开源的系统监控及告警工具，适用于以服务器为中心，高动态 面向服务架构 的监控；
架构图：
prometheus server：核心，据配置采集数据，服务发现，数据存储
prometheus targets：探针exporter提供采集接口，或应用本身提供的支持promethenus数据模型采集接口
pushgateway：为部分push场景提供插件，监控数据先推送到pushgateway，再由server采集push
service discover：支持据配置file_sd监控本地配置文件的方式发现服务，支持配置监听kubernetes的api动态发现服务
alertmanager：prometheus告警插件，发送邮件/pagerduty/hipchat等
流程：
server配置探针暴露的端口地址及采集间隔时间，按时间间隔通http访问探针
探针通调用接口的方式获取监控数据并对应指标返回给server存储，如果间隔内没完成采集，这部分数据丢失
据server采集配置指标，分析采集的数据，据情况发送消息到alertmanager
alertmanager据本地配置处理告警信息：告警分组，抑制不重复，沉默
特点：
-
多维的数据模型（基于时间序列的k/v键值对）
-
灵活的查询及聚合语句（PromQL）
-
不依赖分布式存储，节点自治
-
基于HTTP的pull模式采集时间序列数据
-
可以使用pushgateway（prometheus的可选中间件）实现push模式
-
可以使用动态服务发现或静态配置采集的目标机器
-
支持多种图形及仪表盘
强调可靠性，以可能丢失少量数据为代价保证系统可用性，不适应100%数据准确率的系统
概念：
数据模型：
储存时序数据（按相同时序以时间维度存连续数据集合）
时序time series由名字，一组key/value标签定义，具有相同名字及标签属于相同时序
时序：
counter：收集数据按某趋势（增/减）变化，常记录服务请求总量，错误总数
gauge：搜集数据的一个瞬间，记录内存使用率，磁盘使用率
histogram：由<basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"}，<basename>_bucket{le="+Inf"}, <basename>_sum，<basename>_count 组成，一段时间内对数据采样统计
summary：由<basename>{quantile="<φ>"}，<basename>_sum，<basename>_count组成，一段时间内采样结果，存了quantile数据
配置文件很重要，监控粒度细，消耗资源
谢谢分享：
https://www.cnblogs.com/yangxiaoyi/p/7398156.html
https://www.liangzl.com/editorImages/cawler/20180719223949_776.jpg
