如何快速构建Prometheus监控体系，架构、指标、数据、告警… | 极客时间

Prometheus 发展到今天，已经全面接管了 K8s 上的监控体系，形成了一套以它为核心的统一方案，但监控依然是云原生领域非常让人头疼的问题之一。

一方面是因为监控非常重要，直接关系到应用的高效、平稳运行；

另一方面，云原生使监控更加复杂了，除了业务方面，集群、节点、Service、Pod 等等维度众多，并且还要应对短时间内不断变化的现实，同时还面临降低资源开销的挑战。

拿告警来说，现实困境包括：

• 没有告警：系统装箱过度，导致节点 CPU 100%，业务已崩而调度器还在不停调度Pod；

• 海量告警=没有告警：一天 200 个告警电话，处理一个告警的时候同时又收到10个告警；

• 可自愈的告警不该告警：周末背着电脑和朋友聚餐，接到告警电话立马处理，登录系统后发现已经自动恢复，关上电脑结果又出现告警…

在具体的监控指标规划上，业界通用的两个原则是 USE 和 RED 。

从资源监控指标来看，如节点和容器的资源使用情况等等，需要考虑利用率（Utilization），资源被有效利用起来提供服务的平均时间占比；饱和度（Saturation），资源拥挤的程度，比如工作队列的长度；错误率（Errors），错误的数量。

从服务监控指标来看，比如 kube-apiserver 或者某个应用的工作情况，要考虑每秒请求数量（Rate）、每秒错误数量（Errors）、服务响应时间（Duration）。

怎么样，是不是感觉实现起来复杂度挺高的？

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