[TOC] > [官方手册](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/getting_started/) > [prometheus-book](https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/) ## prometheus 概述 **特点** * 一种多维[数据模型](https://hulining.gitbook.io/prometheus/concepts/data_model)，其中包含通过 metric 名称和键/值对标识的时间序列数据 * 可利用各种维度的灵活的查询语句 [PromQL](https://hulining.gitbook.io/prometheus/prometheus/querying/basics) * 不依赖分布式存储；单服务节点是自治的 * 时间序列通过 HTTP 拉取方式进行收集 * 支持通过中间网关[推送时间序列](https://hulining.gitbook.io/prometheus/instrumenting/pushing) * 通过服务发现或静态配置发现目标 * 多种图形和仪表板支持模式 **生态** * 用于采集和存取时间序列数据的 [Prometheus server](https://github.com/prometheus/prometheus) * 用于监测应用的[客户端库](https://hulining.gitbook.io/prometheus/instrumenting/clientlibs) * 用于支持短期的作业的 [push gateway](https://github.com/prometheus/pushgateway) * 诸如 HAProxy，StatsD，Graphite 等服务的专用 [exporter](https://hulining.gitbook.io/prometheus/instrumenting/exporters) * 用于处理告警的 [alertmanager](https://github.com/prometheus/alertmanager) * 多种工具支持 ## 统一解决方案 prometheus 其实就是收集数据、处理数据、可视化展示，再进行数据分析进行报警处理,其珍贵之处在于提供了一整套可行的解决方案，并且形成了一整个生态，能够极大地降低我们的研发成本 Prometheus 服务器 - Prometheus Server 是 Prometheus组件中的核心部分，负责实现对监控数据的获取，存储以及查询。 NodeExporter 业务数据源 - 业务数据源通过 Pull/Push 两种方式推送数据到 Prometheus Server。 AlertManager 报警管理器 - Prometheus 通过配置报警规则，如果符合报警规则，那么就将报警推送到 AlertManager，由其进行报警处理。 可视化监控界面 - Prometheus 收集到数据之后，由 WebUI 界面进行可视化图标展示。目前我们可以通过自定义的 API 客户端进行调用数据展示，也可以直接使用 Grafana 解决方案来展示。