谢莹莹

腾讯云监控产品经理，硕士毕业于哈尔滨工业大学。目前主要负责腾讯云 Prometheus 监控服务和 Grafana 可视化服务的产品工作，对 to B 商业化产品领域有着丰富的经验。

前言

Prometheus 是当下最火的、更新迭代速度最快的、社区活跃度最高的开源监控系统。相信大多数人都或多或少得有听说过，不乏有跃跃欲试者，本文将花费最少的时间带你打开 Prometheus 新世界的大门。

本文包括三部分：

  1. Prometheus 的自我介绍。

  2. 自建 or 托管，如何抉择？

  3. 简单演示下如何使用托管 Prometheus 监控。

Prometheus 的自我介绍

Prometheus 是什么？

Prometheus 是一个开源监控系统，与 Kubernetes 相似，Prometheus 受启发于 Google 的 Borgman 监控系统，而 Kubernetes 也是从 Google 的 Borg 演变而来的。Prometheus 始于2012年，并由 SoundCloud 内部工程师开发，于2015年1月发布。2016年5月，其成为继 Kubernetes 之后第二个正式加入 Cloud Native Computing Foundation（CNCF） 基金会的项目。现最常见的 Kubernetes 容器管理系统中，通常会搭配 Prometheus 进行监控。

Prometheus 的应用场景？

可观测性监控分为：指标、链路、日志。Prometheus 提供的是指标监控。

根据监控分层，Prometheus 几乎覆盖了 业务监控/应用层监控/中间件监控/系统层监控，结合告警和 Grafana，可以提供一站式全方位的监控体系，帮助业务快速发现和定位问题，减轻故障给业务带来的影响。

托管 or 自建该如何选择？

基于开源系统自建 Prometheus 有着比较高的学习成本、使用成本和后期维护成本。近两年市场上出现了以 AWS、腾讯、阿里为代表的云厂商，提供托管的 Prometheus 监控服务，给企业带来更多选择的同时，也一定程度上增加了前期调研和后期决策的成本，自建和托管的优劣势分别是什么？到底我的企业更适合采用哪种解决方案？

一、自建 Prometheus 会遇到哪些问题

自建 Prometheus 的优势是可以根据企业自身情况，灵活得配置定制化的监控解决方案，但随着越来越多的企业开始自建 Prometheus 监控解决方案，一些不可避免的突出问题也逐渐显现，给企业带来困扰。

1. 对于中小企业，使用成本高

自建 Prometheus 的使用成本，包括机器资源成本和人力成本，最主要的是人力成本。其中人力成本又包括：

  • 前期调研成本
  • 中期搭建成本
  • 后期维护成本

由于中小企业的运维团队规模较小，一般不多于5人，有的甚至只有一两个人，要自建和维护一套 Prometheus 监控服务，显然非常吃力。

2. 对于大企业，可扩展性差、容易出现性能瓶颈

大企业或快速发展的中型企业，在业务发展初期，自建 Prometheus 监控，但随着业务量高速的增长，意味着更多资源的投入，对监控也有了更高的要求，自建 Prometheus 开始暴露出可扩展性差、性能瓶颈的问题，使企业运维面临巨大的挑战。

二、托管 Prometheus 相比自建的优势

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1. 开箱即用

  • 一键安装监控腾讯云容器及其他云产品，免搭建。
  • 与云监控告警体系打通，可复用告警通知渠道。
  • 预设常用的 Grafana Dashboard 及告警规则模板。
  • 云服务器标签自动识别，机器扩缩容时无需手动增减配置。

2. 低成本

  • 全托管服务，无需额外采购云资源，节省资源成本。
  • 无需手动搭建，免运维，节约运维人力成本。
  • 按量付费，避免自己搭建时由于资源分配不合理造成的浪费。
  • 容器相关基础指标免费使用，可覆盖日常监控场景。

3. 可扩展性更强

数据存储能力无上限，不受限于本地磁盘。可以结合腾讯云自研的分片和调度技术，实现动态扩缩，满足用户的弹性需求，同时支持负载均衡。解决开源 Prometheus 无法水平扩展的痛点。

4. 高性能

轻量，资源消耗低，Agent 仅占用 1G 以内内存即可完成数据抓取。

5. 更可靠

结合腾讯云云存储服务及自身的副本能力，可用性更强，减少系统中断运行次数。

6. 主动式服务

多种开源没有的增强监控运维能力，如健康巡检、Agent 管理等。

如何使用托管 Prometheus ？

一、前提条件：

1. 购买 Prometheus 实例（需跟监控的云服务器同一个vpc下，能实现网络互通）

i. 新建 Prometheus 实例

登录 Prometheus 监控服务控制台： 新建  Prometheus 实例。

[点击查看大图]

ii. 实例规格、网络选择

选择相同 vpc 网段，保证 Prometheus 能与需要采集的云服务器网段相同，才能采集到数据。实例规格，可根据自己的业务上报量进行选择。

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Prometheus 实例价格表：

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2. 安装 Agent

i. 在Prometheus 控制台新建 Agent

Prometheus 监控-->  Agent 管理 -->在 Agent 新建 ，输入 Agent 名称并保存。

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ii. 在云服务器上按照命令安装 Agent

Prometheus监控--> Agent 管理 -->进入 Agent -->安装指南

根据页面的安装指南，到上报数据的同一台云服务器执行命令安装 Agent。

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安装成功后，执行下列命令查看 Agent 状态

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systemctl status prometheus

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二、接入云服务器基础指标

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1. 下载安装 node_expoter

在需要上报的云服务器上，下载并安装 node_expoter（采集基础指标数据的exporter）

您可在 Prometheus 开源官网下载：

https://prometheus.io/download/#node_exporter

也可以直接执行下列命令，下载解压：

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wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.3.1/node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gztar -xvf node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gz

文件目录如下:

2. 运行 node_exporter 采集基础监控数据

i. 执行 node_exporter

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./node_exporter

如下图所示即为成功采集到了基础监控数据。

[点击查看大图]

ii. 可通过下列命令，将该基础监控数据暴露在 9100 端口

curl 127.0.0.1:9100/metrics
如下图为执行命令后看到的暴露出来的指标监控数据。

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3. 新增抓取任务

进入 Prometheus监控 --> Agent管理--> 抓取任务 --> 新建

在抓取任务管理页中新建抓取任务。如下图：

[点击查看大图]

抓取任务参考配置如下：

job_name: cvm_node_exporterhonor_timestamps: falsescrape_interval: 30smetrics_path: /metricsscheme: httpstatic_configs:- targets:  - 114.132.244.109:9100注意：targets 下的 IP 地址要改成自身 CVM 监控数据的地址。

4. 查看数据是否上报成功

Prometheus 控制台--> Grafana 图标，点击进入 Grafana。

[点击查看大图]

如上图所示，到 explore 搜索下 {job="cvm_node_exporter"} 查看是否有数据，若有数据，则表示上报成功。

5. 配置 Dashboard 界面

Dashboard 界面每个产品都会有一些现成的 json 文件，可以直接导入。

官网地址：

https://grafana.com/grafana/dashboards/

i. 下载 Dashboard 文件

然后点击搜索 node_exporter，选择最新的 Dashboard。

[点击查看大图]

ii. 导入 Dashboard 的 json 文件

Prometheus 控制台-->基本信息--> Grafana 地址 ，点击进入 Grafana。

Grafana 控制台--> Create --> Import  --> 在 Upload JSON file 中上传 Dashboard 文件。

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三、接入云服务器业务层指标

Prometheus 根据监控的不同场景提供了 Counter、Gauge、Historgram、Summary 四种指标类型。Prometheus 社区提供了多种开发语言的 SDK，每种语言的使用方法基本上类似，主要是开发语言语法上的区别，下面主要以 Go 作为例子，使用 Counter 指标类型如何上报自定义监控指标数据。

Counter

计数类型，数据是单调递增的指标，服务重启之后会重置。可以用 Counter 来监控请求数/异常数/用户登录数/订单数等。

如何通过 Counter 来监控订单数：

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package order
import ("github.com/prometheus/client_golang/prometheus""github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promauto")
// 定义需要监控 Counter 类型对象var (    opsProcessed = promauto.NewCounterVec(prometheus.CounterOpts{        Name: "order_service_processed_orders_total",        Help: "The total number of processed orders",    }, []string{"status"}) // 处理状态)
// 订单处理func makeOrder() {    opsProcessed.WithLabelValues("success").Inc() // 成功状态// opsProcessed.WithLabelValues("fail").Inc() // 失败状态
// 下单的业务逻辑}

例如，通过 rate() 函数获取订单的增长率：

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rate(order_service_processed_orders_total[5m])

采集数据

完成相关业务自定义监控埋点之后，应用发布，即可通过 Prometheus 来抓取监控指标数据。采集完成后，等待数分钟，您即可在 Prometheus 监控服务集成的 Grafana 中查看业务指标监控数据。

[点击查看大图]

看完了这一篇文章，深受自建平台性能和功能困扰，亦或是早就想要拥有一个功能完善的托管Prometheus平台的各位，是不是也想亲手试一试，试一试搭建的全过程，也试一试腾讯云的托管Prometheus的优秀性能了呢？

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