最近在看loc论坛的时候看到有人在说这个事情，所以这里尝试一下。
阿里云grafana公测-免费的.. 然后用prometheus做数据源
第1章，是Prometheus基础的综述，通过一个简单案例（使用Prometheus采集主机的监控数据）来了解Prometheus是什么，能做什么，以及它的架构组成。通过阅读本章希望读者能对Promentheus有一个基本的理解和认识。 第2章，读者将会了解到Prometheus的数据模型，以及时间序列模型。同时会学习到如何利用Prometheus的数据查询语言PrmQL(Prometheus Query Language)对监控数据进行查询、聚合、计算等。 第3章，我们的重点将放在监控告警部分，作为监控系统的重要能力之一，我们希望能够及时的了解系统的变化。这一章中读者将学习如何在Prometheus中自定义告警规则，同时了解如何使用AlertManager对告警进行处理。 第4章，介绍Prometheus中一些常用的Exporter的使用场景以及使用方法。之后还会带领读者通过Java和Golang实现自定义的Exporter，同时了解如何在现有应用系统上添加对Prometheus支持，从而实现应用层面的监控对接。 从第1章到第4章的部分都是本书的基础性章节，对大部分的研发或者运维人员来说可以快速掌握，并且能够使用Prometheus来完成一些基本的日常任务。余下的章节我们会关注到Prometheus的高级用法部分。 第5章，”You can’t fix what you can’t see”。可视化是监控的核心目标之一，这部分将会基于Grafana这一可视化工具实现监控数据可视化，并且了解Grafana作为一个通用的可视化工具是如何与Prometheus进行配合的。 第6章，读者将会了解到如何通过Prometheus的服务发现能力，自动的发现那些需要监控的资源和服务。特别是在云平台或者容器平台中，资源的创建和销毁成本变得更加频繁，通过服务发现自动地去发现监控目标，能够充分简化Prometheus的运维和管理难度。 第7章，在单个节点的情况下Prometheus能够轻松完成对数以百万的监控指标的处理，但是当监控的目标资源以及数据量变得更大的时候，我们如何实现对Prometheus的扩展？这一章节中重点讨论Prometheus高可用方面的能力。 第8章，这一章节中我们的另外一位重要成员Kubernetes将会登场，这里我们会带领读者对Kubernetes有一个基本的认识，并且通过Prometheus构建我们的容器云监控系统。并且介绍如何通过Prometheus与Kubernetes结合实现应用程序的弹性伸缩。