通过静态配置或服务发现发现目标

支持作为数据源接入 Grafana

4.Prometheus生态组件

Prometheus 负责时序型指标数据的采集及存储，但数据的分析、聚合及直观展示以及告警等功能并非由 Prometheus　Server 所负责

Prometheus 生态圈中包含了多个组件，其中部分组件可选:

①Prometheus server

服务核心组件，采用pul1 方式采集监控数据，通过 http协议传输;存储时间序列数据;基于“告警规则”生成告警通知。

Prometheus server 由三个部分组成: Retrieval，Storage， PromQL

Retrieval：采集数据
Storage：存储数据，主要是把采集到的数据存储到磁盘中。默认为 15 天。
PromQL：查询数据

②Client Library

客户端库是给exporters来使用，目的在于为那些期望原生提供 Instrumentation功能的应用程序提供便捷的开发途径，用于基于应用程序内建的测量系统。

③Exporters暴露器

指标暴露器，负责收集不支持内建 Instrumentation 的应用程序或服务的性能指标数据，并通过HTTP 接口供 Prometheus Server 获取。

Exporter 负责从目标应用程序上采集和聚合原始格式的数据，并转换或聚合为 Prometheus 格式的指标向外暴露。

常用的 Exporters：

• Node-Exporter：用于收集服务器节点的物理指标状态数据，如平均负载、CPU、内存、磁盘、网络等资源信息的指标数据，**需要部署到所有运算节点。**不安装会搜索不到监控服务。
• 指标详细介绍：https://github.com/prometheus/node_exporter
• mysqld-exporter/nginx-exporter：下载相应服务才能监控到
• Kube-State-Metrics：为 Prometheus 采集 K8S 资源数据的 exporter，通过监听 APIServer 收集 kubernetes 集群内资源对象的状态指标数据，例如 pod、deployment、service 等等。同时它也提供自己的数据，主要是资源采集个数和采集发生的异常次数统计。
• 需要注意的是 kube-state-metrics 只是简单的提供一个 metrics 数据，并不会存储这些指标数据，所以可以使用 Prometheus 来抓取这些数据然后存储， 主要关注的是业务相关的一些元数据，比如 Deployment、Pod、副本状态等；调度了多少个 replicas ？现在可用的有几个？多少个 Pod 是 running/stopped/terminated 状态？Pod 重启了多少次？有多少 job 在运行中。
• cAdvisor：用来监控容器内部使用资源的信息，比如 CPU、内存、网络I/O、磁盘I/O 。
• blackbox-exporter：监控业务容器存活性。

④Service Discovery服务发现

服务发现，用于动态发现待监控的 Target，Prometheus 支持多种服务发现机制：文件、DNS、Consul、Kubernetes 等等。 服务发现可通过第三方提供的接口，Prometheus 查询到需要监控的 Target 列表，然后轮询这些 Target 获取监控数据。该组件目前由 Prometheus Server 内建支持

⑤Alertmanager告警模块

是一个独立的告警模块，从 Prometheus server 端接收到 “告警通知” 后，会进行去重、分组，并路由到相应的接收方，发出报警， 常见的接收方式有：电子邮件、钉钉、企业微信等。
Prometheus Server 仅负责生成告警指示，具体的告警行为由另一个独立的应用程序 AlertManager 负责；告警指示由 Prometheus Server 基于用户提供的告警规则周期性计算生成，Alertmanager 接收到 Prometheus Server 发来的告警指示后，基于用户定义的告警路由向告警接收人发送告警信息。

⑥Pushgateway中转站

类似一个中转站，Prometheus 的 server 端只会使用 pull 方式拉取数据，但是某些节点因为某些原因只能使用 push 方式推送数据， 那么它就是用来接收 push 而来的数据并暴露给 Prometheus 的 server 拉取的中转站。
可以理解成目标主机可以上报短期任务的数据到 Pushgateway，然后 Prometheus server 统一从 Pushgateway 拉取数据。

⑦Grafana可视化

是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以将采集的数据可视化的展示，并及时通知给告警接收方。其官方库中具有丰富的仪表盘插件。

5.Prometheus的工作模式

●Prometheus Server 基于服务发现（Service Discovery）机制或静态配置获取要监视的目标（Target），并通过每个目标上的指标 exporter 来采集（Scrape）指标数据；

●Prometheus Server 内置了一个基于文件的时间序列存储来持久存储指标数据，用户可使用 PromQL 接口来检索数据，也能够按需将告警需求发往 Alertmanager 完成告警内容发送；

●一些短期运行的作业的生命周期过短，难以有效地将必要的指标数据供给到 Server 端，它们一般会采用推送（Push）方式输出指标数据， Prometheus 借助于 Pushgateway 接收这些推送的数据，进而由 Server 端进行抓取

6.Prometheus的工作流程

（1）Prometheus 以 Prometheus Server 为核心，用于收集和存储时间序列数据。Prometheus Server 从监控目标中通过 pull 方式拉取指标数据，或通过 pushgateway 把采集的数据拉取到 Prometheus server 中。
（2）Prometheus server 把采集到的监控指标数据通过 TSDB 存储到本地 HDD/SSD 中。
（3）Prometheus 采集的监控指标数据按时间序列存储，通过配置报警规则，把触发的告警通知发送到 Alertmanager。
（4）Alertmanager 通过配置报警接收方，发送报警到邮件、钉钉或者企业微信等。
（5）Prometheus 自带的 Web UI 界面提供 PromQL 查询语言，可查询监控数据。
（6）Grafana 可接入 Prometheus 数据源，把监控数据以图形化形式展示出。

7.Prometheus的局限性

●Prometheus 是一款指标监控系统，不适合存储事件及日志等；它更多地展示的是趋势性的监控，而非精准数据；

●Prometheus 认为只有最近的监控数据才有查询的需要，其本地存储的设计初衷只是保存短期（例如一个月）数据，因而不支持针对大量的历史数据进行存储；
若需要存储长期的历史数据，建议基于远端存储机制将数据保存于 InfluxDB 或 OpenTSDB 等系统中；

●Prometheus 的集群机制成熟度不高，可基于 Thanos 实现 Prometheus 集群的高可用及联邦集群。

二、传统方式的部署Prometheus

实验环境：

架构数据流向：

１.Prometheust Server 端安装和相关配置

①安装

上传 prometheus-2.35.0.linux-amd64.tar.gz 到 /opt 目录中，并解压
systemctl stop firewalld
setenforce 0cd /opt/
tar xf prometheus-2.35.0.linux-amd64.tar.gz
mv prometheus-2.35.0.linux-amd64 /usr/local/prometheuscat /usr/local/prometheus/prometheus.yml | grep -v "^#"
global:					#用于prometheus的全局配置，比如采集间隔，抓取超时时间等scrape_interval: 15s			#采集目标主机监控数据的时间间隔，默认为1mevaluation_interval: 15s 		#触发告警生成alert的时间间隔，默认是1m# scrape_timeout is set to the global default (10s).scrape_timeout: 10s			#数据采集超时时间，默认10salerting:				#用于alertmanager实例的配置，支持静态配置和动态服务发现的机制alertmanagers:- static_configs:- targets:# - alertmanager:9093rule_files:				#用于加载告警规则相关的文件路径的配置，可以使用文件名通配机制# - "first_rules.yml"# - "second_rules.yml"scrape_configs:			#用于采集时序数据源的配置# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.- job_name: "prometheus"		#每个被监控实例的集合用job_name命名，支持静态配置（static_configs）和动态服务发现的机制（*_sd_configs）# metrics_path defaults to '/metrics'metrics_path: '/metrics'    #指标数据采集路径，默认为 /metrics# scheme defaults to 'http'. static_configs:				#静态目标配置，固定从某个target拉取数据- targets: ["localhost:9090"]

②配置系统启动文件，启动 Prometheust

cat > /usr/lib/systemd/system/prometheus.service <<'EOF'
[Unit]
Description=Prometheus Server
Documentation=https://prometheus.io
After=network.target[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/local/prometheus/prometheus \
--config.file=/usr/local/prometheus/prometheus.yml \
--storage.tsdb.path=/usr/local/prometheus/data/ \
--storage.tsdb.retention=15d \
--web.enable-lifecycleExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID
Restart=on-failure[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

③启动

systemctl start prometheus
systemctl enable prometheusnetstat -natp | grep :9090浏览器访问：http://192.168.91.103:9090 ，访问到 Prometheus 的 Web UI 界面点击页面的 Status -> Targets，如看到 Target 状态都为 UP，说明 Prometheus 能正常采集到数据http://192.168.91.103:9090/metrics ，可以看到 Prometheus 采集到自己的指标数据，其中 Help 字段用于解释当前指标的含义，Type 字段用于说明数据的类型

２.部署 Exporters

①部署 Node Exporter 监控系统级指标（192.168.91.104）

（1）上传 node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gz 到 /opt 目录中，并解压
cd /opt/
tar xf node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gz
mv node_exporter-1.3.1.linux-amd64/node_exporter /usr/local/bin

（2）配置启动文件
cat > /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service <<'EOF'
[Unit]
Description=node_exporter
Documentation=https://prometheus.io/
After=network.target[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter \
--collector.ntp \
--collector.mountstats \
--collector.systemd \
--collector.tcpstatExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID
Restart=on-failure[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

（3）启动 
systemctl start node_exporter
systemctl enable node_exporternetstat -natp | grep :9100浏览器访问：http://192.168.91.104:9100/metrics ，可以看到 Node Exporter 采集到的指标数据常用的各指标：
●node_cpu_seconds_total
●node_memory_MemTotal_bytes
●node_filesystem_size_bytes{mount_point=PATH}
●node_system_unit_state{name=}
●node_vmstat_pswpin：系统每秒从磁盘读到内存的字节数
●node_vmstat_pswpout：系统每秒钟从内存写到磁盘的字节数更多指标介绍：https://github.com/prometheus/node_exporter

server端操作

（4）server端修改 prometheus 配置文件，加入到 prometheus 监控中
vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml
#在尾部增加如下内容- job_name: nodesmetrics_path: "/metrics"static_configs:- targets:- 192.168.198.103:9100- 192.168.198.104:9100- 192.168.198.105:9100labels:service: kubernetes

（5）重新载入配置
curl -X POST http://192.168.91.103:9090/-/reload    或    systemctl reload prometheus
浏览器查看 Prometheus 页面的 Status -> Targets

例如：192.168.91.103这台部署
上传 node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gz 到 /opt 目录中，并解压
cd /opt/
tar xf node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gz
mv node_exporter-1.3.1.linux-amd64/node_exporter /usr/local/bin配置启动文件
cat > /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service <<'EOF'
[Unit]
Description=node_exporter
Documentation=https://prometheus.io/
After=network.target[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter \
--collector.ntp \
--collector.mountstats \
--collector.systemd \
--collector.tcpstatExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID
Restart=on-failure[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF启动 
systemctl start node_exporter
systemctl enable node_exporternetstat -natp | grep :9100

②prometheus监控 MySQL 配置示例（192.168.91.106）

#在 MySQL 服务器上操作，需要提前有mysql服务
（1）上传 mysqld_exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gz 到 /opt 目录中，并解压
cd /opt/
tar xf mysqld_exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gz
mv mysqld_exporter-0.14.0.linux-amd64/mysqld_exporter /usr/local/bin/

（2）配置启动文件
cat > /usr/lib/systemd/system/mysqld_exporter.service <<'EOF'
[Unit]
Description=mysqld_exporter
Documentation=https://prometheus.io/
After=network.target[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/mysqld_exporter --config.my-cnf=/etc/my.cnfExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID
Restart=on-failure[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

（3）修改 MySQL 配置文件
vim /etc/my.cnf
[client]
......
host=localhost
user=exporter
password=abc123

（4）授权 exporter 用户
mysql -uroot -pabc123GRANT PROCESS, REPLICATION CLIENT, SELECT ON *.* TO 'exporter'@'localhost' IDENTIFIED BY 'abc123';

（5）重启服务 
systemctl restart mysqld
systemctl start mysqld_exporter
systemctl enable mysqld_exporternetstat -natp | grep :9104

Prometheus 服务器上操作

#在 Prometheus 服务器上操作
（1）修改 prometheus 配置文件，加入到 prometheus 监控中
vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml
#在尾部增加如下内容- job_name: mysqldmetrics_path: "/metrics"static_configs:- targets:- 192.168.198.106:9104labels:service: mysqld

（2）重新载入配置
curl -X POST http://192.168.91.103:9090/-/reload    或    systemctl reload prometheus
浏览器查看 Prometheus 页面的 Status -> Targets

③prometheus监控 Nginx 配置示例（192.168.91.105）

#在 Nginx 服务器上操作
下载 nginx-exporter 地址：https://github.com/hnlq715/nginx-vts-exporter/releases/download/v0.10.3/nginx-vts-exporter-0.10.3.linux-amd64.tar.gz
下载 nginx 地址：http://nginx.org/download/
下载 nginx 插件地址：https://github.com/vozlt/nginx-module-vts/tags

（1）解压 nginx 插件
cd /opt
tar xf nginx-module-vts-0.1.18.tar.gz
mv nginx-module-vts-0.1.18 /usr/local/nginx-module-vts

（2）安装 Nginx
yum -y install pcre-devel zlib-devel openssl-devel gcc gcc-c++ makeuseradd -M -s /sbin/nologin nginxcd /opt
tar xf nginx-1.18.0.tar.gzcd nginx-1.18.0/
./configure --prefix=/usr/local/nginx \
--user=nginx \
--group=nginx \
--with-http_stub_status_module \
--with-http_ssl_module \
--add-module=/usr/local/nginx-module-vtsmake & make install

（3）修改 nginx 配置文件，启动 nginx
vim /usr/local/nginx/conf/nginx.conf
http {vhost_traffic_status_zone;					#添加vhost_traffic_status_filter_by_host on;		#添加，开启此功能，在 Nginx 配置有多个 server_name 的情况下，会根据不同的 server_name 进行流量的统计，否则默认会把流量全部计算到第一个 server_name 上......server {......}server {vhost_traffic_status off;		#在不想统计流量的 server 区域，可禁用 vhost_traffic_statuslisten 8080;allow 127.0.0.1;allow 192.168.91.103;			#设置为 prometheus 的 ip 地址location /nginx-status {stub_status on;access_log off;}location /status {vhost_traffic_status_display;vhost_traffic_status_display_format html;}}
}#假如 nginx 没有规范配置 server_name 或者无需进行监控的 server 上，那么建议在此 vhost 上禁用统计监控功能。否则会出现 127.0.0.1、hostname 等的域名监控信息。ln -s /usr/local/nginx/sbin/nginx /usr/local/sbin/
nginx -tcat > /lib/systemd/system/nginx.service <<'EOF'
[Unit]
Description=nginx
After=network.target[Service]
Type=forking
PIDFile=/usr/local/nginx/logs/nginx.pid
ExecStart=/usr/local/nginx/sbin/nginx
ExecReload=/bin/kill -s HUP $MAINPID
ExecStop=/bin/kill -s QUIT $MAINPID
PrivateTmp=true[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOFsystemctl start nginx
systemctl enable nginx浏览器访问：http://192.168.91.105:8080/status ，可以看到 Nginx Vhost Traffic Status 的页面信息
收集选项、内存、访问量直接加一个模块即可

（4）解压 nginx-exporter，启动 nginx-exporter
cd /opt/
tar -zxvf nginx-vts-exporter-0.10.3.linux-amd64.tar.gz
mv nginx-vts-exporter-0.10.3.linux-amd64/nginx-vts-exporter /usr/local/bin/cat > /usr/lib/systemd/system/nginx-exporter.service <<'EOF'
[Unit]
Description=nginx-exporter
Documentation=https://prometheus.io/
After=network.target[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/nginx-vts-exporter -nginx.scrape_uri=http://localhost:8080/status/format/jsonExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID
Restart=on-failure[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOFsystemctl start nginx-exporter
systemctl enable nginx-exporternetstat -natp | grep :9913

Prometheus 服务器上操作

#在 Prometheus 服务器上操作
（1）修改 prometheus 配置文件，加入到 prometheus 监控中
vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml
#在尾部增加如下内容- job_name: nginxmetrics_path: "/metrics"static_configs:- targets:- 192.168.198.105:9913labels:service: nginx

（2）重新载入配置
curl -X POST http://192.168.198.103:9090/-/reload    或    systemctl reload prometheus
浏览器查看 Prometheus 页面的 Status -> Targets

三、部署GRAfana进行展示

本文在server端部署

（1）下载和安装
下载地址：https://grafana.com/grafana/downloadhttps://mirrors.bfsu.edu.cn/grafana/yum/rpm/yum install -y grafana-7.4.0-1.x86_64.rpm  systemctl start grafana-server
systemctl enable grafana-servernetstat -natp | grep :3000浏览器访问：http://192.168.198.103:3000 ，默认账号和密码为 admin/admin

（2）配置数据源
Configuration -> Data Sources -> Add data source -> 选择 Prometheus
HTTP -> URL 输入 http://192.168.198.103:9090
点击 Save & Test点击 上方菜单 Dashboards，Import 所有默认模板
Dashboards -> Manage ，选择 Prometheus 2.0 Stats 或 Prometheus Stats 即可看到 Prometheus job 实例的监控图像

（3）导入 grafana 监控面板
浏览器访问：https://grafana.com/grafana/dashboards ，在页面中搜索 node exporter ，选择适合的面板，点击 Copy ID 或者 Download JSON在 grafana 页面中，+ Create -> Import ，输入面板 ID 号或者上传 JSON 文件，点击 Load，即可导入监控面板

四、Prometheus服务发现

1.基于文件的服务发现

基于文件的服务发现是仅仅略优于静态配置的服务发现方式，它不依赖于任何平台或第三方服务，因而也是最为简单和通用的实现方式。
Prometheus Server 会定期从文件中加载 Target 信息，文件可使用 YAML 和 JSON 格式，它含有定义的 Target 列表，以及可选的标签信息。

（1）创建用于服务发现的文件，在文件中配置所需的 target 
cd /usr/local/prometheus
mkdir targetsvim targets/node-exporter.yaml
- targets:- 192.168.91.105:9100- 192.168.91.106:9100labels:app: node-exporterjob: nodevim targets/mysqld-exporter.yaml
- targets:- 192.168.91.105:9104- 192.168.91.106:9104labels:app: mysqld-exporterjob: mysqld#修改 prometheus 配置文件，发现 target 的配置，定义在配置文件的 job 之中
vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml
......
scrape_configs:- job_name: nodesfile_sd_configs:                  #指定使用文件服务发现- files:                          #指定要加载的文件列表- targets/node*.yaml            #文件加载支持通配符refresh_interval: 2m            #每隔 2 分钟重新加载一次文件中定义的 Targets，默认为 5m- job_name: mysqldfile_sd_configs:- files:- targets/mysqld*.yamlrefresh_interval: 2msystemctl reload prometheus
浏览器查看 Prometheus 页面的 Status -> Targets

2.基于consul注册中心的服务发现

Consul 是一款基于 golang 开发的开源工具，主要面向分布式，服务化的系统提供服务注册、服务发现和配置管理的功能。
提供服务注册/发现、健康检查、Key/Value存储、多数据中心和分布式一致性保证等功能。最少三台

下载地址：https://www.consul.io/downloads/

（1）部署 Consul 服务
cd /opt/
unzip consul_0.9.2_linux_amd64.zip
mv consul /usr/local/bin/#创建 Consul 服务的数据目录和配置目录
mkdir /var/lib/consul-data
mkdir /etc/consul/#使用 server 模式启动 Consul 服务
consul agent \
-server \
-bootstrap \
-ui \
-data-dir=/var/lib/consul-data \
-config-dir=/etc/consul/ \
-bind=192.168.198.11 \
-client=0.0.0.0 \
-node=consul-server01 &> /var/log/consul.log &#查看 consul 集群成员
consul members
netstat -antulp|grep consul

（2）在 Consul 上注册 Services
#在配置目录中添加文件
vim /etc/consul/nodes.json
{"services": [{"id": "node_exporter-node01","name": "node01","address": "192.168.91.103","port": 9100,"tags": ["nodes"],"checks": [{"http": "http://192.168.91.103:9100/metrics","interval": "5s"}]},{"id": "node_exporter-node02","name": "node02","address": "192.168.91.104","port": 9100,"tags": ["nodes"],"checks": [{"http": "http://192.168.91.104:9100/metrics","interval": "5s"}]}]
}#让 consul 重新加载配置信息
consul reload		浏览器访问：http://192.168.91.103:8500

（3）修改 prometheus 配置文件
vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml
......- job_name: nodesconsul_sd_configs:                  #指定使用 consul 服务发现- server: 192.168.91.103:8500        #指定 consul 服务的端点列表tags:                             #指定 consul 服务发现的 services 中哪些 service 能够加入到 prometheus 监控的标签- nodesrefresh_interval: 2msystemctl reload prometheus
浏览器查看 Prometheus 页面的 Status -> Targets

#让 consul 注销 Service,consul界面就没有node02节点
consul services deregister -id="node_exporter-node02"

#重新注册，即可重新出现
consul services register /etc/consul/nodes.json

3.基于kubernetes API的服务发现

官网：https://prometheus.io/docs/prometheus/2.41/configuration/configuration/
基于 Kubernetes API 的服务发现机制，支持将API Server 中 Node、Service、Endpoint、Pod 和 Ingress 等资源类型下相应的各资源对象视作 target， 并持续监视相关资源的变动

●Node、Service、Endpoint、Pod 和 Ingress 资源分别由各自的发现机制进行定义

●负责发现每种类型资源对象的组件，在 Prometheus 中称为一个 role

●支持在集群上基于 DaemonSet 控制器部署 node-exporter 后发现各 Node 节点，也可以通过 kubelet 来作为 Prometheus 发现各 Node 节点的入口

#基于 Kubernetes 发现机制的部分配置参数
# The API server addresses. If left empty, Prometheus is assumed to run inside of the cluster and will discover API servers automatically
and use the pod's
# CA certificate and bearer token file at /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/.
[ api_server: <host> ]# The Kubernetes role of entities that should be discovered. One of endpoints, service, pod, node, or ingress.
role: <string># Optional authentication information used to authenticate to the API server.
# Note that 'basic_auth', 'bearer_token'和'bearer_token_file' 等认证方式互斥；
[ bearer_token: <secret> ]
[ bearer_token_file: <filename> ]# TLS configuration.
tls_config:
# CA certificate to validate API server certificate with.
[ ca_file: <filename> ]# Certificate and key files for client cert authentication to the server.
[ cert_file: <filename> ]
[ key_file: <filename> ]# ServerName extension to indicate the name of the server.
[ server_name: <string> ]# Optional namespace discovery. If omitted, all namespaces are used.
namespaces:
names:
[ - <string> ]

总

（１）Prometheus：监控系统时间 序列数据库

（２）Prometheus生态组件：

Prometheus　serve：http pull　方式的数据采集，TSDB 数据库存储，alter告警信息生成

client libray： 客户端，使应用服务原生支持Prometheus 监控数据采集

expoter：指标暴露器，用于收集原生不支持Prometheus监控的系统和应用的数据暴露给Prometheus

alertmanager：接受Prometheus server推送的告警信息，负责发告警路由发送给接收人

pushgateway：接受些短期任务的推送的监控数据，并且临时存储，再由Prometheus server 统一拉取

grafana：外置的监控数据展示平台，使用Promgl查询Prometheus数据源

serivce deiscovery：动态服务发现机制，支持consul k8s DNS等方式

（３）expoter方式

node-expoter
nginx/mysgl/redis-export
kube-statemerics
CAdvisor　blackbox-expoter

（４）Prometheus远程存储

influxDB、openTSDB实现存储长期的历史数据
Prometheus：高可用/联邦集群
thanos：k8s上通过边车模式与Prometheus部署同一个ｐｏｄ里面来共享存储，实现Prometheus集群的高可用