Prometheus Vs. Prometheus Operator
在Prometheus中我们需要手动维护配置文件，而在K8s集群中配置文件的维护十分不方便，因此引入Prometheus Operator ，通过K8s原生资源CRD的方式来管理监控。
在集群中，一组需要监控的export(Service)就是一个ServiceMonitor对象，Prometheus Operator会自动监控ServiceMonitor对象的改变而自动生成对应的配置，这样就不需要手动更改Prometheus的配置了。
上图是Prometheus Operator的架构图，其中Operator是最核心的部分，作为一个控制器，它会创建Prometheus、ServiceMonitor、AlertManager以及PrometheusRule 4个CRD资源对象，随后一直监控并维持这4个资源对象的状态。
其中，所创建的Prometheus资源对象作为Prometheus Server存在，而ServiceMonitor就是exporter的各种抽象，exporter用于提供Metrics数据接口。Prometheus正是通过ServiceMonitor提供的Metrics数据接口来Pull数据的。
Service和ServiceMonitor都是K8s的资源，一个 ServiceMonitor可以通过labelSelector的方式去匹配一类Service，Prometheus也可以通过labelSelector去匹配多个ServiceMonitor。
因此，当我们想要在集群中监控数据时，便可以直接操作Kubernetes集群的资源对象，操作更便捷。
Argo Workflow的ServiceMonitor
Argo Workflow作为一个云原生的编排工具，在Prometheus中，只需建立一个类型为ServiceMonitor的资源对象，并将selector指向workflow-controller，就可以实现对指标的自动拉取。
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