内容简介

本书以Prometheus在云原生架构中的应用为主线，详细介绍了Prometheus的基本概念、核心功能、整体架构及部署方式。通过实际案例深入解析了PromQL查询、Alertmanager告警、服务发现和Exporter技术与组件。此外，本书还涵盖了Prometheus与可视化工具Grafana的集成、Pushgateway的使用以及Prometheus高可用集群的优化与实践。
   本书适合工程技术人员，特别是正在实践或准备实践云原生监控的架构师和开发人员阅读。希望本书能为读者提供一些经验和灵感，帮助他们少走弯路，从而提升技术人员的开发体验和应用服务监控的效率。

目录

第1章  云原生监控概述
 1.1  云原生基础架构的概念
   1.1.1  云原生出现的背景
   1.1.2  云原生解决了哪些问题
   1.1.3  不断更新的云原生定义
 1.2  云原生架构的组成
   1.2.1  微服务
   1.2.2  容器
   1.2.3  服务网格
   1.2.4  不可变基础设施与DevOps
   1.2.5  声明式API
 1.3  云原生应用的特征：云原生与“12因素”
   1.3.1  方法论和核心思想
   1.3.2  编码、部署和运维原则
   1.3.3  “12因素”具体内容
 1.4  云原生架构的挑战
 1.5  为什么需要监控平台
 1.6  SRE理念与监控的几个原则
 1.7  监控的主要内容
   1.7.1  黑盒监控与白盒监控
   1.7.2  四个黄金指标
 1.8  常见监控软件的介绍与对比
   1.8.1  Cacti
   1.8.2  Nagios
   1.8.3  Open - falcon
   1.8.4  Zabbix
   1.8.5  Prometheus
   1.8.6  几种监控组件的选型
第2章  Prometheus概述
 2.1  Prometheus是一款什么样的组件
 2.2  Prometheus的整体架构与组成
   2.2.1  Prometheus server
   2.2.2  Exporters
   2.2.3  Alertmanager
   2.2.4  Pushgateway
   2.2.5  Service Discovery
 2.3  Prometheus数据采集
 2.4  Prometheus的适用场景
   2.4.1  Prometheus的特征
   2.4.2  适用场景
第3章  深入Prometheus设计
 3.1  Prometheus指标
   3.1.1  Prometheus的指标定义
   3.1.2  Prometheus的指标分类
 3.2  服务发现
   3.2.1  基于Consul的服务发现
   3.2.2  静态文件配置
 3.3  数据处理
   3.3.1  删除不需要的指标（metric）
   3.3.2  修改指标（metric）中的标签（label）
   3.3.3  删除标签
 3.4  数据存储
   3.4.1  本地存储
   3.4.2  远程存储
 3.5  数据查询
   3.5.1  瞬时查询
   3.5.2  范围查询
 3.6  告警
 3.7  集群
   3.7.1  单集群监控方案
   3.7.2  多集群场景监控方案一：联邦机制
   3.7.3  多集群场景监控方案二：Thanos
第4章  Prometheus监控的配置与安装
 4.1  Prometheus的安装与使用
   4.1.1  服务器设置
   4.1.2  Prometheus配置文件解析
   4.1.3  基于二进制包的安装
……
第5章  PromQL查询实战
第6章  Alertmanager告警解析
第7章  服务发现方案与实践
第8章  Exporter的介绍与自定义
第9章  可视化Grafana集成
第10章  Pushgateway应用实践与高可用
第11章  Prometheus存储机制与原理解析
第12章  高可用Prometheus实战
第13章  全方位监控Kubernetes集群

前言/序言

随着云计算、容器化技术和Kubernetes的广泛应用，企业在软件开发和部署过程中迎来了新的挑战和机遇。现代企业越来越依赖微服务架构，以实现更高的灵活性和可扩展性。然而，微服务架构的复杂性也带来了监控和管理上的新难题。每个微服务都可能独立部署、更新和扩展，这种高频率的变动要求监控系统具备更强的适应能力。Prometheus作为一款专为云原生环境设计的监控系统，凭借其强大的功能和高灵活性，迅速成为DevOps团队和SRE（site reliability

engineering）工程师的首选。

在云原生架构中，容器和Kubernetes环境作为基础运行环境，传统的一体化架构被拆分成众多分散的微服务。这种架构提高了系统的弹性和可扩展性，但也增加了监控的复杂性。微服务的频繁变更和扩缩容导致采集的目标信息不断变化，这对时序监控系统提出了几个关键要求：

● 采集运行在跨多个宿主机上的海量pod容器的数据；

● 及时感知和响应这些容器的变化；

● 构建完整的Kubernetes监控生态，适应云原生监控场景；

● 提供灵活且高效的查询和告警机制，能够快速定位和解决问题；

● 支持多种数据存储和处理方式，以满足不同规模和复杂度场景下的需求。

Prometheus与传统监控系统不同，其设计初衷是解决云原生监控的需求。其独特的设计和功能使其在云原生环境中表现出色。Prometheus的优势包括：

● 服务发现：自动发现和监控Kubernetes中的服务，无须手动配置，适应频繁变动的云原生环境；

● metrics自暴露与Pull模式采集：Prometheus通过拉取（Pull）模式采集数据，确保数据的一致性和实时性；

● 采集鉴权支持：支持多种认证和授权机制，确保监控数据的安全性；

● 标签relabel能力：强大的标签处理和重定义功能，灵活管理和过滤监控数据，适应复杂的监控需求。

此外，Prometheus还与多种可视化和告警工具无缝集成，如Grafana和Alertmanager，为用户提供直观的监控视图和灵活的告警配置。这些特性使得Prometheus不仅能够满足复杂的监控需求，还能大大提升运维效率和系统可靠性。

Prometheus的高效性和灵活性使其成为现代云原生架构中不可或缺的监控工具。通过自动化的服务发现和强大的数据处理能力，Prometheus帮助企业在复杂多变的云原生环境中保持系统的高可用性和稳定性。它不仅解决了微服务架构带来的监控难题，还为企业提供了一套完整、灵活、高效的监控解决方案，从而助力企业在快速发展的技术潮流中保持竞争力。

本书讲解围绕Prometheus的应用与实践展开。首先介绍监控的相关概念，包括云原生基础架构的组成、挑战及监控的必要性、为什么云原生架构需要与之匹配的云原生监控，以及Prometheus为了云原生监控做了哪些适配。接着介绍Prometheus的基本概念和使用，包括Prometheus的核心功能、整体架构及部署方式。通过案例实践，深入介绍 Prometheus涉及的PromQL查询、Alertmanager告警、服务发现和Exporter技术和组件。特别是，PromQL的时序数据查询、运算符、函数等内容，将通过实际案例进行详细解析。随后，本书较为全面地阐述了Prometheus监控实战的内容，包括Prometheus的安装与使用、配置及案例介绍，详细解析了Prometheus配置文件，展示了监控主机的效果。同时，还介绍了Prometheus的告警配置、服务发现机制与Exporter的自定义及高级应用。

在进阶部分，书中详细讲解了Prometheus与可视化工具Grafana的集成，介绍了Grafana的安装与使用、配置文件解析及如何使用Prometheus与Grafana配合实现可视化监控。此外，Pushgateway的概述、集成及数据管理也是本书的重点之一。进一步地，本书还探讨了Prometheus的存储机制与原理，包括本地存储、远程存储及高可用查询，分析了Prometheus在大规模场景下的优化手段及高可用技术选型，介绍了Thanos技术架构及实战应用。最后，书中详述了如何全方位监控Kubernetes集群，包括Kubernetes资源监控、HPA配置及实战案例，通过具体的实战，帮助读者掌握Kubernetes集群的监控技术。

本书适合工程技术人员和高校电子信息工程、自动化专业的学生阅读，特别是正在实践或准备实践云原生监控的架构师和开发人员。希望本书能为读者提供一些经验和灵感，帮助他们少走弯路，从而提升技术人员的开发