方案一：多集群Prometheus + Remote-Write集中存储（VMStorage） + Grafana集中查询

架构

• 每个集群部署Prometheus，配置remote-write将数据实时写入中心化VMStorage集群。
• Grafana直接查询VMStorage，统一展示所有集群数据。

优点

1. 数据集中管理

   • 所有数据统一存储在VMStorage中，便于长期保留、备份和跨集群聚合分析。
   • 避免数据孤岛，适合全局监控和告警规则统一配置。

2. 存储扩展性

   • VMStorage支持横向扩展，可通过增加节点应对数据增长，适合海量监控场景。
   • 数据压缩率高（VictoriaMetrics的存储效率优于Prometheus TSDB）。

3. 查询性能

   • 集中存储支持高效的跨集群查询（如sum by (cluster)），无需Grafana从多个数据源聚合数据。
   • VictoriaMetrics对PromQL兼容性好，且在大规模数据下查询速度更快。

4. 维护成本

   • 只需维护中心化VMStorage集群，无需关注各集群本地存储的容量、备份等问题。
   • Prometheus实例可配置为无状态模式（关闭本地存储），降低运维复杂度。

5. 高可用性

   • VMStorage支持多副本，数据可靠性高。
   • 即使某个集群的Prometheus宕机，中心存储的数据仍完整。

缺点

1. 网络依赖

   • remote-write需稳定网络，网络抖动可能导致数据写入延迟或丢失（需配置重试机制）。
   • 跨地域集群可能因高延迟影响写入性能。

2. 中心存储压力

   • 所有集群的数据写入集中在VMStorage，需合理规划存储集群规模，避免写入吞吐量成为瓶颈。
   • 存储集群故障会影响全局监控数据查询。

3. 资源消耗

   • VMStorage集群需要额外资源（CPU、内存、磁盘），初期部署成本较高。

瓶颈

• 写入吞吐量：VMStorage的写入性能取决于节点数量和配置，需监控vminsert节点的负载。
• 网络带宽：大规模集群或高频指标场景下，remote-write可能占用大量带宽。

方案二：多集群Prometheus本地存储 + Grafana多数据源查询

架构

• 每个集群独立部署Prometheus，数据存储在本地TSDB。
• Grafana配置多个Prometheus数据源，分别查询各集群数据。

优点

1. 架构简单

   • 无中心化存储依赖，各集群监控完全独立，适合小型或隔离环境。
   • 部署简单，无需维护VMStorage集群。

2. 网络开销低

   • 数据无需远程传输，减少带宽占用（尤其适合网络受限环境）。

3. 数据隔离性

   • 单个集群的Prometheus故障不会影响其他集群数据。

缺点

1. 数据分散

   • Grafana需配置多个数据源，跨集群查询需手动聚合（如federation或recording rules），复杂度高。
   • 无法直接实现全局聚合计算（如统计所有集群的CPU使用率总和）。

2. 存储限制

   • Prometheus本地TSDB默认保留15天，长期数据需自行解决（如Thanos或Cortex接入，但会增加复杂度）。
   • 单机磁盘容量限制，无法应对大规模指标增长。

3. 维护成本高

   • 需为每个集群单独配置存储、备份、保留策略，运维工作量随集群数量线性增长。
   • Prometheus的高可用需额外配置（如双实例+负载均衡）。

4. 查询性能差

   • Grafana从多个Prometheus拉取数据再聚合，延迟较高，尤其在大范围时间跨度查询时。

瓶颈

• 本地存储容量：单个Prometheus实例的磁盘可能成为瓶颈，需定期清理或扩展。
• 查询效率：Grafana多数据源聚合查询速度慢，且可能因部分Prometheus响应慢导致整体超时。

对比总结

推荐选择

• 优先方案一：适合大多数企业场景，尤其是多集群、数据量大、需长期存储和全局分析的场景。VictoriaMetrics的扩展性和查询性能优势明显，且能降低运维负担。
• 考虑方案二：仅适用于集群数量少、数据量小、网络条件差或环境隔离严格的场景（如边缘计算）。