一、Prometheus概述
1.prometheus概念：开源的系统监控和告警系统，在k8s分布式的容器化管理系统当中，一般都是搭配promethuse来进行监控；是一个服务监控系统，同时也可以监控主机，自带数据库，名字叫时序数据库，数据库提供了promql语句用来采集和统计指标项、以及存储和查询接口。
2.prometheus组件：
nodeexporter（数据采集）：在k8s集群当中部署在node节点上，用来收集节点上的数据（数据包括CPU、硬盘及pod的使用情况，需要部署在每个节点上），再通过pushgateway把数据上传到prometheus的时序数据库，然后根据promql语句来进行分类展示。
3.promethues特点：
- 多维的数据模型，按照时间的顺序记录系统，以及设备状态的变化，容器化的数据，为每个数据指定一个样本。比如服务器指标数据、应用程序的性能监控、网络数据都是一个时间序列数据
- 内置时间序列数据库----TSDB
- promql查询语句
- 根据http协议拉取数据
- 自带服务自动发现功能
- Prometheus自带的原生数据展示不是很优化，有专门为他数据展示的工具，Grafana插件
4、prometheus的存储引擎：TSDB
- 能够存储的数据量很庞大
- 大部分都是写入操作
- 写入操作时一个时序性添加，大多数情况下都是按照时间排列
- 很少更新数据，采集到的数据在秒级或者分钟级就会被写入数据库
- 基本数据大，一般超过了内存大小。数据按照一定的时间区间展示，缓存在这里不起作用
- 读操作，一般都是高并发的操作。
- 就是为了大数据、高并发而生的
5、Altermanager：
独立的告警模块，从Prometheus server收到告警通知之后，Altermanager进行重组、分类、发送到对应的接收方，电子邮件、钉钉、企业微信
6.prometheus和zabbix区别：
二者之间功能的比较：
指标收集方式：
zabbix：基于server和agent，agent部署在客户端，然后把数据传送到服务器，基于tcp协议ip+端口进行通信。四层。
Prometheus：基于客户端进行数据收集，服务端会定时与客户端交互，通过pull拉取方式获取监控指标，基于http协议通信，七层。
数据存储：
zabbix：使用外部的数据库来保存数据（mysql、oracle、postgreSQL等关系型数据库）
Prometheus：存储在内置的TSDB（时间序列数据库），只支持存储时间序列的值
查询性能：
zabbix：查询性能较弱，只能在web界面做一些有限的操作
Prometheus：查询功能强大，自带查询语句。查询结果都是以图形或者表格数据展示的
监控内容：
zabbix主要为了监控服务器的状态，cpu---内存---硬盘----网络流量---自定义监控项（非虚拟化部署的程序），zabbix的时间更长，更加成熟，使用监控方面要求不高，只需要对服务设备监控的场景。可以监控容器，但是容器的兼容性差，反应会特变慢。
prometheus：专门为K8s定制的监控软件，对于容器产品兼容度更好，定制化程序更高，更适合微服务场景。
告警功能：
二者都是内置告警功能，但是peometheus不能打电话。
7.总的来说，zabbix更成熟，上手难度低，对于传统的服务器，系统和网络都有优秀的监控能力。但是他不适配云原生，不适配容器监控，而Prometheus就是容器化监控，支持K8S的监控功能。但是难，promQL不好学。
二、二进制部署
1.K8s集群三台主机全都拉取node-exporter软件包，主节点再拉prometheus-2.45.0和grafana-enterprise-7.5.11-1
解压prometheus及改名
将prometheus添加到系统管理服务当中后进行重启，并且查看prometheus9090端口是否起来
修改prometheus 的配置文件 vim prometheus.yml，添加各个节点IP地址以及采取数据的默认路径
安装node-export数据采集器，三台主机同步解压、改名，并且把node_exporter添加到系统识别项/usr/local/bin
添加到系统服务当中，启动nodeexporter并且查看端口，三台主机同步
完了主节点重启prometheus
主节点安装grafana并且重启检查端口
访问prometheus
访问grafana
grafana的模板地址： Grafana dashboards | Grafana Labs
