方案 1：Prometheus + Remote-Write 到 vmstorage（集中存储）
架构
• 各集群都部署 Prometheus，配置 remote_write 将数据写入集中存储（vmstorage）。
• Grafana 通过 vmstorage 查询数据。
优点
✅ 集中存储，数据统一管理
• vmstorage 作为集中存储，所有数据存放在一起，方便管理、扩展和备份。
• Grafana 只需要连接 vmstorage，而不需要管理多个 Prometheus 数据源。
✅ 支持长时间存储和查询优化
• Prometheus 本地存储受限于磁盘大小和保留策略，而 vmstorage 可以更长时间存储数据。
• vmstorage（VictoriaMetrics）在查询大规模数据时更优化，查询性能比 Prometheus TSDB 更好。
✅ 可扩展性强
• vmstorage 可以水平扩展（通过 vminsert + vmselect + vmstorage 分层架构），适用于大规模监控数据。
缺点
❌ Remote-Write 可能带来写入压力
• Prometheus 需要将数据批量写入 vmstorage，如果网络抖动或者写入速率过高，可能导致数据丢失或积压。
• 需要调优 remote_write 缓冲区 (queue_config) 以适应高吞吐。
❌ 集中存储单点风险
• vmstorage 作为单点，可能成为瓶颈。如果 vmstorage 挂了，所有集群的历史数据都无法访问。
• 需要高可用方案，例如多副本存储、备份策略。
❌ 跨区域网络开销
• 如果集群分布在不同区域，跨区域写入 vmstorage 可能有延迟和带宽成本。
方案 2：各集群 Prometheus 本地存储，Grafana 统一查询
架构
• 各个集群独立运行 Prometheus，并本地存储数据。
• Grafana 配置多个数据源，每个 Prometheus 作为独立的数据源。
优点
✅ 各集群完全独立，降低单点风险
• 每个集群的 Prometheus 自己存储数据，即使某个 Prometheus 挂了，其他集群不受影响。
• 网络问题不会影响其他集群的数据存储。
✅ 本地查询更快
• Prometheus 本地查询数据，比远程查询更快（避免 remote_read 可能带来的延迟）。
• 适用于数据量较小、查询需求不复杂的环境。
✅ 网络流量更少
• 监控数据不会跨集群传输，避免了 remote_write 带来的带宽消耗，适合跨数据中心场景。
缺点
❌ 存储管理分散
• 每个 Prometheus 自己存储数据，无法进行全局去重或存储优化。
• 需要为每个集群分配足够的磁盘空间，否则可能因为存储不足丢失数据。
❌ 查询复杂度增加
• Grafana 需要配置多个数据源，每次查询可能需要手动选择不同的数据源，或者使用 prometheus federation 进行部分聚合。
• 例如，想要跨多个集群计算某个服务的 QPS 之和时，需要在 Grafana 进行多个 Prometheus 查询合并。
❌ 数据保留受限
• Prometheus 本地存储数据通常只保留 15 天～30 天（受磁盘空间影响），不适合长期历史数据分析。
瓶颈对比
| 方案 | 存储瓶颈 | 查询瓶颈 | 网络开销 | 维护难度 | 可用性 |
|---|---|---|---|---|---|
| 方案 1：remote-write 到 vmstorage | vmstorage 可能成为写入瓶颈 | 查询时可能受集中存储压力影响，但优化后较好 | Remote-Write 可能带来带宽和延迟 | 需要集中管理 vmstorage | 需要 vmstorage 高可用，否则影响全局数据 |
| 方案 2：Prometheus 本地存储 | 各个 Prometheus 需要管理本地存储空间 | Grafana 查询多个数据源时可能较慢 | 无跨集群网络消耗 | 需要管理多个 Prometheus 数据源 | 各个集群独立，单点故障影响较小 |
适用场景
• 如果你希望全局数据统一存储，方便管理、长期存储历史数据，并优化查询性能，建议选择 方案 1（remote-write 到 vmstorage）。
• 如果你的集群相对独立，想要避免集中存储的单点问题，并且可以接受 Grafana 查询多个数据源的复杂性，建议选择 方案 2（本地存储）。