thanos部署(一) -- 整体框架

这张图提纲挈领，要结合流程反复观看。

1. 组件及其作用

• sidecar

  • StoreAPI连接Prometheus(grpc)，做实时查询；
  • Shipper连接object storeage(http)，存储长期指标；

• querier

  • 实现了Prometheus API;
  • StoreAPI连接sidecar，通过grpc进行短期数据查询；
  • StoreAPI连接storage-gateway，通过grpc进行历史数据查询；
  • 提供了一个类似prometheus的WEB UI;

• store-gateway

  • 暴露StoreAPI，查询object storage中的历史数据；

• compactor

  • 对object storage中的block数据做压缩(compactor)；
  • 对object storage中的指标数据做降采样(downSampling);

• ruler

  • 监控数据进行rule evaluation和push alert；

2. 指标写入流程

• Prometheus拉取指标数据，存储在本地的TSDB中，2hour==>1个block;
• sidecar嗅探到Prometheus的Pod在/data生成新的block，将block数据上传到object storage；

• ruler:

  • 根据recording rule定期向querier查询指标值，生成新的指标存储在本地的TSDB中；
  • 当本地产生新的block时，将block上传到object storage;

• compactor:

  • 定期对ojbect storage中的block进行compact和downsampling；
  • 压缩和降采样的结果，生成新的block，写入到object storage;

3. 指标查询流程

• 客户端通过QueryAPI向Querier发起查询；
• Querier将请求通过StoreAPI发送给sidecar、ruler和store;
• sidecar收到StoreAPI，发送给本地的Prometheus，返回短期的本地采集数据；
• ruler收到StoreAPI，返回rule evalation的数据；
• store收到StoreAPI，返回长期的历史数据；

4. 发送报警的流程

• prometheus实例：根据配置的alert rule进行评估，告警条件满足时发送到alertmanager;
• ruler实例：根据配置的alert rule，定期向querier发送查询请求，做告警判断，若触发告警，则发送至alertmanager;
• alertmanager实例：接收到prometheus和ruler的告警消息后，进行分组/合并，发送告警通知；