Zabbix与Prometheus区别简述
历史沿革
一、监控工具简介
1、Zabbix
https://www.zabbix.com/cn/download
Zabbix是传统的监控系统，出现比云原生早，使用的是SQL关系型数据库；开源监控软件，遵守 GPLv2开源协议，起源于拉脱维亚，由Alexei Vladishev开源的分布式监控系统，是一个企业级的分布式开源监控方案。
Zabbix可以看作一套IT“体检系统”能够监控各种网络参数以及服务器健康性和完整性的软件。使用灵活的通知机制，允许用户为几乎任何事件配置基于邮件的告警。
Zabbix于2004年3月发布比Prometheus早了10年以上，Prometheus基于谷歌的borgemon使用go语言开发，使用TSDB数据库，所以支持云原生。Zabbix最新发布的6.0版本，知道自己处于生死存亡时刻，也支持了Prometheus使用的TSDB数据库。
2、Prometheus
https://prometheus.io/download/
Prometheus是一个开源的服务监控系统和时序数据库，其提供了通用的数据模型和快捷数据采集、存储和查询接口。由前Google员工创办公司SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库。相对于K8S是GoogleBorg系统的开源实现，Prometheus是Google BorgMon的开源实现。
Prometheus由两个部分组成，一个是监控报警系统，另一个是自带的时序数据库（TSDB）。
Prometheus 能够直接把APIServer作为服务发现系统使用，进而动态发现和监控集群中的所有可被监控的对象。
Prometheus 在开源社区十分活跃，在 GitHub上拥有四万多Star，并且系统每隔两三周就会有一个小版本的更新。Prometheus 与它的k8s自带云原生的光环，天然能够友好协作。
二、工具区别
Zabbix
架构：Zabbix采用了传统的客户端-服务器模型，其中监视代理程序定期从被监视的系统中收集数据并将其发送到Zabbix服务器。服务器会存储监控数据、执行数据分析，并生成警报。
数据存储： Zabbix使用SQL数据库来存储采集的数据。这种模型支持对历史数据进行细微的分析。
警报：Zabbix提供了丰富的警报管理功能，支持灵活的触发器和警报条件配置。
配置复杂性：Zabbix可能需要更多的配置和维护工作，但也为用户提供了更多的灵活性和功能。
Prometheus
架构：Prometheus是一种采用轻量级的时间序列数据库的监控系统。它通过HTTP显示服务器应用程序的度量标准。
数据模型：模型化的时间序列数据库，其中采集的数据可轻松写入和查询。
度量标准收集：Prometheus通过pull模型收集度量标准，并且支持动态查找和定位服务发现。
云原生监控：由于其聚合灵活性和云原生监控特性，Prometheus在云原生环境中得到了广泛应用。
Zabbix和Prometheus都是非常流行的监控系统。它们有许多相似之处，但也有一些不同之处。以下是zabbix和Prometheus监控对比的一些关键点：
2.1 数据模型和查询语言
Prometheus使用一个称为PromQL的查询语言来查询和处理时间序列数据。PromQL支持许多数据模型和查询功能，包括度量标准、标签和聚合函数。Zabbix使用自己的数据模型和查询语言，包括项、触发器和动作等概念。
2.2 存储方式
Prometheus使用一种称为TSDB的时间序列数据库来存储时间序列数据。TSDB使用一种称为WAL的写前日志，以确保数据的可靠性。Zabbix使用关系型数据库来存储数据。
2.3 自动化和配置管理
Prometheus具有自动化和自动配置的能力，它可以自动发现服务和指标，并对它们进行监控。zabbix也提供了类似的功能，但需要手动配置。
2.4 可视化和警报
Zabbix和Prometheus都支持可视化和警报功能。Zabbix提供了一个基于Web的前端界面，可以查看监控数据和设置警报。Prometheus通常与Grafana等工具一起使用，以实现更高级的可视化和警报功能。
2.5 性能和扩展性
Prometheus在性能和扩展性方面表现良好，能够处理大规模的时间序列数据。zabbix也具有良好的性能和扩展性，但在大规模监控方面可能需要更多的资源和配置。
Zabbix 更加适合用于本地计算机 的监控，而 Prometheus 更适合在现在流行的 云计算 监控上使用。
Zabbix和Prometheus是两种流行的开源监控工具，它们在设计、功能和应用场景上都有一些不同之处。
三、总结
Zabbix更适合于相对传统或较为复杂的监控场景，需要更多的配置和管理，但提供了更多的监控细节和报警功能。
Prometheus针对云原生和分布式系统提供了更灵活的监控解决方案，适合于基于容器的微服务架构和时序数据聚合。
以上感谢！
