Prometheuse mõõdikud: Kaasaegse rakenduse toimivuse jälgimise globaalne standard

Tänapäeva omavahel ühendatud digitaalses maastikus on rakendused ettevõtete selgroog kogu maailmas. Alates finantsasutustest, mis töötlevad tehinguid üle kontinentide, kuni e-kaubanduse platvormideni, mis teenindavad igapäevaselt miljoneid erinevaid kliente, on tarkvara töökindlus ja jõudlus esmatähtsad. Rakenduse toimivuse jälgimine (APM) on arenenud nišidistsipliinist kriitiliseks operatiivseks vajaduseks, tagades nende elutähtsate süsteemide sujuva, tõhusa ja katkestusteta toimimise, sõltumata geograafilisest asukohast või kultuurilisest kontekstist.

Arhitektuuriline nihe pilvepõhiste paradigmide, mikroteenuste ja konteinerdamise suunas on toonud kaasa enneolematu keerukuse. Kuigi need arhitektuurid pakuvad võrreldamatut paindlikkust ja skaleeritavust, esitavad need ka uusi väljakutseid jälgimisele. Traditsioonilised APM-i tööriistad, mis on sageli loodud monoliitsete rakenduste jaoks, näevad vaeva, et pakkuda igakülgset nähtavust väga hajutatud, efemeersetes keskkondades. Siin astub esile Prometheus, avatud lähtekoodiga jälgimissüsteem ja ajaseeria andmebaas, kui transformatiivne lahendus, saades kiiresti de facto standardiks APM-i jaoks kaasaegsetes, globaalselt hajutatud süsteemides.

See põhjalik juhend süveneb Prometheuse mõõdikutesse, uurides selle võimalusi rakenduse toimivuse jälgimiseks, selle põhikomponente, parimaid praktikume rakendamisel ja seda, kuidas see annab organisatsioonidele kogu maailmas võimaluse saavutada võrreldamatu jälgitavuse ja operatiivse tipptaseme. Arutame selle asjakohasust erinevates keskkondades, alates idufirmadest kuni rahvusvaheliste korporatsioonideni, ja seda, kuidas selle paindlik, tõmbepõhine mudel sobib ideaalselt globaalse infrastruktuuri nõudmistele.

Mis on Prometheus? Päritolu, filosoofia ja põhikomponendid

Prometheus sai alguse SoundCloudis 2012. aastal sise projektina, mis oli loodud nende väga dünaamilise ja konteineripõhise infrastruktuuri jälgimise väljakutsete lahendamiseks. Google'i Borgmoni jälgimissüsteemist inspireerituna avati see avalikult 2015. aastal ja liitus kiiresti Cloud Native Computing Foundationiga (CNCF) selle teise hostitud projektina, kohe pärast Kubernetesit. Selle filosoofia on juurdunud lihtsusesse, töökindlusesse ja võimesse tõhusalt toimida väga dünaamilistes keskkondades.

Erinevalt paljudest traditsioonilistest jälgimissüsteemidest, mis tuginevad andmete edastavatele agentidele, võtab Prometheus kasutusele tõmbepõhise mudeli. See kraabib HTTP-lõpp-punkte konfigureeritud intervallidega mõõdikute kogumiseks, muutes selle eriti sobivaks pilvepõhiste rakenduste jaoks, mis eksponeerivad oma mõõdikuid standardse HTTP-liidese kaudu. See lähenemine lihtsustab juurutamist ja haldamist, eriti keskkondades, kus võrgu topoloogiad sageli muutuvad või kus rakendused on juurutatud lühiajaliste konteineritena.

Prometheuse ökosüsteemi põhikomponendid

Prometheuse võimsus seisneb selle ühtses tööriistade ökosüsteemis, mis töötavad sujuvalt koos:

• Prometheus server: See on süsteemi süda. See vastutab konfigureeritud sihtmärkidelt mõõdikute kraapimise, nende ajaseeria andmetena salvestamise, reeglipõhiste hoiatuste käitamise ja PromQL-päringute teenindamise eest. Selle kohalik salvestusruum on ajaseeria andmete jaoks kõrgelt optimeeritud.
• Eksportijad: Prometheus ei saa otseselt jälgida iga rakendust või süsteemi. Eksportijad on väikesed, üheotstarbelised rakendused, mis tõlgivad mõõdikuid erinevatest allikatest (nt operatsioonisüsteemid, andmebaasid, sõnumijärjekorrad) Prometheuse-ühilduvasse vormingusse, eksponeerides neid HTTP-lõpp-punkti kaudu. Näited hõlmavad node_exporter hosti taseme mõõdikute jaoks, kube-state-metrics Kubernetes klastri tervise jaoks ja erinevaid andmebaasi eksportijaid.
• Pushgateway: Kuigi Prometheus on peamiselt tõmbepõhine, on stsenaariume, eriti efemeersete või lühiajaliste partiitööde puhul, kus sihtmärke ei saa usaldusväärselt kraapida. Pushgateway võimaldab sellistel töödel oma mõõdikuid sinna edastada, mida Prometheus siis kraabib. See tagab, et mööduvate protsesside mõõdikud jäädvustatakse.
• Alertmanager: See komponent käsitleb Prometheuse serveri saadetud hoiatusi. See eemaldab duplikaadid, rühmitab ja suunab hoiatused sobivatele vastuvõtjatele (nt e-post, Slack, PagerDuty, VictorOps, kohandatud veebikonksud). See toetab ka hoiatuste vaigistamist ja pärssimisreegleid, mis on kriitilise tähtsusega hoiatuspakkide vältimiseks ja tagamaks, et õiged meeskonnad saaksid asjakohased teated.
• Klienditeegid: Kohandatud rakenduste instrumenteerimiseks pakub Prometheus klienditeeke populaarsete programmeerimiskeelte jaoks (Go, Java, Python, Ruby, Node.js, C# jne). Need teegid teevad arendajatele lihtsaks oma rakendustest kohandatud mõõdikute eksponeerimise Prometheuse vormingus.
• Grafana: Kuigi Grafana ei ole rangelt Prometheuse projekti osa, on see kõige levinum ja võimsam visualiseerimistööriist, mida Prometheusiga kasutatakse. See võimaldab kasutajatel luua Prometheuse andmetest rikkalikke, interaktiivseid armatuurlaudu, pakkudes võrreldamatut ülevaadet rakenduse ja infrastruktuuri toimivusest.

Kuidas see töötab: Kõrgetasemeline ülevaade

Kujutage ette globaalset e-kaubanduse platvormi, mille mikroteenused on juurutatud mitmes pilvepiirkonnas. Siin on, kuidas Prometheus sisse sobib:

• Instrumenteerimine: Arendajad kasutavad Prometheuse klienditeeke oma mikroteenuste (nt laoteenus, maksevärav, kasutaja autentimine) instrumenteerimiseks. Nad defineerivad mõõdikuid nagu http_requests_total (loendur), request_duration_seconds (histogramm) ja active_user_sessions (mõõtur).
• Mõõdikute eksponeerimine: Iga mikroteenus eksponeerib neid mõõdikuid spetsiaalsel HTTP-lõpp-punktil, tavaliselt /metrics.
• Kraapimine: Prometheuse serverid, mis on juurutatud igas piirkonnas või tsentraalselt, on konfigureeritud avastama ja kraapima neid /metrics lõpp-punkte regulaarsete intervallidega (nt iga 15 sekundi tagant).
• Salvestus: Kraabitud mõõdikud salvestatakse Prometheuse ajaseeria andmebaasi. Igal mõõdikul on nimi ja võtme-väärtuspaaride komplekt, mida nimetatakse siltideks, mis võimaldavad võimsat filtreerimist ja agregeerimist.
• Päringud: Süsteemi töökindluse insenerid (SRE-d) ja DevOps meeskonnad kasutavad PromQL-i (Prometheus Query Language) nende andmete päringute tegemiseks. Näiteks võivad nad teha päringu rate(http_requests_total{job="payment_service", status="5xx"}[5m]), et näha makseteenuse 5xx vigade 5-minutilist määra.
• Hoiatamine: PromQL-päringute põhjal defineeritakse Prometheuses hoiatuseeskirjad. Kui päringu tulemus ületab eelnevalt määratletud läve (nt veamäär ületab 1%), saadab Prometheus hoiatuse Alertmanagerile.
• Teavitused: Alertmanager töötleb hoiatust, rühmitab selle sarnaste hoiatustega ja saadab teavitused asjakohastele valves olevatele meeskondadele Slacki, PagerDuty või e-posti teel, potentsiaalselt eskaleerides erinevatele meeskondadele vastavalt tõsidusele või kellaajale.
• Visualiseerimine: Grafana armatuurlauad tõmbavad Prometheuse andmeid, et kuvada reaalajas ja ajaloolisi jõudlusmõõdikuid, pakkudes visuaalset ülevaadet rakenduse tervisest ja käitumisest kõigis piirkondades.

Prometheuse võimsus APM-i jaoks globaalses kontekstis

Prometheus pakub selgeid eeliseid, mis muudavad selle erakordselt sobivaks APM-i jaoks, eriti organisatsioonidele, mis tegutsevad globaalses mastaabis keeruliste, hajutatud süsteemidega.

Nähtavus kaasaegsetesse arhitektuuridesse

Kaasaegsed rakendused on sageli ehitatud mikroteenuste abil, mis on juurutatud konteineritesse, mida haldavad orkestraatorid nagu Kubernetes. Need komponendid on efemeersed, skaleeruvad kiiresti üles ja alla ning suhtlevad üle võrgu piiride. Prometheus, oma teenuste avastamise mehhanismide ja sildipõhise andmemudeliga, pakub enneolematut nähtavust nendesse dünaamilistesse keskkondadesse. See suudab automaatselt avastada uusi teenuseid, jälgida nende tervist ja pakkuda kontekstirohkeid mõõdikuid, mis võimaldab meeskondadel mõista jõudlust keerulises omavahel ühendatud teenuste võrgustikus, olenemata nende füüsilisest või loogilisest asukohast.

Ennetav probleemide tuvastamine ja algpõhjuse analüüs

Traditsiooniline jälgimine keskendub sageli intsidentidele reageerimisele. Prometheus nihutab selle paradigma ennetava probleemide tuvastamise poole. Pidevalt kõrge resolutsiooniga mõõdikuid kogudes ja hoiatuseeskirju hinnates suudab see märgata anomaalset käitumist või ähvardavaid probleeme enne, kui need eskaleeruvad täiemahulisteks seisakuteks. Globaalse teenuse puhul tähendab see lokaliseeritud aeglustuse tuvastamist konkreetses piirkonnas või jõudluse kitsaskoha tuvastamist konkreetses mikroteenuses, mis võib mõjutada ainult teatud ajavööndis asuvaid kasutajaid, võimaldades meeskondadel sellega tegeleda enne, kui see mõjutab laiemat kasutajaskonda.

Rakendatavad ülevaated mitmekesistele meeskondadele

Prometheus ei kogu ainult andmeid; see võimaldab välja võtta rakendatavaid ülevaateid. Selle võimas päringukeel, PromQL, võimaldab inseneridel mõõdikuid jaotada ja analüüsida meelevaldsete siltide (nt teenus, piirkond, rentniku ID, andmekeskus, konkreetne API-lõpp-punkt) alusel. See detailsus on oluline globaalsetele meeskondadele, kus erinevad rühmad võivad vastutada konkreetsete teenuste või geograafiliste piirkondade eest. Ühe riigi arendusmeeskond saab analüüsida oma äsja juurutatud funktsiooni toimivust, samal ajal kui teise riigi operatsioonimeeskond saab jälgida infrastruktuuri tervist, kasutades kõike sama alusjälgimissüsteemi ja andmeid.

Skaleeritavus ja paindlikkus globaalsete juurutuste jaoks

Prometheus on disainitud olema kõrgelt skaleeritav. Kuigi üksik Prometheuse server on robustne, saavad suuremad, globaalselt hajutatud ettevõtted juurutada mitu Prometheuse eksemplari, neid födereerida või kasutada pikaajalisi salvestuslahendusi nagu Thanos või Mimir, et saavutada globaalne agregeerimine ja pikaajaline säilitamine. See paindlikkus võimaldab organisatsioonidel kohandada oma jälgimisinfrastruktuuri oma spetsiifilistele vajadustele, olgu neil siis üks andmekeskus või kohalolek kõigi suuremate pilveteenuste pakkujate ja kohapealsete keskkondade lõikes globaalselt.

Avatud lähtekoodi eelis: kogukond, kulutõhusus ja läbipaistvus

Olles avatud lähtekoodiga projekt, saab Prometheus kasu arenevast globaalsest arendajate ja kasutajate kogukonnast. See tagab pideva innovatsiooni, robustse dokumentatsiooni ja rikkaliku jagatud teadmiste hulga. Organisatsioonide jaoks tähendab see kulutõhusust (puuduvad litsentsitasud), läbipaistvust (kood on auditeeritav) ja süsteemi kohandamise ning laiendamise võimalust ainulaadsete nõuete täitmiseks. See avatud mudel soodustab koostööd ja võimaldab organisatsioonidel kogu maailmas panustada selle arengusse ja sellest kasu saada.

Prometheuse põhimõisted APM-i jaoks

Prometheuse tõhusaks kasutamiseks APM-i jaoks on oluline mõista selle põhimõisteid.

Mõõdikute tüübid: Jälgitavuse ehitusplokid

Prometheus defineerib neli põhilist mõõdikute tüüpi, millest igaüks teenib konkreetset eesmärki rakenduse toimivuse andmete kogumisel:

• Loendur: Kumulatiivne mõõdik, mis läheb ainult üles (või lähtestub nulli taaskäivitamisel). See sobib ideaalselt asjade loendamiseks, nagu HTTP päringute koguarv, vigade koguarv või järjekorras töödeldud üksuste arv. Näiteks http_requests_total{method="POST", path="/api/v1/orders"} võiks jälgida edukate tellimuste paigutuste koguarvu globaalselt. PromQL-is kasutatakse tavaliselt funktsioone rate() või increase(), et saada sekundite või intervallide kohta muutust.
• Mõõtur: Mõõdik, mis esindab ühte numbrilist väärtust, mis võib suvaliselt üles või alla minna. Mõõturid sobivad ideaalselt praeguste väärtuste mõõtmiseks, nagu samaaegsete kasutajate arv, praegune mälu kasutus, temperatuur või järjekorras olevate üksuste arv. Näide oleks database_connections_active{service="billing", region="europe-west1"}.
• Histogramm: Histogrammid võtavad vaatlusi (nagu päringu kestused või vastuste suurused) ja loendavad neid konfigureeritavatesse ämbritesse. Need annavad ülevaate väärtuste jaotusest, muutes need hindamatuks teenuse taseme näitajate (SLI-de) arvutamisel, nagu protsentiilid (nt 99. protsentiili latentsus). Levinud kasutusjuht on veebipäringu kestuste jälgimine: http_request_duration_seconds_bucket{le="0.1", service="user_auth"} loendaks päringuid, mis võtavad vähem kui 0,1 sekundit. Histogrammid on kasutajakogemuse mõistmiseks üliolulised, kuna keskmine latentsus võib olla eksitav.
• Kokkuvõte: Sarnaselt histogrammidele võtavad kokkuvõtted samuti vaatlusi. Kuid need arvutavad konfigureeritavaid kvantiile (nt 0,5, 0,9, 0,99) kliendipoolsel küljel üle libiseva ajakna. Kuigi neid on lihtsam kasutada lihtsate kvantiilarvutuste jaoks, võivad need Prometheuses agregeerimisel olla vähem täpsed või tõhusad mitme eksemplari agregeerimiseks võrreldes histogrammidega. Näide võiks olla api_response_time_seconds{quantile="0.99"}. Üldiselt eelistatakse histogramme nende paindlikkuse tõttu PromQL-is.

Sildid: Prometheuse päringute võimsuse nurgakivi

Mõõdikud Prometheuses identifitseeritakse unikaalselt nende mõõdiku nime ja võtme-väärtuspaaride komplekti järgi, mida nimetatakse siltideks. Sildid on uskumatult võimsad, kuna need võimaldavad mitmemõõtmelist andmemudeli loomist. Erinevate piirkondade või teenuseversioonide jaoks eraldi mõõdikute omamise asemel saate kasutada silte:

            
http_requests_total{method="POST", handler="/users", status="200", region="us-east", instance="web-01"}
http_requests_total{method="GET", handler="/products", status="500", region="eu-west", instance="web-02"}

            

              
                Copy
              
            
          

See võimaldab teil andmeid täpselt filtreerida, agregeerida ja rühmitada. Globaalsele publikule on sildid olulised järgmiste jaoks:

• Regionaalne analüüs: Filtreerige region="asia-southeast1" järgi, et näha jõudlust Singapuris.
• Teenusespetsiifilised ülevaated: Filtreerige service="payment_gateway" järgi, et isoleerida maksete töötlemise mõõdikud.
• Juurutuse kontroll: Filtreerige version="v1.2.3" järgi, et võrrelda jõudlust enne ja pärast uue versiooni väljalaskmist kõigis keskkondades.
• Rentniku taseme jälgimine: SaaS-i pakkujate jaoks võivad sildid sisaldada tenant_id="customer_xyz", et jälgida konkreetse kliendi jõudlust.

Siltide hoolikas planeerimine on tõhusa jälgimise jaoks ülioluline, kuna kõrge kardinaalsus (liiga palju unikaalseid sildi väärtusi) võib mõjutada Prometheuse jõudlust ja salvestusruumi.

Teenuste avastamine: Dünaamiline jälgimine dünaamilistes keskkondades

Kaasaegsetes pilvepõhistes keskkondades juurutatakse, skaleeritakse ja lõpetatakse rakendusi pidevalt. Prometheuse käsitsi konfigureerimine iga uue eksemplari kraapimiseks on ebapraktiline ja veaohtlik. Prometheus lahendab selle robustsete teenuste avastamise mehhanismidega. See saab integreerida erinevate platvormidega, et automaatselt avastada kraapimisihtmärgid:

• Kubernetes: Levinud ja võimas integratsioon. Prometheus saab avastada teenuseid, pode ja lõpp-punkte Kubernetes klastris.
• Pilveteenuste pakkujad: Integratsioonid AWS EC2, Azure, Google Cloud Platformi (GCP) GCE, OpenStackiga võimaldavad Prometheusel avastada eksemplare siltide või metaandmete alusel.
• DNS-põhine: Sihtmärkide avastamine DNS-kirjete kaudu.
• Failipõhine: Staatiliste sihtmärkide jaoks või kohandatud avastamissüsteemidega integreerimiseks.

See dünaamiline avastamine on globaalsete juurutuste jaoks elutähtis, kuna see võimaldab ühel Prometheuse konfiguratsioonil kohanduda infrastruktuuri muutustega erinevates piirkondades või klastrites ilma käsitsi sekkumiseta, tagades pideva jälgimise teenuste nihkudes ja skaleerudes globaalselt.

PromQL: Võimas päringukeel

Prometheus Query Language (PromQL) on funktsionaalne päringukeel, mis võimaldab kasutajatel valida ja agregeerida ajaseeria andmeid. See on uskumatult mitmekülgne, võimaldades keerukaid päringuid armatuurlaudade loomiseks, hoiatamiseks ja ad-hoc analüüsiks. Siin on mõned põhilised operatsioonid ja näited, mis on asjakohased APM-i jaoks:

• Ajaseeriate valimine:
  http_requests_total{job="api-service", status="200"}
  See valib kõik HTTP päringu loendurid api-service tööst 200 olekukoodiga.
• Muutuse määr:
  rate(http_requests_total{job="api-service", status=~"5.."}[5m])
  Arvutab HTTP 5xx vigade sekundipõhise keskmise määra viimase 5 minuti jooksul. See on kriitilise tähtsusega teenuse halvenemise tuvastamisel.
• Agregeerimine:
  sum by (region) (rate(http_requests_total{job="api-service"}[5m]))
  Agregeerib API-teenuse kogu päringute määra, rühmitades tulemused region'i järgi. See võimaldab võrrelda päringute mahtusid erinevate geograafiliste juurutuste vahel.
• Top K:
  topk(5, sum by (handler) (rate(http_requests_total[5m])))
  Tuvastab top 5 API-käitlejat päringute määra järgi, aidates täpsustada kõige aktiivsemaid lõpp-punkte.
• Histogrammi kvantiilid (SLI-d):
  histogram_quantile(0.99, sum by (le, service) (rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])))
  Arvutab iga teenuse HTTP päringu kestuste 99. protsentiili viimase 5 minuti jooksul. See on teenuse taseme eesmärkide (SLO-de) jaoks ülioluline mõõdik, mis näitab, milline protsent päringutest jääb vastuvõetava latentsusvahemikku. Kui globaalsel teenusel on SLO, et 99% päringutest peaksid lõppema alla 200 ms, jälgib see päring seda otse.
• Aritmeetilised operatsioonid:
  (sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m]))) * 100
  Arvutab 5xx vigade protsendi kõigi HTTP päringute kohta, pakkudes veamäära kogu süsteemi kohta, mis on globaalsete tervisekontrollide jaoks kriitilise tähtsusega.

PromQL-i valdamine on võti Prometheuse täieliku APM-i potentsiaali avamiseks, võimaldades inseneridel esitada konkreetseid küsimusi oma rakenduse toimivuse ja käitumise kohta.

Prometheuse rakendamine APM-i jaoks: Globaalne tegevusplaan

Prometheuse juurutamine APM-i jaoks globaalselt hajutatud keskkonnas nõuab hoolikat planeerimist ja strateegilist lähenemist. Siin on tegevusplaan, mis hõlmab peamisi juurutusetappe:

Instrumenteerimine: Jälgitavuse alus

Tõhus APM algab rakenduse õigest instrumenteerimisest. Ilma hästi defineeritud mõõdikuteta on isegi kõige keerulisem jälgimissüsteem pime.

• Klienditeekide valimine: Prometheus pakub ametlikke ja kogukonna poolt hooldatud klienditeeke peaaegu kõigi populaarsete programmeerimiskeelte jaoks (Go, Java, Python, Ruby, Node.js, C#, PHP, Rust jne). Valige iga mikroteenuse jaoks sobiv teek. Tagage mõõdikute eksponeerimise järjepidevus, isegi erinevate keelepakkumiste puhul, et hõlbustada hilisemat agregeerimist.
• Sisuliste mõõdikute defineerimine: Keskenduge mõõdikutele, mis esindavad rakenduse toimivuse ja kasutajakogemuse kriitilisi aspekte. Jälgimise "neli kuldset signaali" on suurepärane alguspunkt: latentsus, liiklus, vead ja küllastus.
• Latentsus: Aeg, mis kulub päringu teenindamiseks (nt http_request_duration_seconds histogramm).
• Liiklus: Nõudlus teie süsteemile (nt http_requests_total loendur).
• Vead: Ebaõnnestunud päringute määr (nt http_requests_total{status=~"5.."}).
• Küllastus: Kui hõivatud teie süsteem on (nt CPU, mälu kasutus, järjekorra pikkused – mõõturid).
• Parimad praktikad mõõdikute nimetamisel: Võtke kasutusele järjepidev nimetamise konventsioon kogu oma organisatsioonis, sõltumata meeskonna asukohast või teenuse keelest. Kasutage snake_case'i, lisage ühik, kui see on kohaldatav, ja tehke nimed kirjeldavateks (nt http_requests_total, database_query_duration_seconds).
• Näide: Veebiteenuse instrumenteerimine (Python Flask):

              
  from flask import Flask, request
  from prometheus_client import Counter, Histogram, generate_latest
  
  app = Flask(__name__)
  
  # Define Prometheus metrics
  REQUEST_COUNT = Counter('http_requests_total', 'Total HTTP Requests', ['method', 'endpoint', 'status'])
  REQUEST_LATENCY = Histogram('http_request_duration_seconds', 'HTTP Request Latency', ['method', 'endpoint'])
  
  @app.route('/')
  def hello_world():
      return 'Hello, World!'
  
  @app.route('/api/v1/data')
  def get_data():
      with REQUEST_LATENCY.labels(method=request.method, endpoint='/api/v1/data').time():
          # Simulate some work
          import time
          time.sleep(0.05)
          status = '200'
          REQUEST_COUNT.labels(method=request.method, endpoint='/api/v1/data', status=status).inc()
          return {'message': 'Data retrieved successfully'}
  
  @app.route('/metrics')
  def metrics():
      return generate_latest(), 200, {'Content-Type': 'text/plain; version=0.0.4; charset=utf-8'}
  
  if __name__ == '__main____':
      app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
          
              
  
                
                  Copy
                
              
            

  See lihtne näide näitab, kuidas jälgida päringute arvu ja latentsust konkreetsete lõpp-punktide jaoks, mis on põhilised APM-i mõõdikud. Siltide lisamine piirkonna, eksemplari ID või kliendi ID jaoks muudab need mõõdikud globaalselt kasulikuks.

Juurutamisstrateegiad globaalseks ulatuseks

Juurutamisstrateegia valik sõltub teie rakendusmaastiku ulatusest, geograafilisest jaotusest ja redundantsuse nõuetest.

• Autonoomsed eksemplarid: Väiksemate organisatsioonide või isoleeritud keskkondade (nt üks andmekeskus, konkreetne pilvepiirkond) jaoks piisab ühest Prometheuse serverist. Seda on lihtne seadistada ja hallata, kuid see pakub piiratud skaleeritavust ja sisseehitatud kõrget kättesaadavust puudub.
• Kõrge kättesaadavus (HA) koos replikatsiooniga: Kriitilisemate teenuste jaoks saate juurutada kaks identset Prometheuse serverit, mis kraabivad samu sihtmärke. Alertmanager saab siis mõlemalt hoiatusi vastu võtta, tagades redundantsuse. Kuigi see pakub HA-d jälgimissüsteemile endale, ei lahenda see globaalset andmete agregeerimist.
• Regionaalsed Prometheuse juurutused: Globaalses seadistuses on tavaline juurutada Prometheuse server (või HA-paar) igasse geograafilisse piirkonda (nt us-east-1, eu-central-1, ap-southeast-2). Iga regionaalne Prometheus jälgib oma piirkonna teenuseid. See jaotab koormust ja hoiab jälgimisandmed allikale lähemal.
• Globaalne agregeerimine Thanos/Mimir/Cortexiga: Tõeliselt globaalse vaate ja pikaajalise salvestamise jaoks on lahendused nagu Thanos, Mimir või Cortex asendamatud. Need süsteemid võimaldavad teil teha päringuid mitme Prometheuse eksemplari kohta, konsolideerida hoiatusi ja salvestada mõõdikuid objektisalvestusse (nt AWS S3, Google Cloud Storage) pikendatud säilitamiseks ja globaalseks juurdepääsuks.
• Integratsioon Kubernetesega: Prometheus Operator lihtsustab Prometheuse juurutamist ja haldamist Kubernetes klastrites. See automatiseerib tavalisi ülesandeid, nagu Prometheuse eksemplaride, Alertmanagerite ja kraapimiskonfiguratsioonide seadistamine, muutes selle pilvepõhiste rakenduste jaoks eelistatud meetodiks.
• Pilveteenuste pakkujate kaalutlused: Erinevate pilveteenuste pakkujate (AWS, Azure, GCP) vahel juurutamisel kasutage nende vastavaid teenuste avastamise mehhanisme. Veenduge, et võrguühendus ja turvagrupi konfiguratsioonid võimaldavad Prometheusel kraapida sihtmärke üle virtuaalsete privaatvõrkude (VPN-ide) või piirkondade või pilvede vaheliste peeringside, kui see on vajalik.

Andmete visualiseerimine Grafanaga: Armatuurlauad globaalsetele meeskondadele

Grafana muudab toored Prometheuse mõõdikud intuitiivseteks, interaktiivseteks armatuurlaudadeks, võimaldades kõigil alates arendajatest kuni juhtivate juhtideni ühe pilguga mõista rakenduse toimivust.

• Tõhusate armatuurlaudade loomine:
• Ülevaate armatuurlauad: Alustage kõrgetasemeliste armatuurlaudadega, mis näitavad kogu teie rakenduse või peamiste teenuste üldist tervist globaalselt (nt päringute kogumäär, globaalne veamäär, keskmine latentsus kõigis piirkondades).
• Teenusespetsiifilised armatuurlauad: Looge üksikute mikroteenuste jaoks üksikasjalikud armatuurlauad, keskendudes nende ainulaadsetele KPI-dele (nt konkreetsed API latentsusajad, andmebaasi päringuajad, sõnumijärjekorra sügavused).
• Regionaalsed armatuurlauad: Lubage meeskondadel filtreerida armatuurlaudu geograafilise piirkonna järgi (kasutades Grafana mallivariaableid, mis vastavad Prometheuse siltidele), et kiiresti süveneda lokaliseeritud jõudlusprobleemidesse.
• Äripõhised armatuurlauad: Tõlkige tehnilised mõõdikud äriga seotud KPI-deks (nt konversioonimäärad, edukad maksetehingud, kasutaja sisselogimise edukuse määrad) sidusrühmadele, kes ei pruugi olla sügavalt tehnilised.
• Peamised toimivusnäitajad (KPI-d) mitmekesistele rakendustele:
• Veebiteenused: Päringumäär, veamäär, latentsus (P50, P90, P99), aktiivsed ühendused, CPU/mälu kasutus.
• Andmebaasid: Päringu latentsus, aktiivsed ühendused, aeglaste päringute arv, kettapõhine I/O, vahemälu tabamise suhe.
• Sõnumijärjekorrad: Sõnumite avaldamise/tarbimise määr, järjekorra sügavus, tarbija mahajäämus.
• Partiitööd: Töö kestus, edukuse/ebaõnnestumise määr, viimase käivituse ajatempel.
• Hoiatuste konfiguratsioon Grafanas: Kuigi Alertmanager on peamine hoiatussüsteem, võimaldab Grafana teil defineerida ka lihtsaid lävipõhiseid hoiatusi otse paneelidest, mis võib olla kasulik armatuurlauaspetsiifiliste teavituste või kiire prototüüpimise jaoks. Tootmiseks tsentraliseerige hoiatused Alertmanageris.

Hoiatamine Alertmanageriga: Õigeaegsed teavitused, globaalselt

Alertmanager on ülioluline Prometheuse hoiatuste teisendamisel rakendatavateks teavitusteks, tagades õigete inimeste teavitamise õigel ajal, erinevates geograafilistes asukohtades ja organisatsioonilistes struktuurides.

• Hoiatuseeskirjade defineerimine: Hoiatused defineeritakse Prometheuses PromQL-päringute põhjal. Näiteks:

            
- alert: HighErrorRate
  expr: (sum(rate(http_requests_total{job="api-service", status=~"5.."}[5m])) by (service, region) / sum(rate(http_requests_total{job="api-service"}[5m])) by (service, region)) * 100 > 5
  for: 5m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "{{ $labels.service }} has a high error rate in {{ $labels.region }}"
    description: "The {{ $labels.service }} in {{ $labels.region }} is experiencing an error rate of {{ $value }}% for over 5 minutes."
        
            

              
                Copy
              
            
          

See reegel käivitab hoiatuse, kui mis tahes API teenusel mis tahes piirkonnas on veamäär, mis ületab 5% viie järjestikuse minuti jooksul. Sildid service ja region muudavad hoiatuse kontekstipõhiselt rikkaks.

• Hoiatuste rühmitamine ja vaigistamine: Alertmanager saab rühmitada sarnaseid hoiatusi (nt mitu sama teenuse eksemplari ebaõnnestumist) üheks teavituseks, vältides hoiatustest tingitud väsimust. Vaigistused võivad ajutiselt summutada hoiatusi planeeritud hooldusperioodide või teadaolevate probleemide korral.
• Inhibitsioonireeglid: Need reeglid takistavad madalama prioriteediga hoiatuste käivitumist, kui sama komponendi jaoks on juba aktiivne kõrgema prioriteediga hoiatus (nt ärge teavitage kõrgest CPU kasutusest, kui server on juba täiesti maas).
• Integratsioonid: Alertmanager toetab laia valikut teavituskanaleid, mis on globaalsete meeskondade jaoks elutähtsad:
  • Suhtlusplatvormid: Slack, Microsoft Teams, PagerDuty, VictorOps, Opsgenie koheseks meeskonna suhtluseks ja valvesüsteemideks.
  • E-post: Vähem kiireloomuliste teavituste või laiema levitamise jaoks.
  • Veebikonksud: Kohandatud intsidendihaldussüsteemide või muude sisemiste tööriistadega integreerimiseks.

  Globaalsete operatsioonide puhul veenduge, et teie Alertmanageri konfiguratsioon võtaks arvesse erinevaid ajavööndeid valvesüsteemide ja suunamise jaoks. Näiteks kriitilised hoiatused Euroopa tööajal võivad minna ühele meeskonnale, samas kui Aasia tööaja hoiatused suunatakse teisele.

Täiustatud Prometheus ettevõtteklassi APM-i jaoks

Suurte, keerulise ja geograafiliselt hajutatud infrastruktuuriga organisatsioonide jaoks on sageli vajalik Prometheuse põhikorralduse täiustamine.

Pikaajaline salvestus: Kohalikust säilitamisest kaugemale

Prometheuse vaikimisi kohalik salvestusruum on väga tõhus, kuid mõeldud suhteliselt lühiajaliseks säilitamiseks (nädalatest kuudeni). Vastavuse, ajaloolise analüüsi, võimsuse planeerimise ja aastatepikkuse trendianalüüsi jaoks on vaja pikaajalisi salvestuslahendusi. Need lahendused kasutavad sageli objektisalvestust, mis pakub suurt vastupidavust ja kulutõhusust tohutute andmemahtude jaoks.

• Thanos: Komponentide komplekt, mis muudab Prometheuse juurutuse kõrgelt kättesaadavaks, mitme rentniku toega, globaalselt päringutele avatud jälgimissüsteemiks. Peamised komponendid hõlmavad:
  • Sidecar: Asub Prometheuse kõrval, laadides ajaloolisi andmeid objektisalvestusse.
  • Päringu esitaja (Querier): Toimib päringuväravana, tuues andmeid mitmest Prometheuse eksemplarist (Sidecar'i kaudu) ja objektisalvestusest.
  • Salvestusvärav (Store Gateway): Eksponeerib objektisalvestuse andmeid päringu esitajale.
  • Kompaktor (Compactor): Vähimalt sämplib ja tihendab vanu andmeid objektisalvestuses.

  Thanos võimaldab ühtset globaalset päringuvaadet mitme regionaalse Prometheuse eksemplari kohta, muutes selle ideaalseks hajutatud APM-i jaoks.

• Mimir ja Cortex: Need on horisontaalselt skaleeritavad, pikaajalised salvestuslahendused Prometheuse mõõdikute jaoks, mis on loodud mitme rentniku toega, kõrgelt kättesaadavate ja globaalselt hajutatud juurutuste jaoks. Mõlemad kasutavad objektisalvestust ja pakuvad Prometheuse-ühilduvat API-t päringute tegemiseks. Need sobivad eriti hästi organisatsioonidele, kes vajavad tuhandete teenuste ja petabaitide andmete tsentraliseeritud jälgimist erinevatest piirkondadest.

Föderatsioon: Jälgimine sõltumatute Prometheuse eksemplaride vahel

Prometheuse föderatsioon võimaldab tsentraalsel Prometheuse serveril kraapida valitud mõõdikuid teistest Prometheuse serveritest. See on kasulik järgmisteks eesmärkideks:

• Hierarhiline jälgimine: Tsentraalne Prometheus võiks kraapida agregeeritud mõõdikuid (nt päringute koguarv piirkonna kohta) regionaalsetelt Prometheuse eksemplaridelt, samal ajal kui regionaalsed eksemplarid kraabivad üksikutelt teenustelt detailseid mõõdikuid.
• Globaalsed ülevaated: Pakub kõrgetasemelist ülevaadet kogu globaalsest infrastruktuurist, ilma et kõiki detailseid andmeid tsentraalselt salvestataks.

Kuigi teatud kasutusjuhtudel tõhus, võib föderatsioon muutuda keeruliseks väga suuremahulise globaalse agregeerimise korral, kus Thanos või Mimir on üldiselt eelistatud nende terviklikuma lahenduse tõttu hajutatud päringutele ja pikaajalisele salvestamisele.

Kohandatud eksportijad: Jälgitavuse lünga ületamine

Mitte iga rakendus või süsteem ei eksponeeri vaikimisi Prometheuse mõõdikuid. Pärandsüsteemide, omandiõigusliku tarkvara või nišitehnoloogiate jaoks on kohandatud eksportijad hädavajalikud. Need on väikesed programmid, mis:

• Ühenduvad sihtsüsteemiga (nt teevad päringu REST API-le, parsimivad logisid, suhtlevad andmebaasiga).
• Ekstraheerivad asjakohaseid andmeid.
• Tõlgivad andmed Prometheuse mõõdikute vormingusse.
• Eksponeerivad neid mõõdikuid HTTP-lõpp-punkti kaudu, et Prometheus saaks neid kraapida.

See paindlikkus tagab, et isegi mitte-natiivsed süsteemid saab integreerida Prometheuse-põhisesse APM-lahendusse, pakkudes terviklikku vaadet heterogeensetes keskkondades.

Turvakaalutlused: Jälgimisandmete kaitsmine

Jälgimisandmed võivad sisaldada tundlikku teavet teie rakenduse tervise ja toimivuse kohta. Tugevate turvameetmete rakendamine on esmatähtis, eriti globaalsetes juurutustes, kus andmed läbivad erinevaid võrke ja jurisdiktsioone.

• Võrgu segmentatsioon: Isoleerige oma Prometheuse serverid ja eksportijad spetsiaalsetesse jälgimisvõrkudesse.
• Autentimine ja autoriseerimine: Turvake oma Prometheuse ja Grafana lõpp-punktid. Kasutage lahendusi nagu OAuth2 proksid, pöördproksid põhiautentimisega või integreerige ettevõtte identiteedipakkujatega. Kraapimiseks kasutage TLS-i turvaliseks suhtluseks Prometheuse ja selle sihtmärkide vahel.
• Andmete krüpteerimine: Krüpteerige mõõdikute andmed nii edastamisel (TLS) kui ka puhkeolekus (kettakrüpteerimine Prometheuse salvestusruumi jaoks, krüpteerimine objektisalvestuslahenduste jaoks nagu S3).
• Juurdepääsukontroll: Rakendage range rollipõhine juurdepääsukontroll (RBAC) Grafana armatuurlaudadele ja Prometheuse API-dele, tagades, et ainult volitatud personal saab jälgimiskonfiguratsioone vaadata või muuta.
• Prometheuse kaugsalvestus/lugemine: Kaugsalvestuse kasutamisel veenduge, et Prometheuse ja kaugsalvestussüsteemi vaheline side on turvatud TLS-i ja sobiva autentimisega.

Võimsuse planeerimine ja jõudluse häälestamine

Kui teie jälgitav keskkond kasvab, tuleb Prometheust ennast jälgida ja skaleerida. Kaalutlused hõlmavad:

• Ressursside jaotus: Jälgige oma Prometheuse serverite CPU-d, mälu ja kettapõhist I/O-d. Veenduge, et eriti kõrge kardinaalsusega mõõdikute või pika säilitusperioodi jaoks on eraldatud piisavalt ressursse.
• Kraapimisintervallid: Optimeerige kraapimisintervalle. Kuigi kõrge sagedus pakub üksikasjalikke andmeid, suurendab see koormust sihtmärkidele ja Prometheusele. Tasakaalustage detailsus ressursside kasutamisega.
• Reeglite hindamine: Keerulised hoiatuseeskirjad või paljud salvestusreeglid võivad tarbida märkimisväärselt CPU-d. Optimeerige PromQL-päringuid ja veenduge, et reegleid hinnatakse tõhusalt.
• Ümbernimetamine (Relabeling): Kustutage agressiivselt soovimatud mõõdikud ja sildid kraapimissihtmärgi juures või ümbernimetamise reeglite ajal. See vähendab kardinaalsust ja ressursside kasutust.

Prometheus töös: Globaalsed kasutusjuhud ja parimad praktikad

Prometheuse mitmekülgsus muudab selle sobivaks APM-i jaoks paljudes tööstusharudes ja globaalsetes operatsioonimudelites.

E-kaubanduse platvormid: Sujuvad ostukogemused

Globaalne e-kaubanduse platvorm peab tagama, et selle veebisait ja taustateenused on kiired ja töökindlad klientidele kõigis ajavööndites. Prometheus saab jälgida:

• Makseväravad: Tehingute latentsus ja veamäärad erinevates valuutades ja piirkondades (nt payment_service_requests_total{gateway="stripe", currency="EUR"}).
• Laoteenus: Reaalajas laovarud ja uuendamise latentsused hajutatud ladude jaoks (nt inventory_stock_level{warehouse_id="london-01"}).
• Kasutaja seansi haldamine: Aktiivsed kasutaja seansid, sisselogimise edukuse määrad ja API vastuseajad isikupärastatud soovituste jaoks (nt user_auth_login_total{status="success", region="apac"}).
• CDN-i jõudlus: Vahemälu tabamissuhted ja sisu edastamise latentsused geograafiliselt hajutatud kasutajatele.

Prometheuse ja Grafanaga saavad meeskonnad kiiresti tuvastada, kas kassas esinev aeglustus on spetsiifiline teatud riigi makseteenuse pakkujale või kas üldine laoseisu sünkroonimise probleem mõjutab kõiki piirkondi, võimaldades sihipärast ja kiiret intsidentidele reageerimist.

SaaS-i pakkujad: Tööaeg ja jõudlus mitmekesise klientuuri jaoks

SaaS-i ettevõtted, mis teenindavad globaalset kliendibaasi, peavad tagama kõrge kättesaadavuse ja järjepideva jõudluse. Prometheus aitab seda jälgida:

• Teenuse tööaeg ja latentsus: Kriitiliste API-de ja kasutajaliidese funktsioonide SLI-d ja SLO-d, jaotatud kliendipiirkonna või rentniku järgi (nt api_latency_seconds_bucket{endpoint="/dashboard", tenant_id="enterprise_asia"}).
• Ressursside kasutus: CPU, mälu ja kettapõhine I/O alus infrastruktuurile (VM-id, konteinerid) küllastumise vältimiseks.
• Rentniku-spetsiifilised mõõdikud: Mitme rentnikuga rakenduste jaoks võimaldavad kohandatud mõõdikud tenant_id siltidega jälgida ressursside tarbimist ja jõudluse isoleerimist üksikute klientide jaoks, mis on teenusetaseme lepingute (SLA-de) jaoks ülioluline.
• API kvoodi jõustamine: Jälgige API-kõnede piiranguid ja kasutust kliendi kohta, et tagada õiglane kasutus ja vältida kuritarvitamist.

See võimaldab SaaS-i pakkujal ennetavalt võtta ühendust klientidega, kellel esineb lokaliseeritud probleeme, või skaleerida ressursse kindlates piirkondades enne, kui jõudlus universaalselt halveneb.

Finantsteenused: Tehingute terviklikkuse ja madala latentsuse tagamine

Finantsteenustes loeb iga millisekund ja iga tehing. Globaalsed finantsasutused tuginevad jälgimisele, et säilitada regulatiivne vastavus ja klientide usaldus.

• Tehingute töötlemine: Erinevate tehingutüüpide otsast-otsani latentsus, edukuse/ebaõnnestumise määrad ja sõnumimaaklerite järjekorra sügavused (nt transaction_process_duration_seconds, payment_queue_depth).
• Turuanalüüsi andmevood: Andmete latentsus ja värskus erinevatelt globaalsetelt börsidelt (nt market_data_feed_delay_seconds{exchange="nyse"}).
• Turvalisuse jälgimine: Ebaõnnestunud sisselogimiskatsete arv, kahtlased API-kõned ebatavalistest asukohtadest.
• Vastavus: Audiitorkontrolliga seotud mõõdikute pikaajaline salvestamine.

Prometheus aitab säilitada tehinguplatvormide, pangarakenduste ja maksesüsteemide terviklikkust ja reageerimisvõimet, mis tegutsevad erinevatel finantsturgudel ja regulatiivsetes keskkondades.

Asjade interneti (IoT) lahendused: Tohutute, hajutatud seadmeparkide haldamine

Asjade interneti platvormid hõlmavad miljonite globaalselt hajutatud seadmete jälgimist, sageli kaugemates või keerulistes keskkondades. Pushgateway on siin eriti kasulik.

• Seadme tervis: Aku tasemed, andurite näidud, ühenduvuse olek üksikutelt seadmetelt (nt iot_device_battery_voltage{device_id="sensor-alpha-001", location="remote-mine-site"}).
• Andmete sissevoolu määrad: Erinevat tüüpi seadmetest ja piirkondadest vastuvõetud andmete maht.
• Servaarvutuse jõudlus: Ressursside kasutus ja rakenduse tervis servaseadmetel või lüüsidel.

Prometheus aitab hallata asjade interneti ulatust ja hajutatud iseloomu, pakkudes ülevaadet seadmeparkide operatiivsest olekust kogu maailmas.

Parimad praktikad globaalse APM-i jaoks Prometheusega – kokkuvõte

• Alustage väikselt, itereerige: Alustage põhiliste teenuste ja kriitilise infrastruktuuri instrumenteerimisega. Laiendage järk-järgult oma mõõdikute kogumist ning täpsustage oma armatuurlaudu ja hoiatusi.
• Standardiseerige mõõdikute nimetamine ja sildid: Järjepidevus on selguse ja lihtsa päringute tegemise jaoks võtmetähtsusega, eriti mitmekesistes meeskondades ja tehnoloogiates. Dokumenteerige oma mõõdikute konventsioonid.
• Kasutage silte tõhusalt: Kasutage silte konteksti lisamiseks (piirkond, teenus, versioon, rentnik, eksemplari ID). Vältige ülemäära suure kardinaalsusega silte, välja arvatud juhul, kui see on absoluutselt vajalik, kuna need võivad mõjutada jõudlust.
• Investeerige tõhusatesse armatuurlaudadesse: Looge armatuurlauad, mis on kohandatud erinevatele sihtrühmadele (globaalne ülevaade, piirkondlikud süvaanalüüsid, teenuse taseme detailid, äri KPI-d).
• Testige oma hoiatusi põhjalikult: Veenduge, et hoiatused käivituvad õigesti, jõuavad õigete meeskondadeni ja on rakendatavad. Vältige lärmakaid hoiatusi, mis põhjustavad väsimust. Kaaluge lävede varieerimist piirkondade kaupa, kui jõudluskarakteristikud erinevad.
• Planeerige pikaajaline salvestus varakult: Globaalsete juurutuste puhul, mis nõuavad ulatuslikku andmete säilitamist, integreerige Thanos, Mimir või Cortex algusest peale, et vältida hilisemaid andmete migreerimisega seotud keerukusi.
• Dokumenteerige kõik: Hoidke oma jälgimisseadistuse kohta põhjalikku dokumentatsiooni, sealhulgas mõõdikute definitsioone, hoiatuseeskirju ja armatuurlaua paigutusi. See on globaalsete meeskondade jaoks hindamatu väärtusega.

Väljakutsed ja kaalutlused

Kuigi Prometheus on APM-i jaoks uskumatult võimas tööriist, peaksid organisatsioonid olema teadlikud potentsiaalsetest väljakutsetest:

• Operatiivkoormus: Prometheuse-põhise jälgimisvirna (Prometheus serverid, Alertmanagerid, Grafana, eksportijad, Thanos/Mimir) haldamine võib nõuda pühendunud operatiivset ekspertiisi, eriti suurel skaalal. Juurutamise ja konfiguratsiooni automatiseerimine (nt Kubernetes Operatorite abil) aitab seda leevendada.
• Õppimiskõver: PromQL-il, kuigi võimsal, on õppimiskõver. Meeskonnad peavad investeerima aega koolitusse, et täielikult ära kasutada selle võimalusi keerukate päringute ja usaldusväärse hoiatamise jaoks.
• Ressursside intensiivsus kõrge kardinaalsuse korral: Kui seda hoolikalt ei hallata, võivad väga suure arvu unikaalsete sildikombinatsioonidega (kõrge kardinaalsusega) mõõdikud tarbida Prometheuse serveril märkimisväärset mälu ja kettapõhist I/O-d, mis võib mõjutada jõudlust. Ümbernimetamise strateegiline kasutamine ja hoolikas siltide disain on hädavajalikud.
• Andmete säilitamise strateegia: Ajalooliste andmete vajaduse tasakaalustamine salvestuskulude ja jõudlusega võib olla väljakutse. Pikaajalised salvestuslahendused lahendavad selle, kuid lisavad keerukust.
• Turvalisus: Turvalise juurdepääsu tagamine mõõdikute lõpp-punktidele ja jälgimissüsteemile endale on kriitilise tähtsusega, nõudes võrguturbe, autentimise ja autoriseerimise hoolikat konfigureerimist.

Järeldus

Prometheus on kindlalt kinnitanud oma positsiooni kaasaegse rakenduse toimivuse jälgimise nurgakivina, eriti globaalsete, pilvepõhiste ja mikroteenustel põhinevate arhitektuuride puhul. Selle tõmbepõhine mudel, mitmemõõtmeline andmemudel siltidega, võimas PromQL ja ulatuslik ökosüsteem pakuvad võrreldamatut võimet saada sügavaid, rakendatavaid teadmisi hajutatud rakenduste tervise ja toimivuse kohta.

Organisatsioonidele, mis tegutsevad erinevates geograafilistes piirkondades ja teenindavad globaalset kliendibaasi, pakub Prometheus paindlikkust, skaleeritavust ja nähtavust, mis on vajalikud kõrge teenusetaseme säilitamiseks, probleemide kiireks tuvastamiseks ja lahendamiseks ning rakenduse toimivuse pidevaks optimeerimiseks. Prometheuse omaksvõtmisega saavad organisatsioonid liikuda reaktiivsest probleemilahendusest ennetava probleemide tuvastamise poole, tagades, et nende digitaalsed teenused jäävad vastupidavaks, reageerimisvõimeliseks ja töökindlaks, kus iganes nende kasutajad ka ei asuks.

Alustage oma teekonda parema APM-i poole juba täna. Alustage oma rakenduste instrumenteerimisega, looge Grafanaga sisukad armatuurlauad ja seadistage Alertmanageriga robustne hoiatussüsteem. Liituge globaalse kogukonnaga, mis kasutab Prometheust kaasaegsete rakendusmaastike keerukuse valdamiseks ja erakordsete kasutajakogemuste pakkumiseks kogu maailmas.