Prometheus 的扩展与集成

本文涉及的产品
Serverless 应用引擎 SAE,800核*时 1600GiB*时
函数计算FC,每月15万CU 3个月
应用实时监控服务ARMS - 应用监控,每月50GB免费额度
简介: 【8月更文第29天】Prometheus 是一款非常强大的监控系统,它不仅能够采集和存储时间序列数据,还提供了丰富的生态系统来扩展其功能。本文将介绍如何通过自定义 Exporters 和集成中间件(如 Thanos)来扩展 Prometheus 的能力。

引言

Prometheus 是一款非常强大的监控系统,它不仅能够采集和存储时间序列数据,还提供了丰富的生态系统来扩展其功能。本文将介绍如何通过自定义 Exporters 和集成中间件(如 Thanos)来扩展 Prometheus 的能力。

自定义 Exporters

Prometheus 之所以强大,在于它的灵活性和广泛的社区支持。通过自定义 Exporters,可以将任何数据源的数据转换成 Prometheus 可以理解的格式,从而使 Prometheus 能够监控几乎任何类型的系统。

创建自定义 Exporter

一个 Exporter 是一个简单的程序,它公开了一个 HTTP 接口,使得 Prometheus 可以抓取指标数据。以下是一个简单的 Python 出口器示例,它收集系统负载信息并将其暴露给 Prometheus。

from prometheus_client import start_http_server, Gauge
import os
import time

if __name__ == '__main__':
    # 开启 HTTP server
    start_http_server(8000)

    # 创建一个 Gauge metric 来跟踪系统负载
    load1 = Gauge('load1', 'Description of gauge')

    while True:
        with open('/proc/loadavg') as f:
            load_avg = f.readline().split()
            load1.set(float(load_avg[0]))

        time.sleep(1)

这个简单的 Python 脚本创建了一个 HTTP 服务器,并通过 /metrics 端点暴露了一个 Gauge 指标 load1,该指标代表系统一分钟内的平均负载。

配置 Prometheus

为了让 Prometheus 抓取这个 Exporter 的指标,需要在 Prometheus 的配置文件中添加一个新的目标。

global:
  scrape_interval:     15s
  evaluation_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'system_load_exporter'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']

集成 Thanos

Thanos 是一个用于 Prometheus 的扩展工具集,它提供了一系列的功能来增强 Prometheus 的长期存储、查询和横向扩展能力。

安装 Thanos

安装 Thanos 的过程相对简单,可以通过下载二进制文件或使用包管理器来完成。这里假设你已经安装了 Thanos 的组件。

wget https://github.com/thanos-io/thanos/releases/download/v0.29.0/thanos-0.29.0.linux-amd64.tar.gz
tar xvf thanos-0.29.0.linux-amd64.tar.gz
cd thanos-0.29.0.linux-amd64/
配置 Thanos

Thanos 包含多个组件,包括 StoreGate、Query Frontend、Query、Sidecar 和 Receiver。下面是一个简单的 Thanos 配置示例,展示了如何设置 StoreGate 和 Query Frontend。

# thanos-sidecar.yaml
sidecar:
  store:
    type: local
    local:
      dir: /data/thanos-sidecar
  discovery:
    sd_configs:
      - type: kubernetes
        kubernetes:
          role: pod
          namespaces:
            names:
              - monitoring
  external_labels:
    monitor: 'thanos-sidecar'

# thanos-query-frontend.yaml
query_frontend:
  grpc_client_config:
    endpoints: [localhost:10901]
  frontend:
    downsample_resolution_for_storage:
      1m: 5m
      5m: 1h
      1h: 6h
  external_labels:
    monitor: 'thanos-query-frontend'
配置 Prometheus 与 Thanos Sidecar

为了使 Prometheus 与 Thanos 无缝协作,需要在 Prometheus 的配置文件中配置 Thanos Sidecar。

global:
  scrape_interval:     15s
  evaluation_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    honor_labels: true
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

  - job_name: 'thanos-sidecar'
    metrics_path: /api/v1/metrics
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: instance
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
        target_label: pod
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_node_name]
        target_label: node
    kubernetes_sd_configs:
      - role: pod
        namespaces:
          names:
            - monitoring
    relabel_configs:
      - action: keep
        source_labels:
          - __meta_kubernetes_pod_label_app
        regex: thanos-sidecar

实战案例:使用 Thanos 实现长期存储

假设我们有一个 Prometheus 集群,需要将监控数据长期存储以备分析和报告之用。以下是一个简单的步骤来配置 Thanos 以实现这一目标。

  1. 安装 Thanos 组件

    • 安装 Thanos 的 StoreGate、Query Frontend 和 Query 组件。
    • 配置每个组件,例如上面提到的配置文件。
  2. 配置 Prometheus 与 Thanos Sidecar

    • 更新 Prometheus 的配置文件,添加 Thanos Sidecar 的配置。
    • 确保 Prometheus 和 Thanos Sidecar 之间可以正确通信。
  3. 配置 Thanos 的 StoreGate

    • 配置 StoreGate 以定期从 Prometheus 中抓取数据并持久化到磁盘。
  4. 配置 Thanos 的 Query Frontend 和 Query

    • 设置 Query Frontend 和 Query 以处理来自用户的查询请求。
    • 配置查询层来从 StoreGate 中读取数据。
  5. 验证配置

    • 使用 thanos query 命令来测试查询。
    • 确认数据已经被正确存储并且可以从 Thanos 查询。
thanos query --store=thanos-storegate:10901 label up values

结论

通过自定义 Exporters 和集成 Thanos,可以极大地扩展 Prometheus 的功能,实现更高级的监控需求,如长期存储和横向扩展。希望本文能够帮助你更好地理解如何使用 Prometheus 生态系统中的工具来满足不同的监控需求。

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