diff --git a/2023/03/19/promql/index.html b/2023/03/19/promql/index.html index aa273b7..91445e3 100644 --- a/2023/03/19/promql/index.html +++ b/2023/03/19/promql/index.html @@ -7,7 +7,7 @@ - + diff --git a/2023/03/21/prometheus/index.html b/2023/03/21/prometheus/index.html index fdab9d1..c20960d 100644 --- a/2023/03/21/prometheus/index.html +++ b/2023/03/21/prometheus/index.html @@ -7,7 +7,7 @@ - + @@ -124,10 +124,10 @@

Prometheus

Introdução

Prometheus

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O Prometheus é uma ferramenta de monitoramento de sistemas e aplicativos open-source. Foi desenvolvida com o objetivo de fornecer uma forma eficiente de coletar, armazenar e analisar métricas de desempenho de sistemas distribuídos. Ele foi projetado para ser escalável, fácil de usar e altamente personalizável. Possui sua própria linguagem de consulta, chamada PromQL, que permite aos usuários criar consultas complexas para analisar os dados de métricas. Ele também possui uma interface web para visualizar e explorar esses dados. Além disso, é compatível com uma variedade de sistemas e aplicativos, incluindo Kubernetes, Docker, e outros sistemas de gerenciamento de contêineres. O Prometheus também é frequentemente usado em conjunto com outras ferramentas, como Grafana, que fornece recursos avançados de visualização de dados, alertas e análise histórica de dados.

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A ferramenta foi criada por uma equipe de desenvolvedores liderada por Julius Volz na empresa de consultoria de engenharia de software, SoundCloud, em 2012. No entanto, em 2016, a equipe do Prometheus foi transferida para a Cloud Native Computing Foundation (CNCF), uma organização sem fins lucrativos que abriga projetos de código aberto para sistemas nativos da nuvem. A CNCF agora é a responsável pelo desenvolvimento e manutenção do projeto Prometheus.

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O Prometheus é uma ferramenta de monitoramento de sistemas e aplicativos open source. Foi desenvolvida com o objetivo de fornecer uma forma eficiente de coletar, armazenar e analisar métricas de desempenho de sistemas distribuídos. Ele foi projetado para ser escalável, fácil de usar e altamente personalizável. Possui sua própria linguagem de consulta, chamada PromQL, que permite aos usuários criar consultas complexas para analisar os dados de métricas. Ele também possui uma interface web para visualizar e explorar esses dados. Além disso, é compatível com uma variedade de sistemas e aplicativos, incluindo Kubernetes, Docker, e outros sistemas de gerenciamento de contêineres. O Prometheus também é frequentemente usado em conjunto com outras ferramentas, como Grafana, que fornece recursos avançados de visualização de dados, alertas e análise histórica de dados.

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A ferramenta foi criada por uma equipe de desenvolvedores liderada por Julius Volz na empresa de consultoria de engenharia de software SoundCloud em 2012. No entanto, em 2016, a equipe do Prometheus foi transferida para a Cloud Native Computing Foundation (CNCF), uma organização sem fins lucrativos que abriga projetos de código aberto para sistemas nativos da nuvem. Atualmente, a CNCF responsável pelo desenvolvimento e manutenção do projeto Prometheus.

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NOTA: Leia mais sobre PromQL em Aqui.

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NOTA: Leia mais sobre PromQL Aqui.

Tipos de métricas

O Prometheus suporta quatro tipos principais de métricas: Counter, Gauge, Histogram e Summary:

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Tipos de métricas

  • Histogram: São métricas que calculam a distribuição de valores em um intervalo de tempo, como o tempo de resposta de uma solicitação de rede. Os histogramas são calculados a partir de contadores, em que os valores dos contadores são divididos em intervalos ou buckets de tamanho fixo. As funções histogram_quantile() e irate() são frequentemente usadas para analisar histogramas.
  • Summary: São métricas semelhantes a um histogram, mas em vez de contabilizar os valores dos contadores em baldes fixos, calcula a média, o percentil e o número total de valores em um determinado período. É indicado para o cálculo de médias, valores extremos e percentis.
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    No geral histogramas são mais eficientes para latência e distribuição de dados enquanto summaries são mais precisos para percentis específicos.

    Além desses tipos de métricas, o Prometheus também suporta métricas de estado, que são usadas para indicar se um determinado recurso está up,down. Essas métricas são geralmente usadas para monitorar a disponibilidade de serviços.

    Monitoramento pull vs push

    Para simplificar o entendimento a cerca de monitoramento Pull vs Push, imagine que você tem um vaso de flores em sua janela. O monitoramento pull é como você ir lá todos os dias para verificar se as flores precisam de água. Você está puxando informações sobre as flores. Já o monitoramento push é como se você tivesse um sistema automático que envia uma mensagem para você quando as flores precisam de água. Neste caso, as informações estão sendo empurradas para você. Tecnicamente, o monitoramento pull é um método no qual um dispositivo ou sistema solicita periodicamente informações de outro dispositivo ou sistema. Ele “puxa” as informações. Por exemplo, em um sistema de monitoramento de rede, um dispositivo de monitoramento pode enviar uma solicitação de status para cada dispositivo na rede a intervalos regulares e armazenar as informações retornadas.

    img#center

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    Já o monitoramento push é um método no qual um dispositivo ou sistema envia automaticamente informações para outro dispositivo ou sistema sem esperar uma solicitação. Ele “empurra” as informações. Por exemplo, em um sistema de monitoramento de rede, cada dispositivo na rede pode ser configurado para automaticamente enviar informações de status para um dispositivo de monitoramento sempre que houver uma alteração. Em resumo, o monitoramento pull é baseado em solicitação e o monitoramento push é baseado em notificação. O Prometheus usa um sistema chamado “Exporters” para coletar dados de diversos sistemas e aplicativos e envia esses dados para o Prometheus para serem armazenados e analisados (monitoramento pull). O Prometheus não precisa solicitar esses dados, pois eles são enviados automaticamente pelos Exporters. Isso permite que o Prometheus colete dados em tempo real e sem sobrecarregar os sistemas e aplicativos monitorados.

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    Já o monitoramento push é um método no qual um dispositivo ou sistema envia automaticamente informações para outro dispositivo ou sistema sem esperar uma solicitação. Ele “empurra” as informações. Por exemplo, em um sistema de monitoramento de rede, cada dispositivo na rede pode ser configurado para automaticamente enviar informações de status para um dispositivo de monitoramento sempre que houver uma alteração. Em resumo, o monitoramento pull é baseado em solicitação e o monitoramento push é baseado em notificação. O Prometheus usa Exporters para expor dados de diversos sistemas e aplicativos, que o Prometheus coleta periodicamente (monitoramento pull). O Prometheus utiliza um método de coleta “pull”, onde ele periodicamente solicita dados dos Exporters configurados. Isso permite que o Prometheus colete dados em tempo real e sem sobrecarregar os sistemas e aplicativos monitorados.

    Arquitetura do Prometheus

    A arquitetura do Prometheus torna mais fácil encontrar e obter dados de diferentes pontos de acesso. O servidor Prometheus cuida da coleta e armazenamento das métricas. Ele organiza as tarefas de monitoramento - consultando fontes de dados (conhecidas como “instâncias”) em intervalos de tempo predefinidos. As tarefas de monitoramento são configuradas usando uma ou mais diretrizes chamadas “configurações de coleta”, gerenciadas por um arquivo de configuração em formato YAML. A imagem abaixo representa a arquitetura do Prometheus:

    img#center

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    Python

    Configure o Prometheus para “scrape” as métricas no endereço http://localhost:9090/metrics.

    Dessa forma, você estará coletando e fornecendo dados de métricas de tempo de resposta para o Prometheus, permitindo monitorar o desempenho da sua rota específica. É possível adicionar mais métricas como essa para monitorar outras partes do seu aplicativo, como o uso de CPU, memória, número de requisições e outros. Além disso, é importante notar que, além de coletar métricas, também é possível criar alertas no Prometheus com base nas métricas coletadas, permitindo que você seja notificado quando determinadas condições de métricas forem atingidas. Isso pode ser feito criando regras de alerta no arquivo de configuração do Prometheus, especificando quais métricas devem ser monitoradas e quais condições devem ser atendidas para disparar o alerta.

    Ferramentas legadas e privadas

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    Muitas vezes temos sistemas e serviços legados ou ferramentas fechadas que não fornecem suas métricas em um formato compatível com o Prometheus. Nesses casos, existem algumas soluções possíveis para monitorá-los com o Prometheus:

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    Muitas vezes temos sistemas e serviços legados ou ferramentas fechadas que não +fornecem suas métricas em um formato compatível com o Prometheus. Nesses casos, +existem algumas soluções possíveis para monitorá-los com o Prometheus: