inhibition(pharmacotherapeutic)

inhibitions

目录：1。 Prometheus简介2。 Prometheus的组成和架构3。 Prometheus的相关概念近年来，随着容器技术的飞速发展，Kubernetes已成为流行的容器集群管理系统。作为CNCF的重要成员，Prometheus仅与Kubernetes一样活跃，并已广泛用于Kubernetes集群的监视系统中。 一，Prometheus简介Prometheus是一个开源的系统监视警报框架。它由SoundCloud于2012年开始，是作为社区开源项目开发的。 2016年，Prometheus正式加入了Cloud Native Computing Foundation（简称：CNCF），成为仅次于Kubernetes的第二受欢迎的项目。 作为新一代监视系统，Prometheus具有以下特征：强大的多维数据库模型：1。时间序列数据通过度量标准名称和【键/值】对进行区分。 2。所有指标均可设置任意多维标签。 3。数据模型比较随意，不需要将其设置为由点分隔的字符串。 4。数据模型可以聚合，切割和切片。 5。支持双精度浮点类型，标签可以设置为全Unicode。灵活而强大的查询语言（PromQL，Prometheus的查询语言）：在同一查询语句中，您可以执行多项运算，例如乘法，加法，串联以及对多个度量进行评分。易于管理：Prometheus服务器是一个单独的二进制文件，可以直接在本地工作，并且不依赖于分布式存储，也就是说，单个Prometheus服务器节点是自治的。高效：每个采样点仅占用3。5个字节，Prometheus服务器可以处理数百万个指标。使用Pull收集时间序列数据，支持推送网关将时间序列数据推送到Prometheus服务器。可以通过服务发现和静态配置来使用受监视的目标。支持多个可视图形界面。易于扩展。联合机制：允许一台Prometheus服务器获取另一台Prometheus服务器的度量。请注意，由于Prometheus收集的数据可能会丢失，因此Prometheus不适合要求100％准确数据收集的方案，例如计费系统。但是，如果用于记录时间序列数据，则Prometheus具有很大的查询优势。此外，Prometheus适用于微服务框架。 二，Prometheus的组成和体系结构Prometheus生态系统包含多个组件，其中许多是可选的：

recombinant virus

Prometheus服务器：核心组件用于捕获和存储时间序列数据。客户端库：客户端库为需要监视的服务生成相应的指标，并将其公开给Prometheus服务器。当Prometheus服务器拉动时，它直接返回实时状态指标。推送网关：主要用于短期工作。由于此类作业的寿命较短，因此它们可能在Prometheus服务器启动之前就消失了。对于推送系统设计，短期作业可以定期将指标推送到Push网关，然后Prometheus服务器从Push网关提取指标。此方法主要用于服务级别指标。对于计算机级别的指标，需要节点导出器。Alertmanager：Prometheus的Alert组件与Prometheus组件是分开的。 Prometheus服务器根据【警报规则】将警报发送到Alertmanager。 Alertmanager从Prometheus服务器接收警报，执行重复数据删除，分组，降噪和其他处理，然后通过路由（例如电子邮件，Slack，PaperDuty，HipChat，OpsGenie，WebHook等）将警报发送到正确的接收者。 Alertmanager还支持分组，禁止和沉默的机制。支持其他一些工具。值得一提的是，大多数Prometheus组件都是用Go编写的，这使得它们易于构建和部署（作为二进制文件）。 下图是Prometheus官方网站的体系结构图：从上图可以看出，Prometheus的主要模块软件包包括：Prometheus服务器，作业/导出器，Pushgateway，PromQL，Alertmanager和图形管理界面（例如如：Grafana）。 其大概工作流程：1。 Prometheus服务器定期从已配置的作业/导出器中提取指标，或从Pushgateway推送指标，或从其他Prometheus服务器中提取指标。 2。 Prometheus服务器在本地存储收集的指标，并运行定义的alert。rules（警报规则）以记录新的时间序列或将警报推送到Alertmanager。 3。Alertmanager根据配置文件处理收到的警报并发出警报，4。可视图形界面（例如：Grafana），以可视化收集的数据。三，普罗米修斯的相关概念下面介绍普罗米修斯的几个重要概念：数据模型，度量标准类型，作业和实例。 Data modelPrometheus将几乎所有数据存储为时间序列。每个时间序列都由指标名称和一组键值对（也称为标签）唯一标识。不同的标签代表不同的时间序列。除了存储时间序列外，Prometheus还可以根据查询结果生成临时导出的时间序列。

inhibition什么意思中文

Metric Names（度量标准名称）：名称应具有语义，通常用于指示度量标准的功能（例如：http_requests_total，它表示http请求的总数）。度量标准名称由ASCII字符，数字，下划线和冒号组成，并且不能以数字开头。它必须符合正则表达式【a-zA-Z _：】 【a-zA-Z0-9 _：】 *。标签：同一时间序列的不同维护标识。例如：http_requests_total {method =“ Get”}，它表示所有http请求中的Get请求总数。当method =“ Post”是新指标时。标签中的键由ASCII字符，数字和下划线组成，并且不能以数字开头。它们必须符合正则表达式【a-zA-Z _】 【a-zA-Z0-9 _】 *。样本：样本构成实际的时间序列数据，每个时间序列数据都包含float64值和毫秒时间戳。表示法（格式）：形式：{=，。。。}，例如：api_http_requests_total {方法=“ POST”，处理程序=“ / messages”}。指标类型目前，它们仅在客户端库和有线协议中有区别。 Prometheus服务器尚未使用类型信息。而是将所有数据保存为无类型的时间序列。将来可能会改变。 Prometheus客户端库提供的四种度量标准如下：Counter：累积度量标准，其值只能在重新启动后递增或重置为0。典型的应用程序包括：请求数，完成的任务数和发生的错误数。例如，查询http_requests_total {method =“ get”，job =“ Prometheus”，handler =“ query”}返回8，并且在10秒后，如果再次查询，它将返回14。（注意：不要使用Counter来标记可能会减少的值，例如正在运行的进程数。）量表：可以任意增加和减少的常规量度。典型应用包括：测量温度，当前内存使用情况；以及也用于“计数”，例如并发请求数。例如：go_goroutines {instance =“ 172。17。0。2”，job =“ Prometheus”}返回值147，并在10秒内返回124。直方图：可以理解为直方图，它提供所有计数和总和值的功能。它通常用于跟踪事件发生的规模。典型的应用程序，例如请求时间和响应大小。特殊之处在于可以对观察结果进行分组和计数。简介：与直方图相似，它提供所有计数和总和值的功能。它通常用于跟踪事件的规模。典型的应用是：耗时的请求和响应大小。特殊之处在于它提供了百分位数功能，可以将跟踪结果除以百分比。作业和实例实例：单个刮擦目标，通常对应于一个流程。 job：一组相同类型的实例（主要用于确保可伸缩性和可靠性）。 当刮擦目标时，示例说明以实际指标为例来说明上述概念：http_requests_total {code =“ 2”，handler =“ graph”，instance =“ 172。18。238。200:9090”，job =“ prometheus”} http_requests_total {code =“ 2”，处理程序=“规则”，实例=“ 172。18。238。200:9090”，作业=“ prometheus”} http_requests_total {code =“ 2”，处理程序=“ status”，实例=“ 172。18。238。200:9090” ，job =“ prometheus”}可以看出，这三个度量具有相同的名称，并且根据处理程序标记的值被标识为不同的度量。这种类型的标签仅向上累积。它是一种计数器类型的指标，并且该指标包括两个标签：实例和作业。