普罗米修斯系统——从监控工具到全面监控平台(接近完美的监控系统)

普罗米修斯（Prometheus）是由SoundCloud开发的一套开源监控和警报系统。作为一个开源项目，普罗米修斯吸引了越来越多的用户和贡献者，其在监控领域得到了广泛的应用。本文将从以下几个方面对普罗米修斯系统做详细的阐述。

一、数据模型

普罗米修斯的数据模型具有以下特点：

1、时间序列：时间序列是普罗米修斯中关键的数据模型。每个时间序列是一组由 timestamp 和一个浮点型值组成的时序数据。它们是监控数据的基本表现形式。

2、标签：标签是一个键值对的集合，用来对监控数据进行多维度的细分和划分。普罗米修斯的标签机制非常灵活，用户可以随时根据自身需求和场景动态添加、修改和删除标签。

3、指标名称：指标名称用于描述时间序列数据的含义，通常由命名空间、子系统、名称和标签四部分组成，可以帮助用户更好地理解监控数据。

通过这样的数据模型，普罗米修斯可以支持各种复杂的监控场景，并提供丰富的查询和分析功能。

二、数据采集

普罗米修斯提供了许多数据采集的方法：

1、客户端库：普罗米修斯提供了多种语言的客户端库，支持各种开发语言的应用程序进行数据上报。

go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus
import "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"

2、Exporters：普罗米修斯通过Exporters的方式支持各种不同的数据源的数据采集。各种Exporters可在应用程序中集成，也可以在集群中运行作为独立的进程采集数据。

#启动一个Node Exporter
docker run -d --net=host --pid=host -v "/:/host:ro,rslave" quay.io/prometheus/node-exporter

#配置Kubernetes相关信息
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/release-1.13/cluster/addons/prometheus-monitoring/manifests/node-exporter

3、PushGateway：普罗米修斯提供的另一种数据采集方式是PushGateway。PushGateway允许应用程序将监控数据推送到一个专用的服务中，由这个服务将数据上报到普罗米修斯服务器。

#数据推送
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"metrics":[{"name":"my_metric","value":42}],"jobName":"my_batch_job","groupingKey":{"key1":"value1","key2":"value2"}}' http://pushgateway.example.org:9091/metrics/job/my_batch_job

#客户端库
go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus/push
import (
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/push"
)

三、数据存储

普罗米修斯的数据存储基于本地磁盘，每个实例默认为一个单独的时间序列数据库。默认情况下，普罗米修斯将数据压缩存储，同时定期清除旧数据。对于重要的监控数据，可以选择进行备份和持久化。以Prometheus Operator为例：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
  name: example
  labels:
    prometheus: example
spec:
  replicas: 1
  retention: 6h
  storage:
    volumeClaimTemplate:
      spec:
        storageClassName: ssd
        accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
        resources:
          requests:
            storage: 100Gi
  ruleSelector:
    matchLabels:
      prometheus: example
    matchExpressions:
    - key: k8s-app
      operator: In
      values: [ kube-state-metrics ]

四、数据查询

普罗米修斯提供了丰富的查询和聚合功能，如Range Query、Top K、Histogram、Summary等。针对数据查询，普罗米修斯提供了PromQL（Prometheus Query Language）语言，其基本语法如下：

{[=, ...]}

通过类似SQL的查询语句，用户可以快速的过滤和聚合监控数据。同时，普罗米修斯可以针对不同的数据查询提供各种支持，如数据过滤、数据聚合、数据分组等。

五、数据可视化

普罗米修斯提供了许多数据可视化的方式，开发者可以借助Grafana等第三方监控平台进行数据可视化，同时也可以使用普罗米修斯自带的可视化工具模块。

下面是使用Prometheus Web UI进行可视化的一个例子：

#根据name和状态筛选HTTP请求数量
http_requests_total{kubernetes_pod_name=~".*-web|.*-admin", status!="404"}

通过PromQL查询得到的监控数据可以直接展示在普罗米修斯的Web UI上

Prometheus Web UI

六、数据告警

普罗米修斯提供了强大的数据告警功能，可以实现细致化的告警策略，如指标的阈值设定、告警的触发条件、告警联动等。可以使用Prometheus Alertmanager这个强大的告警管理和处理工具，为用户提供实时、高效的告警体验。

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: alertmanager
  namespace: monitoring
  labels:
    app: alertmanager
data:
  config.yml: |-
    global:
      slack_api_url: '<>'
    route:
      group_by: [alertname]
      receiver: slack
    receivers:
    - name: slack
      slack_configs:
      - send_resolved: true
        username: 'Prometheus Alertmanager'
        channel: '#monitoring'
        api_url: '<>'

七、小结

本文从数据模型、数据采集、数据存储、数据查询、数据可视化、数据告警等多个方面对普罗米修斯系统进行了详细的阐述。普罗米修斯作为一个开源监控和警报系统，拥有优秀的架构设计和强大的功能性，适合用于复杂的现代应用程序和微服务架构的监控和告警。我们相信随着越来越多的用户和贡献者加入到普罗米修斯社区中，普罗米修斯的未来将更加光明和美好。