Prometheus

Windows

Découvrir Prometheus et Grafana par l'exemple. Grafana et Prometheus Ça fait plusieurs articles que je vous parle de Prometheus et de Grafana, notamment pour l’installer.

Mais je n’avais pas encore pris le temps de faire un article pour vous montrer comment les utiliser (et pourquoi ces deux outils sont géniaux) ! Typiquement, ça va nous permettre de réaliser ce genre de dashboard, qui permettra aux équipes (production, dev, voire même équipes fonctionnelles) de voir en un coup d’œil si tout va bien ou au contraire, ce qui va mal. Un cas utile Et tant qu’à présenter les outils, je me suis dis que j’allais utiliser un des exemples que j’avais eu à mettre en place dans la vraie vie : tester que mes déploiements Kubernetes respectent bien l’anti-affinité. Proxmox VE + Prometheus = Proxmox et Prometheus sont dans un bateau… Si vous avez suivi le précédent article sur Prometheus et Grafana, vous m’avez peut être vu teaser cet article.

En effet, j’avais mis une capture d’écran d’un dashboard Grafana avec des métriques provenant de mon cluster Proxmox VE : Petit récap’ Pour rappel, dans le tuto précédent, on avait installé le couple Grafana + Prometheus sur une machine virtuelle (ou physique peu importe), et pas dans un container (comme le préconise la plupart des billets de blogs que j’ai pu lire). Maintenant vous comprenez surement mieux pourquoi ;-). Pour alimenter notre Prometheus, on va donc vouloir le donner à manger. [Tutoriel] Installer Prometheus/Grafana sans Docker. Prometheus et Grafana dans Docker, quelle horreur ?

Je sais que certains d’entre vous ne sont pas super fan (euphémisme) de la technologique containers Docker (et je ne parle même pas de Kubernetes, cf Concerning Kubernetes). Pour autant, pas besoin de Docker pour avoir besoin du couple Prometheus / Grafana. Prometheus a plein de features sympas (notamment l’auto discovery, le langage de requêtage PromQL, …). De son côté, Grafana est vraiment top pour ce qui est visualisation rapide provenant de plusieurs sources de données. Peut être même que vous avez du Docker (ou même Kubernetes) mais que vous n’avez pas envie d’intégrer la supervision dans votre infra de compute. Il y a plein de bonnes raisons pour ça, comme ne pas vouloir héberger la supervision sur l’infra qu’elle est censé surveillée ou encore pour des problématiques de performances, … Loki, centralisation de logs à la sauce Prometheus. Cet article est une rapide introduction à Loki.

Ce projet est soutenu par Grafana et a pour but de centraliser des journaux d’activités (serveurs ou containers). La source principale d’inspiration de Loki vient de Prometheus, avec l'idée de l’appliquer à la gestion des logs, le but étant de disposer du même mécanisme : utilisation des labels pour le stockage des données ;réclamer très peu de ressources pour son exécution. Dans ce qui va suivre, nous allons revenir sur le principe de fonctionnement de Prometheus et donner quelques exemples d’utilisation dans le cadre d’un déploiement sous Kubernetes. Sommaire. Prometheus Starter Kit. Le monde du monitoring a quelque peu changé ces dernières années, notamment avec un projet open-source qui revient souvent : Prometheus.

Même si ce projet est de plus en plus populaire, il reste inconnu dans de nombreux cercles techniques. C’est pourquoi nous allons faire dans cet article un résumé des informations essentielles concernant Prometheus : une description rapide, une revue d’architecture, les projets satellites qui existent et les axes de réflexion si vous souhaitez l’utiliser à grande échelle. Description Prometheus est une solution open-source (Apache 2.0) de monitoring et d’alerting développée à l’origine chez SoundCloud. Il a été le deuxième projet soutenu par la CNCF, juste après Kubernetes. Ses caractéristiques les plus marquantes sont : La fréquence de collecte est paramétrable suivante les targets groups, mais gardez en tête qu’il s’agira d’un mode best-effort. Architecture Prometheus en lui-même est responsable uniquement : Exporters Service Discovery Scalabilité.

Docker

Découverte de l’outil de supervision Prometheus. Par le passé, j’ai été un grand utilisateur de Nagios et ses différents forks.

Superviser mon application Play! avec Prometheus. Il nous semble clair que l’industrie de l’informatique s’est finalement mis d’accord sur trois choses : Nous avons besoin de faire du code de qualitéIl faut intégrer le code de manière continueIl faut superviser ce que nous installons Les pratiques du craftsmanship, en particulier le refactoring, couplées à un ensemble d’outils de test permettent d’affronter le premier.

La construction de pipelines d’intégration avec des usines comme Jenkins, GoCD ou TravisCI permettent d’attaquer le deuxième. Cependant, la supervision, la situation n’est pas aussi claire. Du coup, il existe une grande variété de fonctionnalités (stack) pour superviser la JVM, suivre des métriques métiers, gérer des alertes, etc. Pour résoudre tous ces problèmes, nous avons choisi une stack composée de Prometheus, CAdvisor et Grafana et nous allons vous montrer comment les utiliser pour superviser une application de site web basée sur Play!