[从零构建Prometheus监控] 第一节：设计思路与prometheus监控架构-Toy模板网

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引言

Prometheus是一款开源的系统监控和警报工具，最初由SoundCloud开发并贡献给开源社区，目前已成为云原生监控领域的主流工具。它能够收集、存储、查询和可视化各种系统和应用程序的度量数据，并提供强大的警报机制以及灵活的查询语言（PromQL）。

Prometheus采用pull方式，通过HTTP协议从被监控的目标实例中获取度量数据，因此能够适用于各种类型的系统和应用程序。它提供了一个简单易用的Web界面进行数据查询、可视化和警报管理，同时还支持与Grafana等其他系统监控和日志分析工具进行集成。

除了基本的度量数据监控，Prometheus还支持分布式追踪、长期存储、数据切分和分区等高级功能，能够帮助用户实现更加复杂的监控场景和数据管理需求。

确定了以Prometheus监控体系为核心之后，我们围绕Prometheus周边生态来进行调研。

数据采集器：Prometheus支持多种数据采集器，包括通过HTTP协议暴露的metrics端点、JMX exporter、Node exporter等。
存储引擎：虽然Prometheus使用本地时序数据库存储采集到的数据，支持水平扩展。在调研过程中我们发现比Prometheus更适合作为存储引擎的VictoriaMetrics，它是一款高性能、易扩展、轻量级的时间序列数据库（TSDB）和监控系统。
查询语言：PromQL是Prometheus的查询语言，支持聚合、筛选、计算等功能，可以生成图表、警报和仪表板。VictoriaMetrics同时兼容PromQL。
监控组件：Prometheus提供了Grafana、Alertmanager等监控组件，可以用于数据可视化、告警管理等。但Alertmanager配置麻烦，我们选用更加易用的夜莺Nightingale来作为告警中心
服务监控：Prometheus可以和Kubernetes、Docker、OpenTracing等生态系统进行整合，提供更加全面的监控和分析功能。为了更加全面的监控Kubernetes集群以及集群上的服务，我们需要单独在每个集群上都部署prometheus，并将远程存储配置为VictoriaMetrics

总的来说，Prometheus的生态系统比较完备，可以满足不同应用场景的监控需求。但是，Prometheus在存储数据、查询性能等方面还存在一些局限性，需要结合具体场景进行优化和规划。

先出架构图
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