Prometheus是一款备受关注的开源工具，主要应用于SRE和运维监控领域。它基于Google内部监控服务(Borgmon)的思想，利用Docker和Kubernetes等服务的本地支持，实现了云基础架构下的容器化，并且设计面向全球使用。

在日本，很难找到有关Prometheus的日语文章，虽然有官方的Prometheus文档，但信息相对少。在这篇文章中，我们将介绍Prometheus的工作原理、监控的优点和挑战，以及Metricfire为什么有用。此外，您还可以通过MetricFire的Hosted Prometheus提供的14天免费试用来立即开始使用Hosted Prometheus，请参考。

理解 Prometheus（普罗米修斯）的结构

将终端点导入到Prometheus

应用程序可以使用不同的语言进行开发，但只要使用客户端库，就可以将几乎所有应用程序的指标终点发送到Prometheus。

可以使用特定的导出器从特定应用程序收集指标，并使其可供Prometheus使用。每个应用程序或导出器端点在Prometheus请求时都会提供指标、标签和相关元数据。官方和非官方供应商提供了数十个服务，但流行的导出器是node_exporter，它可以收集Linux和其他Unix服务器的系统指标。

数据存储

指标被存储在本地磁盘上，每个指标默认保留15天，因此它不是长期存储的解决方案，而是提供了一个滑动窗口式的数据窗口。Prometheus没有将指标保存到多个位置的功能。但是，由于请求时不会消耗指标，因此可以在同一个服务上运行多个Prometheus以实现冗余性。此外，通过联邦功能，一个Prometheus服务器可以与另一个服务器获取数据，并将相关或汇总数据整合到一个地方。

作为另一个选择，可以通过远程存储来实现，Prometheus可以配置remote_write和remote_read端点。Prometheus会定期将数据转发到remote_write端点，并通过查询时，通过remote_read端点请求数据并添加到本地数据中。这样可以生成显示更长时间范围内指标的图表。Metricfire可以提供这些远程存储端点以用于安装Prometheus，并且可以进行数年的数据存储。

使用Prometheus的好处是什么？

1. 服务发现

1. 在大规模部署中，服务发现可以让Prometheus轻松追踪当前的所有终端节点，因为在大规模部署中，可能会出现不断变化的情况。服务发现可以通过支持Kubernetes、Openstack、AWS EC2等多种资源管理服务来实现。DNS和基于文件的服务发现也是常见的选项。

停止检测
由于Prometheus识别监控对象，因此一旦请求失败，停止将被迅速检测到。

PromQL
PromQL是一种非常灵活和具有图灵完备性的查询语言。它可以对指标查询应用函数和操作符，通过标签进行过滤和分组，并使用正则表达式来改善匹配和过滤。

监控服务的低负载
指标在生成时存储在内存中，并且以只在请求时才可读取的格式转换。这比将所有指标转换为字符串并在创建后立即发送的服务（如Graphite）使用的资源要少。此外，指标会进行批处理，并通过HTTP一次性发送，因此即使使用UDP，指标的负载也比每个指标发送等效的负载要低。

流量量控制
推送型的指标服务可能会因大量数据点而压倒，但Prometheus只在请求时接收指标，即使服务本身非常拥挤。Jenkins用户可能会看到在批处理时，指标的数量会急剧增加，但是使用Prometheus Exporter部署后，不论生成的事件数量如何，指标都将每15秒查询一次。这样可以确保监控服务的安全性。

浏览器的指标
可以直接查看指标端点，并随时确认生成的指标。Prometheus特有的指标可以在http：// localhost：9090 / metrics上显示。

简单的重新配置
由于Prometheus负责获取指标，所以一旦有所需的配置更改，只需在Prometheus中进行更改，而无需更改所有监控对象服务的配置。

使用Prometheus时面临的挑战

1. 存储

1. 标准的存储方式使用服务器上的空间和资源。 这不一定是专门针对Prometheus的，并且可能会因所使用的平台而变得昂贵（AWS的高IO EBS卷似乎价格适中，但成本较高）。 实际占用的存储容量可以很容易地进行计算，并且随着监控服务数量的增加，存储的数据量也会增加。

冗余性
Prometheus只存储在一个地方。 与可以将数据存储在存储集群中的Graphite不同。 运行多个Prometheus实例以对同一指标进行处理可能是一种解决方案，但无疑会更加复杂和繁琐。

没有事件驱动的度量
每个值只能在特定时间点通过请求获取，并且度量只能在短时间内或间歇性地使用，因此不能用于短期作业或批处理。 Prometheus通过提供推送网关来解决此问题。

网络访问限制
对要监视的资源的访问限制意味着可能没有对这些资源的外部访问，因此需要运行多个Prometheus服务。 要显示不同的度量标准，必须连接到Prometheus的不同实例或使用联邦从多个Prometheus中获取度量标准到一个中央服务器上。

规则和警报 (guī zé hé ɡ

普罗米修斯支持记录规则和警报规则两种规则的配置。使用记录规则，可以通过指定PromQL样式的规则，将转换和函数应用于接收到的数据，从而创建新的度量。这在一次性显示多个度量时非常方便，如果获取它们需要时间，可以相应地创建总计（）的度量。将来只需要获取一个度量即可。

当警报规则违反指定的标准时，Prometheus将检查已收集的一个或多个指标，并将其指示为警报状态。警报状态仅在Prometheus UI的警报页面上进行检查。Prometheus本身没有发送通知的功能。AlertManager是一个附加服务，为运行Prometheus服务器的平台提供单独监控警报的功能，以便在发生错误时发送通知。

MetricFire指标火

Metricfire通过提供托管版本的Prometheus来解决了现有Prometheus面临的问题，使用户使用起来更加方便。特别是在Prometheus中加入了长期可扩展的存储功能，使用了最多可保存长达2年的离线存储。

Grafana服务已附带，并可配置为使用Prometheus安装作为数据源。您还可以使用Metricfire数据源，将存储在所有Prometheus服务器上的数据汇总到一个地方进行展示。每个Prometheus服务器可能会生成具有相同名称的指标，并且通常将其自身的主机名视为localhost:9090。通过在全局配置中使用”external_labels”选项，可以确保从不同的Prometheus服务器获取相似指标时能够进行区分。

请加入MetricFire的免费试用，确认产品有多么实用。另外，您可以通过此处预约演示。

如果有任何问题，请随时联系我。祝您监督顺利！