基本概念：

Prometheus是一个开源的系统监控和告警系统，由Google的BorgMon监控系统发展而来。它主要用于监控和度量各种时间序列数据，比如系统性能、网络延迟、应用程序错误等。Prometheus通过采集监控数据并存储在时间序列数据库中，然后使用PromQL查询语言进行数据分析和可视化。Prometheus的核心组件包括Prometheus Server、Exporters和Pushgateway。它支持多种服务发现机制，比如Kubernetes、EC2、GCE等，以自动发现和监控服务的运行状态。Prometheus还提供了安全和权限控制的机制，如身份验证、授权等，以确保数据的访问安全。它已经成为继k8s之后第二大在CNCF托管的项目，被广泛应用于各种数据中心环境的监控。

具有如下特性：

高维度数据模型
自定义查询语言
可视化数据展示
高效的存储策略
易于运维
提供各种客户端开发库
警告和报警
数据导出

学习Prometheus的重要概念

监控指标（Metrics）：Prometheus采集各种监控数据，并将它们存储为时间序列数据。这些数据通过特定的度量标准来描述系统的各个方面，比如系统CPU使用率、网络流量、应用程序错误等。
存储持久化（Storage Persistence）：Prometheus将采集的监控数据存储在时间序列数据库中，这种数据库专门设计用于存储大规模的时间序列数据。Prometheus支持多种存储后端，如本地磁盘、远程存储等。
数据查询语言（Query Language）：Prometheus使用PromQL作为其数据查询语言。PromQL允许用户从存储库中查询和分析监控数据，并以各种方式进行可视化。
警报规则（Alerting Rules）：Prometheus提供警报规则，用于根据监控数据的阈值触发警报。警报可以发送给不同的接收器，比如电子邮件、Slack、PagerDuty等。
数据可视化（Data Visualization）：Prometheus提供了一个仪表盘（Dashboard）界面，用于展示监控数据和警报状态。用户可以通过拖放和自定义配置来创建自己的仪表盘。
服务发现（Service Discovery）：Prometheus支持各种服务发现机制，比如Kubernetes、EC2、GCE等，以自动发现和监控服务的运行状态。
安全和权限控制（Security and Access Control）：Prometheus也提供了安全和权限控制的机制，如身份验证、授权等，以确保数据的访问安全。
数据导出（Data Extraction）：Prometheus还支持从其他数据源提取数据，比如通过使用Pushgateway将不能直接被Prometheus采集的数据推送到Pushgateway中，然后由Prometheus从Pushgateway中提取数据。

Prometheus支持多种服务发现机制，以自动发现和监控服务的运行状态：

Kubernetes：Prometheus可以与Kubernetes集群集成，通过Kubernetes的API自动发现和监控Kubernetes中的服务和容器。这种服务发现机制适用于在Kubernetes环境中运行的分布式系统。
EC2（Elastic Cloud Compute）：EC2是Amazon Web Services（AWS）提供的云服务，Prometheus可以通过EC2的API发现和监控EC2实例。这种服务发现机制适用于在AWS环境中运行的分布式系统。
GCE（Google Cloud Engine）：GCE是Google Cloud提供的云服务，Prometheus可以通过GCE的API发现和监控GCE实例。这种服务发现机制适用于在Google Cloud环境中运行的分布式系统。

这些服务发现机制允许Prometheus自动发现和监控各种服务和实例，从而简化和自动化了监控过程。

使用场景：

Prometheus是一个广泛使用的开源系统监控和告警系统，适用于多种场景。以下是一些常见的使用场景：

云原生生态系统：Prometheus是CNCF（Cloud Native Computing Foundation）的托管项目之一，与Kubernetes等云原生技术紧密集成。它在云原生生态系统中的使用非常普遍，可以自动发现和监控Kubernetes集群中的服务和容器。
分布式系统和微服务：Prometheus适用于分布式系统和微服务架构，可以监控各种服务和应用程序的性能指标，如CPU使用率、内存消耗、网络延迟等。
系统性能和健康状况监控：Prometheus可以监控整个系统的性能和健康状况，包括服务器、网络设备、操作系统等。它可以采集各种系统级别的性能指标，如CPU使用率、磁盘使用率、网络带宽等。
业务指标监控：Prometheus也可以用于监控业务指标，比如应用程序的错误率、用户活跃度、业务交易量等。这些指标可以帮助开发人员和业务分析师更好地了解系统的性能和业务状况。
自动化部署和容器管理：Prometheus可以与自动化部署和容器管理工具集成，如Docker、Kubernetes、Helm等。它可以监控容器的创建、删除和更新过程，以及自动化部署的流程和结果。
实时告警和应急响应：Prometheus与AlertManager一起，可以设置告警规则并触发告警。告警可以发送给不同的接收器，如电子邮件、Slack、PagerDuty等，以实现实时告警和应急响应。

使用原因

开源和社区支持：Prometheus是一个开源项目，拥有庞大的社区支持和用户群体。这使得用户可以轻松获取各种资源和支持，如文档、示例和插件等。
简单易用：Prometheus的架构简单，易于安装和配置。它采用简单的数据模型和查询语言，使得用户可以轻松地收集、存储和分析数据。
数据采集和可扩展性：Prometheus支持多种数据采集方法，如静态配置、服务发现和自动发现等。它还可以通过横向扩展来提高监控的性能和容量。
数据查询和可视化：Prometheus内置了强大的数据查询语言（PromQL），用户可以使用它来轻松地查询和分析数据。此外，Prometheus还提供了可视化的功能，可以将数据以图表的形式展示给用户。
告警功能：Prometheus与AlertManager一起，可以设置告警规则并触发告警。告警可以发送给不同的接收器，如电子邮件、Slack、PagerDuty等，以实现实时告警和应急响应。
与云原生技术的紧密集成：Prometheus与Kubernetes等云原生技术紧密集成，可以自动发现和监控Kubernetes集群中的服务和容器。这使得在云原生环境中使用Prometheus成为自然而然的选择。

版本更新对比：

Prometheus 2.0.0：该版本带来了新的存储引擎，与检索系统的改变相结合，可带来可观的性能提升。此外，Prometheus服务器每秒采集百万样本成为可能。同时，新的存储引擎不向后兼容，但有一种方法可以透明地访问仍存储在1.x中的旧数据。另外，该版本改进了PromQL中的陈旧语义，现在只需要一个刮擦间隔即可使时间序列失效，而无需等待整整5分钟。规则文件格式也已更改为YAML，按组组织规则并按顺序执行。出于安全原因，默认情况下已禁用admin和生命周期API。
Prometheus 1.8.0：该版本的主要变化包括改进的远程写和拉取样本的配置，可以更好地控制内存使用；改进的HTTP摄入，包括错误处理和配置；改进的监控，包括限制正在进行的HTTP请求的数量；以及改进的文本展示格式的兼容性，支持更多的情况。

Prometheus的每个版本都有一些更新和改进，包括存储引擎、PromQL、规则文件格式等方面。用户可以根据自己的需求选择适合的版本。同时，Prometheus还在不断发展和改进中，以满足不断变化的监控需求和技术环境。

Prometheus技术文档-概念