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如何免费创建一个自己的网站,广州网站优化服务商,成交型网站模板,wordpress4.6下载一、概述 1、什么是Prometheus Prometheus#xff08;普罗米修斯#xff09; 是一个开源的监控系统#xff0c;以多维数据模型#xff08;指标名称和键值对的标识#xff09;和基于 HTTP 的 Pull 模型#xff0c;支持多种维度的数据采集和动态查询。 它的核心组件Prom…一、概述1、什么是PrometheusPrometheus普罗米修斯 是一个开源的监控系统以多维数据模型指标名称和键值对的标识和基于 HTTP 的 Pull 模型支持多种维度的数据采集和动态查询。它的核心组件Prometheus server会定期从静态配置的监控目标或者基于服务发现自动配置的自标中进行拉取数据当新拉取到的数据大于配置的内存缓存区时数据就会持久化到存储设备当中。每个被监控的主机都可以通过专用的exporter程序提供输出监控数据的接口它会在目标处收集监控数据并暴露出一个HTTP接口供Prometheus server查询Prometheus通过基于HTTP的pull的方式来周期性的采集数据。任何被监控的目标都需要事先纳入到监控系统中才能进行时序数据采集、存储、告警和展示监控目标可以通过配置信息以静态形式指定也可以让Prometheus通过服务发现的机制进行动态管理。Prometheus 能够直接把API Server作为服务发现系统使用进而动态发现和监控集群中的所有可被监控的对象。2、Zabbix和Prometheus区别背会和Zabbix类似Prometheus也是一个近年比较火的开源监控框架和Zabbix不同之处在于Prometheus相对更灵活点模块间比较解耦比如告警模块、代理模块等等都可以选择性配置。服务端和客户端都是开箱即用不需要进行安装。zabbix则是一套安装把所有东西都弄好很庞大也很繁杂。zabbix的客户端 agent 可以比较方便的通过脚本来读取机器内数据库、日志等文件来做上报。而 Prometheus 的上报客户端则分为不同语言的SDK和不同用途的 exporter 两种比如如果你要监控机器状态、mysql性能等有大量已经成熟的 exporter 来直接开箱使用通过http 通信来对服务端提供信息上报server去pull信息而如果你想要监控自己的业务状态那么针对各种语言都有官方或其他人写好的 sdk供你使用都比较方便不需要先把数据存入数据库或日志再供zabbix-agent采集。zabbix的客户端更多是只做上报的事情push模式。而Prometheus则是客户端本地也会存储监控数据服务端定时来拉取想要的数据。界面来说zabbix比较陈旧而prometheus比较新且非常简洁简洁到只能算一个测试和配置平台。要想获得良好的监控体验搭配Grafana还是二者的必走之路。3、Prometheus的特点多维数据模型由度量名称和键值对标识的时间序列数据 时序数据是在一段时间内通过重复测量measurement而获得的观测值的集合将这些观测值绘制于图形之上它会有一个数据轴和一个时间轴服务器指标数据、应用程序性能监控数据、网络数据等也都是时序数据内置时间序列pime series数据库Prometheus外置的远端存储通常会用InfluxDB、openTsDB等PromQL一种灵活的查询语言可以利用多维数据完成复杂查询基于HTTP的pull拉取方式采集时间序列数据同时支持Push Gateway组件收集数据通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象支持作为数据源接入Grafana二、运维监控平台设计思路数据收集模块数据提取模块(prometheus-TSDB,查询语言是promQL)监控告警模块布尔值表达式判断是否需要告警不成立是健康状态可以细化为6层第六层:用户展示管理层 统一用户管理、集中监控、集中维护第五层:告警事件生成层 实时记录告警事件、形成分析图表趋势分析、可视化)第四层:告警规则配置层 告警规则设置、告警阈值设置定义布尔值表达式筛选异常状态第三层:数据提取层 定时采集数据到监控模块第二层:数据展示层 数据生成曲线图展示对时序数据的动态展示)第一层:数据收集层 多渠道监控数据网络硬件应用数据物理环境三、Prometheus监控体系1、系统层监控需要监控的数据CPU、Load、Memory、swap、disk、I/O、process等网络监控网络设备、工作负载、网络延迟、丢包率等2、中间件及基础设施类监控消息中间件kafka、RocketMQ、等消息代理redis 中间件WEB服务容器tomcat、weblogic、jboss、apache、php、spring系列数据库/缓存数据库Mysql、Postgresql、MongoDB、es、redisredis监控内容redis的服务状态redis所在服务器的系统层监控RDB和AOF日志监控日志---如果是哨兵模式---哨兵共享集群信息产生的日志---直接包含的其他节点哨兵信息及mysql信息3、应用层监控用于衡量应用程序代码状态和性能监控的分类白盒监控自省指标等待被下载cadvisor黑盒监控基于探针snmp的监控方式不会主动干预、影响数据4、业务层监控用于衡量应用程序的价值如电商业务的销售量ops、dau日活、转化率等业务接口登入数量注册数、订单量、搜索量和支付量四、prometheus时间序列数据时序数据是在一段时间内通过重复测量(measurement而获得的观测值的集合将这些观测值绘制于图形之上它会有一个数据轴和一个时间轴服务器指标数据、应用程序性能监控数据、网络数据等也都是时序数据1、数据来源prometheus基于HTTP call (http/https请求从配置文件中指定的网络端点(endpoint/IP:端口上周期性获取指标数据。 很多环境、被监控对象本身是没有直接响应/处理http请求的功能prometheus-exporter则可以在被监控端收集所需的数据收集过来之后还会做标准化把这些数据转化为prometheus可识别可使用的数据兼容格式2、收集数据监控概念:白盒监控、黑盒监控 白盒监控:自省方式被监控端内部可以自己生成指标只要等待监控系统来采集时提供出去即可 黑盒监控:对于被监控系统没有侵入性对其没有直接影响这种类似于基于探针机制进行监控snmp协议Prometheus支持通过三种类型的途径从目标上抓取Scrape)指标数据基于白盒监控);Exporters ——工作在被监控端周期性的抓取数据并转换为pro兼容格式等待prometheus来收集自己并不推送Instrumentation ——指被监控对象内部自身有数据收集、监控的功能只需要prometheus直接去获取Push gateway ——短周期5s—10s的数据收集3、prometheus(获取方式)Prometheus同其它TSDB相比有一个非常典型的特性:它主动从各Target上拉取(pull)数据而非等待被监控端的推送(push)两个获取方式各有优劣其中Pull模型的优势在于:集中控制:有利于将配置集在Prometheus server上完成包括指标及采取速率等;Prometheus的根本目标在于收集在target上预先完成聚合的聚合型数据而非一款由事件驱动的存储系统通过targets标识的是具体的被监控端比如配置文件中的 targets:[localhost:9090]五、prometheus生态组件1、Prometheus Server收集和储存时间序列数据Prometheus server服务核心组件采用pull方式收集监控数据通过http协议传输。并存储时间序列数据。Prometheus server 由三个部分组成RetrivalStoragePromQLRetrieval负责在活跃的target 主机上抓取监控指标数据。Storage存储主要是把采集到的数据存储到磁盘中。默认为15天可修改。PromQL是Prometheus提供的查询语言模块。2、Client Libraryclient Library客户端库目的在于为那些期望原生提供 Instrumentation 功能的应用程序提供便捷的开发途径用于基于应用程序内建的测量系统。3、Push GatewayPushgateway类似一个中转站Prometheus的server端只会使用pull方式拉取数据但是某些节点因为某些原因只能使用push方式推送数据那么它就是用来接收push而来的数据并暴露给Prometheus的server拉取的中转站。可以理解成目标主机可以上报短期任务的数据到Pushgateway然后Prometheus server 统一从Pushgateway拉取数据。4、Exporters用于暴露现有应用程序或服务不支持Instrumentation)的指标给Prometheus Server而pro内建了数据样本采集器可以通过配置文件定义告诉prometheus到那个监控对象中采集指标数据prometheus 采集过后会存储在自己内建的TSDB数据库中提供了promQL 支持查询和过滤操作同时支持自定义规则来作为告警规则持续分析一场指标一旦发生通知给alerter来发送告警信息还支持对接外置的UI工具grafana来展示数据采集、抓取数据是其自身的功能但一般被抓去的数据一般来自于: export/instrumentation 指标数据暴露器 来完成的或者是应用程序自身内建的测量系统汽车仪表盘之类的测量、展示来完成5、AlertmanagerAlertmanager是一个独立的告警模块从Prometheus server端接收到“告警通知”后会进行去重、分组并路由到相应的接收方发出报警常见的接收方式有电子邮件、钉钉、企业微信等。1.Prometheus Server 仅负责生成告警指示具体的告警行为由另一个独立的应用程序AlertManager负责 2.告警指示由 Prometheus Server基于用户提供的告警规则周期性计算生成Alertmanager 接收到Prometheus Server发来的告警指示后基于用户定义的告警路由向告警接收人发送告警信息。6、Service DiscoveryService Discovery服务发现用于动态发现待监控的TargetPrometheus支持多种服务发现机制文件、DNS、Consul、Kubernetes等等。服务发现可通过第三方提供的接口Prometheus查询到需要监控的Target列表然后轮询这些Target 获取监控数据。该组件目前由Prometheus Server内建支持。7、grafanaGrafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具可以将采集的数据可视化的展示并及时通知给告警接收方。其官方库中具有丰富的仪表盘插件。Prometheus 数据流向Prometheus server 定期从配置好的 jobs 或者 exporters 中拉取 metrics指标或者接收来自Pushgateway 发送过来的metrics或者从其它的Prometheus server中拉取 metrics。Prometheus server在本地存储收集到的 metrics并运行定义好的 alerts.rules记录新的时间序列或者向Alert manager推送警报。Alertmanager 根据配置文件对接收到的警报进行处理发出告警。在图形界面中可视化采集数据。六、prometheus工作原理1、prometheus工作模式Prometheus Server 基于服务发现Service Discovery机制或静态配置获取要监视的目标Target并通过每个目标上的指标 exporter来采集Scrape指标数据Prometheus Server 内置了一个基于文件的时间序列存储来持久存储指标数据用户可使用PromQL接口来检索数据也能够按需将告警需求发往Altermanager完成告警内容发送一些短期运行的作业的生命周期过短难以有效地将必要的指标数据供给到Server端它们一般会采用推送Push方式输出指标数据Prometheus借助于Pushgateway 接收这些推送的数据进而由server端进行抓取。2、prometheus工作流程Prometheus以prometheus Server 为核心用于收集和存储时间序列数据。Prometheus Server从监控目标中通过pull方式拉取指标数据或通过pushgateway 把采集的数据拉取到Prometheus server中。Prometheus server 把采集到的监控指标数据通过 TSDB存储到本地HDD/ssD中。Prometheus 采集的监控指标数据按时间序列存储通过配置报警规则把触发的报警发送到Alertmanager。Alertmanager 通过配置报警接收方发送报警到邮件、钉钉或者企业微信等。Prometheus 自带的Web UI 界面提供 PromQL 查询语言可查询监控数据。Grafana 可接入Prometheus 数据源把监控数据以图形化形式展示出。告警数据采集、告警信息提取、告警通知首先需要采集监控数据pro会周期性的pull或被push指标数据数据采集的方式主要包括exporters、instrumentation、pushgateway 3种方式前两者为pull方式获取pushgateway借助于push方式推送给prometheus。根据prometheus配置文件中K8S-configmap的配置中获取被监控端的数据之后保存在TSDB中我们可以借助Grafana或者告警平台来展示数据grafana的展示是通过PromQL来获取数据。prometheus通过rule配置来借助于PromQL来定义布尔值表达式产生告警信息一旦出现告警prometheus产生告警信息发送给altermanager,altermanager根据自定义的告警路由来进行告警通知对接第三方平台例如告警平台、邮件、钉钉。3、prometheus的局限性Prometheus是一款指标监控系统不适合存储事件及日志等它更多地展示的是趋势性的监控而非精准数据Prometheus认为只有最近的监控数据才有查询的需要其本地存储的设计初衷只是保存短期例如一个月数据因而不支持针对大量的历史数据进行存储若需要存储长期的历史数据建议基于远端存储机制将数据保存于InfluxDB或openTsDB等系统中Prometheus的集群机制成熟度不高可基于Thanos和灭霸是一个单词实现Prometheus集群的高可用及联邦集群七、总结1、prometheus如何收集k8s/服务的–三种方式收集Exporters指标暴露器收集节点的信息、将数据格式化或转化为 promtheus 可识别的http这种转化方式/镜像拉取方式Instrumentation 应用内置的指标暴露器 收集有内置指标暴露器的信息Pushgateway 收集短周期的数据2 、如何防止告警信息轰炸alertmanager: prometheus可以生成告警信息但是不能直接提供告警需要使用一个外置的组件alertmanager来进行告警emailetctif优势在于收敛、支持静默、去重、可以防止告警信息的轰炸。 把这条告警规则中的支持静默开启让它必须配置文件里直接改alertmanager改一个单词3、prometheus监控什么级别监控什么exporter网络网络协议http、dns、tcp、icmp; 网路硬件路由器、交换机等BlockBox Exporter;SNMP Exporter主机资源用量node exporter容器资源用量cadvisor应用包括Library延迟、错误QPS,内部状态代码集中集成Prometheus Client中间件状态资源用量以及服务状态代码集中集成Prometheus Client编排工具集群资源用量调度等Kubernetes Components4、常见的时间序列数据库TSDB项目官网influxDBInfluxDB: Open Source Time Series Database | InfluxDataRRDtoolRRDtool - About RRDtoolGraphiteGraphiteOpenTSDBOpenTSDB - A Distributed, Scalable Monitoring SystemKdbKX: The Leading Provider of Time-Series Database TechnologyDruidDruid | Database for modern analytics applicationsKairosDBKairosDBPrometheusPrometheus - Monitoring system time series database八、安装与部署版本对照表kube-prometheus stackKubernetes 1.23Kubernetes 1.24Kubernetes 1.25Kubernetes 1.26Kubernetes 1.27Kubernetes 1.28Kubernetes 1.29Kubernetes 1.30Kubernetes 1.31release-0.11✔✔✗xxxxxxrelease-0.12✗✔✔xxxxxxrelease-0.13✗✗x✔✔✔xxxrelease-0.14✗✗x✔✔✔✔✔✔main✗✗xx✔✔✔✔✔https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus0.14###导入镜像 #修改映射端口 [rootk8s-master01 manifests]# vim prometheus-service.yaml [rootk8s-master01 manifests]# vim grafana-service.yaml [rootk8s-master01 manifests]# vim alertmanager-service.yaml #以上配置文件分别增加如下配置 spec: type: NodePort ##提交 kubectl create -f ./setup kubectl create -f ./ ​ ##删除 kubectl delete --ignore-not-foundtrue -f manifests/ -f manifests/setup ​ ##查看pod [rootk8s-master01 kube-prometheus-0.14.0]# kubectl -n monitoring get pod NAME READY STATUS RESTARTS AGE alertmanager-main-0 2/2 Running 0 13m alertmanager-main-1 2/2 Running 0 13m alertmanager-main-2 2/2 Running 1 (11m ago) 13m blackbox-exporter-78b8f86db4-f7jmq 3/3 Running 0 14m grafana-6b4547d9b8-q48sp 1/1 Running 0 14m kube-state-metrics-6f856c9485-hx9kl 3/3 Running 0 14m node-exporter-7xp52 2/2 Running 0 14m node-exporter-kdqtv 2/2 Running 0 14m node-exporter-kntcx 2/2 Running 0 14m node-exporter-xwtt8 2/2 Running 0 14m node-exporter-z5kts 2/2 Running 0 14m prometheus-adapter-67fd98cfcf-7qpjl 1/1 Running 0 14m prometheus-adapter-67fd98cfcf-bprd4 1/1 Running 0 14m prometheus-k8s-0 2/2 Running 0 13m prometheus-k8s-1 2/2 Running 0 13m prometheus-operator-6d49cb58c8-gnbdl 2/2 Running 0 14m ​ ##查看svc [rootk8s-master01 kube-prometheus-0.14.0]# kubectl -n monitoring get svc NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE alertmanager-main NodePort 10.10.215.179 none 9093:31341/TCP,8080:31250/TCP 14m alertmanager-operated ClusterIP None none 9093/TCP,9094/TCP,9094/UDP 13m blackbox-exporter ClusterIP 10.10.196.201 none 9115/TCP,19115/TCP 14m grafana NodePort 10.10.184.51 none 3000:30622/TCP 14m kube-state-metrics ClusterIP None none 8443/TCP,9443/TCP 14m node-exporter ClusterIP None none 9100/TCP 14m prometheus-adapter ClusterIP 10.10.126.28 none 443/TCP 14m prometheus-k8s NodePort 10.10.130.200 none 9090:30508/TCP,8080:30147/TCP 14m prometheus-operated ClusterIP None none 9090/TCP 13m prometheus-operator ClusterIP None none 8443/TCP 14m ​ ##删除影响外部访问的pod资源 kubectl delete -f manifests/prometheus-networkPolicy.yaml kubectl delete -f manifests/grafana-networkPolicy.yaml kubectl delete -f manifests/alertmanager-networkPolicy.yaml ​登录访问https://grafana.com/docs/grafana/latest/datasources/prometheus/http://192.168.115.161:30622 #访问用户和密码 admin/admin