[TOC] > [官方手冊](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/getting_started/) > [prometheus-book](https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/) ## prometheus 概述 **特點** * 一種多維[數據模型](https://hulining.gitbook.io/prometheus/concepts/data_model)，其中包含通過 metric 名稱和鍵/值對標識的時間序列數據 * 可利用各種維度的靈活的查詢語句 [PromQL](https://hulining.gitbook.io/prometheus/prometheus/querying/basics) * 不依賴分布式存儲；單服務節點是自治的 * 時間序列通過 HTTP 拉取方式進行收集 * 支持通過中間網關[推送時間序列](https://hulining.gitbook.io/prometheus/instrumenting/pushing) * 通過服務發現或靜態配置發現目標 * 多種圖形和儀表板支持模式 **生態** * 用于采集和存取時間序列數據的 [Prometheus server](https://github.com/prometheus/prometheus) * 用于監測應用的[客戶端庫](https://hulining.gitbook.io/prometheus/instrumenting/clientlibs) * 用于支持短期的作業的 [push gateway](https://github.com/prometheus/pushgateway) * 諸如 HAProxy，StatsD，Graphite 等服務的專用 [exporter](https://hulining.gitbook.io/prometheus/instrumenting/exporters) * 用于處理告警的 [alertmanager](https://github.com/prometheus/alertmanager) * 多種工具支持 ## 統一解決方案 prometheus 其實就是收集數據、處理數據、可視化展示，再進行數據分析進行報警處理,其珍貴之處在于提供了一整套可行的解決方案，并且形成了一整個生態，能夠極大地降低我們的研發成本 Prometheus 服務器 - Prometheus Server 是 Prometheus組件中的核心部分，負責實現對監控數據的獲取，存儲以及查詢。 NodeExporter 業務數據源 - 業務數據源通過 Pull/Push 兩種方式推送數據到 Prometheus Server。 AlertManager 報警管理器 - Prometheus 通過配置報警規則，如果符合報警規則，那么就將報警推送到 AlertManager，由其進行報警處理。 可視化監控界面 - Prometheus 收集到數據之后，由 WebUI 界面進行可視化圖標展示。目前我們可以通過自定義的 API 客戶端進行調用數據展示，也可以直接使用 Grafana 解決方案來展示。