1. zabbix
Zabbix核心组件主要是Agent和Server，其中Agent主要负责采集数据并通过主动或者被动的方式采集数据发送到Server/Proxy，除此之外，为了扩展监控项，Agent还支持执行自定义脚本。Server主要负责接收Agent发送的监控信息，并进行汇总存储，触发告警等。
Zabbix由于使用了关系型数据存储时序数据，所以在监控大规模集群时常常在数据存储方面捉襟见肘。所以从Zabbix 4.2版本后开始支持TimescaleDB时序数据库，不过目前成熟度还不高。
2. falcon
- Falcon-agent是用Go语言开发的Daemon程序，运行在每台Linux服务器上，用于采集主机上的各种指标数据，主要包括CPU、内存、磁盘、文件系统、内核参数、Socket连接等，目前已经支持200多项监控指标。并且，Agent支持用户自定义的监控脚本。
- Hearthbeat server简称HBS心跳服务，每个Agent都会周期性地通过RPC方式将自己的状态上报给HBS，主要包括主机名、主机IP、Agent版本和插件版本，Agent还会从HBS获取自己需要执行的采集任务和自定义插件。
- Transfer负责接收Agent发送的监控数据，并对数据进行整理，在过滤后通过一致性Hash算法发送到Judge或者Graph。
- Graph是基于RRD的数据上报、归档、存储组件。Graph在收到数据以后，会以rrdtool的数据归档方式来存储，同时提供RPC方式的监控查询接口。
- Judge告警模块，Transfer转发到Judge的数据会触发用户设定的告警规则，如果满足，则会触发邮件、微信或者回调接口。这里为了避免重复告警引入了Redis暂存告警，从而完成告警的合并和抑制。
- Dashboard是面向用户的监控数据查询和告警配置界面。
3. prometheus
Prometheus Server负责定时在目标上抓取metrics(指标)数据并保存到本地存储里面。Prometheus采用了一种Pull(拉)的方式获取数据，不仅降低客户端的复杂度，客户端只需要采集数据，无需了解服务端情况，而且服务端可以更加方便的水平扩展。
如果监控数据达到告警阈值Prometheus Server会通过HTTP将告警发送到告警模块alertmanger，通过告警的抑制后触发邮件或者webhook。Prometheus支持PromQL提供多维度数据模型和灵活的查询，通过监控指标关联多个tag的方式，将监控数据进行任意维度的组合以及聚合。
对比：
- 开发语言 便捷易部署(promehteus)
- 系统成熟度(zabbix)20多年
- 系统扩展性 Zabbix和Open-Falcon都可以自定义各种监控脚本，并且Zabbix不仅可以做到主动推送，还可以做到被动拉取，Prometheus则定义了一套监控数据规范，并通过各种exporter扩展系统采集能力。
- 数据存储 Zabbix采用关系数据库保存，这极大限制了Zabbix采集的性能，Nagios和Open-Falcon都采用RDD数据存储 ，Prometheus自研一套高性能的时序数据库，在V3版本可以达到每秒千万级别的数据存储，通过对接第三方时序数据库扩展历史数据的存储;
- 配置复杂度 Prometheus只有一个核心server组件，其他系统配置相对麻烦，尤其是Open-Falcon。
- 社区活跃度 Prometheus在这方面占据绝对优势，社区活跃度最高，并且受到CNCF的支持
- 容器支持 Prometheus开始成为主导及容器监控方面的标配
Prometheus功能介绍
(1) prometheus的指标类型
- Counter(计数器)：计数统计，累计多长或者累计多少次等。它的特点是只增不减，譬如HTTP访问总量;
- Gauge(仪表盘)：数据是一个瞬时值，如果当前内存用量，它随着时间变化忽高忽低。
如果需要了解某个时间段内请求的响应时间，通常做法是使用平均响应时间，但这样做无法体现数据的长尾效应。例如，一个HTTP服务器的正常响应时间是30ms，但有很少几次请求耗时3s，通过平均响应时间很难甄别长尾效应，所以Prometheus引入了Histogram和Summary。
- Histogram(直方图)：服务端分位，不同区间内样本的个数，譬如班级成绩，低于60分的9个，低于70分的10个，低于80分的50个。
- Summary(摘要)：客户端分位，直接在客户端通过分位情况，还是用班级成绩举例：0.8分位的是，80分，0.9分为85分，0.99分为的是98分
(2) prometheus的client应用方式
- 客户端集成client，提供metrics接口查询
- 通过exporter方式
(3) prometheus的存储方式
Prometheus提供了两种数据持久化方式：
- 一种是本地存储，通过Prometheus自带的tsdb(时序数据库)，将数据保存到本地磁盘，为了性能考虑，建议使用SSD。但本地存储的容量毕竟有限，建议不要保存超过一个月的数据。Prometheus本地存储经过多年改进，自Prometheus 2.0后提供的V3版本tsdb性能已经非常高，可以支持单机每秒1000w个指标的收集。
- 另一种是远端存储，适用于大量历史监控数据的存储和查询。通过中间层的适配器的转化，Prometheus将数据保存到远端存储。适配器实现Prometheus存储的remote write和remote read接口并把数据转化为远端存储支持的数据格式。目前，远端存储主要包括OpenTSDB、InfluxDB、Elasticsearch、M3db、Kafka等，其中M3db是目前非常受欢迎的后端存储。
(4) prometheus的查询方式
和关系型数据库的SQL类似，Prometheus也内置了数据查询语言PromQL，它提供对时间序列数据丰富的查询，聚合以及逻辑运算的能力。一条PromQL主要包括了指标名称、过滤器以及函数和参数。并且指标可以进行数据运算。
(5) prometheus的监控方式
Prometheus配置监控对象有两种方式，一种是通过静态文件配置，另一种是动态发现机制，自动注册监控对象。
Prometheus动态发现目前已经支持Kubernetes、etcd、Consul等多种服务发现机制，动态发现机制可以减少运维人员手动配置，在容器运行环境中尤为重要，容器集群通常在几千甚至几万的规模，如果每个容器都需要单独配置监控项不仅需要大量工作量，而且容器经常变动，后续维护更是异常麻烦。针对Kubernetes环境的动态发现，Prometheus通过watch kubernetes api动态获取当前集群所有服务和容器情况，从而动态调整监控对象
为了扩展单个Prometheus的采集能力和存储能力，Prometheus引入了“联邦”的概念。
多个Prometheus节点组成两层联邦结构，如图所示，上面一层是联邦节点，负责定时从下面的Prometheus节点获取数据并汇总，部署多个联邦节点是为了实现高可用
并且联邦机制可以分为俩种，一种是跨服务联合，一种是分层联邦。
- 跨服务联合，从不同的源抓取特定的服务的监控数据，然后做聚合处理;
- 分层联邦，就向一颗树，更高级别的prometheus服务从大量次级服务器收集聚合时间序列数据，然后去统一制定告警规则，分发触发事件。
除此之外，prometheus可以依靠Thanos外挂服务，实现prometheus集群化、以及数据长期存储的功能，有兴趣的可以了解下。其实在prometheus2.0自身使用remote-wirte，remote-read接口已经解决了数据长期存储的问题了。预计3.0会做出更大的提升，尤其是prometheus的集群化。
