使用Prometheus(https://github.com/prometheus)原生的k8s服務發現驅動，采集容器化信息；通過微服務參數配置，暴露運行狀態信息提供給prometheus，實現微服務信息采集；
通過新引入的netdata(https://github.com/netdata/netdata)做為采集器，采集除了微服務、k8s以外的所有資源信息；
通過consul解決新節點自動注冊和發現問題；
使用prometheus時序數據庫，解決存儲效率問題；
通過thanos實現多個Prometheus實例構建集群模式；
使用alertmanager實現基礎報警統一規則和觸發。
后續可以考慮擴展：
netdata+kafka，將采集數據寫入其他引擎
2.2新架構技術特點
netdata特性：
1、效率高，資源開銷低
2、可擴展性強，社區活躍，github 50k start
3、自帶web界面，信息全，可替代dstat等linux工具
4、支持到秒級甚至實時監控
5、自帶120+常用組件采集腳本，減輕工作負擔
Prometheus特性：
1、基於時序數據庫，存儲效率高
2、支持集群模式，組合thanos擴展性強
3、雲原生，容器化場景最熱門方案
netdata+Prometheus對比zabbix架構
優點：
1、時效性從分鍾級提高到秒級
2、存儲、查詢效率高
3、每個客戶端提供一個漂亮的web界面、信息全，可大量減少登錄服務器查詢的次數
4、支持集群模式，擴展性強
5、直接支持一部分暴露jmx、metric信息的服務，減少監控腳本配置工作量
6、雲計算、容器化場景更適合
7、數據持久化，原則支持無限長時間數據
8、支持降采樣，極大提高長時間跨度查詢效率
9、雲原生項目，可容器化
缺點：
1、指標眾多，需進行適當裁剪
2、自定義數據類型，有誤差（最大誤差0.0001%）
3、自定義采集腳本需要腳本開發能力（go、python），相比zabbix(shell)學習成本高
總結：
通過對比、了解業務各種報警監控采集方案，采用netdata + Prometheus + consul + thanos方案，效率更高、功能更強大、可擴展性強，較為符合雲原生業務發展和需求。
Netdata
Consul
Prometheus
Thnaos
Alertmanager
Grafan