prometheus数据存储路径

聚合度量Metrics关注的是系统指标的统计和聚合，通过度量工具如Prometheus来收集存储查询和预警系统运行状况的数据Prometheus作为云原生监控的主流工具，支持通过抓取指标存储在TSDB中查询指标和设置报警等功能指标收集分为客户端收集和服务器存储查询，主要通过Prometheus的Exporter获取指标，然后通过。

Prometheus有以下几个主要特点Prometheus生态系统包含多个组件，其中许多是可选的大多数Prometheus组件都是用Go编写的，因此易于构建和部署为静态二进制文件下图说明了Prometheus的架构及其生态系统组件Prometheus 直接或通过pushgateway抓取metrics将数据存储在本地，并对这些数据运行规则，以便从现有数据。

时序数据模型TimeSeries Data Model时序数据库专门用于存储和查询时序数据，如传感器数据日志和时间序列InfluxDB和Prometheus是时序数据库的例子多维数据模型MultiDimensional Data Model多维数据库用于存储和分析多维数据，通常用于商业智能和数据分析OLAP在线分析处理系统通常使用多维。

它巧妙地借鉴了Prometheus的设计理念，被誉为“日志版的Prometheus”Like Prometheus， but for logsLoki的设计理念在于经济高效与易操作并重，通过标签而非全文索引，简化了日志管理的复杂性独特之处Loki与众不同的特性在于其对日志的处理方式它存储的是压缩后的非结构化日志，仅对元数据进行索引。

3 时间序列数据库Time Series Database时间序列数据库专门用于处理与时间相关的数据，如传感器读数日志文件和金融交易记录它们优化了对时间戳的操作和趋势分析，并提供了高效的插入查询和聚合功能InfluxDB和Prometheus是这类数据库的典型例子4 图形数据库Graph Database图形数据库用于存。