概述
Thanos 这种对 Prometheus 扩展的方式其实已经边缘化了 Prometheus，而是将 Prometheus 作为一个数据的入口，并且兼容 Prometheus 的 PromQL，Recording Rule 和报警规则（这其实也是我们当初最开始的时候考虑过的一种场景，就是当发现 Prometheus 不够好用时，我们可以只使用他的协议，自己实现内部逻辑）。
工作方式
- 只有 Metrics 采集和部分报警触发功能是 prometheus 来完成；
- Thanos 使用 Prometheus 存储格式，把历史数据压缩保存到对象存储里
- Thanos 提供全局查询视图
- Thanos 执行全局的报警触发功能
架构图
| 图 1：Thanos 架构图 |
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组件
- Sidecar：连接 Prometheus，并把 Prometheus 暴露给 Query 组建，也可以选择将数据上传到云存储；
- Store Gateway：访问放在云存储中的 metrics；
- Compactor：压缩采样以及清理云存储中的数据；
- Receiver：接收 Prometheus remote-write WAL 的数据，用于暴露或者上传到云存储；
- Ruler/Rule：使用 Thanos 中的数据执行 Recoring 和 Alerting Rule，用于展示或者上传到云存储；
- Querier/Query：实现 Prometheus v1 API，汇集底层组件的数据；
优点
- 解决了单点故障的问题
- 解决了单点性能瓶颈的问题（支持水平扩展）
- 存储和执行引擎分离
缺点
- 组件繁多，运维复杂度高
- 依赖对象存储（额外的存储系统，可接受）
- 外部存储使用的还是 Prometheus 的数据格式，不利于做数据分析