开源的监控系统。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。

　　普罗米修斯（下称普罗）的作者 Matt T.Proud 在2012年加入SoundCloud公司，他从google的监控系统Borgmon中获得灵感，与另一名工程师Julius Volz合作开发了开源的普罗，后来其他开发人员陆续加入到该项目，最终于2015年正式发布。

　　要采集目标（主机或服务）的监控数据，首先就要在被采集目标上安装采集组件，这种采集组件被称为Exporter。prometheus.io官网上有很多这种exporter，比如：

　　这些exporter能为我们采集目标的监控数据，然后传输给普罗米修斯。这时候，exporter会暴露一个http接口，普罗米修斯通过HTTP协议使用Pull的方式周期性拉取相应的数据。

　　不过，普罗也提供了Push模式来进行数据传输，通过增加Push Gateway这个中间商实现，你可以将数据推送到Push Gateway，普罗再通过Pull的方式从Push Gateway获取数据。

　　了解普罗米修斯的数据结构对于了解整个普罗生态非常重要。普罗采用键值对作为其基本的数据结构：

　　Key是指标名字，Value是该指标的值，此外Metadata(元信息)也非常重要，也可称之为labels(标签信息)。这些标签信息指定了当前这个值属于哪个云区域下的哪台机器，如果没有labels，数据有可能会被丢失。

　　计数器是我们最简单的指标类型。比如你想统计某个网站的HTTP错误总数，这时候就用计数器。

　　计数器的值只能增加或重置为0，因此特别适合计算某个时段上某个时间的发生次数，即指标随时间演变发生的变化。

　　Gauges可以用于处理随时间增加或减少的指标，比如内存变化、温度变化。

　　这可能是最常见的指标类型，不过它也有一定缺点：如果系统每5秒发送一次指标，普罗服务每15秒抓取一次数据，那么这期间可能会丢失一些指标，如果你基于这些数据做汇总分析计算，则结果的准确性会有所下滑。

　　直方图是一种更复杂的度量标准类型。它为我们的指标提供了额外信息，例如观察值的总和及其数量，常用于跟踪事件发生的规模。

　　比如，为了监控性能指标，我们希望在有20%的服务器请求响应时间超过300毫秒时发送告警。对于涉及比例的指标就可以考虑使用直方图。

　　摘要更高级一些，是对直方图的扩展。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。

　　随着分布式架构的不断发展和云解决方案的普及，现在的架构已经变得越来越复杂了。

　　分布式的服务器复制和分发成了日常架构的必备组件。我们举一个经典的Web架构，该架构由3个后端Web服务器组成。在该例子中，我们要监视Web服务器返回的HTTP错误的数量。

　　使用普罗米修斯语言，单个Web服务器单元称为实例（主机实例）。该任务是计算所有实例的HTTP错误数量。

　　事实上，这甚至可以说是最简单的架构了，再复杂一点，实例不仅能是主机实例，还能是服务实例，因此你需要增加一个instance_type的标签标记主机或服务。

　　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：

　　如果使用过基于InfluxDB的数据库，你可能会熟悉InfluxQL。普罗米修斯也内置了自己的SQL查询语言用于查询和检索数据，这个内置的语言就是PromQL。

　　我们前面说过，普罗米修斯的数据是用键值对表示的。PromQL也用相同的语法查询和返回结果集。

　　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。

　　通过配置数据源，Grafana会使用相应的SQL拉取并绘制图表，能直接看到普罗米修斯的各个指标数据图表：

　　更方便的是，Grafana有很多仪表盘模板供你使用，只要import模板进行简单的配置，就能得到以下效果：

　　为了观察整个服务体系是否在正常运转，运维非常需要监控系统。在实例的创建速度和销毁速度一样快的容器世界中，灵活配置各类容器的监控项并迅速安装启动监控是非常重要的。

　　金融服务巨头Northern Trust于2017年6月选择普罗米修斯，不是为了进行应用程序的监视，而是为了更好地了解其某些硬件的运作情况。Northern Trust使用普罗米修斯监控其平台上的750多种微服务。

　　Life360是一款用于定位、行车安全和家庭成员之间共享信息的移动应用程序，他们需要给用户提供稳定的定位服务，而原有的监控方案都非常局限，无法监视到所有组件的工作状态。

　　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。

　　在普罗米修斯的有限部署之后，Life360报告了监控方面的巨大进步，并设想在其数据中心基础架构的其他部分中使用它。

　　总而言之，普罗米修斯这样的分布式监控系统，在未来的世界中用处可能会越来越大，它或许将会成为监控领域寡头式的存在，希望我们能熟悉这个工具，并在以后的架构和实践中使用它解决系统和应用监控的问题。

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