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这有帮助吗？
本指南是一种 "Hello World" 风格的教程，该教程演示了如何在简单的示例中安装、配置和使用 Prometheus。您将在本地下载并运行 Prometheus，对其进行配置并采集自身和示例应用程序数据，然后通过查询、规则和图形化的方式来使用采集到的时间序列数据。
下载适用于您的平台的的 Prometheus，然后解压：
在启动 Prometheus 之前，我们先来配置它。
Prometheus 通过 HTTP 访问目标端点的方式收集指标数据。由于 Prometheus 以相同的方式暴露其有关自身的数据，因此它可以采集并监控自身的运行状态。
虽然仅仅收集有关 Prometheus 自身数据在实践中并没有多大的用处，但它是一个好的开始示例。请将以下基本 Prometheus 配置保存为prometheus.yml文件：
要使用新创建的配置文件启动 Prometheus，请进入到包含有 Prometheus 二进制文件的目录，并执行如下命令：
这将会返回很多种不通的时间序列(及时间序列记录的最新值)，所有的时间序列的名称均为prometheus_target_interval_length_seconds，但是带有不同的标签。这些标签指定了不同的延迟百分比和和目标组间隔。
如果我们仅仅对第 99 个百分位的延迟感兴趣，则我们可以使用下面的语句来查询该信息：
想要统计返回时间序列的个数，您可以执行：
例如，输入以下表达式来绘制自身采集中P rometheus 每秒创建块的速率：
在 graph 页面使用其它参数和设置进行实验。
让我们为 Prometheus 启动一些示例采集目标来变得更加有趣。
现在，我们将配置 Prometheus 来采集这些新的目标。我们将所有三个端点分组为 node 的作业。假设前两个端点是生产的目标，第三个端点代表金丝雀发布的实例。为了在 Prometheus 对此建模，我们可以将多个端点添加到单个作业中，并为每个目标组添加额外的标签。在此示例中，我们将group="production"标签添加到第一组目标中，将group=canary添加到第二组目标中。
为此，请将以下作业定义添加到prometheus.yml中的scrape_configs部分，然后重新启动 Prometheus 实例：
在表达式浏览器中验证 Prometheus 现在是否具有有关这些示例端点暴露的时间序列信息，如 node_cpu_seconds_total 数据指标。
尽管在示例不是问题，但在临时计算时，汇总了数千个时间序列的查询可能会变慢。为了提高效率，Prometheus 允许通过配置的记录规则将表达式预记录到全新的持久时间序列中。假设我们想要记录在示例中测得的所有实例(保留job和service维度)在 5 分钟滑动窗口内的每秒 RPC 平均速率(rpc_durations_seconds_count)。我们可以这么写：
尝试图形化此表达式。
要将由该表达式产生的时间序列记录到为名job_instance_mode:node_cpu_seconds:avg_rate5m的新数据指标中，请使用以下记录规则创建文件并保存为prometheus.rules.yml:
要使 Prometheus 应用此新规则，需要在prometheus.yml中添加rule_files配置块。配置应如下所示：
通过新的配置重新启动 Prometheus，并通过表达式浏览器对其进行查询或画图，以验证数据指标名称为job_instance_mode:node_cpu_seconds:avg_rate5m的新时间序列已经可以使用。
有关配置选项的完整说明，请参阅。
Prometheus 应该正常启动了。您可以在浏览器上访问 。Prometheus 需要几秒钟的时间通过其自身 HTTP 数据指标端点来采集数据。
您还可以通过访问其数据指标端点来验证 Prometheus 是否正在提供有关自身的指标：.
我们来尝试查看 Prometheus 采集的有关自身的一些数据。要使用 Prometheus 的内置表达式浏览器，请导航至 并在 "Graph" 页面选择 "Console" 视图。
在 的数据采集中，Prometheus 导出了一个称为prometheus_target_interval_length_seconds(目标数据收集的实际时间)的数据指标。将其输入表达式控制台并点击 "Execute"：
有关表达式语言的更多信息，请见
请导航至 并使用 "Graph" 视图来使用图形表达式。
使用 Node Exporter 作为示例目标，有关使用它的更多信息参见。
现在，您应该看到分别监听在 , , 的目标示例。