1、夜莺是中国的，Prometheus是美国的
    夜莺的研发人员都是国内人员，符合未来国产化趋势，自主可控，中美贸易战的当前，这是选型的重点因素之一。如果Prometheus在美国政府干预下修改了开源协议，那国内用户就尴尬了。

    2、夜莺经过了生产检验
    夜莺的前身是Open-Falcon，众多大企业都有应用成功案例，比如小米、美团、滴滴、360、百度安全、京东金融、金山云、平安云、七牛云、58同城、新浪微博、爱奇艺、快网、SEA、方正证券等等超过200家大型商业公司在用。

    3、Prometheus是单点，夜莺可以水平扩展
    小米有1亿监控指标，滴滴有7亿，Prometheus无法解决这种大规模场景。
    比如某银行客户当前1万台设备（有部分小机），后面换成x86设备，每个x86设备上面跑50个容器，就轻松达到100万监控对象，每个对象200个指标，总共2亿监控指标（还有很多业务指标没有计算在内，那些通常比机器指标还要多），假设10s采集一次，每秒要处理2000万指标，Prometheus在高性能机器部署的话，单机每秒能抗50万左右，所以单点的Prometheus处理不了这么大量的监控指标。
    当前社区出现了Thanos等号称是分布式Prometheus的解决方案，但是刚出来没多久，还需要继续打磨，国内没有大公司在生产环境成功应用。

    4、告警这块Prometheus缺少生产级的灵活性
    比如告警收敛、告警升级、告警认领、分时段告警、留观时长、静默恢复、策略继承，这些生产环境落地的时候要求的一些灵活性，Prometheus都不具备。另外Prometheus的告警策略是使用配置文件配置的，易用性太差，维护管理也非常不方便，比如下面是配置的一个告警规则：

    1. groups:
    2. # name：组名，报警规则组名称
    3. - name: general.rules
    4.   rules:
    5.   # alert：告警名称
    6.   - alert: NodeFilesystemUsage
    7.     # expr：表达式。 磁盘使用率 大于百分之 80 触发
    8.     expr: 100 - (node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/",fstype=~"ext4|xfs"} / node_filesystem_size_bytes{fstype=~"ext4|xfs"} * 100) > 80
    9.     # for：持续时间
    10.     for: 1m
    11.     # labels：定义当前告警规则级别
    12.     labels:
    13.       # severity: 指定告警级别
    14.       severity: warning
    15.     # annotations: 告警通知
    16.     annotations:
    17.       # 调用标签具体指附加通知信息
    18.       summary: "Instance {{ $labels.instance  }} ：{{ $labels.mountpoint }} 分区使用率过高" # 自定义摘要
    19.       description: "{{ $labels.instance  }} ： {{ $labels.job  }} ：{{ $labels.mountpoint  }} 这个分区使用大于百分之80% (当前值：{{ $value }})" # 自定义具体描述

    5、PromQL学习成本很高，而且容易OOM
    就像SQL一样，这是一个研发人员用的特性，让操作人员，普通运维人员直接使用学习成本太高，如果是一个大的查询，涉及到的时间比较久、实例数比较多，Prometheus集群会吃掉非常多内存，导致OOM(Out of Memory)，进程被操作系统杀死。

    6、夜莺支持日志监控，符合国内业务监控的诉求
    业务监控，比如监控某些API接口的成功率、访问延迟、QPS等等，夜莺支持日志监控，通过正则匹配日志里边的关键词，提取相关指标，也支持SDK埋点的方式。而Prometheus只支持SDK埋点，要求业务开一个暴露自身健康指标的http接口，比如/varz（这是从Google学来的规范），而这个规范太强了，国内公司难以接受。还是日志这种外挂式采集更容易落地。

    7、夜莺支持与内部CMDB系统良好打通
    夜莺的监控数据结构中，自带了endpoint这个概念，通常代表机器，有服务树组件可以对机器做灵活分组，同时搞定物理机、虚机、容器、交换机、中间件，在一个平台监控所有设备。

    8、Prometheus通常只存储15天的监控数据，夜莺可以存储几年的监控数据
    核心原因是夜莺做了降采样归档处理，历史数据降采样保存，占用硬盘空间更小，Prometheus没有降采样机制，所以能够存储的监控指标的量会更小，真实落地的时候，存储的时间通常不会超过1个月。

    总结：

    • 夜莺是依据运维最佳实践，设计的一个运维属性的完备的监控告警产品，可以与公司内部运维体系紧密结合，并在很多大公司落地实践；
    • Prometheus是一款高级的TSDB，内置了自己的查询语言，更多考虑的是时序数据的处理，而不是运维场景的实践，偏工具；