Prometheus簡介
prometheus受啟發於Google的Brogmon監控系統（相似kubernetes是從Brog系統演變而來）， 從2012年開始由google工程師Soundcloud以開源形式進行研發，並且與2015年早起對外發布早期版本。 2016年5月繼kubernetes之后成為第二個加入CNCF基金會的項目，童年6月正式發布1.0版本。2017年底發布基於全興存儲層的2.0版本，能更好地與容器平台、雲平台配合。
prometheus的優勢
prometheus是基於一個開源的完整監控方案，其對傳統監控系統的測試和告警模型進行了徹底的顛覆，形成了基於中央化的規則計算、統一分析和告警的新模型。 相對傳統的監控系統有如下幾個優點。
- 易於管理： 部署使用的是go編譯的二進制文件，不存在任何第三方依賴問題，可以使用服務發現動態管理監控目標。
- 監控服務內部運行狀態： 我們可以使用prometheus提供的常用開發語言提供的client庫完成應用層面暴露數據， 采集應用內部運行信息。
- 強大的查詢語言promQL: prometheus內置一個強大的數據查詢語言PromQL,通過PromQL可以實現對監控數據的查詢、聚合。同時PromQL也被應用於數據可視化（如grafana）以及告警中的。
- 高效： 對於監控系統而言，大量的監控任務必然導致有大量的數據產生。 而Prometheus可以高效地處理這些數據。
- 可擴展： prometheus配置比較簡單， 可以在每個數據中心運行獨立的prometheus server, 也可以使用聯邦集群，讓多個prometheus實例產生一個邏輯集群，還可以在單個prometheus server處理的任務量過大的時候，通過使用功能分區和聯邦集群對其擴展。
- 易於集成： 目前官方提供多種語言的客戶端sdk,基於這些sdk可以快速讓應用程序納入到監控系統中，同時還可以支持與其他的監控系統集成。
- 可視化： prometheus server自帶一個ui, 通過這個ui可以方便對數據進行查詢和圖形化展示，可以對接grafana可視化工具展示精美監控指標。
Prometheus基礎架構
上面的架構圖已經畫的足夠詳細了。 這里在簡單說下， prometheus負責從pushgateway和job中采集數據， 存儲到后端Storatge中，可以通過PromQL進行查詢， 推送alerts信息到AlertManager。 AlertManager根據不同的路由規則進行報警通知。
核心組件
Prometheus
prometheus server是Prometheus組件中的核心部分，負責實現對監控數據的獲取，存儲以及查詢。
exporters
exporter簡單說是采集端，通過http服務的形式保留一個url地址，prometheus server 通過訪問該exporter提供的endpoint端點，即可獲取到需要采集的監控數據。exporter分為2大類。
- 直接采集：這一類exporter直接內置了對Prometheus監控的支持，比如cAdvisor,Kubernetes等。
- 間接采集： 原有監控目標不支持prometheus，需要通過prometheus提供的客戶端庫編寫監控采集程序，例如Mysql Exporter, JMX Exporter等。
AlertManager
在prometheus中，支持基於PromQL創建告警規則，如果滿足定義的規則，則會產生一條告警信息，進入AlertManager進行處理。可以集成郵件，Slack或者通過webhook自定義報警。
PushGateway
由於Prometheus數據采集采用pull方式進行設置的， 內置必須保證prometheus server 和對應的exporter必須通信，當網絡情況無法直接滿足時，可以使用pushgateway來進行中轉，可以通過pushgateway將內部網絡數據主動push到gateway里面去，而prometheus采用pull方式拉取pushgateway中數據。
應用場景
適合場景
普羅米修斯可以很好地記錄任何純數字時間序列。它既適合以機器為中心的監視，也適合高度動態的面向服務的體系結構的監視。在微服務的世界中，它對多維數據收集和查詢的支持是一個特別的優勢。普羅米修斯是為可靠性而設計的，它是您在停機期間使用的系統，允許您快速診斷問題。每台普羅米修斯服務器都是獨立的，不依賴於網絡存儲或其他遠程服務。當您的基礎設施的其他部分被破壞時，您可以依賴它，並且您不需要設置廣泛的基礎設施來使用它。
不適合場景
普羅米修斯值的可靠性。您總是可以查看有關系統的統計信息，即使在出現故障的情況下也是如此。如果您需要100%的准確性，例如按請求計費，普羅米修斯不是一個好的選擇，因為收集的數據可能不夠詳細和完整。在這種情況下，最好使用其他系統來收集和分析用於計費的數據，並使用Prometheus來完成剩下的監視工作。