Cortex：多租户、可横向扩展的Prometheus即服务

Cortex：多租户、可横向扩展的Prometheus即服务

作者：Luc Perkins

Prometheus是用于监控和可观察性的标准开源解决方案之一。 Prometheus于2012年起源于SoundCloud，迅速获得广泛采用，后来成为首批CNCF项目之一，第二个毕业项目（仅次于Kubernetes）。它被许多具有前瞻性思维的公司用于生产，包括DigitalOcean、Fastly和Weaveworks等重量级公司，并拥有自己的年度会议PromCon。

Prometheus：强大但有意地限制

Prometheus之所以成功，部分原因是核心Prometheus服务器及其各种补充程序，如Alertmanager、Grafana和导出生态系统，形成了一个引人注目的端到端解决方案，解决了一个至关重要的难题。但是，Prometheus并没有提供你期望从一个成熟的“即服务”平台中获得的一些功能，例如多租户、身份验证和授权以及内置的长期存储。

Cortex于9月作为沙箱项目加入CNCF，是一个开源的Prometheus即服务平台，旨在填补这些空白，从而提供完整、安全、多租户的Prometheus体验。我会在以下说很多关于Cortex的，首先，让我们短暂地游览更熟悉的Prometheus世界。

为何选择Prometheus？

作为CNCF开发者的倡导者，我有机会熟悉Prometheus社区和Prometheus作为工具（主要研究文档和Prometheus Playground）。由于各种原因，它的巨大成功对我来说并不奇怪：

• Prometheus实例易于部署和管理。我特别喜欢近乎即时的配置重新加载，以及所有Prometheus组件都提供静态二进制文件。
• Prometheus提供了简单易用的指标展示格式，可以轻松编写自己的指标导出器。这种格式甚至通过OpenMetrics项目（最近也加入了CNCF沙箱）变成了开放标准。
• Prometheus提供了简单，但功能强大的基于标签的查询语言PromQL，用于处理时间序列数据。我觉得PromQL非常直观。

为何选择Prometheus即服务？

早期，Prometheus的核心工程师做出明智的决定，让Prometheus保持简洁和可组合。从一开始，Prometheus设计成可以很好地完成一小部分工作，并与其他可选组件无缝协作（而不是让Prometheus负担过重，增加了一系列硬编码功能和集成）。以下是Prometheus设计范围外的一些内容：

• 长期存储 - 单个Prometheus实例提供持久存储时间序列数据，但它们不能作为分布式数据存储系统，不提供像具有跨节点复制和自动修复等功能。这意味着，耐久性保证仅限于单台机器。幸运的是，Prometheus提供了一个远程写入API，可用于将时间序列数据传输到其他系统。
• 全局数据视图 - 如上面要点所述，Prometheus实例充当隔离数据存储单元。Prometheus实例可以联邦，但这会给Prometheus设置增加很多复杂性，而且Prometheus不是设计为分布式数据库。这意味着，没有简单的途径来实现时间序列数据的单一，一致的“全局”视图。
• 多租户 - Prometheus本身没有的租户概念。这意味着，它无法对特定于租户的数据访问和资源使用配额等事物，提供任何形式的细粒度控制。

为何选择Cortex？

作为Prometheus即服务平台，Cortex充分填补所有这些关键缺口，为即使是最苛刻的监控和可观察性使用案例，提供了完整的开箱即用解决方案。

• 它支持四种开箱即用的长期存储系统：AWS DynamoDB、AWS S3、Apache Cassandra和Google Cloud Bigtable。
• 它提供了Prometheus时间序列数据的全局视图，其中包括长期存储中的数据，极大地扩展了PromQL用于分析目的的有用性。
• 它的核心支持多租户。通过Cortex的所有Prometheus指标都与特定租户相关联。

Cortex的架构

Cortex具有基于服务的设计，其基本功能分为单个用途组件，可以独立扩展：

• Distributor - 使用Prometheus的远程写入API处理由Prometheus实例写入Cortex的时间序列数据。传入数据会自动复制和分片，并且并行发送到多个Cortex Ingester。
• Ingester - 从distributor节点接收时间序列数据，然后将该数据写入长期存储后端，压缩数据到Prometheus块以提高效率。
• Ruler - 执行规则并生成警报，将它们发送到Alertmanager（Cortex安装包括Alertmanager）。
• Querier - 处理来自客户端（包括Grafana仪表板）的PromQL查询，对短期时间序列数据和长期存储中的样本进行抽象。

这些组件每一个都可以独立管理，这是Cortex可扩展性和运营的关键。你可以在下面看到Cortex及与其交互的系统的基本图表：

如图所示，Cortex“完成”Prometheus监控系统。要适应现有的Prometheus安装，你只需重新配置Prometheus实例以远程写入Cortex群集，Cortex将处理其余部分。

多租户

单租户系统往往适用于小型用例和非生产环境，但对于拥有大量团队、用例和环境的大型组织而言，这些系统变得站不住脚（没有双关语意）。为了满足这些大型组织的严格要求，Cortex不是作为附加组件或插件提供多租户，而是作为头等功能。

多租户被编织到Cortex的结构中。从Prometheus实例到达Cortex的所有时间序列数据，都在请求元数据中标记所属于的特定租户。从那里，该数据只能由同一个租户查询。警报也是多租户，每个租户都可以使用Alertmanager配置设定自己的警报。

从本质上讲，每个租户都有自己的系统“视图”，其自身以Prometheus为中心的世界。如果你以单租户的方式使用Cortex，你可以随时扩展到无限大的租户群。

用例

经过几年的发展，Cortex的用户倾向于分为两大类：

1. 服务供应商构建托管的管理平台，提供监控和可观察性组件。例如，如果你正在构建像Heroku或Google App Engine这样的平台即服务产品，Cortex使你能够为平台上运行的每个应用程序，提供Prometheus提供的全部功能，并处理每个应用程序（ 或者每个帐户或客户）作为系统的单独租户。Weave Cloud和Grafana Labs使用Cortex使客户能够充分利用Prometheus，他们是综合云平台的示例。
2. 企业拥有许多内部客户，运行自己的应用程序、服务和“堆栈”。EA和StorageOS是受益于Cortex的大型企业的例子。

Cortex、Prometheus的生态系统和CNCF

Cortex有一些非常引人注目的技术特性，但在当前的行业氛围下，我也认为指出其开源特性也很重要：

• Cortex使用Apache 2.0许可授权，并由CNCF支持。
• 它仅与其他Apache 2.0 CNCF项目紧密耦合，没有与闭源、专有或特定于供应商技术的强链接。
• 项目合作者包括像Goutham Veeramachaneni和Tom Wilkie这样的Prometheus核心维护者，来自Weaveworks、Grafana Labs、Platform9等公司的工程师，以及其他大量投资于监控和可观察性领域的工程师。
• Cortex已经投入生产，为Weave Cloud和Grafana Cloud提供支持，这两个云产品（和核心贡献者）的成功关键取决于Cortex未来的发展轨迹。

通过在CNCF沙箱中添加Cortex，现在CNCF保护伞下有三个与Prometheus相关的项目（包括Prometheus本身和OpenMetrics）。我们知道监控和可观察性是云原生范式的重要组成部分，我们很高兴看到围绕Prometheus社区有机出现的一些核心基础的持续融合。Cortex项目正在大力推进这项工作，我很兴奋Prometheus生态系统的Prometheus即服务分支成型。