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。
Prometheus 支持 4 种 指标类型，分别是 Counter、Gauge、Histogram 和 Summary。
随着容器技术的迅速发展，Kubernetes已然成为大家追捧的容器集群管理系统。Prometheus 作为生态圈 Cloud Native Computing Foundation（简称：CNCF）中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes, 现已广泛用于 Kubernetes 集群的监控系统中。
这就是Prometheus 随着容器技术的迅速发展，Kubernetes已然成为大家追捧的容器集群管理系统。Prometheus作为生态圈 Cloud Native Computing Foundation（简称：CNCF）中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes, 现已广泛用于 Kubernetes 集群的监控系统中。 本文带领大家体验如何使用Prometheus开始收集系统指标，以便开发人员和云平台运维人员可以快速的掌握 Prometheus。 上图是Grafana看板的监
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。
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。
监控服务主动拉取被监控服务的指标，被监控服务一般通过主动暴露metrics端口或者通过Exporter的方式暴露指标，监控服务依赖服务发现模块发现被监控服务，从而去定期的抓取指标
Spring Boot Actuator是Spring Boot 2发布后修改最多的项目之一。它经过了主要的改进，旨在简化定制，并包括一些新功能，如支持其他Web技术，例如新的反应模块 - SpringWebFlux。它还为 InfluxDB添加了开箱即用的支持，这是一个开源时间序列数据库，旨在处理大量带时间戳的数据。与 SpringBoot1.5使用的版本相比，它实际上是一个很大的简化。您可以通过阅读我之前的一篇文章使用Grafana和InfluxDB自定义指标可视化来了解自己有多少。我在那里描述了如何使用 @ExportMetricsWriter bean将[Spring Boot Actuator生成的指标导出到InfluxDB。示例Spring Boot应用程序已在分支主文件中的GitHub存储库sample-spring-graphite上提供该文章。对于本文，我创建了分支spring2，它展示了如何实现与使用Spring Boot 2.0版本之前相同的功能。弹簧启动执行器。
作者：kevinkrcai，腾讯 IEG 后台开发工程师 Prometheus 是一个开源的完整监控解决方案，本文将从指标抓取到查询及可视化展示，以及最后的监控告警，对 Prometheus 做一个基本的认识。 1. 简介 Prometheus 是古希腊神话里泰坦族的一名神明，名字的意思是"先见之明"，下图中是 Prometheus 被宙斯惩罚，饱受肝脏日食夜长之苦。 下面就是我们 CRUD Boy 所了解的 Prometheus，下面是其官网封面图引导语：From metrics to insight
作者：kevinkrcai，腾讯 IEG 后台开发工程师 Prometheus 是一个开源的完整监控解决方案，本文将从指标抓取到查询及可视化展示，以及最后的监控告警，对 Prometheus 做一个基本的认识。 1. 简介 Prometheus 是古希腊神话里泰坦族的一名神明，名字的意思是"先见之明"，下图中是 Prometheus 被宙斯惩罚，饱受肝脏日食夜长之苦。 下面就是我们 CRUD Boy 所了解的 Prometheus，下面是其官网封面图引导语：From metrics to insight，
随着容器技术的快速发展，Kubernetes已成为容器编排的事实标准。然而，容器化环境中的监控仍然是一个关键挑战。在本文中，我们将探讨如何使用内网监控系统和Kubernetes无缝集成，以确保容器化应用的可靠性和性能。我们将通过举例演示如何实施监控解决方案，重点关注实际代码示例。
导语 | Prometheus是一个开源的完整监控解决方案，本文将从指标抓取到查询及可视化展示，以及最后的监控告警，对Prometheus做一个基本的认识。 一、简介 Prometheus是古希腊神话里泰坦族的一名神明，名字的意思是“先见之明”，下图中是Prometheus被宙斯惩罚，饱受肝脏日食夜长之苦。 下面就是我们CRUD Boy所了解的Prometheus，下面是其官网封面图引导语：From metrics to insight，从指标到洞察力，通过指标去洞察你的系统，为我们的系统提供指标收集和监
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
用于收集和存储时间序列数据。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。 Prometheus Server 可以通过静态配置管理监控目标，也可以配合使用 Service Discovery 的方式动态管理监控目标，并从这些监控目标中获取数据。其次 Prometheus Server 需要对采集到的监控数据进行存储，Prometheus Server 本身就是一个时序数据库，将采集到的监控数据按照时间序列的方式存储在本地磁盘当中。最后Prometheus Server 对外提供了自定义的 PromQL 语言，实现对数据的查询以及分析。
文章《腾讯云TKE-搭建prometheus监控》基于prometheus，手把手教你如何在TKE上搭建全面的平台和业务监控，为业务保驾护航。这是系列文章的第二篇，第一篇见链接。
本文展望了Prometheus Alertmanager，概述了理想的指标以及如何建立适当的阈值。
Prometheus是继kubernetes第二个从CNCF中毕业的项目，个人也是非常的喜欢这款通过数据指标发现和预测告警的开源监控平台，官方的话就不多说了，根据官网的介绍有以下功能，但是有些简短的概括了你也不一定知道，所以加了一些个人的白话
除了基于 CPU 和内存来进行自动扩缩容之外，我们还可以根据自定义的监控指标来进行。这个我们就需要使用 Prometheus Adapter，Prometheus 用于监控应用的负载和集群本身的各种指标，Prometheus Adapter 可以帮我们使用 Prometheus 收集的指标并使用它们来制定扩展策略，这些指标都是通过 APIServer 暴露的，而且 HPA 资源对象也可以很轻易的直接使用。
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)。
基于自定义指标 除了基于 CPU 和内存来进行自动扩缩容之外，我们还可以根据自定义的监控指标来进行。这个我们就需要使用 Prometheus Adapter，Prometheus 用于监控应用的负载和集群本身的各种指标，Prometheus Adapter 可以帮我们使用 Prometheus 收集的指标并使用它们来制定扩展策略，这些指标都是通过 APIServer 暴露的，而且 HPA 资源对象也可以很轻易的直接使用。
警报是监控系统中必不可少的一块, 当然了, 也是最难搞的一块. 我们乍一想, 警报似乎很简单一件事:
监控是整个产品周期中最重要的一环，及时预警减少故障影响免扩大，而且能根据历史数据追溯问题。
解释： expr 相当于表示，表示磁盘使用率是多少的值（5%） ，for 持续时间为1分钟就会报警.（上面规则只要重启动aletemanger 就会报警）
在使用 Prometheus 进行监控的时候，通过 AlertManager 来进行告警，但是有很多人对报警的相关配置比较迷糊，不太清楚具体什么时候会进行告警。下面我们来简单介绍下 AlertManager 中的几个容易混淆的参数。
从容器技术的推广以及 Kubernetes成为容器调度管理领域的事实标准开始，云原生的理念和技术架构体系逐渐在生产环境中得到了越来越广泛的应用实践。在云原生的体系下，面对高度的弹性、动态的应用生命周期管理以及微服务化等特点，传统的监控体系已经难以应对和支撑，因此新一代云原生监控体系应运而生。
可以看到普罗米修斯是领先的、开源的、也是一种监控解决方案、支持用户指标和告警等需求。
一直以来，我们会在项目中，使用 APM 去监控应用的状况，分析性能等，这些工具很有效，而且不侵入业务，不需要埋点。 然而，有些需求，是 APM 的监控满足不了的，比如 *应用业务指标 *。 监控模式 目前，采集指标有两种方式，一种是『推』，另一种就是『拉』： 推的代表有 ElasticSearch，InfluxDB，OpenTSDB 等，需要你从程序中将指标使用 TCP，UDP 等方式推送至相关监控应用，只是使用 TCP 的话，一旦监控应用挂掉或存在瓶颈，容易对应用本身产生影响，而使用 UDP 的话，虽然
随着云计算技术的广泛应用，越来越多的项目部署和迁移到云端，传统的监控告警系统在短时间内还不能适配云上的服务。为了实现实时系统运行状态的展示、故障的及时告警、历史状态的回看，可以基于开源的时序数据库Prometheus和可视化工具Grafana，搭配相关工具，快速搭建一个可靠准确的监控告警系统。本文记录了整个设计和搭建过程，以及遇到的一些问题和解决方法。
文章《腾讯云TKE-搭建prometheus监控》基于prometheus，手把手教你如何在TKE上搭建全面的平台和业务监控，为业务保驾护航。这是系列文章的第三篇，前两篇链接如下：
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
之前讲过普罗米修斯自己就是一个时序数据库， 它从 exporter 拉取的数据都会按时间戳保存到对应的文件里，这个时序数据库默认会保存 14 天的数据。 而它自己也开发了一套名为 PromQL 的类 SQL 的查询语言用来从各种维度让用户来查询并计算监控的数据。 我们先来看一下我自己编写的 exporter 的接口， 看看它向普罗米修斯的主服务返回的监控数据是什么样的。
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。
网络监控是网络管理的重要组成部分，定期网络监控可以预防故障、优化性能、规划容量，确保网络的可用性、安全性等。相比较普通的监控工具，开源网络监控工具拥有可定制性、灵活性、可扩展性等优势，受到国内外众多企业的追捧，有哪些好用的开源网络监控工具，该如何选择呢？
背景 随着 2015 年由谷歌牵头成立 CNCF (云原生计算基金会)，云原生的概念逐步深入人心。云原生应用的三大特征：容器化封装，动态管理，面向微服务。 以一个典型的电商服务关键路径（登录 -> 浏览详情页 -> 下单）为例： 图中所有的服务和组件都运行在腾讯云上。 1. 下单关键路径上 3 个服务均为容器化服务，且通过微服务架构实现。 2. 服务均运行在 TKE (腾讯云容器服务) 上。 针对图中的云原生服务，CNCF (云原生计算基金会) 推荐的监控治理方案是可观测性建设。其三大支柱为：指标，
今天开始我们了解一下从CNCF中毕业的第二位学生，Prometheus（普罗米修斯）同学，prometheus是一个开源系统监控和警报工具，最初是在SoundCloud建立的。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用了普罗米修斯，该项目拥有一个非常活跃的开发者和用户社区。它现在是一个独立的开放源码项目，并且独立于任何公司，为了强调该点并澄清项目的治理结构，Prometheus在2016年加入了云计算基金会，成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。Prometheus是用来收集数据的,同时本身也提供强大的查询能力,结合Grafana即可以监控并展示出想要的数据，此外除了自身存储的时序数据之外，prometheus还支持第三方的数据持久化操作，这些我们会在后面慢慢的讲解。
普罗米修斯官网的首页简单的对普罗米修斯做了定义：从指标到洞察力 ，普罗米修斯通过领先的开源监控解决方案为用户的指标和告警提供强大的支持。
promtool是Prometheus的一个命令行工具，它提供了一些功能来帮助用户进行Prometheus配置文件（如prometheus.yml）的检查、规则检查和调试，还可以用于查询Prometheus服务器以获取度量值等。
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。
使用 TiDB Ansible 部署 TiDB 集群，会同时部署一套 Grafana + Prometheus 的监控平台，这套监控用来收集和展示 TiDB 集群各个组件和机器的 metric 信息，这些 metric 信息非常丰富，可以帮助使用者分析 TiDB 集群的状态以及 Trouble shooting。随着使用经验的增多，我们积累了一些监控使用上的技巧，在这里分享给大家。
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。
Kubernetes作为当下最炙手可热的容器管理平台，在给应用部署运维带来便捷的同时，也给应用及性能监控带来了新的挑战。本文给大家分享一款十分火热的开源监控工具Prometheus，让我们一起来看它是如何兼顾传统的应用监控、主机性能监控和Kubernetes监控的。
对于生产环境以及一个有追求的运维人员来说，哪怕是毫秒级别的宕机也是不能容忍的。对基础设施及应用进行适当的日志记录和监控非常有助于解决问题，还可以帮助优化成本和资源，以及帮助检测以后可能会发生的一些问题。前面我们介绍了使用 EFK 技术栈来收集和监控日志，本文我们将使用更加轻量级的 Grafana Loki 来实现日志的监控和报警，一般来说 Grafana Loki 包括3个主要的组件：Promtail、Loki 和 Grafana（简称 PLG），最为关键的是如果你熟悉使用 Prometheus 的话，对于 Loki 的使用也完全没问题，因为他们的使用方法基本一致的，如果是在 Kubernetes 集群中自动发现的还具有相同的 Label 标签。
前面几篇文章，我们单刀直入地讲解了 Prometheus 能做什么。接着用一个例子来让大家知道如何使用 Prometheus，以及如何进行告警配置。最后，还用了一篇文章来讲解如何进行图表配置。但是 Prometheus 里面也有一些关键性的概念，理解这些概念有利于我们后续更深入的学习。
云原生架构（Cloud-Native Architecture）是一种以云计算为基础的软件架构范式，旨在利用云计算的优势，如弹性、可扩展性和灵活性，以构建高效、可维护、可扩展的应用程序。在云原生架构中，"可观测性"（Observability）是一个关键概念，它指的是系统的可监测、可诊断、可调试和可测量性，以确保应用程序的健康运行。
Prometheus 作为现在最火的云原生监控工具，它的优秀表现是毋庸置疑的。但是在我们使用过程中，随着时间的推移，存储在 Prometheus 中的监控指标数据越来越多，查询的频率也在不断的增加，当我们用 Grafana 添加更多的 Dashboard 的时候，可能慢慢地会体验到 Grafana 已经无法按时渲染图表，并且偶尔还会出现超时的情况，特别是当我们在长时间汇总大量的指标数据的时候，Prometheus 查询超时的情况可能更多了，这时就需要一种能够类似于后台批处理的机制在后台完成这些复杂运算的计算，对于使用者而言只需要查询这些运算结果即可。Prometheus 提供一种记录规则（Recording Rule） 来支持这种后台计算的方式，可以实现对复杂查询的 PromQL 语句的性能优化，提高查询效率。
最近公司正在往云原生进行转型，想拥有一套适合当前项目的监控系统，基于这个出发点，我们团队考虑使用 Prometheus 和 Grafana 组件。本篇将会以图解的方式剖析 Prometheus 的原理。
Prometheus 是一个开源监控系统，它前身是 SoundCloud的告警工具包。从 2012 年开始，许多公司和组织开始使用 Prometheus。该项目的开发人员和用户社区非常活跃，越来越多的开发人员和用户参与到该项目中。目前它是一个独立的开源项目，且不依赖于任何公司。为了强调这点和明确该项目治理结构，Prometheus 在 2016 年继Kurberntes 之后，加入了 Cloud Native Computing Foundation。
官方推荐的部署结构是2master-2slave+2namesrvs，master与slave的同步支持async/sync两种方式。
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