主要内容:

1.2 Prometheus架构分析 1. 数据模型 因为Pull拉取式指标数据的时间周期特性,Prometheus的主要数据模型是时序数据模型 2. 数据收集 Prometheus的数据收集主要是Pull拉取⽅式,就是在数据收集终端节点上开通⼀个专⽤的服务端⼝, Prometheus访问这个端⼝来获取数据,Pull拉取数据收集⽅式适合指标类数据的收集,对于⽇志这种连续 流式数据Prometheus提供了Push⽹关做中间适配,Push⽹关负责收集push上来的数据,prometheus再 负责从Push⽹关拉取数据 3. 数据存储 Promethus本身包含⼀个本地时序数据库来保存数据窗⼝内的数据,同时可以外接外部数据存储引擎。 值得⼀提的是Prometheus的时序数据存储数据库在时序数据库社区有⽐较强的影响⼒。 4. 数据访问 Prometheus为它的时序数据存储专⻔设计PromQL查询语⾔,在Prometheus的数据浏览器中,可以 ⽤PromQL做时序数据的查询、聚合等分析处理,同时外部终端也可以⽤HTTP API操作访问数据 5. 数据可视化 Prometheus推荐使⽤Grafana可视化⾯板⼯具对Prometheus的时序数据做实施的数据⾯板展示, Grafana除了可以做监控数据的可视化以外,还有异常报警等功能 6. 数据流实施配置 2

1. 数据流实施⾸先需要在数据终端实施数据埋点服务; 2. 然后在Prometheus中将数据埋点服务信息配置进PrometheusServer的相关配置,Prometheus Server就开始数据收集; 3. 然后在Grafana导⼊相关的Dashboard模板,就可以从Prometheus中获取数据并可视化形式 7. 终端数据服务埋点 Prometheus为各种服务的数据埋点准备了⼤量的Exporter⼯具,具体列表⻅链接 8. 异常数据报警 Promentheus可以对数据设置报警过滤规则,然后由AlertManager管理警告并发送报警信息,另外 Grafana也有异常报警功能 3. Prometheus-Operator 3.1 Prometheus-Operator架构图

promentheus的组件有_Prometheus实施架构小结 PDF 下载相关推荐

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