Prometheus监控平台部署

Prometheus的架构介绍

1：起源

Prometheus 起源于 Soundcloud ，因为微服务迅速发展，导致实例数量以几何倍数递增，不得不考虑设计一个符合以下几个功能的监控系统:

多维数据模型，可以按照实例，服务，端点和方法之类的维度随意对数据进行切片和切块。

操作简单，可以随时随地部署监控服务，甚至在本地工作站上，而无需设置分布式存储后端或重新配置环境。

可扩展的数据收集和分散的架构，以便于可以可的监控服务的许多实例，独立团队可以部署独立的监控服务。

转化为一种查询语言，可以利用数据模型进行有效的警报和图形展示。

但是，当时的情况是，以上的功能都分散在各个系统之中，直到2012年 Soundcloud 某位大神启动Soundcloud 才把所有功能集合到一起，这时也就有了 Prometheus。 Prometheus了一个孵化项目，是用 Go 语言编写,从一开始就是开源的。尽管一直很低调,一开始还是获得了很多粉丝与贡献者; 2016年 Prometheus 成为继 Kubernetes 之后，成为 CNCF(Cloud Native computing Foundation)第二个成员。

2：什么是Prometheus

Prometheus 具有足够的通用性，可以监控各个级别的实例:你自己的应用程序、第三方服务、主机或网络设备等等。此外 Prometheus 特别适用于监控动态云环境和 Kubernetes 云原生环境。

但是也需要注意的是 Prometheus 并不是万能的，目前并没有解决下面的一些问题:

日志和追踪(Prometheus只处理指标，也称为时间序列)

基于机器学习或 AI 的异常检测

水平扩展、集群化的存储

3：Prometheus的运行原理

通过 Http 协议周期性抓取被监控组件的状态。输出被监控组件信息的 Http 接口称为 exporter常用组件大部分都有 exporter 可以直接使用，比如 haproxy，Nginx,MySQL，Linux 系统信息(磁盘、内存、CPU、网络等)

4：Prometheus组件构成

Prometheus生态系统由多个组件构成，其架构如下图所示:

(1)Prometheus server

服务核心组件，采用 pu11 方式收集数据，通过 http 协议传输。并存储时间序列数据

(2)Exporters/Jobs

负责收集不支持 Instrumentation 的目标对象的性能数据，并通过 HTTP 接口供 PrometheusServer 获取。

(3)Node-Exporter

用于收集各 node 节点的物理指标状态数据，如平均负载、CPU、内存、磁盘、网络等资源信息的指标数据，需要部署到所有运算节点。

(4)Kube-state-Metrics

为 prometheus 采集 k8s 资源数据的 exporter,通过监听 APIServer 收集 kubernetes 集群内资源对象的状态指标数据，例如 pod、deployment、service 等等。同时它也提供自己的数据，主要是资源采集个数和采集发生的异常次数统计。"需要注意的是 kube-state-metrics 只是简单的提供一个metrics 数据，并不会存储这些指标数据，所以可以使用 Prometheus 来抓取这些数据然后存储，主要关注的是业务相关的一些元数据，比如 Deployment、Pod、副本状态等;调度了多少个replicas?现在可用的有几个?多少个 Pod是 running/stopped/terminated 状态?Pod 重启了多少次?有多少job 在运行中。

(5)cadvisor

用来监控容器内部使用资源的信息，比如CPU、内存、网络 I/0、磁盘 I/0。

(6)blackbox-exporter

监控业务容器存活性。

(7)Service Discovery

服务发现，Prometheus 支持多种服务发现机制:文件，DNS，Consul，Kubernetes，openstackEC2等等。基于服务发现的过程并不复杂,通过第三方提供的接口,Prometheus 查询到需要监控的Target列表，然后轮训这些 Target 获取监控数据。

(8)Alertmanager

是一个独立的告警模块，从 Prometheus server 端接收到 alerts 后，会进行去重、分组，并路由到相应的接收方，发出报警，常见的接收方式有:电子邮件，微信，钉钉等。

(9)Pushgateway

类似一个中转站，Prometheus 的 server 端只会使用 pull 方式拉取数据，但是某些节点因为某些原因只能使用 push 方式推送数据，那么它就是用来接收 push 而来的数据并暴露给 Prometheus 的server 拉取的中转站。可以理解成目标主机可以上报短期任务的数据到 Pushgateway，然后Prometheus server 统一从 Pushgateway 拉取数据

(10)Grafana

是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以将采集的数据可视化的展示，并及时通知给告警接收方。其官方库中具有丰富的仪表盘插件。

5：Prometheus的特性

(1)提供多维度数据模型和灵活的查询语言:通过将监控指标关联多个Tag，来将监控数据进行任意维度的组合;提供 HTTP 查询接口;可以很方便的结合 Grafana 等组件展示数据。

(2)支持服务器节点的本地存储，通过 prometheus 自带的时序数据库，可以完成每秒千万级的数据存储。不仅如此，在保存大量历史数据的场景中，prometheus 还可以对接第三方时序数据库如 OpenTSDB等

(3)定义了开放指标数据标准，以基于 HTTP 的 Pull方式采集时序数据，只有实现了 prometheus 监控数据格式的监控数据才可以被 prometheus 采集;并支持以 Push方式向中间网关推送时序数据，能更灵活地应对各种监控场景。

(4)支持通过静态文件配置和动态发现机制发现监控对象，自动完成数据采集。prometheus 目前已经支持 Kubernetes、consul等多种服务发现机制，可以减少运维人员的手动配置环节。

(5)支持多种多样的图表和界面展示，比如 Grafana 等。

6：Prometheus的工作流程

(1)配置监控目标:在 Prometheus 配置文件中定义监控目标及其相应的指标。

(2)拉取指标数据:Prometheus 会定期从监控目标拉取指标数据，并将数据存储到本地存储中。

(3)存储指标数据:Prometheus 会使用一种自定义的时间序列数据库(TSDB)存储指标数据，以便进行分析和查询。

(4)分析指标数据:Prometheus 提供了一个表达式语言，可以基于时间序列数据进行数据处理和分析操作，比如计算归一化指标、统计分位数、处理异常值等。

(5)查询指标数据:Prometheus 提供了一个基于 HTTP 的查询 API，可以用来执行査询操作和获取查询结果，获取到的查询数据可以通过图表和仪表盘的方式进行展示。

7：Grafana介绍

Grafana 是一款用 Go 语言开发的开源数据可视化工具，可以做数据监控和说几句统计，带有告警功其特点如下:

可视化:快速和灵活的客户端图形具有多种选项，面板插件为许多不同的方式可视化指标和日志。

报警:可视化地为最重要的指标定义警报规则，Granfana将持续评估他们，并发送通知。

通知:警报更改状态时，他会发出通知，接受电子邮件通知。

动态仪表盘:使用模板变量创建动态和可重用的仪表盘，这些模板变量作为下拉菜单出现在仪表板顶部。

混合数据源:在同一个图中混合不同的数据源，可以根据每个查询指定数据源，这甚至适用于自定义数据源。

注释:注释来自不同数据源图标，将鼠标悬停在事件上可以显示完整的事件元数据和标记。

过滤器:过滤器允许您动态创建新的键~值，这些过滤器将自动应用于该数据源的所有查询。

Prometheus的安装

1：基础环境

全部都要改

设置名字

2：部署Prometheus

安装包可以去官网下载

prometheus的安装

系统服务

启动服务

3：访问测试

主机ip+9090访问

查看被监控端的状态

查看监控详细信息

部署node_exporter

Exporter 是 Prometheus 的指标数据收集组件。它负责从目标 Jobs 收集数据,并把收集到的数据转换为 Prometheus 支持的时序数据格式。和传统的指标数据收集组件不同的是，他只负责收集，并不向Server 端发送数据，而是等待 Prometheus Server 主动抓取，node-exporter 默认的抓取 ur1 地址:http://ip:9100/metrics