收集并存储为时间序列数据,即指标信息与记录它的时间戳一起存储,以及称为标签的可选键值对。

Prometheus server 直接从监控任务进程中拉取监控指标,也可以通过其他程序或脚本,将监控数据推送 Pushgateway,之后 Prometheus server 再从 Pushgateway 中拉取指标。

Prometheus server 将所有抓取的样本存储在本地,并对此数据运行规则,以聚合和记录现有数据中的新时间序列或生成警报。

Grafana 或其他 API 使用者可用于可视化收集的数据。

架构图

架构组件说明

系统由多个组件组成,其中许多组件是可选的:

  • Prometheus server 主要组件,用于抓取和存储时间序列数据
  • client libraries, 用于检测应用程序代码
  • Push gateway 支持短期作业的推送
  • Exporters,用于监控特殊服务,如HAProxy,StatsD,Graphite等服务
  • alertmanager 用于处理警报
  • 各种支持工具大多数Prometheus组件都是用Go编写的,这使得它们易于构建和部署为静态二进制文件。

特性说明

  • 具有由指标名称和键/值对标识的时间序列数据的多维数据模型
  • PromQL,一种灵活的查询语言,可利用这种维度
  • 不依赖分布式存储;单个服务器节点是自治的
  • 时序收集通过 HTTP 上的拉取模型进行
  • 通过中间网关支持推送时间序列
  • 通过服务发现或静态配置发现目标
  • 多种模式的绘图和仪表板支持

应用场景

  • Prometheus非常适合记录任何纯数字时间序列。
  • 既适合以机器为中心的监视,也适合监视高度动态的面向服务的体系结构。
  • 在微服务世界中,它对多维数据收集和查询的支持是一个特别的优势。
  • 每个Prometheus服务器都是独立的,不依赖于网络存储或其他远程服务。
本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2024-04-17,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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