Prometheus: обзор системы мониторинга и ее особенностей

Современные приложения и сервисы становятся все сложнее, а их эффективная работа напрямую зависит от контроля над их состоянием. Мониторинг позволяет следить за системами, вовремя выявлять сбои и принимать решения на основе реальных данных. Одна из самых популярных систем для мониторинга — ПО с открытым исходным кодом Prometheus.

Что такое Prometheus

Prometheus — это система мониторинга, сбора и хранения метрик, разработанная для сбора, обработки и хранения временных рядов данных. Особенность таких данных заключается в том, что для каждой точки, которую вы можете сохранить, есть привязанная к ней временная метка. Prometheus сам обращается к серверам и устройствам, чтобы получить эту информацию и добавить ее в базу. В дальнейшем данные можно визуализировать и проанализировать в зависимости от ваших задач.

Prometheus был создан для высоконагруженных приложений и микросервисной архитектуры в 2012 году (в первую очередь — для музыкальной соцсети), а спустя несколько лет система стала частью фонда Cloud Native Computing Foundation, к которому также относится Kubernetes.

Prometheus не просто собирает данные — он активно помогает анализировать производительность сервисов и выявлять узкие места. Слоган компании звучит как "From metrics to insight", что как раз подчеркивает важность метрик для принятия решений. Одной из ключевых особенностей системы является возможность задавать сложные запросы к собранным данным при помощи языка PromQL и таким образом получать самую точную информацию для анализа.

Основные особенности Prometheus:

• Свободно распространяемое ПО с активным сообществом разработчиков. Все компоненты доступны по лицензии Apache 2 на GitHub. Благодаря этому систему можно гибко настраивать и дополнять в зависимости от того, какие данные вы хотите получать и анализировать.
• Поддержка временных рядов данных. Вы получаете точное представление об изменениях вашего приложения или системы с течением времени. Это позволяет понять, например, растет ли нагрузка вечером или, скажем, когда именно наблюдаются резкие скачки.
• Возможность сбора данных через HTTP-протокол в формате pull. Настройка Prometheus может быть такой, чтобы совмещать форматы push и pull: система может принимать данные, которые активно отправляет сам сервер (push), или самостоятельно забирать данные с целевых объектов (pull). Это отличает систему от других, работающих только по push-based модели. Вы можете настроить Prometheus так, чтобы он собирал метрики тогда, когда это нужно. Такая настройка избавляет от случайной перегрузки системы из-за лишних данных.
• Встроенная система алертинга. Prometheus может отправлять оповещения (алерты), основанные на ваших собственных правилах. Например, если загрузка CPU превышает 90%, вы будете автоматически получать уведомление. Так вы сможете оперативно вмешаться в работу системы до того, как случится перегрузка.
• Интеграция с популярными инструментами, такими как Kubernetes, Grafana и другие. Вы можете использовать Prometheus в сочетании с привычными средствами визуализации, упрощая работу с данными и создавая удобные дашборды для анализа. Например, Grafana помогает представлять сложные метрики Prometheus в виде понятных графиков.

Как это работает

Работа системы строится вокруг Prometheus-server, который сохраняет всю информацию в локальной базе данных. Система собирает метрики (временные ряды) с заданных источников с помощью экспортеров и сохраняет данные для дальнейшего анализа. Вот как это происходит пошагово:

• Сбор данных (Pull-метод): Prometheus запрашивает данные у целевых объектов (Linux-сервера, базы данных, сервисы). Некоторые системы мониторинга работают по принципу push, когда сами службы отправляют данные мониторингу, но Prometheus может сам активно запрашивать данные. Система собирает информацию с помощью экспортеров — это агенты, установленные на сервере или работающие в контейнере. Они могут предоставить данные о нагрузке процессора, использованной памяти, запросах к базе данных и других метриках.
• Хранилище: Собранные данные сохраняются в специальной базе временных рядов (time-series database), которую вы можете проанализировать.
• Анализ: Для обработки информации используется язык PromQL. Этот язык позволяет создавать сложные запросы, такие как вычисление средней загрузки системы или анализ отклонений за определенный период.
• Алертинг: Встроенный механизм оповещений позволяет настроить уведомления в случае инцидентов. Уведомления могут отправляться в Slack, Email или другие интегрированные системы.

Сценарии использования

Использование Prometheus — что это дает бизнесу? Рассмотрим, как Prometheus обычно применяют на практике.

1. Мониторинг инфраструктуры
Prometheus собирает метрики с серверов, системных служб и оборудования.

Например:
Для сервера можно отслеживать загрузку CPU, дисков, оперативной памяти. С помощью экспортера Node Exporter можно получать данные о состоянии серверной ОС.

Программы для мониторинга инфраструктуры позволяют оперативно выявлять и устранять проблемы в системах, обеспечивая высокую доступность и производительность приложений. Так, благодаря облачной ИТ-инфраструктуре от Рег.ру вы сможете получать аналитические данные и отчеты, которые помогут оптимизировать использование ресурсов и планировать дальнейшее развитие инфраструктуры.

2. Контроль за микросервисами
Многие компании строят свои приложения на основе микросервисной архитектуры. Prometheus помогает отслеживать производительность отдельных сервисов, контролировать соединения между ними, анализировать количество успешных или неудачных запросов API. Система интегрируется с Kubernetes и позволяет контролировать использование ресурсов и уведомлять об увлечении нагрузки в контейнерах.

Например:
В онлайн-магазине каждый компонент платформы — поиск товаров, обработка заказов, склад — может работать в виде отдельного микросервиса. С помощью Prometheus вы измерите задержки данных между этими сервисами, проследите за нагрузкой и сократите время простоя в случае сбоев.

3. Оптимизация системы управления базами данных (СУБД)
Экспортеры для баз данных, такие как PostgreSQL или MySQL, позволяют собирать данные о времени выполнения запросов, выявлять медленные запросы или блокировки, следить за количеством активных соединений с базой.

Например:
Если время выполнения запросов к MySQL внезапно увеличилось, Prometheus быстро выявит причину и позволит предотвратить возможные проблемы.

Если вы хотите управлять базами данных без необходимости заботиться о физической инфраструктуре, обратите внимание на облачные базы данных от Рег.ру. Сервис обеспечивает автоматическое резервное копирование и обновления, что снижает операционные затраты и позволяет командам сосредоточиться на более приоритетных задачах.

Как установить Prometheus

Успешное использование сервиса Prometheus зависит от его правильной установки и оптимизации. Для начала нужно установить ПО на сервер, где будет происходить сбор и обработка метрик.

Настройка Prometheus:

• Скачайте бинарные файлы Prometheus с официального сайта. Убедитесь, что выбрали версию для вашей операционной системы.
• Разархивируйте и перенесите файлы в рабочую папку, где будет храниться конфигурация Prometheus. Создайте пользователя и назначьте его владельцем папок.
• Настройте конфигурационный файл (prometheus.yml), указав в нем, какие сервисы или машины будут мониториться.
• Запустите сервис с помощью команды ./prometheus (или настройте автозапуск)
• Установите node exporter на всех машинах, по которым вы хотите получать данные.
• Установите alertmanager. Сначала алертов не будет, но зато вы подготовите все необходимое к дальнейшей работе.
• Настройте Prometheus server с адресами alertmanager и node exporter.

После этого Prometheus будет доступен по IP-адресу 9090 через веб-интерфейс, где вы сможете видеть обработанные метрики. Помимо стандартной консоли можно установить кастомную, где вы сможете изучать специализированные графики.

Для более детальной информации и подробного пошагового руководства ознакомьтесь с инструкцией по установке Prometheus.

Анна Прозорова