使用普罗米修斯可以有效的解决在云原生时代下的指标埋点，服务异常监控等需求，比如:借助时序数据库来存储海量多维度指标数据 ，使用PromQL数据查询，聚合分析指标数据或者Grafana这样的图形化页面展示指标数据...当然作为云原生优秀的监控系统，并不仅仅可以解决这里罗列的问题，普罗米修斯生态庞大，在云原生时代为可观测性的指标埋点提供了足够的铺垫。...从官方文档参考到的内容如下所示：图片 可以看到普罗米修斯在多维度指标监控告警等方面拥有强大的支持，下面就进入正题，从普罗米修斯的架构到入门案例来看下如何使用普罗米修斯进行服务指标监控。...这允许 普罗米修斯 在它们终止后抓取它们的指标（实时性较高可以先缓存在推送网关中后续由普罗米修斯拉取。Sample（样本） 样本是时间序列中某个时间点的单个值。...METRIC TYPES（指标类型）图片Prometheus 客户端库提供四种核心指标类型，用来解决不同指标差异区分，帮助用户理解和区分这些不同监控指标之间的差异，Prometheus 定义了 4 种不同的指标类型
2012年开源的普罗米修斯监控系统从开源到现在经过了数十年的打磨具备如下特性： 可以看到普罗米修斯在多维度指标监控告警等方面拥有强大的支持。...下面就进入正题，从普罗米修斯的架构到入门案例来看下如何使用普罗米修斯进行服务指标监控。...这允许 普罗米修斯 在它们终止后抓取它们的指标（实时性较高可以先缓存在推送网关中后续由普罗米修斯拉取。 Sample（样本） 样本是时间序列中某个时间点的单个值。...METRIC TYPES（指标类型） Prometheus 客户端库提供四种核心指标类型，用来解决不同指标差异区分，帮助用户理解和区分这些不同监控指标之间的差异，Prometheus 定义了 4 种不同的指标类型...当然普罗米修斯也不是万能的，使用时也需要注意很多的注意事项，比如： 如果Pushgateway从许多不同的来源收集指标时宕机，用户将失去对所有这些来源的监控，可能会触发许多不必要的告警。
v 在时间序列中的每一个点称为一个样本（sample），样本由以下三部分组成： 指标 (metric)：指标名称和描述当前样本的...在普罗米修斯中，有 4 种类型的指标：Counter， Gauge， Histogram 和 Summary Counter counter 类型的指标是一个只增不减的计数器， 我们上面的 http_request_total...所以在普罗米修斯里针对 CPU 的使用也就定义成了 counter 类型了， 通过计算出使用 CPU 的时间数字间接的就可以计算出 CPU 的使用率来。...不同在于 Histogram 指标直接反应了在不同区间内样本的个数，区间通过标签 len 进行定义。...不同在于 Histogram 通过 histogram_quantile 函数是在服务器端计算的分位数。 而 Sumamry 的分位数则是直接在客户端计算完成。
当年，由于SoundCloud公司生产了太多的服务，传统的监控已经无法满足监控需求，于是他们在2012年决定着手开发新的监控系统，即普罗米修斯。...除了提供观察的总和和计数之外，它们还提供滑动窗口上的分位数度量。分位数是将概率密度划分为相等概率范围的方法。 对比直方图： 1....再再复杂一点，同样的IP，可能存在于不同云区域下，这属于不同的机器，因此还需要一个cloud标签，最终该数据结构可能会变为： cpu_usage {job=”1″, instance=”128.0.0.1...如针对8核CPU的使用率： 知道怎么提取数据后，可视化数据就简单了。 Grafana是一个大型可视化系统，功能强大，可以创建自己的自定义面板，支持多种数据来源，当然也支持普罗米修斯。...因此该公司使用普罗米修斯来监视其MySQL多主群集和一个12节点的Cassandra环，该环可容纳约4TB的数据。普罗米修斯在初步测试中表现良好。
主要由以下部分组成： prometheus server: 是 Prometheus 组件中的核心部分，负责实现对监控数据的获取，存储以及查询; exporter: 采集端，通过 http 服务的形式保留一个...普罗米修斯使用初体验 在 kubesphere 的安装中，普罗米修斯是配套安装的，前文介绍过kubesphere的安装教程。这里我直接使用现成的Prometheus系统。...prometheus-k8s 访问普罗米修斯ip:port 我们可以通过这个操作页面进行一些指令操作，在指令栏输入KEY，它会有联想输入提前弹出你想要的KEY，然后点击执行按钮就能获得对应的监控数据...： metrics： 在普罗米修斯监控中，称采集存储的数据为metrics，在普罗米修斯中它是以 key/value的形式保存的。...统计数据是 exporter 提供的，想要采集不同指标的数据 比如mysql 或者kafka 就要使用不同 expoerter 去收集，官方提供了不少exporter: PQL 对于普罗米修斯的数据
优化PG查询：一问一答 正文 Q1：是否有普罗米修斯exporter，你知道普罗米修斯监控PG的原生选项吗？ 可以使用Postgres Exporter采集PG的各种指标，并将其发送给普罗米修斯。...所有TPC测试都是在各种客户审核期间进行，每办法发布。但可以使用JMeter工具构建自己的测试，完成后，可以获得类似内容： Q7：哪些指标可以告诉我们服务器配置错误？...Q9：EXISTS谓语和IN运算符在性能方面有什么区别？ 在编写查询时，可以假设EXISTS将提供更好的结果，因为它可以使用所有逻辑和优化来连接两个表，而IN运算符将使用子计划。...有趣的时，从PG10开始计划者对于这两个选项可能会产生相同结果。 然而，在考虑NOT EXISTS和NOT IN场景中，NOT IN会产生SubPlans，当处理大型数据集时造成瓶颈。...在某些情况下，它可能会运行很长时间，因为有许多庞大的索引需要清理。如果是这种情况，考虑将表划分为较小的分区。
监控模式 目前，采集指标有两种方式，一种是『推』，另一种就是『拉』： 推的代表有 ElasticSearch，InfluxDB，OpenTSDB 等，需要你从程序中将指标使用 TCP，UDP 等方式推送至相关监控应用...Prometheus 『普罗米修斯』，也是希腊之神，取义『先见之明』，应该就是监控的意义所在吧。...采集到的数据有两个去向，一个是报警，另一个是可视化。 下面将一一介绍。 Metrics 格式 {=, ...}...，你是否在传统的短信或者邮件报警中感到厌烦呢？...：将报警分组，当报警大量出现的时候，只会发一条消息告诉你数据库挂了的情况出现了 100 次，而不是用 100 条推送轰炸你； 报警抑制：显然，当数据库出问题的时候，其它的应用可肯定会出问题，这时候你可能不会需要其它的不相干的报警短信
【这是一猿小讲的第 54 篇原创分享】 先大致认识认识普罗米修斯 —— Prometheus。...我感觉如果要一直这么聊下去，估计你会选择灰溜溜的走开，所以要细说每个套件都是干啥用的，那不妨在官方架构图的基础之上，再为你们上一图。 ?...如上图所示，我简单把 Prometheus 的生态划分为数据源、数据归集处理、数据应用三大层。 数据源层，主要是通过两种形式生产数据。...数据应用层，我粗略的把这块划分为报警管理和监控数据展示两大应用。...到这应该对监控一哥普罗米修斯有了全新的认识，以后在技术选型的时候不妨也稍微考虑一下他，本次主要是搞懂理念，关于实战部分咱们单独开篇去讲。
等概念更是打算在基础设施层做变革进行降本增效，可以看到一个相对简单的单体系统已经变得非常复杂，想要了解下内部运行健康状况如何是比较困难的，出现问题的时候也往往让人摸不着头脑。...可以看到可观测性的三大支柱在不同的维度提供支持使系统更易于观察，理论性的概念可能不太明显，这里可以给举一个借助客观性理论排查请求超时的场景（当然实际情况可能比这个复杂的多），如果系统在预先对某个服务消费者和生产者请求进行了日志打印...集成到Spring中： Spring Boot 应用程序交付应用程序默认的指标的检测库，其他项目集成也仅仅需要一两个一两个依赖即可。...使用 Micrometer 检测您的核心库代码允许将库包含在将指标发送到不同后端的应用程序中。...TimeGauge**（跟踪时间值的专用量规）：** TimeGauge是一个跟踪时间值的专用量规，可缩放到每个注册表实现所期望的基本时间单位。 不同的仪表类型会产生不同数量的时间序列指标。
Alertmanager: 是单独抽离的告警组件。从 Prometheus server 端接收到 alerts 后，会进行去除重复数据，分组，并路由到对收的接受方式，发出报警。...下半部分定义了Prometheus应该从中获取数据的服务器和端口。在此示例中，我们定义了在不同端口上运行的两个目标。...启动后，仪表板可在端口9090上查看。接下来的步骤将解释详细信息以及如何查看数据。...Dashboard 大屏展示 默认的Prometheus Dashboard自带展示内部指标的页面，并提供调试收集的指标的方法。 仪表板将通过/targets页面报告抓取状态和不同目标。 ?...查询普罗米修斯 要查询基础指标并创建图表，请访问控制面板上的图表页面：http://127.0.0.1:9090/graph 从这里可以根据名称查询不同的指标。
也可以是直接内置在监控目标中的代码(如在项目代码层面接入普罗米修斯API，实现指标上报)。总结下来就是，只要能够向Prometheus提供标准格式的监控样本数据，那就是一个Exporter。...如下图所示，可以将向量理解为一个以时间为X轴，值为Y轴的数字矩阵：[时序.png]在时间序列中的每一个点(即图上的小黑点)称为一个样本(sample)，样本由以下三部分组成：指标(metric)：metric...[购买普罗米修斯]2.TSF服务部署在部署我们的TSF服务时，需要注意将普罗米修斯上报端口(即容器端口)映射到主机端口上，这样普罗米修斯才能获取到对应的上报数据。...这里要注意的是集群与Prometheus需要在同一个VPC（私有网络）之下，如果不同的私有网络可能会有额外费用，需要额外设置等。...，在这里我们找到自己服务，并找到下挂的Metrics(指标)，选择后即可在pannel上展示出对应的数据，如果还需要展示别的指标，可以点击下方的“+ Query”按钮，即可继续添加指标。
一、介绍Prometheus Prometheus（普罗米修斯）是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，起始是由SoundCloud公司开发的。...二、Prometheus架构概览 该图说明了普罗米修斯（Prometheus）及其一些生态系统组件的整体架构： ?...三、Prometheus的数据模型 Prometheus从根本上所有的存储都是按时间序列去实现的，相同的metrics(指标名称) 和label(一个或多个标签) 组成一条时间序列，不同的label表示不同的时间序列...例如：count=7次，sum=7次的值求值。 它提供一个quantiles的功能，可以按%比划分跟踪的结果。例如：quantile取值0.95，表示取采样值里面的95%数据。...在Status->Targets页面下，我们可以看到我们配置的两个Target，它们的State为DOWN。 ?
Alertmanager: 是单独抽离的告警组件。从 Prometheus server 端接收到 alerts 后，会进行去除重复数据，分组，并路由到对收的接受方式，发出报警。...下半部分定义了Prometheus应该从中获取数据的服务器和端口。在此示例中，我们定义了在不同端口上运行的两个目标。...启动后，仪表板可在端口9090上查看。接下来的步骤将解释详细信息以及如何查看数据。...Dashboard 大屏展示 默认的Prometheus Dashboard自带展示内部指标的页面，并提供调试收集的指标的方法。 仪表板将通过/targets页面报告抓取状态和不同目标。...查询普罗米修斯 要查询基础指标并创建图表，请访问控制面板上的图表页面： http://127.0.0.1:9090/graph 从这里可以根据名称查询不同的指标。
“刮取(scrap)”这些指标，并使用相同时间戳 t1 作为对应时序数据的时间戳，然而，普罗米修斯不会这样做，它会把从推送网关(Pushgateway)“刮取”数据时的时间戳当作指标数据对应的时间戳。...在普罗米修斯的世界观中，一个Metric可以在任何时候被刮取，一个无法被”刮取”的Metric基本上是不存在了。...将推送时间附加为时间戳将无法达到这一目的，因为在最后一次推送5分钟之后，普罗米修斯会认为你的Metric已经过时，就好像它再也不能被“刮取”一样。...由于没有任何让附加不同的时间戳有意义的场景，并且许多用户试图错误地这样做（尽管没有客户端库支持），Pushgateway拒绝任何带有时间戳的推送。...这将覆盖使用该名称推送的任何Metric。两个Metric的值均为零表示该组从未见过成功或失败的POST、PUT。
普罗米修斯是标准的 pull 架构, 主服务并不负责监控任务， 真正负责监控的是各种不同的 exporter。...比如要监控一个 linux 服务器的各项性能指标，则需要在那台服务器上部署一个 node_exporter。然后在普罗米修斯的配置文件上配置上这个 node_exporter 的地址即可。...我们在普罗米修斯的 UI 上或者通过 grafana， HTTP 接口等查询监控数据的时候， 都是主服务直接查询本地的时序数据库返回的结果。...下面是服务启动后便可通过 9090 端口访问主服务的 UI 界面： 如图如果我们部署了在每台机器 上 都部署了 node_exporter， 就会通过 PromQL（普罗米修斯自己定义的一个类 SQL...基于以上两个原因， 普罗米修斯又推出了上图中右边的 pushgateway 和相关的 client。
最火的开源监控平台Prometheu 今天开始我们了解一下从CNCF中毕业的第二位学生，Prometheus（普罗米修斯）同学，prometheus是一个开源系统监控和警报工具，最初是在SoundCloud...自2012年成立以来，许多公司和组织都采用了普罗米修斯，该项目拥有一个非常活跃的开发者和用户社区。...storage.tsdb.path=/prometheus/data \ --storage.tsdb.retention=15d \ --log.format=json 在不同的版本系统中...，prometheus的配置选项也有不同。...展示一些效果图，这是添加的一个监控exporter 可以对监控的服务进行分组等等 上图是一些数据趋势图等等，下次我们继续深入分享
Altermanager: 从 Prometheus server 端接收到 alerts 后，会进行去除重复数据，分组，并路由到对收的接受方式，发出报警。...2、prometheus 的不足 有待于改进 不支持集群化 (这个是当前最迫切的需求) 被监控集群过大后 本身性能有一定瓶颈(如果有集群 就可以解决这个问题) 偶尔发生数据丢失(这个问题 在2.0之前...响应大小 可以对观察结果采样，分组及统计。...提供百分位的功能，即可以按百分比划分跟踪结果。 instance 和 jobs instance: 一个单独 scrape(抓取) 的目标， 一般对应于一个进程。...这类 metrics 只会向上累加，是属于 Counter 类型的 metric，且 metrics 中都含有 instance 和 job 这两个标签。
普罗米修斯是标准的 pull 架构, 主服务并不负责监控任务， 真正负责监控的是各种不同的 exporter。...比如要监控一个 linux 服务器的各项性能指标，则需要在那台服务器上部署一个 node_exporter。然后在普罗米修斯的配置文件上配置上这个 node_exporter 的地址即可。...我们在普罗米修斯的 UI 上或者通过 grafana， HTTP 接口等查询监控数据的时候， 都是主服务直接查询本地的时序数据库返回的结果。...下面是服务启动后便可通过 9090 端口访问主服务的 UI 界面：图片如图如果我们部署了在每台机器 上 都部署了 node_exporter， 就会通过 PromQL（普罗米修斯自己定义的一个类 SQL...基于以上两个原因， 普罗米修斯又推出了上图中右边的 pushgateway 和相关的 client。
一、介绍Prometheus Prometheus（普罗米修斯）是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，起始是由SoundCloud公司开发的。...二、Prometheus架构概览 该图说明了普罗米修斯（Prometheus）及其一些生态系统组件的整体架构： ?...三、Prometheus的数据模型 Prometheus从根本上所有的存储都是按时间序列去实现的，相同的metrics(指标名称) 和label(一个或多个标签) 组成一条时间序列，不同的label表示不同的时间序列...Histogram Histogram（直方图）可以理解为柱状图的意思，常用于跟踪事件发生的规模，例如：请求耗时、响应大小。它特别之处是可以对记录的内容进行分组，提供count和sum全部值的功能。...例如：count=7次，sum=7次的值求值。 它提供一个quantiles的功能，可以按%比划分跟踪的结果。例如：quantile取值0.95，表示取采样值里面的95%数据。
这篇文章的目的是解释 Prometheus 的relabel_config块的价值，可以在 Prometheus 配置的不同地方找到它，以及它在驯服 Prometheus[2] 指标方面的作用。...这里的大部分内容也适用于 Grafana Agent[3] 用户。 作为参考，这里是我们的 通过重新标记减少普罗米修斯指标的使用[4] 指南。 因此，不再多说，让我们进入正题吧！...内部 labels 但是没有标签的指标怎么办？普罗米修斯也为我们提供了一些内部的标签。...write_relabel_configs: [ - ... ] 原因是重新标记可以应用于指标生命周期的不同部分--从选择我们想搜刮的可用目标，到筛选我们想存储在...… 以双下划线开头的标签在应用重新标注步骤后会被普罗米修斯删除，所以我们可以使用labelmap通过将它们映射到不同的名称来保留它们。
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