普罗米修斯是用 go 语言编写的软件并且利用了 go 语言的交叉编译特性编译成了纯二进制文件， 运行的时候不需要额外安装依赖。 直接从官网上下载就可以。 下载地址： https://prometheus.io/download/ 这里面除了普罗米修斯的主程序意外， 一些 额外的组件，比如 pushgateway， alertmanager 以及各种官方 exporter 的下载包都可以在这里找到。 由于我们现在部署普罗米修斯都是容器化部署的， 所以这里我选择用 docker 进行部署。
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。
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。
在 metrics 这个地址里，第一个指标是 go_gc_duration_seconds
普罗米修斯默认配置文件 vim /usr/local/Prometheus/prometheus.yml
prometheus2.0 在参数上有原先的1.X有较大的变化，很多参数被去掉了。另外优化了CPU占用、存储空间占用等，具体可以看官方文档。
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普罗米修斯下载地址：https://prometheus.io/download/
官方下载 有的时候官方下载连接会失败，所以这里选择docker镜像来进行安装部署，非常的简单
Prometheus（普罗米修斯）是一套开源的监控系统，其基本原理是通过 HTTP 协议周期性抓取被监控组件的状态，不需要任何 SDK 或者其他的集成过程，其架构如图：
AAA公司是一家电商网站，由于公司的业务快速发展，公司要求对现有机器进行为业务监控，责成运维部门来实施这个项目。
上图中的空白处需要添加一个json文件，需要从grafana的官网进行下载，这里可以选择关于Docker的仪表盘，很多种类，这里以官方使用的为主，点击这里使用接下里要用的dashboard，进入页面后，如图所示，根据图中红线处即可下载
Prometheus(由go语言(golang)开发)是一套开源的监控&报警&时间序列数 据库的组合。适合监控docker容器。因为kubernetes(俗称k8s)的流行带动 了prometheus的发展。 https://prometheus.io/docs/introduction/overview/
如果你在 t1 时刻推送Metric，你可能认为普罗米修斯会“刮取(scrap)”这些指标，并使用相同时间戳 t1 作为对应时序数据的时间戳，然而，普罗米修斯不会这样做，它会把从推送网关(Pushgateway)“刮取”数据时的时间戳当作指标数据对应的时间戳。为什么会这样？
修改配置文件的scrape_configs，上面的Job是prometheus自身的，下面的Job是我们新增的，用来监控我们的服务器的（192.168.1.3）。
普罗米修斯(Prometheus)是一个SoundCloud公司开源的监控系统。当年，由于SoundCloud公司生产了太多的服务，传统的监控已经无法满足监控需求，于是他们在2012年决定着手开发新的监控系统，即普罗米修斯。
本文将介绍如何在 gRPC 微服务中添加 API Prometheus(普罗米修斯)拦截器/中间件。也就是可以在 Grafana 里做的 API 监控。
Prometheus Server 的数据抓取工作基于 Pull 模型，因而，它必须要事先知道各 target 的位置，然后才能从相应的 Exporter 或 Instrumentation 中抓取数据。
像我这么热爱野外生活的人，初冬时节，还找了个隐蔽的地方去野炊。现在的社会，为了找找到这么一个静谧的存在，我可谓煞费苦心。
它以一个自我封闭的 Docker 沙盒的形式出现，包括在本地机器上运行和实验所提供的服务所需的所有组件。
Prometheus(普罗米修斯) 是一种 新型监控告警工具,Kubernetes 的流行带动了 Prometheus 的应用。
下载地址：Releases · prometheus/node_exporter · GitHub
Prometheus（由go语言（golang）开发）是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合。适合监控docker容器。因为K8S的流行带动了Prometheus的发展。
Pushgateway为Prometheus整体监控方案的功能组件之一，并做为一个独立的工具存在。它主要用于Prometheus无法直接拿到监控指标的场景，如监控源位于防火墙之后，Prometheus无法穿透防火墙；目标服务没有可抓取监控数据的端点等多种情况。在类似场景中，可通过部署Pushgateway的方式解决问题。
Relabel（重新标记）是一个强大的工具，允许你通过重写标签集对 Prometheus 目标 (targets) 和指标 (Metrics) 进行分类和过滤。
我们知道，奉行长期主义的网络公司，势必应在软件开发流程管理体系上具备规范意识，即代码提交有CR(CodeReview)，功能测试上自动化，而功能发布讲究三板斧：灰度、监控、止血。灰度属于测试范畴，止血则是亡羊补牢，今天我们来聊聊监控，提起监控，就不得不提在DepOps(自动化运维)领域鼎鼎有名的Prometheus(普罗米修斯)，有人说这个开源系统的名字怎么有点如雷贯耳啊，没错，它的名字就是取自从宙斯手中为人类夺回圣火的古希腊神明普罗米修斯，而Prometheus的Logo恰恰就是奥林匹克圣火。Prometheus主要的功能就是可以无时不刻的监控所有部署在生产环境中的服务，如果服务出现问题则会及时报警以提醒开发者。
Prometheus普罗米修斯是一款针对苹果用户专属打造的苹果手机系统降级工具。很多的果粉更新了ios10以后觉得系统无比的卡，觉得部分功能比较之前的系统差的太多了，就用Prometheus普罗米修斯工具进行系统降级，从而获得更好的使用体验。感兴趣的欢迎到西西下载。
exporter测试地址：http://172.24.8.166:9100/metrics
今天，云原生计算基金会(CNCF)宣布接受Cortex，一个多租户Prometheus-as-a-Service项目，进入CNCF沙箱。沙箱是早期阶段发展中的云原生项目的家。
比如说，需要计算资源的时候，一个配置文件就可以要来两百台虚拟化好的机子。需要试下缓存？点下鼠标就可以要到几十个配置好的 Redis 结点。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。它涉及监控的许多方面，例如度量标准的生成和收集，在仪表板上绘制结果数据以及针对异常情况发出警报。为实现这一目标，它提供了各种组件，这些组件分别运行但组合使用。
此时我们打开浏览器，访问ip:9121这个地址就可以获取到redis的监控信息了。
Prometheus（普罗米修斯）是一套最初在SoundCloud上构建的开源监视和告警系统 。
该处理器通过创建metrics(http)端点来报告Prometheus格式的指标数据，该端点可用于应用程序的外部监控。ReportingTask报告一组关于JVM(可选)和NiFi实例的指标数据。
说明：Cortex一个多租户Prometheus-as-a-Service项目。Cortex对Prometheus进行了扩展，提供多租户方式，当它被用作远程写入目的地时，Cortex为Prometheus指标提供了长期的存储，以及一个水平扩展的、Prometheus兼容的查询API。Cortex最初于2016年由Weaveworks公司开发，目前Grafana Labs、FreshTracks和EA等公司在生产环境中使用。Cortex的一个用例是服务提供商，他们管理大量的普罗米修斯实例和希望提供长期存储的价值；另一个用例是企业，他们希望集中管理大规模部署的普罗米修斯，确保长期耐久性普罗米修斯数据，同时提供一个总体查询视图。Cortex由Cloud Native Computing Foundation（CNCF）托管。如果您是一家希望帮助塑造容器打包、动态调度和面向微服务的技术发展的公司，请考虑加入CNCF。有关谁参与以及Cortex扮演角色的详细信息，请阅读CNCF公告（https://www.cncf.io/blog/2018/09/20/cncf-to-host-cortex-in-the-sandbox/）。
Luc Perkins刚在GitHub发布了“普罗米修斯游乐场”（The Prometheus Playground），一系列Docker Compose启动的完整的Prometheus示例项目，包括Alertmanager、cAdvisor、nginx、HAProxy等等。
在这个万物结可容器化的时代，监控显的尤为重要，在本篇文章，我们将对服务器的相关容器和本机数据利用 Cadvisor 进行收集，通过 Prometheus 作为数据源，利用 Grafana 进行展示。
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。
上期我们提到，有了Kubernetes，开发/运维工程师可以利用Kubernetes的编排能力，定义deamonset, statefulset或deployment等类型的工作负载，来实现应用的快速部署。
我生命里的的最大突破之一，就是我不再为别人的看法而担忧。此后，我真的能自由的去做我认为对自己最好的事，只有在我们不需要外来的赞许时，才变得自由。
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/Ehco-python
好久没更新Flink系列了，之前果然在Flink SQL 上淹死了，那部分暂时咕一段时间，等日后学有所成再补上，由于最近对普罗米修斯感兴趣，今天借机来说说监控吧，本文以推模式为例进行阐述的。对于监控有兴趣的同学，也可以移步到《Prometheus入门》去看看。
为什么我会选择普罗米修斯(Prometheus)？Prometheus 是按照 Google SRE 运维之道的理念构建的，具有实用性和前瞻性。同时也是基于 Go 语言开发的，性能好，安装部署也简单，甚至跨平台（包括 arm 平台）。作为对服务基础和业务监控，Prometheus 是一个非常好的选择。
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速腾聚创宣布推出 RS-LiDAR-Algorithms 感知算法 SDK，旨在方便自动驾驶项目开发者基于该套件进行二次开发，从而加速自动驾驶技术的开发。 今年 4 月，速腾聚创公司宣布启动“普罗米修
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