文档深入探讨了Prometheus的核心功能及其在大规模监控中的应用。Prometheus作为云原生监控的事实标准，具备高效、简单的操作特性，并加入了CNCF。其关键特性包括存储后端、过时数据处理以及稳定的远程读写API。Prometheus通过标签编码在展示格式中，支持动态环境，并致力于改变全球监控方式。文档还提到Prometheus的长期目标，包括保持简单和弹性操作，以及支持未来10倍规模的增长。

文档介绍了OpenMetrics的起源与发展，重点围绕Prometheus在云原生监控领域的地位展开。在Prometheus之前，监控领域高度分散，数据格式多为专有且难以实现。Prometheus的出现解决了这些问题，并成为事实标准，但其暴露格式设计范围有限。OpenMetrics旨在通过创建一个一致的用户故事，将Prometheus的暴露格式扩展为独立标准，并推动其在开源社区和行业中的广泛应用。文档还提及了OpenMetrics的标准化进程，包括IETF RFC、注册内容类型等计划。

文档介绍了Prometheus的基本概念、操作和可观测性。Prometheus是一个基于拉取的系统，支持黑盒和白盒监控，强调每个服务应有自己的metrics端点。文档指出，metrics是大多数可观测性故事的起点，并讨论了toil的定义及其对团队效率的影响。Prometheus的主要卖点包括高度动态的内置服务发现、无层次模型的n维标签集、PromQL用于数据处理、图表、告警和导出。文档还展示了Prometheus的暴露格式，并强调其简单操作和高效率。最后，文档提到Prometheus作为单一真相来源，提供战术概览、仪表板、自动生成的PDF和全局SLO声明。

文档详细介绍了PromQL的基础知识及实际应用场景，包括查询选择器的使用、Offset关键字的时序调整、算术运算符和比较运算符的应用、rate和irate函数的区别、histogram_quantile函数的使用方法、以及告警规则的配置。同时，文档还讲解了逻辑运算符和集合运算符的使用，聚合函数的应用如sum、avg、min、max等，以及group_left和group_right的高级使用技巧。此外，文档还涉及PromQL在Kubernetes环境中的实践，如与kube-state-metrics结合使用，并对处理分布式系统延时指标的函数进行了详细说明。

文档介绍了夜莺这款国产开源监控系统，旨在打造全方位监控系统。夜莺支持云原生监控，并经过滴滴等多家企业的大规模生产环境验证。其核心功能包括数据采集、存储、分析和展示，特别强调了Agentd的数据采集能力和多维度跨云监控能力。文档还提到了夜莺内置了多种数据库和网络设备的采集能力，支持statsd协议用于业务应用的APM监控。

本文档阐述了OnCall事件中心的建设方法，重点介绍了协作空间的设计与管理，监控系统的集成方式，告警事件的自动处理逻辑，以及事件的收敛机制。通过协作空间，团队可以根据系统或团队划分不同的事件，实现告警的分类处理。集成中心支持多种监控系统，如Prometheus、Nightingale等，方便告警事件的接入。告警自动处理机制能够在故障发生时抓取现场信息，减少人工操作。文档还提出事件收敛机制，从底层事件到告警，再到故障的 다级别处理，降低告警干扰。

文档介绍了B站统一监控系统的设计与演进。面对技术栈多样、产品模块复杂、业务快速增长等挑战，B站建设了完整的监控体系，包括基础层、应用层和业务层，覆盖虚拟机、物理设备、容器、专线质量、机房出口质量等基础设施，以及Cache、DB、MQ等应用资源。同时，系统提供了播放质量、客户端质量等业务监控，并采用Prometheus进行时间序列数据管理。文档还提到了告警策略的优化，包括告警等级、处理方式以及多样化的通知渠道，如企业微信、钉钉、邮件和短信。

文档介绍了容器监控架构的演进，重点阐述了在Kubernetes环境下监控系统的复杂性和解决方案。传统监控系统YYMS无法直接支持Kubernetes的监控采集，Kubernetes集群的监控维度更多，包括Pod、Deployment、Namespace等，监控对象动态变化频繁，难以预置。为解决这些问题，文档提出使用Prometheus和VictoriaMetrics的架构，通过Remote Write协议将数据写入Kafka，并通过Grafana进行可视化。同时，文档也提到了现有的问题，如数据聚合查询困难和维护成本高。