本系列文章不赘述官网中的一些无关紧要的内容

官方文档：https://prometheus.io/docs/introduction/overview/

什么是Prometheus

Prometheus is an open-source systems monitoring and alerting toolkit.（开源的系统监控和报警套件）

特性（Features）

• a multi-dimensional data model with time series data identified by metric name and key/value pairs（带有时间序列数据的多维数据模型，由指标名称和键值对标记）
• a flexible query language to leverage this dimensionality（灵活的查询语言获取维度信息）
• no reliance on distributed storage; single server nodes are autonomous（无分布式存储依赖，自治的单一服务节点）
• time series collection happens via a pull model over HTTP（使用http协议的pull模式实现时间序列数据采集）
• pushing time series is supported via an intermediary gateway（时间序列推送由中间接口支持）
• targets are discovered via service discovery or static configuration（可自动发现或者静态配置的目标端点）
• multiple modes of graphing and dashboarding support（混合图形模型和面板支持）

组件（Components）

The Prometheus ecosystem consists of multiple components, many of which are optional:

• the main Prometheus server which scrapes and stores time series data（主服务抓取并存储时间序列数据）
• client libraries for instrumenting application code（客户端库可用来检测应用代码）
• a push gateway for supporting short-lived jobs（推送接口用来支持短期工作）
• special-purpose exporters for services like HAProxy, StatsD, Graphite, etc.（特定用途的输出器，如HAProxy, StatsD, Graphite等）
• an alertmanager to handle alerts（处理报警的alertmanager）
• various support tools（对于各种工具的支持）

架构（Architecture）

对于上图做一下解释：

左上：通过推送接口获取短活任务/服务的监控指标，然后由prometheus自动抓取
左下：通过任务/输出器或者prometheus server暴露接口提供监控指标，然后由prometheus自动抓取
中上：自动服务发现组件
中下：prometheus服务器，实现服务发现、数据查询存储等功能
右上：将prometheus推送过来的报警信息由alertmanager处理后发送到指定接收端
右下：通过web端界面或者客户端获取数据进行展示，也可以提供服务配置、规则配置、报警接收等

prometheus适合什么时候使用（When does it fit?）

适合记录单纯的数据时间序列，既适合机器中心的监控又适合高动态面向服务的架构。在微服务世界里，提供强有力的多维数据收集与查询 。
Prometheus为可靠性而设计，使得我们能够在系统中断的时候快速诊断问题所在。每一台prometheus服务器都是独立的，不依赖于任何的网络存储或者远程服务，就算其他的部分基础设施down掉了你也可以依靠它，不需要搭建额外的基础设施去使用它。

prometheus不适合什么时候使用（When does it not fit?）

Prometheus重在可靠性，任何时候我们都可以查看系统的那些资料可用，即使在失败情况下。如果需要100%的准确性，例如对每一个请求的计费，Prometheus不是最好的选择，这种情况下你需要使用其它系统来收集和分析数据来计费，剩下的监控任务就交给prometheus。

关于安装不赘述请参阅官网：
https://prometheus.io/docs/introduction/first_steps/
下篇将注重于配置解读