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thanos部署(一) -- 整体框架

thanos部署(一) -- 整体框架
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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;
  • 【thanos部署(一) -- 整体框架】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；

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