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普羅米修斯:接近完美的監(jiān)控系統(tǒng)

科技綠洲 ? 來源:Python實用寶典 ? 作者:Python實用寶典 ? 2023-10-17 11:44 ? 次閱讀

普羅米修斯(Prometheus)是一個SoundCloud公司開源的監(jiān)控系統(tǒng)。當年,由于SoundCloud公司生產(chǎn)了太多的服務,傳統(tǒng)的監(jiān)控已經(jīng)無法滿足監(jiān)控需求,于是他們在2012年決定著手開發(fā)新的監(jiān)控系統(tǒng),即普羅米修斯。

普羅米修斯(下稱普羅)的作者 Matt T.Proud 在2012年加入SoundCloud公司,他從google的監(jiān)控系統(tǒng)Borgmon中獲得靈感,與另一名工程師Julius Volz合作開發(fā)了開源的普羅,后來其他開發(fā)人員陸續(xù)加入到該項目,最終于2015年正式發(fā)布。

普羅基于Go語言開發(fā),其架構圖如下:

圖片

其中:

  • Prometheus Server: 用數(shù)據(jù)的采集和存儲,PromQL查詢,報警配置。
  • Push gateway: 用于批量,短期的監(jiān)控數(shù)據(jù)的匯報總節(jié)點。
  • Exporters: 各種匯報數(shù)據(jù)的exporter,例如匯報機器數(shù)據(jù)的node_exporter,匯報MondogDB信息的 MongoDB_exporter 等等。
  • Alertmanager: 用于高級通知管理。

1.怎么采集監(jiān)控數(shù)據(jù)?

要采集目標(主機或服務)的監(jiān)控數(shù)據(jù),首先就要在被采集目標上安裝采集組件,這種采集組件被稱為Exporter。prometheus.io官網(wǎng)上有很多這種exporter,比如:

Consul exporter ( official )
Memcached exporter ( official )
MySQL server exporter ( official )
Node/system metrics exporter ( official )
HAProxy exporter ( official )
RabbitMQ exporter
Grok exporter
InfluxDB exporter ( official )

這些exporter能為我們采集目標的監(jiān)控數(shù)據(jù),然后傳輸給普羅米修斯。這時候,exporter會暴露一個http接口,普羅米修斯通過HTTP協(xié)議使用Pull的方式周期性拉取相應的數(shù)據(jù)。

不過,普羅也提供了Push模式來進行數(shù)據(jù)傳輸,通過增加 Push Gateway這個中間商實現(xiàn) ,你可以將數(shù)據(jù)推送到Push Gateway,普羅再通過Pull的方式從Push Gateway獲取數(shù)據(jù)。

這就是為什么你從架構圖里能看到兩個 Pull metrics 的原因,一個是采集器直接被Server拉取數(shù)據(jù)(pull);另一個是采集器主動Push數(shù)據(jù)到Push Gateway,Server再對Push Gateway主動拉取數(shù)據(jù)(pull)。

采集數(shù)據(jù)的主要流程如下:

  1. Prometheus server 定期從靜態(tài)配置的主機或服務發(fā)現(xiàn)的 targets 拉取數(shù)據(jù)(zookeeper,consul,DNS SRV Lookup等方式)
  2. 當新拉取的數(shù)據(jù)大于配置內(nèi)存緩存區(qū)的時候,Prometheus會將數(shù)據(jù)持久化到磁盤,也可以遠程持久化到云端。
  3. Prometheus通過PromQL、API、Console和其他可視化組件如Grafana、Promdash展示數(shù)據(jù)。
  4. Prometheus 可以配置rules,然后定時查詢數(shù)據(jù),當條件觸發(fā)的時候,會將告警推送到配置的Alertmanager。
  5. Alertmanager收到告警的時候,會根據(jù)配置,聚合,去重,降噪,最后發(fā)出警告。

2.采集的數(shù)據(jù)結(jié)構與指標類型

2.1 數(shù)據(jù)結(jié)構

了解普羅米修斯的數(shù)據(jù)結(jié)構對于了解整個普羅生態(tài)非常重要。普羅采用鍵值對作為其基本的數(shù)據(jù)結(jié)構:

圖片

Key是指標名字,Value是該指標的值,此外Metadata(元信息)也非常重要,也可稱之為labels(標簽信息)。這些標簽信息指定了當前這個值屬于哪個云區(qū)域下的哪臺機器,如果沒有l(wèi)abels,數(shù)據(jù)有可能會被丟失。

2.2 指標類型

普羅米修斯的監(jiān)控指標有4種基本類型:

1 . Counter (計數(shù)器 ):

計數(shù)器是我們最簡單的指標類型。比如你想統(tǒng)計某個網(wǎng)站的HTTP錯誤總數(shù),這時候就用計數(shù)器。

計數(shù)器的值只能增加或重置為0,因此特別適合計算某個時段上某個時間的發(fā)生次數(shù),即指標隨時間演變發(fā)生的變化。

2.Gauges

Gauges可以用于處理隨時間增加或減少的指標,比如內(nèi)存變化、溫度變化。

這可能是最常見的指標類型,不過它也有一定缺點:如果系統(tǒng)每5秒發(fā)送一次指標,普羅服務每15秒抓取一次數(shù)據(jù),那么這期間可能會丟失一些指標,如果你基于這些數(shù)據(jù)做匯總分析計算,則結(jié)果的準確性會有所下滑。

3.Histogram(直方圖 )

直方圖是一種更復雜的度量標準類型。它為我們的指標提供了額外信息,例如觀察值的總和及其數(shù)量,常用于跟蹤事件發(fā)生的規(guī)模。

比如,為了監(jiān)控性能指標,我們希望在有20%的服務器請求響應時間超過300毫秒時發(fā)送告警。對于涉及比例的指標就可以考慮使用直方圖。

4.Summary(摘要)

摘要更高級一些,是對直方圖的擴展。除了提供觀察的總和和計數(shù)之外,它們還提供滑動窗口上的分位數(shù)度量。分位數(shù)是將概率密度劃分為相等概率范圍的方法。

對比直方圖:

  1. 直方圖隨時間匯總值,給出總和和計數(shù)函數(shù),使得易于查看給定指標的變化趨勢。
  2. 而摘要則給出了滑動窗口上的分位數(shù)(即隨時間不斷變化)。

3.實例概念

隨著分布式架構的不斷發(fā)展和云解決方案的普及,現(xiàn)在的架構已經(jīng)變得越來越復雜了。

分布式的服務器復制和分發(fā)成了日常架構的必備組件。我們舉一個經(jīng)典的Web架構,該架構由3個后端Web服務器組成。在該例子中,我們要監(jiān)視Web服務器返回的HTTP錯誤的數(shù)量。

使用普羅米修斯語言,單個Web服務器單元稱為實例(主機實例)。該任務是計算所有實例的HTTP錯誤數(shù)量。

圖片

事實上,這甚至可以說是最簡單的架構了,再復雜一點,實例不僅能是主機實例,還能是服務實例,因此你需要增加一個instance_type的標簽標記主機或服務。

再再復雜一點,同樣的IP,可能存在于不同云區(qū)域下,這屬于不同的機器,因此還需要一個cloud標簽,最終該數(shù)據(jù)結(jié)構可能會變?yōu)椋?/p>

cpu_usage {job="1", instance="128.0.0.1", cloud="0", instance_type="0"}

4.數(shù)據(jù)可視化

如果使用過基于InfluxDB的數(shù)據(jù)庫,你可能會熟悉InfluxQL。普羅米修斯也內(nèi)置了自己的SQL查詢語言用于查詢和檢索數(shù)據(jù),這個內(nèi)置的語言就是PromQL。

我們前面說過,普羅米修斯的數(shù)據(jù)是用鍵值對表示的。PromQL也用相同的語法查詢和返回結(jié)果集。

PromQL會處理兩種向量:

即時向量:表示當前時間,某個指標的數(shù)據(jù)向量。

時間范圍向量:表示過去某時間范圍內(nèi),某個指標的數(shù)據(jù)向量。

如針對8核CPU的使用率:

圖片

知道怎么提取數(shù)據(jù)后,可視化數(shù)據(jù)就簡單了。

Grafana是一個大型可視化系統(tǒng),功能強大,可以創(chuàng)建自己的自定義面板,支持多種數(shù)據(jù)來源,當然也支持普羅米修斯。

通過配置數(shù)據(jù)源,Grafana會使用相應的SQL拉取并繪制圖表,能直接看到普羅米修斯的各個指標數(shù)據(jù)圖表:

圖片

更方便的是,Grafana有很多儀表盤模板供你使用,只要import模板進行簡單的配置,就能得到以下效果:

圖片

5.應用前景

普羅米修斯非常強大,可以應用到各行各業(yè)。

5.1 DevOps

為了觀察整個服務體系是否在正常運轉(zhuǎn),運維非常需要監(jiān)控系統(tǒng)。在實例的創(chuàng)建速度和銷毀速度一樣快的容器世界中,靈活配置各類容器的監(jiān)控項并迅速安裝啟動監(jiān)控是非常重要的。

5.2 金融行業(yè)

金融服務巨頭Northern Trust于2017年6月選擇普羅米修斯,不是為了進行應用程序的監(jiān)視,而是為了更好地了解其某些硬件的運作情況。Northern Trust使用普羅米修斯監(jiān)控其平臺上的750多種微服務。

5.3 汽車行業(yè)

Life360是一款用于定位、行車安全和家庭成員之間共享信息的移動應用程序,他們需要給用戶提供穩(wěn)定的定位服務,而原有的監(jiān)控方案都非常局限,無法監(jiān)視到所有組件的工作狀態(tài)。

因此該公司使用普羅米修斯來監(jiān)視其MySQL多主群集和一個12節(jié)點的Cassandra環(huán),該環(huán)可容納約4TB的數(shù)據(jù)。普羅米修斯在初步測試中表現(xiàn)良好。

在普羅米修斯的有限部署之后,Life360報告了監(jiān)控方面的巨大進步,并設想在其數(shù)據(jù)中心基礎架構的其他部分中使用它。

總而言之,普羅米修斯這樣的分布式監(jiān)控系統(tǒng),在未來的世界中用處可能會越來越大,它或許將會成為監(jiān)控領域寡頭式的存在,希望我們能熟悉這個工具,并在以后的架構和實踐中使用它解決系統(tǒng)和應用監(jiān)控的問題。

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