Prometheus
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是由 SoundCloud 开源监控告警解决方案，从 2012 年开始编写代码，2015 年 GitHub 上开源，2016 年 Prometheus 成为继 Kubernetes 之后，成为 CNCF （）中的第二个项目成员，也是第二个正式毕业的项目。作为新一代开源解决方案，Prometheus 的很多设计理念与 Google SRE 运维之道不谋而合。
监控作为可观察性实践（监控、日志、追踪）中的关键一环，相较以往的系统监控，在云原生时代产生了诸多变化。一是微服务和容器化，导致监控对象和指标的指数级增加；二是监控对象的生命周期更加短暂，导致监控数据量和复杂度的成倍增加。这就需要一款统一监控指标和数据查询语言的工具，Prometheus 应运而生了。Pemetheus 可以很方便的与众多开源项目集成，帮助我们了解系统和服务的运行状态，另一方面分析其收集的大数据，可以帮助我们进行系统优化和作出决策。它不仅是可以应用在 IT 领域，对于任何需要收集指标数据的情形下都可以使用。
多维 （时序由 metric 名字和 k/v 的 labels 构成）。
灵活的查询语句（）。
无依赖存储，支持 local 和 remote 不同模型。
采用 http 协议，使用 pull 模式，拉取数据，简单易懂。
监控目标，可以采用服务发现或静态配置的方式。
支持多种统计数据模型，图形化友好。
， 主要用于抓取数据和存储时序数据，另外还提供查询和 Alert Rule 配置管理。
，用于对接 Prometheus Server, 可以查询和上报数据。
，用于批量，短期的监控数据的汇总节点，主要用于业务数据汇报等。
各种汇报数据的 ，例如汇报机器数据的 node_exporter, 汇报 MongoDB 信息的 等等。
用于告警通知管理的 。
一图胜千言，先来张官方的架构图：
从这个架构图，也可以看出 Prometheus 的主要模块包含：Server、Exporters、Pushgateway、PromQL、Alertmanager、WebUI 等。
它大致使用逻辑是这样：
Prometheus server 定期从静态配置的 target 或者服务发现的 target 拉取数据。
当新拉取的数据大于配置内存缓存区的时候，Prometheus 会将数据持久化到磁盘（如果使用 remote storage 将持久化到云端）。
Prometheus 可以配置 rule，然后定时查询数据，当条件触发的时候，会将 alert 推送到配置的 Alertmanager。
Alertmanager 收到警告的时候，可以根据配置，聚合、去重、降噪，最后发送警告。
可以使用 API、Prometheus Console 或者 Grafana 查询和聚合数据。
Prometheus 的数据是基于时序的 float64 的值，如果你的数据值还有其他类型，Prometheus 则无法满足。
Prometheus 不适合做审计计费，因为它的数据是按一定时间采集的，关注的更多是系统的运行瞬时状态以及趋势，即使有少量数据没有采集也能容忍，但是审计计费需要记录每个请求，并且数据长期存储，这个和 Prometheus 无法满足，可能需要采用专门的审计系统。
