Prometheus 簡介
我們在 SoundCloud 的官方博客中可以找到一篇關於他們爲什麼需要新開發一個監控系統的文章 Prometheus: Monitoring at SoundCloud，在這篇文章中，他們介紹到，他們需要的監控系統必須滿足下面四個特性：
簡單來說，就是下面四個特性：
- 多維度數據模型
- 方便的部署和維護
- 靈活的數據採集
- 強大的查詢語言
實際上，多維度數據模型和強大的查詢語言這兩個特性，正是時序數據庫所要求的，所以 Prometheus 不僅僅是一個監控系統，同時也是一個時序數據庫。那爲什麼 Prometheus 不直接使用現有的時序數據庫作爲後端存儲呢？這是因爲 SoundCloud 不僅希望他們的監控系統有着時序數據庫的特點，而且還需要部署和維護非常方便。
此外，Prometheus 數據採集方式也非常靈活。要採集目標的監控數據，首先需要在目標處安裝數據採集組件，這被稱之爲 Exporter，它會在目標處收集監控數據，並暴露出一個 HTTP 接口供 Prometheus 查詢，Prometheus 通過 Pull 的方式來採集數據，這和傳統的 Push 模式不同。
不過 Prometheus 也提供了一種方式來支持 Push 模式，你可以將你的數據推送到 Push Gateway，Prometheus 通過 Pull 的方式從 Push Gateway 獲取數據。目前的 Exporter 已經可以採集絕大多數的第三方數據，比如 Docker、HAProxy、StatsD、JMX 等等，官網有一份 Exporter 的列表。
Prometheus 的整體架構圖
從上圖可以看出，Prometheus 生態系統包含了幾個關鍵的組件：Prometheus server、Pushgateway、Alertmanager、Web UI 等，但是大多數組件都不是必需的，其中最核心的組件當然是 Prometheus server，它負責收集和存儲指標數據，支持表達式查詢，和告警的生成。
