Prometheus 是一个开源的监控和告警工具，广泛用于云原生应用程序的监控。其工作流程可以分为几个主要步骤：
1. 数据采集
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抓取（Scraping）：
Prometheus 定期从被监控的目标（如应用程序、数据库、虚拟机等）抓取指标数据。每个目标在 Prometheus 的配置文件中定义，并指定其 HTTP 接口的地址。 -
HTTP Endpoint：
被监控的服务需要暴露一个 HTTP 接口，通常是/metrics，以便 Prometheus 能够获取这些指标数据。该接口返回一组格式化的指标数据。
2. 数据存储
- 时间序列数据库：
Prometheus 将抓取到的数据存储在本地的时间序列数据库中。这些数据以时间戳、标签和数值的形式存储，以便后续查询和分析。
3. 查询
- PromQL：
Prometheus 提供一种强大的查询语言——PromQL（Prometheus Query Language），用户可以使用该语言查询存储的数据，生成图表或进行数据分析。
4. 可视化
- 集成与可视化工具：
Prometheus 本身提供了一个基本的图形界面，但通常与 Grafana 等可视化工具集成使用，以创建更丰富和可定制的仪表板。
5. 告警
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告警规则：
用户可以在 Prometheus 中定义告警规则，这些规则会基于 PromQL 查询的结果触发。例如，当某个指标超过阈值时，可以触发告警。 -
Alertmanager：
Prometheus 使用 Alertmanager 来处理告警。Alertmanager 接收来自 Prometheus 的告警，能够对其进行去重、分组和路由。可以将告警发送到电子邮件、Slack、PagerDuty 等通知渠道。
6. 服务发现
- 自动发现目标：
Prometheus 支持多种服务发现机制（如 Kubernetes、Consul、EC2 等），允许动态发现被监控的服务，而不需要手动更新配置文件。
工作流程总结
- Prometheus 定期从目标抓取指标数据。
- 数据被存储在本地的时间序列数据库中。
- 用户使用 PromQL 查询数据。
- 可视化工具（如 Grafana）用于展示数据。
- 基于指标数据定义告警规则，并通过 Alertmanager 处理告警。
- 支持自动服务发现，简化配置管理。
通过这个工作流程，Prometheus 能够有效地监控和管理复杂的分布式系统。
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