1. Prometheus

官网地址：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/getting_started

1.1 介绍

• 灵活的时间序列数据库；
• 定制各式各样的监控规则；
• Prometheus的开发人员和用户社区非常活跃；
• 独立的开源项目，不依赖于任何公司；
• 继Kurberntes之后第二个入驻的项目；

1.2 prometheus架构

来自于官方

Prometheus的工作原理主要分为五个步骤：

1.数据采集（Exporters）：Prometheus 定期通过HTTP请求从目标资源中拉取数据。目标资源可以是应用程序、系统、服务或其他资源。

2.数据存储（Storage）：Prometeus 将采集到的数据存储在本地存储引擎中。存储1667引擎以时间序列方式存储数据，其中每个时间序列都由指标名称和一组键值对组成。

3.数据聚合（PromQL)v：Prometheus通过查询表达式聚合数据。PromQL是Prometheus的查询语言，它允许用户通过查询表达式从存储引擎中检索指标的特定信息。

4.告警处理（Alertmanager）：Prometheus可以根据用户指定的规则对数据进行警报。当指标的值超出特定阈值时，Prometheus 向 Alertmanager 发送警报。Alertmanager可以帮助用户对警报进行分组、消除和路由，并将警报发送到相应的接收器，例如邮件、企微、钉钉等。

5.数据大盘（Grafana）：帮助用户通过可视化方式展示Prometheus的数据，包括仪表盘、图表、日志和警报等。

1.3 prometheus时间序列数据

1.3.1 什么是序列数据

时间序列数据（TimeSeries Data）：按照时间顺序记录系统、设备状态变化的数据被称为时序数据。

1.3.2 时间序列数据特点

性能好：关系型数据库对于大规模数据的处理性能糟糕。NOSQL 可以比较好的处理大规模数据，依然比不上时间序列数据库.

存储成本低：高效的压缩算法，节省存储空间，有效降低 IO

💡 说明

官方数据：Prometheus 有着非常高效的时间序列数据存储方法，每个采样数据仅仅占 用 3.5byte 左右空间，上百万条时间序列，30 秒间隔，保留 60 天，大概200多G.

后面可以根据官方这些数据,配置自己的存储设置