Prometheus对比ELK的优劣

当然，手动找到核心故障问题可能会很复杂和耗时。其中一个解决方案就是持续监控关键特征，如RAM使用、请求数量、异常数量和存储空间。因此，需要根据系统的关键特性设置一个警报系统。例如，当存储空间使用率达到80%时应该触发警报，以便运维开发人员可以在整个系统崩溃之前解决问题。

• 1）提供给Kubernetes极其强大的服务发现功能，查找所有服务，并从Prometheus端点提取指标。

• 2）即使基础设施的其他部分都坏了，prometheus也能正常工作。不需要安装agent—Prometheus已经可以提取指标了。

• 3）不需要多而繁杂的设置。

• 4）允许快速宕机发现。当系统无法从已知的监视源获得请求时，可以很快发现服务中断。

• 5）提供了一个函数式查询语言PromQL，它允许我们实时选择和聚合时间序列数据。它可以应用子查询、函数和操作符。它可以根据标签进行过滤和分组，并使用正则表达式来改进匹配和过滤。

• 6）确保简单的重新配置。配置可以通过命令行更改。例如，不可变的系统参数，如存储位置或要保存在磁盘和内存中的数据量，以及配置文件，如作业、实例或要加载的规则文件。修改配置会自动申请所有监控服务。

• 7）Prometheus对被监视的服务和网络的负载很低，因为指标在生成、转换为可读格式时存储在内存中，并且无论生成多少事件，Prometheus都按请求接收它们(默认每15秒一次)。

• 8）prometheus架构设计系统提供了操作的简单性。受限于单节点，Prometheus避免了集群，因为集群会带来操作的复杂性。

• 1）监控限制(增加服务器存储容量或限制指标数量所需)。

• 2）不提供可靠的长期数据存储、异常检测、水平伸缩和用户管理。基本上，这些需求对于大型企业环境是至关重要的。

• 3）prometheus不是一个仪表盘解决方案。Prometheus Expression Browser提供了简单的可视化，但是在使用Prometheus进行监视时，需要使用Grafana作为仪表板来提供可视化监控。

• 1）提供带有管理用户界面(UI)的数据管道工具，允许用户使用单个UI控制部署。

• 2）集中处理数据。

• 3）收集和分析大量的结构化和非结构化数据和事件。

• 4）提供插件连接到各种类型的输入源和平台。

• 5）从IP地址破译地理坐标。

• 6）可以接收来自一个或多个源的日志和事件，然后处理并将它们转换为一个或多个存储。

Elasticsearch是ELK栈的核心。它是一个提供分布式数据存储的NoSQL数据库。它通过提供不同的查询类型(如结构化、非结构化和度量数据)来提供详细的分析。

• 1）提供搜索引擎/搜索服务器的可能性。

• 2）提供全文搜索。

• 3）使用标准的RESTful API和JSON，因为它是基于Apache Lucene的。

• 4）提供无模式、REST和JSON分布式数据存储。

• 5）提供水平可伸缩性、可靠性和实时搜索功能。

• 6）使用索引进行搜索，提高搜索速度。

• 7）提供安全、监控、报警、异常检测、异常预测、图形探测、报表等功能。

• 1）通过一个ELK实例提供对分布式系统深入的了解，而不需要连接到数百个日志数据源。

• 2）基于Java开发的Elasticsearch几乎可以兼容所有平台。

• 3）Elasticsearch是实时的。这意味着只需几秒钟就可以浏览添加的文档。

• 4）Elasticsearch支持多种语言的客户端，如Java、Python、.net、SQL和PHP。

• 5）为不同的编程和脚本语言提供了一堆sdk。

• 6）能够垂直和水平缩放。

• 1）不能快速安装使用。有时，公司需要快速解决其问题，但安装、设置和调优ELK系统可能需要大量时间。

• 2）需要花费大量的时间来提供可靠性。由于Logstash和Elasticsearch是内存密集型的，需要做很多工作来防止Elastic节点宕机。公司需要一个专家团队来保证可靠性和弹性。

Prometheus和ELK这两种监控系统，都有类似的目的。他们的目标是检测问题、调试和解决问题。但是这些系统使用不同的方法来完成这项任务。

最大的区别是ELK专门处理日志，而Prometheus专门处理度量。大多数主要产品都需要使用ELK和Prometheus，每个产品都有自己的特色。

• 1）Prometheus和ELK都是开源软件。这两个项目都有大量活跃的开发人员和用户社区。

• 2）这两种监控系统都可以作为云服务使用，也可以在现场操作。

• 3）这两个系统都使用RESTful HTTP/JSON API访问方法。

• 4）系统支持相同范围的编程语言:. net、Java、Python、Ruby。

• 5）这两个系统都使用分片方法在不同的节点上存储不同的数据。

• 6）这两个系统都支持不同的提醒选项，集成了电子邮件、Slack或PageDuty。

• 7）Prometheus和ELK采用复制的方式在多个节点上冗余存储数据。

• 8）ELK，以及普罗米修斯，可以与许多不同的系统集成。有大量的工具用于与不同的数据库、存储、api、其他监控系统和硬件相关的集成进行集成。

• 1）Prometheus和ELK栈之间的主要区别在于这两个系统的使用范围。Prometheus用于量度收集、各种系统监视和基于这些量度设置警报。ELK用于获取所有类型的数据，基于这些数据执行不同类型的分析、搜索和可视化。
  
• 2）Prometheus使用TimeSeries DBMS作为它的主要数据库模型。ELK栈的主要数据库模型是一个搜索引擎，它支持使用反向索引存储不同的非结构化数据类型，允许非常快速的全文搜索。
• 3）这两个系统使用不同类型的查询。Prometheus使用自己的PromQL，它实际上非常简单且功能强大。ELK提供了基于JSON的特定于领域的查询语言。Elasticsearch还提供了使用类似sql的查询的特性。
• 4）ELK使用无模式的数据模式。而Prometheus存储由指标名称和键/值对标识的数据。
• 5）ELK从不同的来源收集各种日志，分析并存储它们。Prometheus通过在HTTP上的pull方法以标准格式收集指标。
• 6）在ELK栈中，可以存储不同类型的数据，如数字、字符串、布尔值、二进制值等等。这可以让你以更有效的方式保存、分析和使用数据，而不管数据是什么。Prometheus存储命名时间序列的数字示例。
• 7）与Prometheus相比，ELK提供了更长期的数据保留。Prometheus在实例中本地存储数据，默认为15天。默认的15天可以配置为任意值，最小值为2小时。当然，在较长时间内，本地Prometheus实例中的长期存储变得很困难。在一个节点上存储和计算数据使操作更容易，但也使扩展和确保高可用性变得更难。因此，Prometheus并没有优化为一个长期的度量存储。
• 8）额外付费的ELK包，也就是所谓的X-Pack，提供了更多的服务:Kibana和Elasticsearch的身份验证和授权，Elasticsearch是一个增强功能的警报系统。机器学习部分提供异常检测和预测。
• 9）Kibana允许分析数据中的关系(例如显示相关产品)，并可视化这些关系。Prometheus在它的列表中没有这样的扩展特性，所有的分析都必须通过Grafana进行。
• 10）Elasticsearch使用一种叫做反向索引的结构，允许非常快速的全文搜索。

• 11）Elasticsearch Stack的安全特性非常广泛。系统为正确的人提供了正确的访问权限。一些特性包括加密通信(使用SSL/TLS证书进行流量加密)、基于角色和基于属性的访问控制、字段和文档级安全、ip过滤、审计日志记录等。

• 1）正在进行事件日志记录。
  

• 2）需要处理大量的日志数据。

• 3）需要长期的数据存储。

• 4）需要对一个特定的事件有深刻的见解。

• 5）需要一个集群解决方案。

• 1）主要是做度量指标。

• 2）需要简单地设置监视和绘图工具。

• 3）需要跨各种来源进行告警。

虽然Prometheus和Elasticsearch是用于监视基础设施和警报的非常相似的工具，但这些系统通常用于不同的任务。最大的区别是ELK专门处理日志，而Prometheus专门处理度量指标。大多数主要产品都需要同时使用ELK和Prometheus，每个产品都有自己的专长。

然而，这些工具都不是完美的监控工具。这两个程序都是开源的，因此很难安装和维护。

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