简述Prometheus局限性 ？
参考答案：
Prometheus作为一个开源的监控系统，尽管在许多方面表现出色，但也存在一些局限性。以下是Prometheus的一些主要局限性：
- 学习曲线陡峭：对于新手来说，学习Prometheus的查询语言（PromQL）和数据模型可能需要投入相当的时间和精力。这可能会增加初次使用的难度，降低系统的易用性。
- 存储容量限制：Prometheus使用本地存储来保存监控数据，这可能会受到存储容量的限制。在处理大规模监控数据时，本地存储可能无法长期保存大量的监控数据，需要定期清理历史数据以释放空间。
- 不适用于大规模监控：尽管Prometheus支持高度可扩展性，但在处理超大规模监控场景时，可能会面临性能瓶颈。这可能会限制其在大型或企业级监控系统中的应用。
- 缺乏高级功能和扩展性：与一些商业监控解决方案相比，Prometheus可能缺乏一些高级功能和扩展性。这可能使其在满足某些复杂监控需求时显得力不从心。
- 可视化功能有限：虽然Prometheus提供了基本的图表和仪表板功能，但相比于一些商业监控工具，其可视化功能相对有限。这可能无法满足一些用户对复杂数据可视化的需求。
- 数据保留策略管理：Prometheus默认的数据保留策略是基于时间的，对于长期存储需求，用户需要自行设置和管理数据保留策略，这可能会增加管理的复杂性。
- 流式数据处理能力较弱：Prometheus主要擅长处理静态的时间序列数据，对于流式数据（如日志）的处理能力相对较弱。这可能会限制其在某些特定应用场景下的使用。
尽管Prometheus存在这些局限性，但它仍然是一个功能强大的监控系统，尤其在处理中小规模监控场景和定制化需求方面表现出色。通过合理的配置和使用，可以充分发挥其优势，同时尽量规避其局限性。