作为一套完整的开源监控方案，Prometheus因其强大的特性以及生态的开放性，在全球范围内都得到了广泛的部署应用。

Prometheus的价值在于可靠性，他既适用于面向服务器等硬件指标的监控，也适用于高动态的面向服务架构的监控，当服务出现故障时，它可以使你快速定位和诊断问题，这也是Prometheus成为云原生中监控指标的事实标准的原因之一。

今天就给那些刚入门运维以及监控系统的朋友扫盲一下Prometheus，按照官方中文文档的流程，从基础到进阶，帮助大家无死角掌握Prometheus脉络，建议收藏。

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中文文档目录

• 介绍
• 概念
• Prometheus
• 可视化
• Instrumenting
• 操作
• 警告

Prometheus的概念

• 数据模型
• 度量指标类型
• 任务与实例

Prometheus从根本上存储的所有数据都是时间序列: 具有时间戳的数据流只属于单个度量指标和该度量指标下的多个标签维度。

Prometheus客户库提供了四个核心的metrics类型。这四种类型目前仅在客户库和wire协议中区分：Counter（计数器）、Gauge（测量器）、Histogram（柱状图）、Summary（总结）

Prometheus可视化

• 表达式浏览器
• Grafana
• 控制面板

Expression Browing 表达式浏览器在Prometheus服务中在 /graph 是可用的，允许用户通过输入表达式，在table或者graph中获取时间序列数据。

Prometheus操作

• 配置
• 存储
• federation

Prometheus有一个复杂的本地存储子系统。对于索引，它使用levelDB。对于批量的样本数据，它由自己的自定义存储层，并以固定大小（1024个字节有效负载）的块组织样本数据。然后将这些块存储在每个时间序列的一个文件中的磁盘上。

Prometheus警告

• 警告概览
• 警告器
• 配置
• 警告规则
• 客户端

Pormetheus的警告由独立的两部分组成。Prometheus服务中的警告规则发送警告到Alertmanager。然后这个Alertmanager管理这些警告。包括silencing, inhibition, aggregation，以及通过一些方法发送通知，例如：email，PagerDuty和HipChat。

文档内容丰富，不再一一展示。

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注：资料来源于网络，仅用于学习交流，欲获取最新版文档，请移步https://prometheus.io/

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