除了Grafana，Prometheus还有哪些可视化利器？深入对比与选择指南

在SRE和DevOps的日常工作中，Prometheus凭借其强大的数据采集能力和灵活的查询语言（PromQL），已经成为云原生时代监控领域的基石。而Grafana，则以其直观、美观的仪表盘和广泛的数据源支持，成为了Prometheus数据可视化的事实标准。很多时候，我们几乎会将“Prometheus监控”和“Grafana仪表盘”划上等号。但老实说，这就像认为“浏览器就等于Chrome”一样，虽然普及，但并非唯一，也并非在所有场景下都最优。

那除了Grafana，我们还有哪些选择来一窥Prometheus的内部数据世界呢？这些“替代品”并非要取而代之，更多时候它们是互补、特定场景下的最佳实践，或是提供一种不同的视角和工作流。

1. Prometheus自带的Web UI：最直接的“快餐”店

这是我们能接触到的最原始、最直接的Prometheus数据可视化界面。当你在http://localhost:9090（如果你在本地运行）打开Prometheus服务器时，就能看到它。

如何使用：

• 在“Graph”选项卡中，你可以直接输入PromQL查询语句，然后点击“Execute”来查看结果。你可以选择以“Console”模式查看原始数据，或者以“Graph”模式查看时序图。
• 在“Targets”选项卡，能看到所有配置的抓取目标及其状态。
• “Rules”和“Alerts”则展示了报警规则和当前触发的报警状态。

适用场景与特点：

• 临时查询与调试： 当你需要快速验证一个PromQL语句是否正确，或者只是想看某个指标的即时状态时，Prometheus自带的Web UI是效率最高的。我个人经常在编写新的告警规则或调试一个不确定的指标时，优先使用它。
• 学习PromQL： 它是学习和实验PromQL的绝佳沙盒，即时反馈让你能更快地掌握这门强大的查询语言。
• 简单且无需额外部署： 这是其最大的优势，你不需要部署任何额外的服务，开箱即用。

局限性：

• 功能简陋： 缺少复杂的仪表盘布局、用户管理、报警集成等功能，不能用于生产环境的长期监控展示。
• 美观度欠佳： 图表样式固定，无法定制，数据点过多时表现一般。

2. Thanos UI：分布式Prometheus的“瞭望塔”

如果你在生产环境中运行的是大规模、多集群的Prometheus部署，并且通过Thanos实现了长期存储、全局查询和高可用性，那么Thanos自带的Web UI就成了你必不可少的工具。Thanos将多个Prometheus实例的数据聚合起来，提供了一个统一的查询入口。

如何使用：

• 通常通过Thanos Query组件的端口访问（例如http://localhost:10902）。
• 其界面与Prometheus Web UI非常相似，但你可以在查询时选择数据源（例如，来自哪个Prometheus实例或哪个Store Gateway）。
• 它还提供了“Stores”视图来查看Thanos系统中所有可用的数据源，以及“Block”视图来管理存储在对象存储中的数据块。

适用场景与特点：

• 全局统一视图： 这是Thanos UI的核心价值。面对几十上百个集群的Prometheus，你不可能挨个登录去查。Thanos UI提供了一个单一的界面，让你能跨集群、跨时间范围进行查询。
• 长期历史数据查询： 由于Thanos通常与对象存储（如S3、GCS）集成，Thanos UI能够查询数月甚至数年的历史数据，这是单个Prometheus实例难以做到的。
• 排除Grafana单点故障： 在某些极端情况下，如果Grafana出现问题，Thanos UI可以作为紧急的数据查询和验证手段。

局限性：

• 部署复杂性： Thanos本身的部署和配置比单个Prometheus要复杂得多。
• 仍然是查询而非仪表盘： 尽管功能强大，但Thanos UI本质上还是一个查询界面，不具备Grafana那种丰富的仪表盘构建和共享能力。

3. Kibana (结合Elastic Stack)：日志与指标的“融媒体”中心

虽然Kibana通常被视为Elastic Stack（ELK）中用于日志和APM数据可视化的利器，但它并非不能处理Prometheus指标数据。如果你已经在使用Elastic Stack进行日志管理和搜索，并希望将指标数据也整合进来，Kibana会是一个非常强大的选择。

如何将Prometheus数据导入Kibana：

这需要一些“中间件”：

• Prometheus Exporter to Elasticsearch： 编写一个自定义的Exporter，抓取Prometheus的指标，并将其转换为JSON格式发送到Elasticsearch。
• Metricbeat： 这是Elastic官方推荐的解决方案。Metricbeat可以采集系统、容器等指标，并将它们发送到Elasticsearch。虽然它直接采集的不是Prometheus格式，但很多Prometheus的指标本身就是系统指标，可以通过Metricbeat来收集。
• Prometheus Remote Write + Grafana Agent/Mimir/Cortex： 更复杂的方案是利用Prometheus的remote_write功能将数据发送到支持Remote Write协议的代理（如Grafana Agent），再由代理将数据转换为OpenTelemetry或其他格式写入Elasticsearch。

适用场景与特点：

• 统一可观测性： 如果你的团队追求日志、指标、追踪数据的统一展示和关联分析，Kibana是理想的选择。你可以在同一个仪表盘中，看到某个服务的错误日志量和其CPU使用率的关联。
• 强大的搜索与过滤： Elasticsearch的强大搜索能力，让你可以对指标数据进行复杂的全文搜索和聚合分析，这在纯粹的时序数据库中是较难实现的。
• 灵活的仪表盘与可视化类型： Kibana提供了非常丰富的图表类型和仪表盘布局，可以构建出高度定制化的可视化界面。

局限性：

• 数据转换与存储成本： 将Prometheus数据转化为Elasticsearch可接受的格式并存储，会引入额外的复杂性、数据转换延迟和存储资源消耗。
• 实时性不如Prometheus原生查询： 数据经过转换和写入Elasticsearch，其实时性可能略低于直接查询Prometheus。对于秒级响应的告警场景，通常还是依赖Prometheus自身。
• PromQL不兼容： 你不能直接在Kibana中使用PromQL，需要学习Kibana/Elasticsearch的查询语言和DSL。

4. Chronograf (InfluxData)：时序数据的“孪生兄弟”

Chronograf是InfluxData TICK Stack（Telegraf、InfluxDB、Chronograf、Kapacitor）的一部分，它是一个开源的仪表盘和数据可视化工具，主要用于展示存储在InfluxDB中的时序数据。虽然它和Grafana在功能上高度相似，都专注于时序数据的可视化，但其设计哲学和生态系统有所不同。

如何使用：

• Chronograf本身可以配置数据源。虽然它最常用于InfluxDB，但通过一些插件或中间件，也可以将Prometheus数据转换为InfluxDB Line Protocol格式写入InfluxDB，再由Chronograf进行可视化。
• 更直接的办法是，Prometheus可以通过remote_write功能直接将数据发送到InfluxDB（需要InfluxDB 2.0+或兼容Prometheus remote write的插件）。一旦数据进入InfluxDB，Chronograf就能轻松将其可视化。

适用场景与特点：

• 纯粹的时序数据可视化： 如果你的技术栈已经大量使用InfluxDB，或者你更倾向于InfluxData的生态，Chronograf提供了一个专注于时序数据展示的专业工具。
• 与TICK Stack的紧密集成： 对于使用Telegraf进行数据采集、Kapacitor进行实时告警处理的用户，Chronograf提供了无缝的集成体验。
• 类似Grafana的用户体验： 对于习惯了类似Grafana的仪表盘构建流程的用户，Chronograf的上手难度较低。

局限性：

• Prometheus数据并非原生支持： 虽然可以通过remote_write等方式导入，但Prometheus的许多高级特性（如标签过滤、聚合操作）在转换为InfluxDB数据后可能会有所损失或需要重新适应InfluxQL。
• 生态系统规模相对较小： 相较于Grafana庞大的插件和社区支持，Chronograf的生态系统规模较小。

5. 自定义可视化方案：极致自由的“私人订制”

对于那些有特定需求、希望将监控数据嵌入到现有应用中，或者需要高度定制化展示的场景，直接利用Prometheus的客户端库（Client Libraries）和API来构建自定义的可视化界面，是终极的解决方案。

常用技术栈：

• 后端： Python (Flask/Django), Go (Gin/Echo), Node.js (Express) 等，用于调用Prometheus的HTTP API (/api/v1/query 或 /api/v1/query_range) 来获取原始数据。
• 前端： React, Vue, Angular 等框架，结合D3.js, ECharts, Chart.js 等图表库来绘制自定义图表和仪表盘。

适用场景与特点：

• 深度集成： 如果你需要将监控数据无缝地整合到你的业务管理平台、运维门户或者客户仪表盘中，自定义方案是唯一途径。
• 高度定制化： 你可以完全控制数据的展示方式、交互逻辑和视觉风格，实现任何你想要的效果。
• 满足特殊业务需求： 某些业务场景下，标准的可视化工具可能无法满足复杂的业务逻辑展示，例如需要结合业务数据进行交叉分析，或者展示特定业务流程的关键指标。

局限性：

• 开发成本高： 从数据获取、处理、到前端渲染，整个流程都需要自己开发和维护，投入巨大。
• 功能复用性差： 每构建一个这样的仪表盘，可能都需要从头开始。
• 维护挑战： 随着业务发展和监控需求的变更，维护自定义仪表盘需要持续投入。

总结与选择建议

选择哪种Prometheus可视化工具，核心还是要回到你的具体需求和现有技术栈。

• 如果你只是想快速验证和调试PromQL，Prometheus Web UI就够了。
• 如果你的Prometheus部署已经扩展到多集群、大规模，并且采用了Thanos，那么Thanos UI是你的必选项。
• 如果你的团队已经深度依赖Elastic Stack进行日志管理，并希望将指标也整合进来，Kibana会提供一个强大的统一平台。
• 如果你更倾向于InfluxData的生态，或者对InfluxDB有特定偏好，Chronograf是一个值得尝试的替代品。
• 而对于那些有独特业务需求、需要将监控数据无缝嵌入到自有应用的场景，虽然开发成本高昂，但自定义方案能够带来无与伦比的灵活性和定制化。

记住，工具是为目的服务的。没有最好的工具，只有最适合你当前场景的工具。审慎评估你的需求，选择最能提升效率和解决问题的方案，才是王道。