Prometheus 是什么？

Prometheus 是一个开源的监控和告警系统，最初由 SoundCloud 开发，现已成为 CNCF 的一个重要项目。它的基本原理、架构和配套使用的插件如下：

基本原理

Prometheus 基于时间序列的数据存储和查询，它主要通过主动拉取（pull）方式从被监控的目标（targets）中收集数据。每个被监控的服务暴露一个 HTTP 端点（通常是 /metrics），Prometheus 定期从这些端点拉取指标数据，并存储在时序数据库中。

Prometheus 采用的时间序列数据模型是多维度的，包含如下组成部分：

• Metric 名称：
  指标的名称，如 http_requests_total，用于描述具体的监控指标。

• 标签（Label）：
  指标的标签用于为同一个指标打上不同的维度，如 method="POST" 或 status="200"。

• 时间戳：
  每个数据点带有一个时间戳，记录数据收集的时间。

• 值：
  在特定时间点采集的数值。

解决的问题

Prometheus 主要用于监控和告警，适用于大规模分布式系统。它可以帮助你实现以下功能：

• 实时监控：
  实时采集和存储系统、服务的运行指标数据（如 CPU 使用率、内存占用、网络流量等）。

• 历史查询：
  存储的时间序列数据可以用于分析历史性能，查询特定时间点的系统状态。

• 告警：
  基于收集到的监控数据，Prometheus 可以设置告警规则，当某个指标超过预设阈值时，触发告警（如 CPU 占用率超过 90%）。

• 自动发现目标：
  通过服务发现或静态配置，自动找到需要监控的服务和实例，动态调整监控对象。

Prometheus 架构

Prometheus 的架构由多个组件组成，主要包括以下部分：

• Prometheus Server：
  核心组件，负责从各个数据源拉取指标数据，存储时间序列数据，并提供查询功能（通过 PromQL）。

• Pushgateway：
  对于不适合通过 pull 模式获取数据的场景（如短暂性任务），可使用 Pushgateway 将数据推送给 Prometheus。

• Alertmanager：
  用于处理 Prometheus 的告警，定义告警规则，并将告警信息发送给邮件、Slack、PagerDuty 等通知渠道。

• Exporter：
  每个被监控的服务通过 Exporter 暴露监控指标。常见的 Exporter 包括 Node Exporter（监控系统层面的指标）、MySQL Exporter、Redis Exporter 等。

Prometheus 的常见组件及配套插件

• Grafana：
  Grafana 是一个流行的开源可视化工具，常与 Prometheus 配合使用来创建漂亮的仪表板，实时展示系统和服务的运行状况。

• Node Exporter：
  用于采集主机系统指标，如 CPU、内存、磁盘使用率等。

• Blackbox Exporter：
  用于执行网络探测（如 HTTP、TCP、DNS 检查），监控外部站点的可用性。

• Alertmanager：
  作为告警管理器，可以对 Prometheus 发出的告警进行分类、分组、去重和发送到不同的告警接收端。

• Thanos：
  一个用于解决 Prometheus 在大规模集群中存储和高可用性问题的插件。Thanos 可以扩展 Prometheus 的存储，并支持跨多个 Prometheus 实例的查询。

• Prometheus Operator：
  这是在 Kubernetes 环境中管理 Prometheus 的工具，简化了 Prometheus 的部署、配置和管理。

常见部署方案（exporter）

下面提供各系统/设备/容器常见的监控部署方案：

1. 网络等硬件设备监控（snmp-exporter）

如，交换机/路由器/防火墙/nas等，通常使用 snmp 获取监控硬件信息，部署流程如下：

开启 snmp → 部署 snmp-exporter → Prometheus 抓取 exporter 信息 → Grafana 抓取 Prometheus 信息制作看板 + 警告规则 + 信息推送

• snmp： snmp 服务一般都有，只需要开启就好了
• snmp-exporter：需要查阅设备厂商的 mib 文档，过滤出自己要监控的信息（不过滤的话，信息获取会很慢）
• Grafana：可以制作看板，更直观地查看性能使用情况，并且新版 Grafana 还支持企业微信、钉钉、飞书等报警信息推送

2. 操作系统信息监控（node-exporter）

如，Ubuntu，Centos等，通常需要部署 node-exporter 获取监控系统信息，如：CPU、内存、磁盘使用率等，部署流程如下：

部署 node-exporter → Prometheus 抓取 Exporter 信息 → Grafana 抓取 Prometheus 信息制作看板 + 警告规则 + 信息推送

3. 服务器硬件信息监控（ipmi-exporter）

该服务器必须支持 IPMI ，如：Dell、Supermicro 等服务器，通常需要部署 ipmi-exporter 获取监控硬件信息，如：CPU、内存、磁盘使用率等，部署流程如下：

部署 ipmi-exporter → Prometheus 抓取 Exporter 信息 → Grafana 抓取 Prometheus 信息制作看板 + 警告规则 + 信息推送

• ipmi： BIOS 设置通常有个选项可开/禁 ipmi 功能，相比 node，它抓取的是设备硬件信息，如：磁盘健康信息，阵列信息等

4. 服务器硬件信息监控（品牌机）

部分品牌服务器会有一个自己的管理后台，如 Dell 的 OpenManage Enterprise（OME）或 iDRAC ，结合 Prometheus Exporter 实现监控。戴尔的 OME 提供了集中式的硬件管理功能，尤其是戴尔 PowerEdge 服务器，部署流程如下：

安装 OME 和启用 API → 编写和部署 Prometheus Exporter → Prometheus 抓取 Exporter 信息 → Grafana 抓取 Prometheus 信息制作看板 + 警告规则 + 信息推送

• 编写 Exporter：需要查看品牌机文档，通过调用 API 获取硬件设备信息，然后制定一个 Exporter

5. k8s 各节点及其容器信息监控

K8s 节点的软件和硬件健康信息，参考上方 2. 操作系统信息监控 和 3. 服务器硬件信息监控（IPMI） 可实现信息监控。K8s 容器监控得额外部署一个 kube-state-metrics 容器（dockerhub 上有）。它通过与 Kubernetes API 服务器交互，收集集群中所有资源的状态信息，将这些信息转化为 Prometheus 格式的指标，供 Prometheus 抓取，部署流程如下：

K8s 创建角色（若要）→ K8s/helm 部署 kube-state-metrics → Prometheus 抓取 Exporter 信息 → Grafana 抓取 Prometheus 信息制作看板 + 警告规则 + 信息推送

• kube-state-metrics：通常结合两种方式来监控 Kubernetes：
  1. cAdvisor：用于监控 Pod 内的容器资源使用情况（CPU、内存等）。
  2. kube-state-metrics：用于监控 Kubernetes 对象的状态和变化，如 Pod 状态、Deployment 副本数、Service 状态等。

总结

Prometheus 通过 pull 模式采集时序数据，结合 PromQL 查询语言和告警系统，适合大规模分布式架构的监控需求。它与 Grafana、Alertmanager 等工具紧密集成，提供了强大的监控、告警、可视化能力。

后续还有更多 Prometheus 监控实操篇章更新，会根据现有资源进行一次部署，其中包含详细操作和解决思路。

目前，已更新的 Prometheus 及其相关篇章有：

• 深入 Prometheus 监控生态 - 第一篇：原理与架构详解
• 深入 Prometheus 监控生态 - 第二篇：网络等硬件设备监控（snmp-exporter）
• 深入 Prometheus 监控生态 - 第三篇：操作系统信息监控（node-exporter）
• 深入 Prometheus 监控生态 - 第四篇：服务器硬件信息监控（ipmi-exporter）