Prometheus 是一个开源的监控和警报系统，它直接从目标主机上运行的代理程序中抓取指标，并将收集的样本集中存储在其服务器上。也可以使用像 collectd_exporter 这样的插件推送指标，尽管这不是 Promethius 的默认行为，但在主机位于防火墙后面或位于安全策略禁止打开端口的某些环境中它可能很有用。
Prometheus 是云原生计算基金会（CNCF）的一个项目。它使用联合模型federation model进行扩展，该模型使得一个 Prometheus 服务器能够抓取另一个 Prometheus 服务器的数据。这允许创建分层拓扑，其中中央系统或更高级别的 Prometheus 服务器可以抓取已从下级实例收集的聚合数据。
除 Prometheus 服务器外，其最常见的组件是警报管理器及其输出器。
警报规则可以在 Prometheus 中创建，并配置为向警报管理器发送自定义警报。然后，警报管理器处理和管理这些警报，包括通过电子邮件或第三方服务（如 PagerDuty）等不同机制发送通知。
Prometheus 的输出器可以是库、进程、设备或任何其他能将 Prometheus 抓取的指标公开出去的东西。这些指标可在端点 /metrics 中获得，它允许 Prometheus 无需代理直接抓取它们。本文中的教程使用 node_exporter 来公开目标主机的硬件和操作系统指标。输出器的输出是明文的、高度可读的，这是 Prometheus 的优势之一。
此外，你可以将 Prometheus 作为后端，配置 Grafana 来提供数据可视化和仪表板功能。
多维的数据模型（基于时间序列的Key、Value键值对）
灵活的查询和聚合语言PromQL
提供本地存储和分布式存储
通过基于HTTP的Pull模型采集时间序列数据
可利用Pushgateway（Prometheus的可选中间件）实现Push模式
可通过动态服务发现或静态配置发现目标机器
支持多种图表和数据大盘
服务端
Prometheus服务端以一个进程方式启动，如果不考虑参数和后台运行的话，只需要解压安装包之后运行./prometheus脚本即可启动，程序默认监听在9090端口。每次采集到的数据叫做metrics。这些采集到的数据会先存放在内存中，然后定期再写入硬盘，如果服务重新启动的话会将硬盘数据写回到内存中，所以对内存有一定消耗。Prometheus不需要重视历史数据，所以默认只会保留15天的数据。
客户端
Prometheus客户端分为pull和push两种方式。如果是pull形式的话则是服务端主动向客户端拉取数据，这样需要客户端上安装exporters（导出器）作为守护进程，官网上也提供了很多exporters可以下载使用，比如使用最多的node_exporters，几乎把系统自身相关数据全部采集了，非常全面，node_exporter默认监听9100端口。
如果是push形式的话客户端需要安装pushgateway插件，然后运需要运维人员用脚本把监控数据组织成键值形式提交给pushgateway，再由它提交给服务端。它适合于现有exporters无法满足需求时，自己灵活定制。
·Gauges：最简单、使用最多的指标，获取一个返回值，这个返回值没有变化规律，不能肯定它一定是增长或是减少的状态，采集回来是多少就是多少。比如硬盘容量、CPU内存使用率都适合使用Gauges数据类型。
Counters：计数器。数据从0开始累计，理想状态下应该是永远增长或者是不变。适合统计机器开机时间、HTTP访问量
Histograms：和summary一样属于高级指标，用于统计数据的分布情况。比如最小值、最大值、中间值。这个类型不太好理解，比如说统计一天的日志，大部分用户响应时间都是正常的，只有少量用户异常，如果这个时候取平均值的话，这少量用户的异常情况就会被掩盖过去，而Histograms可以分别统计出全部用户的响应时间，比如0-1秒的用户有多少、1-2秒的用户有多少（其实有点像Kibana）
原文链接: https://www.yukx.com/xiaomengbao/article/details/1821.html 优科学习网Prometheus入门简介
