联邦集群

通过Remote Storage可以分离监控样本采集和数据存储,解决Prometheus的持久化问题。这一部分会重点讨论如何利用联邦集群特性对Promthues进行扩展,以适应不同监控规模的变化。

使用联邦集群

对于大部分监控规模而言,我们只需要在每一个数据中心(例如:EC2可用区,Kubernetes集群)安装一个Prometheus Server实例,就可以在各个数据中心处理上千规模的集群。同时将Prometheus Server部署到不同的数据中心可以避免网络配置的复杂性。

联邦集群

如上图所示,在每个数据中心部署单独的Prometheus Server,用于采集当前数据中心监控数据。并由一个中心的Prometheus Server负责聚合多个数据中心的监控数据。这一特性在Promthues中称为联邦集群。

联邦集群的核心在于每一个Prometheus Server都包含额一个用于获取当前实例中监控样本的接口/federate。对于中心Prometheus Server而言,无论是从其他的Prometheus实例还是Exporter实例中获取数据实际上并没有任何差异。

scrape_configs:
- job_name: 'federate'
scrape_interval: 15s
honor_labels: true
metrics_path: '/federate'
params:
'match[]':
- '{job="prometheus"}'
- '{__name__=~"job:.*"}'
- '{__name__=~"node.*"}'
static_configs:
- targets:
- '192.168.77.11:9090'
- '192.168.77.12:9090'

为了有效的减少不必要的时间序列,通过params参数可以用于指定只获取某些时间序列的样本数据,例如

"http://192.168.77.11:9090/federate?match[]={job%3D"prometheus"}&match[]={__name__%3D~"job%3A.*"}&match[]={__name__%3D~"node.*"}"

通过URL中的match[]参数指定我们可以指定需要获取的时间序列。match[]参数必须是一个瞬时向量选择器,例如up或者{job="api-server"}。配置多个match[]参数,用于获取多组时间序列的监控数据。

horbor_labels配置true可以确保当采集到的监控指标冲突时,能够自动忽略冲突的监控数据。如果为false时,prometheus会自动将冲突的标签替换为”exported_“的形式。

功能分区

联邦集群的特性可以帮助用户根据不同的监控规模对Promthues部署架构进行调整。例如如下所示,可以在各个数据中心中部署多个Prometheus Server实例。每一个Prometheus Server实例只负责采集当前数据中心中的一部分任务(Job),例如可以将不同的监控任务分离到不同的Prometheus实例当中,再有中心Prometheus实例进行聚合。

功能分区

功能分区,即通过联邦集群的特性在任务级别对Prometheus采集任务进行划分,以支持规模的扩展。