3. Prometheus 数据源配置：安装、采集与连接

Prometheus 是整个 SLO 监控体系的数据基座。Grafana 本身不存储时序数据，所有 SLO 指标、告警规则评估结果、自愈剧本触发计数都依赖 Prometheus 提供查询接口。本章按“安装 → 采集配置 → Grafana 数据源连接”三阶段展开，确保你从零搭建一套可用的 Prometheus + Grafana 联合环境。

3.1 Prometheus 安装

推荐使用二进制直接部署或 Docker 容器化部署。生产环境建议使用 systemd 管理进程，便于日志轮转与自动重启。以下为二进制安装的标准步骤：

1. 下载：从 Prometheus 官方下载页 获取对应平台的压缩包。
2. 解压：tar -xzf prometheus-*.tar.gz，将目录移至 /opt/prometheus。
3. 创建用户：useradd --no-create-home --shell /bin/false prometheus。
4. 配置目录：/etc/prometheus（存放 prometheus.yml），/var/lib/prometheus（存放数据）。
5. 编写 systemd 单元文件：/etc/systemd/system/prometheus.service。

# /etc/systemd/system/prometheus.service
[Unit]
Description=Prometheus Time Series Collection and Processing Server
Wants=network-online.target
After=network-online.target

[Service]
User=prometheus
Group=prometheus
Type=simple
ExecStart=/opt/prometheus/prometheus \
  --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml \
  --storage.tsdb.path=/var/lib/prometheus/ \
  --storage.tsdb.retention.time=30d \
  --web.listen-address=0.0.0.0:9090

Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target

启动后访问 http://<服务器IP>:9090，确认 Prometheus UI 可正常打开，并在 Status → Targets 页面看到默认的 self 采集端点。

3.2 数据采集配置

Prometheus 通过 scrape_configs 定义采集目标。每个 job 代表一组同类目标，包含 target 地址、采集间隔、标签等。以下是与 SLO 看板强相关的三类采集配置：

以下为 /etc/prometheus/prometheus.yml 的核心配置片段：

global:
  scrape_interval: 15s
  evaluation_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

  - job_name: 'node_exporter'
    static_configs:
      - targets:
        - '10.0.1.10:9100'
        - '10.0.1.11:9100'
        - '10.0.1.12:9100'

  - job_name: 'blackbox_exporter'
    metrics_path: /probe
    params:
      module: [http_2xx]
    static_configs:
      - targets:
        - 'https://api.example.com/health'
        - 'https://web.example.com/'
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: __param_target
      - source_labels: [__param_target]
        target_label: instance
      - target_label: __address__
        replacement: 10.0.1.20:9115

配置完成后，执行 systemctl restart prometheus，并在 Prometheus UI 的 Targets 页面确认所有目标均为 UP 状态。

3.3 Grafana 数据源连接

Grafana 通过数据源插件与 Prometheus 通信。连接配置在 Grafana Web UI 中完成，也可通过 provisioning 文件实现自动化。以下为手动配置步骤：

1. 登录 Grafana，进入 Configuration → Data Sources。
2. 点击 Add data source，选择 Prometheus。
3. 填写以下关键字段：

点击 Save & Test，若返回绿色提示 “Data source is working”，则连接成功。

3.4 数据源配置验证流程

以下 SVG 图展示了从 Prometheus 安装到 Grafana 数据源连接成功的完整链路，以及各环节的验证点：

3.5 使用 Provisioning 自动化数据源配置

对于 GitOps 或基础设施即代码场景，推荐使用 Grafana Provisioning 功能。在 /etc/grafana/provisioning/datasources/ 目录下创建 YAML 文件，Grafana 启动时自动加载：

# /etc/grafana/provisioning/datasources/prometheus-slo.yaml
apiVersion: 1

datasources:
  - name: Prometheus-SLO
    type: prometheus
    access: proxy
    url: http://10.0.1.5:9090
    isDefault: true
    editable: false
    jsonData:
      timeInterval: "15s"
      queryTimeout: "30s"
      httpMethod: "POST"

配置完成后，重启 Grafana：systemctl restart grafana-server。在数据源列表页面应自动出现 Prometheus-SLO 且状态为 OK。

3.6 多数据源场景与 SLO 看板设计

大型 SLO 体系可能涉及多个 Prometheus 实例（如按业务线拆分）。Grafana 支持在一个看板中混合使用多个数据源，只需在 Panel 的 Query 选项卡中选择对应数据源即可。以下为多数据源场景的典型架构：

配置多数据源时，注意每个数据源的 Scrape interval 和 Timeout 应与对应 Prometheus 实例的实际配置保持一致，否则 Grafana 的查询时间范围可能出现偏差。

3.7 配置检查清单

完成本章所有配置后，逐项确认以下条目：

• ☐ Prometheus 进程运行正常，systemctl status prometheus 显示 active (running)。
• ☐ Prometheus UI 可访问，Targets 页面所有 job 状态为 UP。
• ☐ 至少一个 exporter（如 node_exporter）已配置并上报指标。
• ☐ Grafana 数据源列表中存在 Prometheus 类型数据源，状态为 OK。
• ☐ 在 Grafana Explore 页面执行 up{job="node_exporter"} 查询，返回非空结果。
• ☐ 若使用 Provisioning，确认 YAML 文件语法正确且已生效。