Prometheus 数据是怎么一步一步被收集起来, 然后展示在kibana界面的

旧城等待， 2023-10-10 17:29 47阅读 0赞

## Prometheus 数据是怎么一步一步被收集起来, 然后展示在kibana界面的 ##

让我们通过一个简单的例子来说明 Prometheus 数据是如何被收集起来，并最终展示在 Kibana 界面上的。在这个例子中，我们将监控一个简单的 Web 服务的请求数。假设我们已经完成了 Elastic Stack 和 Prometheus 的安装和配置。

### 一、配置 Web 服务以导出指标 ###

我们需要确保 Web 服务能够导出 Prometheus 格式的指标数据。通常，我们可以使用一个 Prometheus 客户端库来实现这一功能。以下是一个使用 Python 的 Flask 框架编写的简单 Web 服务示例：

from flask import Flask
    from prometheus_flask_exporter import PrometheusMetrics
    
    app = Flask(__name__)
    PrometheusMetrics(app)
    
    @app.route('/')
    def hello():
        return "Hello, World!"
    
    if __name__ == '__main__':
        app.run()

在这个例子中，我们使用 `prometheus_flask_exporter` 库为 Flask 应用添加了 Prometheus 指标支持。现在，我们的 Web 服务将在 `/metrics` 路径下导出 Prometheus 指标数据。

### 二、配置 Prometheus 收集指标数据 ###

为了让 Prometheus 收集 Web 服务的指标数据，我们需要在 Prometheus 的配置文件中添加一个新的 `scrape_config`：

scrape_configs:
      - job_name: 'web_service'
        static_configs:
          - targets: ['localhost:5000']  # 替换为你的 Web 服务地址

这告诉 Prometheus 从我们的 Web 服务中抓取指标数据。

### 三、配置 Logstash 收集 Prometheus 数据 ###

接下来，我们需要配置 Logstash 以从 Prometheus 中获取指标数据，并将其发送到 Elasticsearch。请参考前面的回答中关于配置 Logstash 的部分，创建一个合适的 Logstash 配置文件。

### 四、启动所有组件 ###

确保 Elasticsearch、Logstash、Kibana 和 Prometheus 都已启动，并且 Web 服务也在运行。

### 五、查看和分析数据 ###

现在，我们可以在 Kibana 中查看和分析 Elasticsearch 中的 Prometheus 数据。

1.  打开 Kibana 的 Web 界面，登录并进入主页面。
2.  在左侧导航栏中，点击 “Discover”。在这里，你应该能够看到来自 Web 服务的 Prometheus 指标数据。
3.  创建一个新的仪表盘，然后添加一个新的可视化图表以展示 Web 服务的请求数。选择合适的可视化类型（例如，折线图），并使用 PromQL 查询来获取请求数（例如，`rate(http_requests_total[1m])`）。
4.  将创建的图表添加到仪表盘，并保存仪表盘。

现在，你已经成功将 Prometheus 数据收集起来，并在 Kibana 界面上展示了出来。通过这个例子，你可以看到 Prometheus 数据是如何一步一步被处理、存储和展示的。希望这个例子能帮助你

Person:

*  说明一下 Prometheus 数据在 Metricbeat Logstash Elasticsearch kibana 中是怎么流转的, Let’s think step by step

### 我们来详细了解一下 Prometheus 数据在 Metricbeat、Logstash、Elasticsearch 和 Kibana 之间是如何流转的。假设我们已经完成了所有组件的安装和配置。 ###

### 一、从 Prometheus 抓取数据 ###

首先，Metricbeat 需要从 Prometheus 实例抓取指标数据。为此，我们需要在 Metricbeat 配置文件中启用并配置 `prometheus` 模块。以下是一个简单的配置示例：

metricbeat.modules:
    - module: prometheus
      period: 10s
      hosts: ["localhost:9090"]
      metrics_path: "/metrics"
      use_types: true

在这个配置中，Metricbeat 每隔 10 秒从本地 Prometheus 实例的 `/metrics` 路径抓取数据。

### 二、发送数据到 Logstash ###

接下来，Metricbeat 需要将抓取到的 Prometheus 数据发送给 Logstash 进行处理。在 Metricbeat 配置文件中，我们需要配置 `output.logstash` 以将数据发送到 Logstash：

output.logstash:
      hosts: ["localhost:5044"]

这个配置告诉 Metricbeat 将数据发送到本地的 Logstash 服务。

### 三、处理数据并发送到 Elasticsearch ###

现在，Logstash 需要接收并处理来自 Metricbeat 的数据。为此，我们需要在 Logstash 配置文件中定义一个输入和输出。以下是一个简单的配置示例：

input {
        
      beats {
        
        port => 5044
      }
    }
    
    output {
        
      elasticsearch {
        
        hosts => ["http://localhost:9200"]
        index => "metricbeat-%{
        +YYYY.MM.dd}"
      }
    }

这个配置告诉 Logstash 从 Metricbeat 接收数据，然后将数据发送到本地的 Elasticsearch 服务，并使用一个以日期格式化的索引名。

### 四、在 Kibana 中查看和分析数据 ###

最后，我们需要在 Kibana 中查看和分析 Elasticsearch 中的 Prometheus 数据。

1.  打开 Kibana 的 Web 界面，登录并进入主页面。
2.  在左侧导航栏中，点击 “Discover”。在这里，你应该能够看到来自 Prometheus 的指标数据。
3.  创建一个新的仪表盘，然后添加一个新的可视化图表以展示所需指标。选择合适的可视化类型（例如，折线图），并使用 Elasticsearch 查询或聚合来获取所需数据。
4.  将创建的图表添加到仪表盘，并保存仪表盘。

通过以上步骤，你可以看到 Prometheus 数据是如何在 Metricbeat、Logstash、Elasticsearch 和 Kibana 之间流转的。从 Prometheus 抓取数据，通过 Metricbeat 和 Logstash 进行处理，存储到 Elasticsearch，最后在 Kibana 中进行可视化展示。这种方式使得你可以轻松地将 Prometheus 指标数据与 Elastic Stack 的其他功能（如日志分析和 APM）结合使用。