Prometheus+Grafana+Altermanager进行邮件监控告警-Prometheus简介

Prometheus简介

Prometheus受启发于Google的Brogmon监控系统(相似的Kubernetes是从Google的Brog系统演变而来),从2012年开始由前Google工程师在Soundcloud以开源软件的形式进行研发,并且于2015年早期对外发布早期版本。2016年5月继Kubernetes之后成为第二个正式加入CNCF基金会的项目,同年6月正式发布1.0版本。2017年底发布了基于全新存储层的2.0版本,能更好地与容器平台、云平台配合。

Prometheus简史:

 

Prometheus作为新一代的云原生监控系统,目前已经有超过650+位贡献者参与到Prometheus的研发工作上,并且超过120+项的第三方集成。

Prometheus的优势

Prometheus是一个开源的完整监控解决方案,其对传统监控系统的测试和告警模型进行了彻底的颠覆,形成了基于中央化的规则计算、统一分析和告警的新模型。 相比于传统监控系统Prometheus具有以下优点:

易于管理

Prometheus核心部分只有一个单独的二进制文件,不存在任何的第三方依赖(数据库,缓存等等)。唯一需要的就是本地磁盘,因此不会有潜在级联故障的风险。

Prometheus基于Pull模型的架构方式,可以在任何地方(本地电脑,开发环境,测试环境)搭建我们的监控系统。对于一些复杂的情况,还可以使用Prometheus服务发现(Service Discovery)的能力动态管理监控目标。

监控服务的内部运行状态

Pometheus鼓励用户监控服务的内部状态,基于Prometheus丰富的Client库,用户可以轻松的在应用程序中添加对Prometheus的支持,从而让用户可以获取服务和应用内部真正的运行状态。

监控服务内部运行状态
                                                                                         监控服务内部运行状态

强大的数据模型

所有采集的监控数据均以指标(metric)的形式保存在内置的时间序列数据库当中(TSDB)。所有的样本除了基本的指标名称以外,还包含一组用于描述该样本特征的标签。

如下所示:


http_request_status{code='200',content_path='/api/path', environment='produment'} => [value1@timestamp1,value2@timestamp2...]

http_request_status{code='200',content_path='/api/path2', environment='produment'} => [value1@timestamp1,value2@timestamp2...]

每一条时间序列由指标名称(Metrics Name)以及一组标签(Labels)唯一标识。每条时间序列按照时间的先后顺序存储一系列的样本值。

表示维度的标签可能来源于你的监控对象的状态,比如code=404或者content_path=/api/path。也可能来源于的你的环境定义,比如environment=produment。基于这些Labels我们可以方便地对监控数据进行聚合,过滤,裁剪。

强大的查询语言PromQL

Prometheus内置了一个强大的数据查询语言PromQL。 通过PromQL可以实现对监控数据的查询、聚合。同时PromQL也被应用于数据可视化(如Grafana)以及告警当中。

通过PromQL可以轻松回答类似于以下问题:

  • 在过去一段时间中95%应用延迟时间的分布范围?
  • 预测在4小时后,磁盘空间占用大致会是什么情况?
  • CPU占用率前5位的服务有哪些?(过滤)

高效

对于监控系统而言,大量的监控任务必然导致有大量的数据产生。而Prometheus可以高效地处理这些数据,对于单一Prometheus Server实例而言它可以处理:

  • 数以百万的监控指标
  • 每秒处理数十万的数据点。

可扩展

Prometheus是如此简单,因此你可以在每个数据中心、每个团队运行独立的Prometheus Sevrer。Prometheus对于联邦集群的支持,可以让多个Prometheus实例产生一个逻辑集群,当单实例Prometheus Server处理的任务量过大时,通过使用功能分区(sharding)+联邦集群(federation)可以对其进行扩展。

易于集成

使用Prometheus可以快速搭建监控服务,并且可以非常方便地在应用程序中进行集成。目前支持: Java, JMX, Python, Go,Ruby, .Net, Node.js等等语言的客户端SDK,基于这些SDK可以快速让应用程序纳入到Prometheus的监控当中,或者开发自己的监控数据收集程序。同时这些客户端收集的监控数据,不仅仅支持Prometheus,还能支持Graphite这些其他的监控工具。

同时Prometheus还支持与其他的监控系统进行集成:Graphite, Statsd, Collected, Scollector, muini, Nagios等。

Prometheus社区还提供了大量第三方实现的监控数据采集支持:JMX, CloudWatch, EC2, MySQL, PostgresSQL, Haskell, Bash, SNMP, Consul, Haproxy, Mesos, Bind, CouchDB, Django, Memcached, RabbitMQ, Redis, RethinkDB, Rsyslog等等。

可视化

Prometheus Server中自带了一个Prometheus UI,通过这个UI可以方便地直接对数据进行查询,并且支持直接以图形化的形式展示数据。同时Prometheus还提供了一个独立的基于Ruby On Rails的Dashboard解决方案Promdash。最新的Grafana可视化工具也已经提供了完整的Prometheus支持,基于Grafana可以创建更加精美的监控图标。基于Prometheus提供的API还可以实现自己的监控可视化UI。

开放性

通常来说当我们需要监控一个应用程序时,一般需要该应用程序提供对相应监控系统协议的支持。因此应用程序会与所选择的监控系统进行绑定。为了减少这种绑定所带来的限制。对于决策者而言要么你就直接在应用中集成该监控系统的支持,要么就在外部创建单独的服务来适配不同的监控系统。

而对于Prometheus来说,使用Prometheus的client library的输出格式不止支持Prometheus的格式化数据,也可以输出支持其它监控系统的格式化数据,比如Graphite。

因此你甚至可以在不使用Prometheus的情况下,采用Prometheus的client library来让你的应用程序支持监控数据采集。


云野 » Prometheus+Grafana+Altermanager进行邮件监控告警-Prometheus简介

发表回复