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Thanos：开源大型Prometheus集群解决方案FabianReinartz是一位软件工程师，喜欢使用GO语言构建轮子和磁盘，热衷于解决难题。 他是Prometheus的维护者和KubernetesSIG工具的联合创始人。 过去，他我是SoundCloud的在线工程师并领导核心操作系统监控团队。 今天他在谷歌工作。 BartekPlotkaisan基础设施软件工程师不可能。 他对一些新兴技术和分布式系统问题非常感兴趣。 凭借他在Intel的低级开发背景、他之前作为Mesos贡献者的经验以及他在ImprobableOnline中的全球规模SRE经验，他专注于与微服务领域相关的改进。 他最喜欢的三个是Golang、开源软件和排球。 也许从我们的旗舰产品SpatialOS不难猜测，Improbable面临的需求是在全球范围内运行数十个Kubernetes集群的高度动态的云基础设施。 为了保持它们的运行，我们成为了Prometheus监控系统的早期用户。 Prometheus可以实时跟踪数百万个监控指标，并提供强大的查询语言，用户可以通过该语言从这些指标中提取有用的信息。 Prometheus简单可靠的运维模式是其主要卖点。 然而，当形成一定规模后，我们发现了一些不足。 为了解决这些问题，我们今天正式发布了Thanos项目[1]，这是Improbable的一个开源项目，可以将全球现有的Prometheus部署无缝转换为统一的监控系统，支持无限制的历史数据存储。 我们开发Thanosis的目的是在一定的集群规模下，负载超过普通Prometheus集群的承载能力后，一些问题会继续暴露出来。 我们如何以经济、可靠的方式存储PB级的历史数据？ 我们可以在不牺牲查询响应时间的情况下做到这一点吗？ 我们可以使用简单的查询接口访问不同Prometheus服务器上的所有指标数据？ 此外，我们可以如何合并通过Prometheus高可用性集群收集的复制数据？ 作为对这些问题的回答，我们创建了灭霸项目。 在接下来的部分中，我们将描述在开发Thanos之前我们如何规避这些功能缺陷，并详细说明我们的一些目标。 GlobalQueryViewPrometheus提倡基于功能的分片。 即使单个Prometheus服务器也可以为几乎所有用例提供足够的可扩展性，使用户免于水平扩展的复杂性。 尽管这是一个很好的部署模型，但用户通常希望能够通过相同的API或UI（全局视图）访问所有数据。 例如，您可以在Grafanad仪表板上呈现多个查询视图，但每个查询只能针对单个Prometheus服务器。 另一方面，如果您使用Thanos，用户将能够查询和聚合来自多个Prometheus服务器的数据，因为所有这些数据都可以从单个端点获得。 在此之前，Improbable将我们的Prometheus实例组织成一个多层的等级联盟[2]，以实现全局视图。 这意味着设置单个元Prometheus服务器来从每个"叶"服务器收集部分数据。 这种方法最终被证明是有问题的。 这会导致配置负担增加，增加额外的潜在故障点，并且需要在联合节点上配置复杂的规则以仅公开某些数据。 此外，这种联合方法并不能实现真正的全局视图，因为并非所有数据都可以从单个查询界面获取。 密切相关它是由一对Prometheus高可用性服务器收集的数据提供的统一视图。 Prometheus的高可用性模型是分别收集两次数据，这再简单不过了。 然而，合并和删除两个数据流的重复视图可以极大地提高可用性。 毫无疑问，我们需要一个高可用的Prometheus集群。 在不可能的情况下，我们非常重视监控每分钟收集的数据。但是，在每个集群中部署单个Prometheus意味着存在单点故障的风险。 任何配置错误或硬件故障都可能导致重要监控结果的丢失。 即使简单的释放也可能会导致度量收集的小中断，因为开始时间可能比收集之间的时间间隔长得多。 可靠的历史数据存储四个梦想之一（也是大多数Prometheus用户的共同梦想）就是拥有廉价、响应灵敏的长期指标存储。 在不可能的情况下，我们使用Prometheus1.8，并且我们曾经被迫设置了尴尬的九天度量保留策略。 这对我们可以通过监控图表回顾多远增加了重大的操作限制。 Prometheus2.0在这方面提供了大量的帮助，并且时间序列数据量不再影响服务器整体性能（参见Fabian在KubeCon上关于Prometheus2的演讲[3]）。 然而，Prometheus仍然将指标数据放在其本地磁盘上。 尽管高效的数据压缩可以在本地SSD磁盘上获得显着的优势，但可以存储的历史数据量仍然存在限制。 此外，在Improbable，我们关注可用性、简单性和成本。 本地磁盘越大，操作和备份就越困难。 它们更昂贵并且需要更多的备份工具，这会带来不必要的复杂性。 下采样一旦我们开始查询历史数据，我们很快意识到，这里存在的BigO复杂性将使查询变得更加复杂，因为检索了数周、数月甚至数年的数据。 来得越来越慢。 通常此问题的解决方案称为下采样，这是降低信号采样率的过程。 对于降采样处理后的数据，我们可以在"缩小"到更大的时间范围的同时，保持相同数量的样本数据，从而保证查询响应的速度。 对数据进行下采样是任何长期存储解决方案都不可避免的要求，这超出了普通Prometheus集群的范围。 其他目标Thanos项目的最初目标之一是无缝集成任何现有的Prometheus实例。 第二个目标是操作应尽可能简单，进入壁垒应尽可能低。 如果存在任何依赖性，它们应该很容易满足小型和大型用户的需求，这意味着基线成本可以忽略不计。 Thanos的架构在上一节中，列出了我们的一些预期目标。让我们对这些列表进行盘点，看看Thanos如何解决这些问题。 全局视图为了获得现有Prometheus集群之上的全局视图，我们需要将中央查询层与所有服务器互连。 ThanosSidecar[4]组件扮演着这样的角色，它将部署到每个正在运行的Prometheus服务器的侧面。 它充当代理服务器，并通过Thanos标准化的基于gRPC的StoreAPI提供Prometheus的本地数据。它还允许通过标签和时间段进行访问。选择时间序列数据。 在另一端运行的是水平可扩展且无状态的查询器组件，在应答PromQL查询时，该组件的作用略高于标准PrometheusHTTPAPI。 Querier、Sidecar和其他Thanos组件通过gossip协议进行通信。 当Querier收到请求时，它将向其他相关的StoreAPI服务器（这里是我们的Sidecar）发送请求，并从其Prometheus服务器获取时间序列数据。 它聚合这些响应中的数据并对它们执行PromQL查询。 它可以聚合联合数据并为Prometheus的高可用性组执行重复数据删除。 它通过将完全独立的Prometheus部署集成到数据的全局视图中，解决了四个问题的核心痛点。 事实上，灭霸可以这样部署并根据需要使用这些功能。 完全不需要对现有的Prometheus服务器进行任何更改！ 无限保留数据！但是，迟早我们会希望保留一些超出Prometheus正常保留时间的数据。 为了实现这一目标，我们决定使用对象存储系统来备份我们的历史数据。 它在每个云甚至大多数本地数据中心都广泛可用，而且极具成本效益。 此外，几乎所有对象存储解决方案都可以通过众所周知的S3API访问。 Prometheus的存储引擎大约每两个小时将其最新的内存数据写入磁盘。 持久数据块包含固定时间范围内的所有数据并且不可变。 这很有用，因为ThanosSidecar可以简单地侦听Prometheus数据目录中的更改，然后将新数据块上传到出现的对象存储桶中。 在将度量数据块写入磁盘后，通过Sidecar将其上传到对象存储的另一个好处是，它可以保持"刮刀"（由Prometheus及其随附的ThanosSidecar组成）足够轻量。 这简化了操作、成本和系统设计。 备份我们的数据很容易。 那么再次从对象存储中查询数据怎么样？ ThanosStore组件充当对象存储中数据的数据检索代理。 就像ThanosSidecar一样，它也将加入gossip集群并实现StoreAPI。 这样，现有的查询器就可以将其视为类似于Sidecar的另一个时间序列数据数据源，无需进行特殊处理。 时间序列的数据块由一些大文件组成。 按需下载效率低下，并且在本地缓存它们需要大量内存和磁盘空间。 相比之下，StoreGateway知道如何处理Prometheus存储引擎的数据格式。 通过智能查询规划并仅缓存数据块的必要索引部分，它可以将一些复杂的查询减少到对对象存储中的文件的HTTP范围请求的最小数量。 通过这种方式，它可以将原始请求的数量减少四到六个数量级，而不影响响应时间，并且从总体上看，很难区分这与在本地SSD上查询数据之间的区别。 如上图所示，ThanosQuerier利用Prometheus存储格式（可以在块文件中共存相关数据）的特点，显着降低了对象存储产品单次请求的成本。 考虑到这一点，我们可以将多个字节的提取工作聚合成组合成最小数量的批量调用。 压缩和下采样（Compaction&downsampling）从时间序列的新数据块成功上传到对象存储的那一刻起，我们就可以将其视为存储网关上可用的"历史"数据。 然而，随着时间的推移，来自单个数据源（即带有侧面运行的Prometheus实例）的这些数据块不断累积，而没有充分发挥索引的潜力。 为了解决这个问题，我们引入了一个名为Compactor的独立组件。 它将简单地将Prometheus的本机压缩机制应用于对象存储中的历史数据，并且可以作为简单的计划批处理任务执行。 得益于Prometheus高效的样本压缩技术，从数据规模的角度来看，在较长时间范围内查询多个序列不成问题。 然而，数十亿样本数据的压缩以及对这些样本执行查询处理的潜在成本将不可避免地导致查询延迟急剧增加。 另一方面，即使是全分辨率数据也无法渲染，因为每个可用的屏幕像素都有数百个数据点。 这也使得下采样不仅可行，而且不会导致明显的精度损失。 为了生成自己的采样数据，Compactor不断地将序列数据聚合为5分钟和一小时的分辨率。 对于使用TSDB的XOR压缩编码的每个原始数据块，它将存储几种不同类型的聚合数据，例如最小值、最大值或单个数据块的总和。 这使查询器能够自动为给定的PromQL查询选择适当的聚合数据。 从用户的角度来看，使用下采样数据不需要任何特殊配置。 当用户缩小时（zoomin）和zoomout（缩小），查询器会自动在不同分辨率和原始数据之间切换。 或者，用户可以通过在查询参数中指定自定义"步骤"来直接控制它。 由于每GB存储成本可以忽略不计，Thanos将始终默认保留原始数据以及五分钟和一小时分辨率的数据存储，因此无需删除原始数据。 记录规则即使有了Thanos，记录规则仍然是监控堆栈的重要组成部分。 它们降低了查询复杂性、延迟和成本。 它们还为用户提供方便的快捷方式来查看指标数据的重要聚合视图。 Thanosis建立在普通Prometheus实例之上，因此在现有Prometheus服务器中保留记录规则和警报规则完全有效。 然而，这对于以下情况可能还不够：全局警报和规则（例如：当三个集群中的两个以上集群中的服务关闭时发出警报）超出在本地保留数据的单个Prometheus规则想要将所有规则和警报存储在一个地方。针对上述情况，Thanos提供了一个名为Ruler的单独组件，该组件将根据ThanosQuer执行规则并发出警报伊尔。 查询节点可以通过公开众所周知的StoreAPI来访问新计算的指标数据。 然后，它们还会备份到对象存储并可通过StoreGateway进行访问。 灭霸的力量非常灵活，可以根据用户的使用场景进行不同的配置。 这在实际迁移存储常规Prometheus时特别有用。 我们也可以沟通让我们通过一个简单的例子快速回顾一下我们从Thanos的组件中学到了什么。 以下是如何将常规Prometheus迁移到"无限保留指标"的闪亮世界的示例：将ThanosSidecar添加到Prometheus服务器-例如，在Kubernetespod中运行相邻容器；部署ThanosQuerier的一些副本以启用数据浏览功能。 同时，用户可以轻松地在Scraper和Querier之间配置gossip集群。 使用thanos_cluster_members指标确认所有组件均已连接。 值得一提的是，仅上述两个步骤就足以实现从潜在的Prometheus高可用副本和无缝重复数据删除中获得结果的全局视图！ 只需将仪表板连接到QuerierHTTP端点或直接使用ThanosUI。 但是，如果您想实现指标数据的备份和长期保留，我们需要完成以下三个额外步骤：创建AWSS3或GCS存储桶。 您只需要简单配置Sidecar即可完成数据备份。 现在您还可以配置本地保留策略最小值。 部署StoreGateway并将其添加到现有的gossip集群。 如果我们实现了这一点，我们的查询也将能够访问备份良好的数据！ 部署Compactor，通过应用压缩和下采样来提高长期数据查询的响应能力。 如果您想了解更多信息，请随时查看我们的Kubernetes示例清单[5]和入门页面[6]！ 只需五个步骤，我们就可以将一个Prometheus实例组装成一个强大的监控系统，为用户提供全局视图，无限制地保留数据，并降低有潜在的高可用指标。 相关链接：https://github.com/improbable-eng/thanoshttps://github.com/prometheus/prometheus/blob/master/docs/federation.md#hierarchical-federationhttps://www.youtube.com/watch? v=nDalewt4BOwhttps://kubernetes.io/blog/2015/06/the-distributed-system-toolkit-patterns/#example-1-sidecar-containershttps://github.com/improbable-eng/thanos/tree/master /kubehttps://github.com/improbable-eng/thanos/blob/master/docs/getting_started.md原始链接：https://improbable.io/games/blog/thanos-prometheus-at-scale返回Sohuto查看更多适用于Mac的4K视频下载器（YouTube、Vimeo视频下载器）直接从应用程序设置代理服务器设置以下载您所在地区阻止的视频 。 Mac版4K视频下载器更改日志YouTube频道订阅功能添加了对360度视频的支持添加了YouTube和原始音频比特率选项。

俄罗斯杜马雷拟禁止VPN和代理服务器|163_手机网易据笔者了解，今年五一，俄罗斯网络环境相对开放，不仅可以使用国产VK等社交软件，还可以正常访问YouTube、facebook、twitter等网站。 但事实上，在这些美好事物的背后，俄罗斯也实施了封锁网站应用程序。如何访问？ 163_NetEaseMobile如果被阻止的网站本质上是动态的，例如Facebook或YouTube，那么您可以尝试这些扩展程序，例如Hola和ProMate。 6.网址更正在某些情况下，特定网站托管在VPN中，但未验证已安装的网站。

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