作者 | Lukasz Mierzwa 译者 | 平川 策划 | 褚杏娟 我们使用 Prometheus 来监控构成我们全球网络的所有不同的硬件和软件。Prometheus 让我们可以随时度量其健康状况和性能,如果任何服务有任何问题,那么我们的团队在其成为问题之前就可以知道。 在写这篇文章的时候,我们运行着 916 个 Prometheus 实例,总共大约 49 亿个时间序列。下面的截图展示了确切的数值: 平均每个实例大约有 500 万个时间序列,但实际上,我们的实例有的非常小,有的非常大,最大的
在不断发展的软件开发世界中,可观察性使软件工程师能够实时洞察复杂的系统。OpenTelemetry 和 Prometheus 是著名的云原生计算基金会 (CNCF) 毕业项目,但用于监控和调试应用程序的可观察性工具不同。
随着物联网的普及和工业技术的不断发展,高效管理海量时间序列的需求越来越广泛,数据量越来越庞大。时间序列主要分为两种,即单元时间序列和多元时间序列。单元时间序列是指一个具有单个时间相关变量的序列,单元时间序列只包含一列时间戳和一列值。多元时间序列是指一个具有多个时间相关变量的序列,多元时间序列包含多个一元时间序列作为分量,各个一元时间序列的采样时间点相同,所以数据可以用矩阵形式表示,每行为一个时间点,每列为一个一元时间序列。
在进入本文之前,我先问大家一个问题,你们公司或者业务系统上是如何对生产集群上的数据同步任务、实时计算任务或者是调度任务本身的执行情况和日志进行监控的呢?可能你会回答是自研或者ELK系统或者Zabbix系统。
本文介绍Prometheus 监控及在k8s集群中使用node-exporter、prometheus、grafana对集群进行监控。实现原理类似ELK、EFK组合。node-exporter组件负责收集节点上的metrics监控数据,并将数据推送给prometheus, prometheus负责存储这些数据,grafana将这些数据通过网页以图形的形式展现给用户。
Prometheus是一个最初在SoundCloud上构建的开源系统监视和警报工具包 。自2012年成立以来,许多公司和组织都采用Prometheus,该项目拥有一个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。Prometheus于2016年加入谷歌主导的顶级开源社区云原生计算基金会(CNCF),成为第二个顶级托管项目。第一是大名鼎鼎的k8s。prometheus是属于下一代监控。可用来监控操作系统、应用、容器等。
想必都知道要使用Msql,必须会用SQL,同样要使用Prometheus 就要掌握PromQL(Prometheus Query Language),它可以实时选择和汇聚时间序列数据,从而很方便的在Prometheus中查询和检索数据,结果可以展示为图表或者表格。
Prometheus项目中的storage和tsdb两个目录都和数据存储相关,但它们的职责和用途有所不同。
3、prometheus根据配置定时去拉取各个节点的数据,默认使用的拉取方式是pull
题图来自 Prometheus TSDB (Part 1): The Head Block[1]
在现代IT架构中,监控和告警是非常重要的一环。随着云计算、大数据、容器等技术的普及,服务数量也呈爆炸式增长,管理这些服务的健康状态和性能指标变得更加困难。Prometheus是一个开源的监控和告警系统,已经被广泛应用于生产环境中。
通常来说,对于一个运行时的复杂系统,如果系统出了问题是很难排查的。因为你是不太可能在运行时一边检查代码一边调试的。因此,你需要在各种关键点加上监控,通过监控获取的数据,指导我们进一步工作,解决问题。
指标、日志和链路跟踪是端到端可观察性的核心支柱。尽管对于获得云原生架构的完整可见性至关重要,但端到端的可观察性对于许多 DevOps 和 SRE 团队来说仍然遥不可及。这是由于多种原因造成的,所有这些原因都以工具为共同点。由于超大规模云提供商和容器化微服务的使用不断增加,日志管理市场必须解决这一工具难题,才能实现其预计的从2020 年的 19 亿美元到 2026 年的 41 亿美元的扩张。
Prometheus 提供了一种功能表达式语言 PromQL,允许用户实时选择和汇聚时间序列数据。表达式的结果可以在浏览器中显示为图形,也可以显示为表格数据,或者由外部系统通过 HTTP API 调用。
从马楠的上一篇文章中,我们已经了解到Prometheus的一大优势,是可以在应用内定义自己的指标做监控。我们在 SpringBoot 做微服务的生产环境中,使用自定义指标监控诸多物联网传感器,时序数据结构简单清晰,监控与统计反应迅捷,效果良好。
<metric name>{<label name>=<label value>, ...},
我们有充分的理由证明Prometheus是一个日益流行的开源工具。开源工具可以为应用程序和服务器提供监视和警报。 Prometheus的强大优势在于监视服务器端指标,并将其存储为时间序列数据。尽管Prometheus并不适合于应用程序性能管理,主动控制或用户体验监视(尽管GitHub扩展确实使Prometheus可以使用用户浏览器指标),但Prometheus作为监视系统的能力是很强的,并且能够通过联盟实现高可扩展性服务器的数量使Prometheus成为各种使用案例的强大选择。
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。
Prometheus 中 Range Vector 的概念是有一点不直观的,除非你彻底阅读并理解了官方提供的文档。谁会这样做呢,去读官方文档?大多的人应该会花些错误的时间去做了一些错误的事情,然后随机去寻找一篇像本文一样的文章去理解这个概念,不是吗?
PromQL基于时间序列模型,即将数据按时间序列进行存储和查询。Prometheus将所有时间序列数据存储为样本值(即某个指标在某个时间点的值),每个时间序列都由一个唯一的标识符(即指标名称和一组标签)来标识。PromQL通过使用这些标识符来查询和聚合时间序列数据。
上篇文章【第04期:Prometheus 数据采集(三)】介绍了 Prometheus 数据采集流程,本文开始将介绍 Prometheus 数据查询。本文会介绍数据查询的基本使用。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。在如何在Ubuntu 14.04第1部分中查询Prometheus,我们设置了三个演示服务实例,向Prometheus服务器公开合成度量。使用这些指标,我们学习了如何使用Prometheus查询语言来选择和过滤时间序列,如何聚合维度,以及如何计算费率和衍生物。
Prometheus 通过指标名称(metrics name)以及对应的一组标签(label)唯一定义一条时间序列。指标名称反映了监控样本的基本标识,而 label 则在这个基本特征上为采集到的数据提供了多种特征维度。用户可以基于这些特征维度过滤、聚合、统计从而产生新的计算后的一条时间序列。
本文获文章作者授权翻译,转载需要注明来自公众号EAWorld 作者:Daniel Berman 译者:白小白 原题:Prometheus vs. Graphite: Which Should You Choose for Time Series or Monitoring原文:https://logz.io/blog/prometheus-vs-graphite/ 全文3742字,阅读约需要15分钟 任何系统、应用程序、产品或流程的关键性能指标之一是某些参数或数据点在一段时间内的表现。比如,如何在几秒钟
第2章 Prometheus简介 ---- 2.1 Prometheus起源 Prometheus的灵感来自谷歌的Borgmon。它最初由前谷歌SRE Matt T.Proud开发,并转为一个研究项目。在Proud加入SoundCloud之后,他与另一位工程师Julius Volz合作开发了Prometheus。后来其他开发人员陆续加入了这个项目,并在SoundCloud内部继续开发,最终于2015年1月将其发布 Facebook发现85%的查询是针对26小时内的数据 ---- 2.2 Prometheus
这篇文章的主要内容是展示Helios内部利用开源项目和创造性思维快速高效地向客户提供基于链路跟踪的告警机制。
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本。2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目,用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。
时序数据库,全称为时间序列数据库,主要用于处理带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序列化)的数据。这些数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生。这些工业数据的典型特点是产生频率快(每一个监测点一秒钟内可产生多条数据)、严重依赖于采集时间(每一条数据均要求对应唯一的时间)、测点多信息量大(常规的实时监测系统均有成千上万的监测点,监测点每秒钟都产生数据,每天产生几十GB的数据量)。
当前主流TSDB的时序数据模型都是以标签(tag 或者称为label) 为主来唯一确定一个时间序列(一般也附加上指标名称,时间戳等).
了解使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Kubernetes 的优势和挑战,以及他们的潜在继任者。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。Prometheus最重要的一个方面是它的多维数据模型以及随附的查询语言。此查询语言允许您对维度数据进行切片和切块,以便以临时方式回答操作问题,在仪表板中显示趋势,或生成有关系统故障的警报。
在之前的博客里,笔者详细阐述了Prometheus数据的插入过程。但我们最常见的打交道的是数据的查询。Prometheus提供了强大的Promql来满足我们千变万化的查询需求。在这篇文章里面,笔者就以一个简单的Promql为例,讲述下Prometheus查询的过程。
在上一讲mac 上学习k8s系列(29)prometheus part I搭建完k8s prometheus的基础环境后,我们开始完成一段完整的应用监控。使用
Prometheus整体架构分为Server端和Exporter端,而Exporter通常是基于官方的SDK开发(例如Go SDK)。
Prometheus 当前稳定的 HTTP API 可以通过 /api/v1 访问。
以前用过nagios和zabbix,nagios用起来太过原始,配置文件维护得很累,监控的图表也比较难看;zabbix的主要开发语言是C和PHP,要暴露一些自定义的监控指标较困难。网上一些云原生的项目都是用prometheus+grafana方案的,刚好花时间研究一下这个。
Prometheus 是一个开源的服务监控系统和时序数据库,最初由SoundCloud开发的开源的系统监控和报警工具包。自2012年诞生以来,被许多公司和组织采用,该项目拥有非常活跃的社区和开发者。Prometheus 现在是一个独立的开源项目,独立于任何公司进行维护。为了证明这一点,Prometheus 于2016年加入了云原生计算基金会CNCF,成为了继Kubernetes之后的第二个CNCF托管项目。
工业物联网时序数据库管理系统 Apache IoTDB 是支持物联网时序数据收集、存储、查询与分析一体化的数据管理引擎,支持“端-边-云”一体化部署,适用于高端装备、工厂设备、高速网联设备等多种数据管理场景,是工业互联网时序数据管理的核心基础支撑。
Prometheus会将所有采集到的监控样本数据以时间序列的方式保存在内存数据库中,并且定时保存到硬盘上.时间序列是按照时间戳和值的序列顺序存放的,我们称之为向量,每条时间序列通过指标名称和一组标签集命名.如下所示,可以将时间序列理解为一个以时间为X轴的数字矩阵:
经济高速发展的今天,我们处于信息大爆炸的时代。随着经济发展,信息借助互联网的力量在全球自由地流动,于是就催生了各种各样的服务平台和软件系统。
2016年,Prometheus被纳入了由谷歌发起的Linux基金会旗下的云原生基金会( Cloud Native Computing Foundation),并成为仅次于Kubernetes的第二大开源项目。自此,它成为了一个独立的开源项目,独立于任何公司进行维护。
Prometheus 是一个开源的系统监控和警报工具,最初由 SoundCloud 开发,并于 2012 年发布为开源项目。它是一个非常强大和灵活的工具,用于监控应用程序和系统的性能,并根据预定义的规则触发警报。以下是对 Prometheus 的详细介绍:
参照: https://www.cnblogs.com/juno3550/p/15846151.html
该文件定义了规则引擎的接口和主要结构,包括Rule,Record,RuleGroup等。它提供了规则的加载、匹配、评估和结果记录的功能。
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。
Prometheus 是一套开源的监控系统。设计思路来自于Google的borgmon 监控系统(由工作在 SoundCloud的Google 前员工在2012年创建)。
在Prometheus中,存储时间序列数据的是它自带的时间序列数据库,也被称为Prometheus存储引擎(Prometheus Storage Engine)。Prometheus存储引擎具有以下特点:
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