متریک‌های پرومتئوس: استاندارد جهانی نظارت بر عملکرد برنامه مدرن

در چشم‌انداز دیجیتال درهم‌تنیده امروزی، برنامه‌ها ستون فقرات کسب‌وکارها در سراسر جهان هستند. از موسسات مالی که تراکنش‌ها را در قاره‌ها پردازش می‌کنند تا پلتفرم‌های تجارت الکترونیکی که روزانه به میلیون‌ها مشتری متنوع خدمات ارائه می‌دهند، قابلیت اطمینان و عملکرد نرم‌افزار امری حیاتی است. نظارت بر عملکرد برنامه (APM) از یک رشته تخصصی به یک ضرورت عملیاتی حیاتی تبدیل شده است، که تضمین می‌کند این سیستم‌های حیاتی بدون وقفه، با کارایی و بدون اختلال کار کنند، صرف نظر از موقعیت جغرافیایی یا زمینه فرهنگی.

تغییر معماری به سمت پارادایم‌های بومی ابری، میکروسرویس‌ها و کانتینرسازی، پیچیدگی بی‌سابقه‌ای را معرفی کرده است. در حالی که این معماری‌ها انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری بی‌نظیری را ارائه می‌دهند، چالش‌های جدیدی را نیز برای نظارت ایجاد می‌کنند. ابزارهای سنتی APM که اغلب برای برنامه‌های یکپارچه طراحی شده‌اند، در ارائه دید جامع در محیط‌های بسیار توزیع شده و زودگذر با مشکل مواجه هستند. اینجاست که پرومتئوس، یک سیستم نظارت متن‌باز و پایگاه داده سری زمانی، به عنوان یک راه‌حل تحول‌آفرین ظهور می‌کند و به سرعت به استاندارد واقعی APM در سیستم‌های مدرن و توزیع شده جهانی تبدیل می‌شود.

این راهنمای جامع به بررسی عمیق متریک‌های پرومتئوس می‌پردازد و قابلیت‌های آن را برای نظارت بر عملکرد برنامه، اجزای اصلی آن، بهترین شیوه‌ها برای پیاده‌سازی و چگونگی توانمندسازی سازمان‌ها در سراسر جهان برای دستیابی به مشاهده‌پذیری بی‌نظیر و تعالی عملیاتی را بررسی می‌کند. ما ارتباط آن را در محیط‌های متنوع، از استارتاپ‌ها تا شرکت‌های چندملیتی، و چگونگی ایده‌آل بودن مدل انعطاف‌پذیر و مبتنی بر Pull آن برای نیازهای یک زیرساخت جهانی، مورد بحث قرار خواهیم داد.

پرومتئوس چیست؟ ریشه‌ها، فلسفه و اجزای اصلی

پرومتئوس در سال ۲۰۱۲ در SoundCloud به عنوان یک پروژه داخلی، با هدف رسیدگی به چالش‌های نظارت بر زیرساخت بسیار پویا و کانتینری شده آن‌ها، آغاز شد. با الهام از سیستم نظارت Borgmon گوگل، متعاقباً در سال ۲۰۱۵ متن‌باز شد و به سرعت به دومین پروژه میزبانی شده توسط Cloud Native Computing Foundation (CNCF) پیوست، درست بعد از کوبرنتیز. فلسفه آن ریشه در سادگی، قابلیت اطمینان و توانایی عملکرد مؤثر در محیط‌های بسیار پویا دارد.

برخلاف بسیاری از سیستم‌های نظارت سنتی که به عامل‌هایی که داده‌ها را فشار می‌دهند متکی هستند، پرومتئوس از مدل مبتنی بر Pull استفاده می‌کند. این سیستم نقاط پایانی HTTP را در فواصل زمانی پیکربندی شده جمع‌آوری می‌کند تا متریک‌ها را جمع‌آوری کند، که آن را به ویژه برای برنامه‌های بومی ابری که متریک‌های خود را از طریق یک رابط HTTP استاندارد نمایش می‌دهند، مناسب می‌کند. این رویکرد استقرار و مدیریت را ساده می‌کند، به ویژه در محیط‌هایی که توپولوژی شبکه به طور مکرر تغییر می‌کند یا برنامه‌ها به عنوان کانتینرهای زودگذر مستقر می‌شوند.

اجزای کلیدی اکوسیستم پرومتئوس

قدرت پرومتئوس در اکوسیستم منسجم ابزارهای آن نهفته است که به طور یکپارچه با هم کار می‌کنند:

• سرور پرومتئوس: این قلب سیستم است. مسئول جمع‌آوری متریک‌ها از اهداف پیکربندی شده، ذخیره آن‌ها به عنوان داده‌های سری زمانی، اجرای هشدارهای مبتنی بر قاعده و پاسخ به درخواست‌های PromQL است. ذخیره‌سازی محلی آن برای داده‌های سری زمانی بسیار بهینه شده است.
• صادرکننده‌ها (Exporters): پرومتئوس نمی‌تواند مستقیماً هر برنامه یا سیستمی را نظارت کند. Exporters برنامه‌های کوچک و تک منظوره هستند که متریک‌ها را از منابع مختلف (مانند سیستم‌های عامل، پایگاه‌های داده، صف‌های پیام) به فرمت سازگار با پرومتئوس ترجمه می‌کنند و آن‌ها را از طریق یک نقطه پایانی HTTP در معرض دید قرار می‌دهند. نمونه‌ها شامل node_exporter برای متریک‌های سطح هاست، kube-state-metrics برای سلامت خوشه کوبرنتیز، و صادرکننده‌های پایگاه داده مختلف است.
• Pushgateway: در حالی که پرومتئوس عمدتاً مبتنی بر Pull است، سناریوهایی وجود دارد، به ویژه با شغل‌های دسته‌ای زودگذر یا کوتاه‌مدت، که در آن‌ها اهداف را نمی‌توان به طور قابل اعتماد جمع‌آوری کرد. Pushgateway به چنین شغل‌هایی اجازه می‌دهد تا متریک‌های خود را به آن فشار دهند، که سپس پرومتئوس آن‌ها را جمع‌آوری می‌کند. این تضمین می‌کند که متریک‌های فرآیندهای گذرا ثبت شوند.
• Alertmanager: این جزء به هشدارهایی که توسط سرور پرومتئوس ارسال می‌شود رسیدگی می‌کند. این هشدارها را از نظر ده‌ها، گروه‌بندی و مسیریابی به گیرنده‌های مناسب (مانند ایمیل، Slack، PagerDuty، VictorOps، وب‌هوک‌های سفارشی) انجام می‌دهد. همچنین از خاموش کردن هشدارها و قوانین بازدارنده پشتیبانی می‌کند که برای جلوگیری از طوفان هشدار و اطمینان از دریافت اعلان‌های مرتبط توسط تیم‌های مناسب ضروری است.
• کتابخانه‌های کلاینت: برای ابزارسازی برنامه‌های سفارشی، پرومتئوس کتابخانه‌های کلاینت را برای زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب (Go، Java، Python، Ruby، Node.js، C# و غیره) ارائه می‌دهد. این کتابخانه‌ها برای توسعه‌دهندگان آسان می‌کنند تا متریک‌های سفارشی را از برنامه‌های خود در فرمت پرومتئوس نمایش دهند.
• Grafana: در حالی که لزوماً بخشی از پروژه پرومتئوس نیست، Grafana محبوب‌ترین و قدرتمندترین ابزار بصری‌سازی است که با پرومتئوس استفاده می‌شود. این به کاربران امکان می‌دهد تا داشبوردهای غنی و تعاملی از داده‌های پرومتئوس ایجاد کنند و بینش بی‌نظیری را در عملکرد برنامه و زیرساخت ارائه دهند.

چگونه کار می‌کند: یک نمای کلی سطح بالا

یک پلتفرم تجارت الکترونیکی جهانی را تصور کنید که میکروسرویس‌های آن در مناطق ابری متعدد مستقر شده‌اند. در اینجا نحوه ادغام پرومتئوس آورده شده است:

• ابزارسازی (Instrumentation): توسعه‌دهندگان از کتابخانه‌های کلاینت پرومتئوس برای ابزارسازی میکروسرویس‌های خود (مانند سرویس موجودی، دروازه پرداخت، احراز هویت کاربر) استفاده می‌کنند. آن‌ها متریک‌هایی مانند http_requests_total (یک شمارنده)، request_duration_seconds (یک هیستوگرام) و active_user_sessions (یک سنج) را تعریف می‌کنند.
• قرار گرفتن در معرض متریک: هر میکروسرویس این متریک‌ها را در یک نقطه پایانی HTTP اختصاصی، معمولاً /metrics، در معرض دید قرار می‌دهد.
• جمع‌آوری (Scraping): سرورهای پرومتئوس، که در هر منطقه یا به صورت مرکزی مستقر شده‌اند، برای کشف و جمع‌آوری این نقاط پایانی /metrics در فواصل منظم (مثلاً هر ۱۵ ثانیه) پیکربندی می‌شوند.
• ذخیره‌سازی: متریک‌های جمع‌آوری شده در پایگاه داده سری زمانی پرومتئوس ذخیره می‌شوند. هر متریک دارای نام و مجموعه‌ای از جفت‌های کلید-مقدار به نام برچسب (labels) است که فیلتر کردن و تجمیع قدرتمند را امکان‌پذیر می‌سازد.
• پرس‌وجو (Querying): مهندسان قابلیت اطمینان سایت (SRE) و تیم‌های DevOps از PromQL (زبان پرس‌وجوی پرومتئوس) برای پرس‌وجوی این داده‌ها استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، آن‌ها ممکن است rate(http_requests_total{job="payment_service", status="5xx"}[5m]) را برای مشاهده نرخ ۵ دقیقه‌ای خطاهای ۵xx از سرویس پرداخت پرس‌وجو کنند.
• هشداردهی: بر اساس پرس‌وجوهای PromQL، قواعد هشداردهی در پرومتئوس تعریف می‌شوند. اگر نتیجه پرس‌وجو از یک آستانه از پیش تعریف شده عبور کند (به عنوان مثال، نرخ خطا بیش از ۱٪ باشد)، پرومتئوس یک هشدار به Alertmanager ارسال می‌کند.
• اعلان‌ها: Alertmanager هشدار را پردازش می‌کند، آن را با هشدارهای مشابه گروه‌بندی می‌کند و اعلان‌ها را به گیرندگان مربوطه از طریق Slack، PagerDuty یا ایمیل ارسال می‌کند، و بسته به شدت یا زمان روز ممکن است به تیم‌های مختلف ارتقا یابد.
• بصری‌سازی: داشبوردهای Grafana داده‌ها را از پرومتئوس می‌کشند تا متریک‌های عملکرد بلادرنگ و تاریخی را نمایش دهند و نمای بصری از سلامت و رفتار برنامه را در تمام مناطق ارائه دهند.

قدرت پرومتئوس برای APM در یک زمینه جهانی

پرومتئوس مزایای متمایزی را ارائه می‌دهد که آن را به ویژه برای APM، به خصوص برای سازمان‌هایی که در مقیاس جهانی با سیستم‌های پیچیده و توزیع شده فعالیت می‌کنند، مناسب می‌سازد.

دید در معماری‌های مدرن

برنامه‌های مدرن اغلب با استفاده از میکروسرویس‌هایی ساخته می‌شوند که در کانتینرهایی که توسط ارکستراتورهایی مانند کوبرنتیز مدیریت می‌شوند، مستقر شده‌اند. این اجزا زودگذر هستند، به سرعت بالا و پایین مقیاس می‌شوند و از طریق مرزهای شبکه ارتباط برقرار می‌کنند. پرومتئوس، با مکانیسم‌های کشف سرویس و مدل داده مبتنی بر برچسب خود، دید بی‌نظیری را در این محیط‌های پویا فراهم می‌کند. این می‌تواند به طور خودکار خدمات جدید را کشف کند، سلامت آن‌ها را نظارت کند و متریک‌های غنی از زمینه را ارائه دهد، که به تیم‌ها امکان می‌دهد عملکرد را در سراسر یک شبکه پیچیده از خدمات متصل، صرف نظر از مکان فیزیکی یا منطقی آن‌ها، درک کنند.

تشخیص فعال مشکل و تحلیل علت ریشه‌ای

نظارت سنتی اغلب بر پاسخ‌های واکنشی به حوادث تمرکز دارد. پرومتئوس این پارادایم را به سمت تشخیص فعال مشکل تغییر می‌دهد. با جمع‌آوری مداوم متریک‌های با وضوح بالا و ارزیابی قواعد هشدار، می‌تواند رفتار ناهنجار یا مشکلات قریب‌الوقوع را قبل از اینکه به قطعی کامل تبدیل شوند، پرچم‌گذاری کند. برای یک سرویس جهانی، این به معنای شناسایی یک کندی محلی در یک منطقه خاص یا یک گلوگاه عملکرد در یک میکروسرویس خاص است که ممکن است فقط بر کاربران در یک منطقه زمانی خاص تأثیر بگذارد، و به تیم‌ها اجازه می‌دهد قبل از تأثیرگذاری بر پایگاه کاربری گسترده‌تر، به آن رسیدگی کنند.

بینش‌های عملی برای تیم‌های متنوع

پرومتئوس فقط داده جمع‌آوری نمی‌کند؛ این امکان استخراج بینش‌های عملی را فراهم می‌کند. زبان پرس‌وجوی قدرتمند آن، PromQL، به مهندسان اجازه می‌دهد متریک‌ها را بر اساس برچسب‌های دلخواه (مانند سرویس، منطقه، شناسه مشتری، مرکز داده، نقطه پایانی API خاص) برش داده و جمع کنند. این سطح از جزئیات برای تیم‌های جهانی که در آن گروه‌های مختلف ممکن است مسئول خدمات یا مناطق جغرافیایی خاصی باشند، حیاتی است. یک تیم توسعه در یک کشور می‌تواند عملکرد ویژگی جدید مستقر شده خود را تجزیه و تحلیل کند، در حالی که یک تیم عملیاتی در کشور دیگر می‌تواند سلامت زیرساخت را نظارت کند، همه با استفاده از همان سیستم نظارت و داده‌های زیربنایی.

مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری برای استقرارهای جهانی

پرومتئوس برای مقیاس‌پذیری بالا طراحی شده است. در حالی که یک سرور پرومتئوس واحد قوی است، شرکت‌های بزرگ و توزیع شده جهانی می‌توانند چندین نمونه پرومتئوس را مستقر کنند، آن‌ها را فدراسیون کنند، یا از راه‌حل‌های ذخیره‌سازی طولانی‌مدت مانند Thanos یا Mimir برای دستیابی به تجمیع جهانی و نگهداری طولانی‌مدت استفاده کنند. این انعطاف‌پذیری به سازمان‌ها اجازه می‌دهد زیرساخت نظارت خود را متناسب با نیازهای خاص خود تنظیم کنند، چه آن‌ها یک مرکز داده واحد داشته باشند یا حضوری در تمام ارائه‌دهندگان اصلی ابری و محیط‌های درون سازمانی در سطح جهانی.

مزیت متن‌باز: جامعه، مقرون‌به‌صرفه بودن و شفافیت

به عنوان یک پروژه متن‌باز، پرومتئوس از یک جامعه جهانی پر جنب و جوش از توسعه‌دهندگان و کاربران بهره می‌برد. این تضمین کننده نوآوری مستمر، مستندات قوی و حجم زیادی از دانش مشترک است. برای سازمان‌ها، این به معنای مقرون‌به‌صرفه بودن (بدون هزینه مجوز)، شفافیت (کد قابل حسابرسی است) و توانایی سفارشی‌سازی و گسترش سیستم برای برآورده کردن نیازهای منحصر به فرد است. این مدل باز همکاری را تشویق می‌کند و به سازمان‌های سراسر جهان اجازه می‌دهد در تکامل آن مشارکت کرده و از آن بهره‌مند شوند.

مفاهیم کلیدی پرومتئوس برای APM

برای استفاده مؤثر از پرومتئوس برای APM، درک مفاهیم اساسی آن ضروری است.

انواع متریک: بلوک‌های ساختمانی مشاهده‌پذیری

پرومتئوس چهار نوع متریک اصلی را تعریف می‌کند که هر کدام هدف خاصی را در ثبت داده‌های عملکرد برنامه ایفا می‌کنند:

• شمارنده (Counter): متریکی تجمعی که فقط همیشه افزایش می‌یابد (یا با راه‌اندازی مجدد به صفر بازنشانی می‌شود). برای شمارش مواردی مانند کل تعداد درخواست‌های HTTP، کل تعداد خطاها، یا تعداد موارد پردازش شده توسط یک صف ایده‌آل است. به عنوان مثال، http_requests_total{method="POST", path="/api/v1/orders"} می‌تواند کل تعداد سفارشات موفق را در سطح جهانی پیگیری کند. شما معمولاً از توابع rate() یا increase() در PromQL برای دریافت تغییرات در ثانیه یا در بازه زمانی استفاده می‌کنید.
• سنج (Gauge): متریکی که یک مقدار عددی واحد را نشان می‌دهد که می‌تواند دلخواه بالا یا پایین برود. سنج‌ها برای اندازه‌گیری مقادیر فعلی مانند تعداد کاربران همزمان، استفاده فعلی از حافظه، دما، یا تعداد موارد در یک صف عالی هستند. یک مثال می‌تواند database_connections_active{service="billing", region="europe-west1"} باشد.
• هیستوگرام (Histogram): هیستوگرام‌ها مشاهدات (مانند مدت زمان درخواست یا اندازه‌های پاسخ) را نمونه‌برداری کرده و آن‌ها را در سطل‌های قابل پیکربندی شمارش می‌کنند. آن‌ها بینشی در مورد توزیع مقادیر ارائه می‌دهند، و آن‌ها را برای محاسبه شاخص‌های سطح سرویس (SLI) مانند صدک‌ها (به عنوان مثال، تأخیر صدک ۹۹) ارزشمند می‌کنند. یک مورد استفاده رایج، پیگیری مدت زمان درخواست‌های وب است: http_request_duration_seconds_bucket{le="0.1", service="user_auth"} تعداد درخواست‌هایی را که کمتر از ۰.۱ ثانیه طول کشیده‌اند، شمارش می‌کند. هیستوگرام‌ها برای درک تجربه کاربری حیاتی هستند، زیرا میانگین تأخیر می‌تواند گمراه‌کننده باشد.
• خلاصه (Summary): مشابه هیستوگرام‌ها، خلاصه‌ها نیز مشاهدات را نمونه‌برداری می‌کنند. با این حال، آن‌ها صدک‌های قابل پیکربندی (به عنوان مثال، ۰.۵، ۰.۹، ۰.۹۹) را در سمت کلاینت در یک پنجره زمانی لغزان محاسبه می‌کنند. در حالی که استفاده از آن‌ها برای محاسبات ساده صدک آسان‌تر است، ممکن است برای تجمیع در چندین نمونه در مقایسه با هیستوگرام‌ها هنگام تجمیع در پرومتئوس، کمتر دقیق یا کارآمد باشند. یک مثال می‌تواند api_response_time_seconds{quantile="0.99"} باشد. به طور کلی، هیستوگرام‌ها به دلیل انعطاف‌پذیری خود در PromQL ترجیح داده می‌شوند.

برچسب‌ها (Labels): سنگ بنای قدرت پرس‌وجوی پرومتئوس

متریک‌ها در پرومتئوس به طور منحصر به فرد توسط نام متریک و مجموعه‌ای از جفت‌های کلید-مقدار به نام برچسب‌ها شناسایی می‌شوند. برچسب‌ها فوق‌العاده قدرتمند هستند زیرا امکان مدل‌سازی داده‌های چند بعدی را فراهم می‌کنند. به جای داشتن متریک‌های جداگانه برای مناطق یا نسخه‌های مختلف سرویس، می‌توانید از برچسب‌ها استفاده کنید:

            
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
              
            
          

این به شما امکان می‌دهد داده‌ها را به طور دقیق فیلتر، تجمیع و گروه‌بندی کنید. برای مخاطبان جهانی، برچسب‌ها برای موارد زیر ضروری هستند:

• تحلیل منطقه‌ای: فیلتر بر اساس region="asia-southeast1" برای مشاهده عملکرد در سنگاپور.
• بینش‌های خاص سرویس: فیلتر بر اساس service="payment_gateway" برای جداسازی متریک‌های پردازش پرداخت.
• تأیید استقرار: فیلتر بر اساس version="v1.2.3" برای مقایسه عملکرد قبل و بعد از یک انتشار جدید در تمام محیط‌ها.
• نظارت در سطح مشتری: برای ارائه‌دهندگان SaaS، برچسب‌ها می‌توانند شامل tenant_id="customer_xyz" برای نظارت بر عملکرد مشتری خاص باشند.

برنامه‌ریزی دقیق برچسب‌ها برای نظارت مؤثر حیاتی است، زیرا کاردینالیتی بالا (مقادیر برچسب بسیار زیاد) می‌تواند بر عملکرد و ذخیره‌سازی پرومتئوس تأثیر بگذارد.

کشف سرویس (Service Discovery): نظارت پویا برای محیط‌های پویا

در محیط‌های مدرن بومی ابری، برنامه‌ها به طور مداوم مستقر، مقیاس‌بندی و خاتمه می‌یابند. پیکربندی دستی پرومتئوس برای جمع‌آوری هر نمونه جدید، غیرعملی و مستعد خطا است. پرومتئوس با استفاده از مکانیسم‌های کشف سرویس قوی به این موضوع می‌پردازد. این می‌تواند با پلتفرم‌های مختلف برای کشف خودکار اهداف جمع‌آوری ادغام شود:

• کوبرنتیز: یک ادغام رایج و قدرتمند. پرومتئوس می‌تواند خدمات، پادها و نقاط پایانی را در یک خوشه کوبرنتیز کشف کند.
• ارائه‌دهندگان ابری: ادغام با AWS EC2، Azure، Google Cloud Platform (GCP) GCE، OpenStack به پرومتئوس اجازه می‌دهد تا نمونه‌ها را بر اساس برچسب‌ها یا متادیتا کشف کند.
• مبتنی بر DNS: کشف اهداف از طریق رکوردهای DNS.
• مبتنی بر فایل: برای اهداف ثابت یا ادغام با سیستم‌های کشف سفارشی.

این کشف پویا برای استقرارهای جهانی حیاتی است، زیرا به یک پیکربندی واحد پرومتئوس اجازه می‌دهد تا با تغییرات در زیرساخت در مناطق یا خوشه‌های مختلف بدون مداخله دستی سازگار شود، و تضمین می‌کند که نظارت مداوم با تغییر و مقیاس خدمات در سطح جهانی انجام شود.

PromQL: زبان پرس‌وجوی قدرتمند

زبان پرس‌وجوی پرومتئوس (PromQL) یک زبان پرس‌وجوی تابعی است که به کاربران اجازه می‌دهد داده‌های سری زمانی را انتخاب و تجمیع کنند. این زبان فوق‌العاده همه‌کاره است و امکان پرس‌وجوهای پیچیده را برای داشبوردسازی، هشداردهی و تجزیه و تحلیل موقت فراهم می‌کند. در اینجا چند عملیات اساسی و مثال مرتبط با APM آورده شده است:

• انتخاب سری زمانی:
  http_requests_total{job="api-service", status="200"}
  این تمام شمارنده‌های درخواست HTTP را از شغل api-service با کد وضعیت 200 انتخاب می‌کند.
• نرخ تغییر:
  rate(http_requests_total{job="api-service", status=~"5.."}[5m])
  نرخ متوسط در ثانیه خطاهای ۵xx HTTP را در ۵ دقیقه گذشته محاسبه می‌کند. این برای شناسایی افت سرویس حیاتی است.
• تجمیع:
  sum by (region) (rate(http_requests_total{job="api-service"}[5m]))
  نرخ کل درخواست برای سرویس API را تجمیع می‌کند و نتایج را بر اساس region گروه‌بندی می‌کند. این اجازه مقایسه حجم درخواست‌ها در بین استقرارهای جغرافیایی مختلف را می‌دهد.
• Top K:
  topk(5, sum by (handler) (rate(http_requests_total[5m])))
  ۵ نقطه پایانی API برتر را بر اساس نرخ درخواست شناسایی می‌کند و به مشخص کردن پرکاربردترین نقاط پایانی کمک می‌کند.
• صدک‌های هیستوگرام (SLI):
  histogram_quantile(0.99, sum by (le, service) (rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])))
  صدک ۹۹ تأخیر درخواست‌های HTTP را برای هر سرویس در ۵ دقیقه گذشته محاسبه می‌کند. این یک متریک حیاتی برای اهداف سطح سرویس (SLO) است که نشان می‌دهد چه درصدی از درخواست‌ها در محدوده تأخیر قابل قبول قرار دارند. اگر یک سرویس جهانی دارای SLO باشد که ۹۹ درصد درخواست‌ها باید کمتر از ۲۰۰ میلی‌ثانیه تکمیل شوند، این پرس‌وجو مستقیماً آن را نظارت می‌کند.
• عملیات حسابی:
  (sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m]))) * 100
  درصد خطاهای ۵xx را از کل درخواست‌های HTTP محاسبه می‌کند و یک نرخ خطا برای کل سیستم ارائه می‌دهد که برای بررسی سلامت جهانی حیاتی است.

تسلط بر PromQL کلید باز کردن قفل پتانسیل کامل APM پرومتئوس است و به مهندسان اجازه می‌دهد تا سوالات مشخصی در مورد عملکرد و رفتار برنامه خود بپرسند.

پیاده‌سازی پرومتئوس برای APM: یک کتابچه راهنمای جهانی

استقرار پرومتئوس برای APM در یک محیط توزیع شده جهانی نیازمند برنامه‌ریزی دقیق و یک رویکرد استراتژیک است. در اینجا یک کتابچه راهنما آورده شده است که مراحل کلیدی پیاده‌سازی را پوشش می‌دهد:

ابزارسازی: پایه و اساس مشاهده‌پذیری

APM مؤثر با ابزارسازی مناسب برنامه آغاز می‌شود. بدون متریک‌های به خوبی تعریف شده، حتی پیچیده‌ترین سیستم نظارت نیز کور است.

• انتخاب کتابخانه‌های کلاینت: پرومتئوس کتابخانه‌های کلاینت رسمی و نگهداری شده توسط جامعه را برای تقریباً هر زبان برنامه‌نویسی محبوب (Go، Java، Python، Ruby، Node.js، C#، PHP، Rust و غیره) ارائه می‌دهد. کتابخانه مناسب را برای هر میکروسرویس انتخاب کنید. ثبات در نحوه نمایش متریک‌ها را تضمین کنید، حتی در بین پشته‌های مختلف زبان، برای تجمیع آسان‌تر بعدی.
• تعریف متریک‌های معنادار: بر متریک‌هایی تمرکز کنید که جنبه‌های حیاتی عملکرد برنامه و تجربه کاربر را نشان می‌دهند. "چهار سیگنال طلایی" نظارت نقطه شروع خوبی هستند: تأخیر، ترافیک، خطاها و اشباع.
• تأخیر: زمان لازم برای ارائه یک درخواست (مانند هیستوگرام http_request_duration_seconds).
• ترافیک: تقاضا برای سیستم شما (مانند شمارنده http_requests_total).
• خطاها: نرخ درخواست‌های ناموفق (مانند http_requests_total{status=~"5.."}).
• اشباع: میزان شلوغی سیستم شما (مانند استفاده از CPU، حافظه، طول صف - سنج‌ها).
• بهترین شیوه‌ها برای نام‌گذاری متریک: یک قرارداد نام‌گذاری سازگار را در سراسر سازمان خود، صرف نظر از موقعیت تیم یا زبان سرویس، اتخاذ کنید. از snake_case استفاده کنید، در صورت امکان واحد را شامل شوید و نام‌ها را توصیفی کنید (مانند http_requests_total، database_query_duration_seconds).
• مثال: ابزارسازی یک سرویس وب (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
                
              
            

  این مثال ساده نشان می‌دهد که چگونه تعداد درخواست‌ها و تأخیرها را برای نقاط پایانی خاص پیگیری کنیم، که متریک‌های اساسی APM هستند. افزودن برچسب برای منطقه، شناسه نمونه یا شناسه مشتری، این متریک‌ها را در سطح جهانی مفید می‌سازد.

استراتژی‌های استقرار برای دسترسی جهانی

انتخاب استراتژی استقرار بستگی به مقیاس، توزیع جغرافیایی و الزامات افزونگی منظومه برنامه‌های شما دارد.

• نمونه‌های مستقل: برای سازمان‌های کوچکتر یا محیط‌های ایزوله (به عنوان مثال، یک مرکز داده واحد، یک منطقه ابری خاص)، یک سرور پرومتئوس واحد کافی است. راه‌اندازی و مدیریت آن ساده است اما مقیاس‌پذیری محدودی دارد و قابلیت دسترسی بالا را به طور داخلی ندارد.
• قابلیت دسترسی بالا (HA) با تکرار: برای خدمات حیاتی‌تر، می‌توانید دو سرور پرومتئوس مشابه را که اهداف یکسانی را جمع‌آوری می‌کنند، مستقر کنید. Alertmanager سپس می‌تواند هشدارها را از هر دو دریافت کند و افزونگی را تضمین کند. در حالی که این HA را برای خود سیستم نظارت فراهم می‌کند، مشکل تجمیع داده‌های جهانی را حل نمی‌کند.
• استقرارهای پرومتئوس منطقه‌ای: در یک راه‌اندازی جهانی، معمول است که یک سرور پرومتئوس (یا یک جفت HA) را در هر منطقه جغرافیایی (مانند us-east-1، eu-central-1، ap-southeast-2) مستقر کنید. هر پرومتئوس منطقه‌ای خدمات درون منطقه خود را نظارت می‌کند. این بار را توزیع می‌کند و داده‌های نظارت را نزدیک‌تر به منبع نگه می‌دارد.
• تجمیع جهانی با Thanos/Mimir/Cortex: برای یک دیدگاه جهانی واقعی و ذخیره‌سازی طولانی‌مدت، راه‌حل‌هایی مانند Thanos، Mimir یا Cortex ضروری هستند. این سیستم‌ها به شما امکان می‌دهند تا داده‌ها را در چندین نمونه پرومتئوس پرس‌وجو کنید، هشدارها را ادغام کنید و متریک‌ها را در فضای ذخیره‌سازی اشیاء (مانند AWS S3، Google Cloud Storage) برای نگهداری طولانی‌مدت و دسترسی جهانی ذخیره کنید.
• ادغام با کوبرنتیز: اپراتور پرومتئوس استقرار و مدیریت پرومتئوس در خوشه‌های کوبرنتیز را ساده می‌کند. این وظایف رایج مانند راه‌اندازی نمونه‌های پرومتئوس، Alertmanager و پیکربندی‌های جمع‌آوری را خودکار می‌کند و آن را به روش ترجیحی برای برنامه‌های بومی ابری تبدیل می‌کند.
• ملاحظات ارائه‌دهنده ابری: هنگام استقرار در بین ارائه‌دهندگان مختلف ابری (AWS، Azure، GCP)، از مکانیسم‌های کشف سرویس مربوطه آن‌ها استفاده کنید. اطمینان حاصل کنید که اتصالات شبکه و پیکربندی‌های گروه امنیتی به پرومتئوس اجازه می‌دهند تا اهداف را از طریق شبکه‌های خصوصی مجازی (VPN) یا اتصالات همتاسازی بین مناطق یا ابرها در صورت نیاز جمع‌آوری کند.

بصری‌سازی داده با Grafana: داشبوردهایی برای تیم‌های جهانی

Grafana متریک‌های خام پرومتئوس را به داشبوردهای بصری و تعاملی تبدیل می‌کند و به همه، از توسعه‌دهندگان گرفته تا رهبران اجرایی، اجازه می‌دهد تا عملکرد برنامه را در یک نگاه درک کنند.

• ایجاد داشبوردهای مؤثر:
• داشبوردهای کلی: با داشبوردهای سطح بالا که سلامت کلی کل برنامه یا خدمات اصلی شما را در سطح جهانی نشان می‌دهند، شروع کنید (مانند نرخ کل درخواست، نرخ خطای جهانی، میانگین تأخیر در تمام مناطق).
• داشبوردهای خاص سرویس: داشبوردهای دقیقی را برای میکروسرویس‌های فردی ایجاد کنید و بر شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) منحصر به فرد آن‌ها تمرکز کنید (مانند تأخیرهای API خاص، زمان‌های پرس‌وجوی پایگاه داده، عمق صف پیام).
• داشبوردهای منطقه‌ای: به تیم‌ها اجازه دهید داشبوردها را بر اساس منطقه جغرافیایی فیلتر کنند (با استفاده از متغیرهای قالب‌بندی Grafana که به برچسب‌های پرومتئوس نگاشت می‌شوند) تا به سرعت به مسائل عملکردی محلی بپردازند.
• داشبوردهای تجاری‌محور: متریک‌های فنی را به شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) مرتبط با کسب‌وکار ترجمه کنید (مانند نرخ تبدیل، تراکنش‌های پرداخت موفق، نرخ موفقیت ورود کاربران) برای ذینفعانی که ممکن است عمیقاً فنی نباشند.
• شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) برای برنامه‌های متنوع:
• خدمات وب: نرخ درخواست، نرخ خطا، تأخیر (P50، P90، P99)، اتصالات فعال، استفاده از CPU/حافظه.
• پایگاه‌های داده: تأخیر پرس‌وجو، اتصالات فعال، تعداد پرس‌وجوهای کند، I/O دیسک، نسبت بازدید کش.
• صف‌های پیام: نرخ انتشار/مصرف پیام، عمق صف، تأخیر مصرف‌کننده.
• جوب‌های دسته‌ای: مدت زمان جوب، نرخ موفقیت/شکست، آخرین زمان اجرای.
• پیکربندی هشداردهی در Grafana: در حالی که Alertmanager موتور اصلی هشداردهی است، Grafana همچنین به شما امکان می‌دهد هشدارهای ساده مبتنی بر آستانه را مستقیماً از پنل‌ها تعریف کنید، که می‌تواند برای اعلان‌های خاص داشبورد یا برای نمونه‌سازی سریع مفید باشد. برای محیط تولید، هشدارها را در Alertmanager متمرکز کنید.

هشداردهی با Alertmanager: اعلان‌های به‌موقع، در سطح جهانی

Alertmanager برای تبدیل هشدارهای پرومتئوس به اعلان‌های عملی، اطمینان از اینکه افراد مناسب در زمان مناسب، در مکان‌های جغرافیایی و ساختارهای سازمانی مختلف مطلع می‌شوند، حیاتی است.

• تعریف قواعد هشداردهی: هشدارها در پرومتئوس بر اساس پرس‌وجوهای PromQL تعریف می‌شوند. برای مثال:

              
  - 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
                
              
            

  این قاعده در صورتی فعال می‌شود که هر سرویس API در هر منطقه برای بیش از ۵ دقیقه نرخ خطای بیش از ۵٪ را تجربه کند. برچسب‌های service و region هشدار را غنی از زمینه می‌کنند.

• گروه‌بندی و خاموش کردن هشدارها: Alertmanager می‌تواند هشدارهای مشابه را (مانند خرابی چندین نمونه از همان سرویس) در یک اعلان واحد گروه‌بندی کند و از خستگی از هشدار جلوگیری کند. خاموشی‌ها می‌توانند به طور موقت هشدارها را برای پنجره‌های نگهداری برنامه‌ریزی شده یا مشکلات شناخته شده سرکوب کنند.
• قواعد بازدارنده: این قواعد از فعال شدن هشدارهای با اولویت پایین‌تر جلوگیری می‌کنند اگر یک هشدار با اولویت بالاتر برای همان مؤلفه از قبل فعال باشد (به عنوان مثال، اگر سرور از قبل کاملاً خاموش است، درباره استفاده بالای CPU اطلاع ندهید).
• ادغام‌ها: Alertmanager از طیف گسترده‌ای از کانال‌های اعلان پشتیبانی می‌کند که برای تیم‌های جهانی حیاتی هستند:
  • بسترهای ارتباطی: Slack، Microsoft Teams، PagerDuty، VictorOps، Opsgenie برای ارتباط فوری تیمی و چرخش‌های شیفت.
  • ایمیل: برای اعلان‌های کمتر فوری یا توزیع گسترده‌تر.
  • وب‌هوک‌ها: برای ادغام با سیستم‌های مدیریت حوادث سفارشی یا سایر ابزارهای داخلی.

  برای عملیات جهانی، اطمینان حاصل کنید که پیکربندی Alertmanager شما مناطق زمانی مختلف را برای برنامه‌های شیفت و مسیریابی در نظر می‌گیرد. به عنوان مثال، هشدارهای حیاتی در طول ساعات کاری اروپا ممکن است به یک تیم ارسال شود، در حالی که هشدارهای در طول ساعات کاری آسیا به تیم دیگری هدایت می‌شوند.

پرومتئوس پیشرفته برای APM در سطح سازمانی

برای سازمان‌های بزرگ با زیرساخت‌های پیچیده و پراکنده جغرافیایی، ارتقاء تنظیمات اصلی پرومتئوس اغلب ضروری است.

ذخیره‌سازی طولانی‌مدت: فراتر از نگهداری محلی

ذخیره‌سازی محلی پیش‌فرض پرومتئوس بسیار کارآمد است اما برای نگهداری نسبتاً کوتاه‌مدت (هفته‌ها تا ماه‌ها) طراحی شده است. برای انطباق، تجزیه و تحلیل تاریخی، برنامه‌ریزی ظرفیت و تجزیه و تحلیل روند در طول سال‌ها، راه‌حل‌های ذخیره‌سازی طولانی‌مدت مورد نیاز است. این راه‌حل‌ها اغلب از ذخیره‌سازی اشیاء استفاده می‌کنند که دوام بالا و مقرون‌به‌صرفه بودن را برای مقادیر عظیمی از داده ارائه می‌دهد.

• Thanos: مجموعه‌ای از مؤلفه‌ها که استقرار پرومتئوس را به یک سیستم نظارت با در دسترس بالا، چند مستأجره و قابل پرس‌وجو در سطح جهانی تبدیل می‌کند. مؤلفه‌های کلیدی عبارتند از:
  • Sidecar: در کنار پرومتئوس قرار می‌گیرد و داده‌های تاریخی را به ذخیره‌سازی اشیاء بارگذاری می‌کند.
  • Querier: به عنوان یک دروازه پرس‌وجو عمل می‌کند و داده‌ها را از چندین نمونه پرومتئوس (از طریق Sidecar) و ذخیره‌سازی اشیاء بازیابی می‌کند.
  • Store Gateway: داده‌های ذخیره‌سازی اشیاء را به Querier در معرض دید قرار می‌دهد.
  • Compactor: داده‌های قدیمی را در ذخیره‌سازی اشیاء پایین نمونه‌برداری و فشرده می‌کند.

  Thanos یک نمای پرس‌وجوی جهانی یکپارچه را در چندین نمونه پرومتئوس منطقه‌ای امکان‌پذیر می‌سازد و آن را برای APM توزیع شده ایده‌آل می‌کند.

• Mimir و Cortex: این‌ها راه‌حل‌های ذخیره‌سازی طولانی‌مدت برای متریک‌های پرومتئوس هستند که به صورت افقی مقیاس‌پذیر، برای استقرارهای چند مستأجره، با دسترسی بالا و توزیع شده جهانی طراحی شده‌اند. هر دو از ذخیره‌سازی اشیاء استفاده می‌کنند و یک API سازگار با پرومتئوس برای پرس‌وجو ارائه می‌دهند. آن‌ها به ویژه برای سازمان‌هایی که نیاز به متمرکز کردن نظارت برای هزاران سرویس و پتابایت داده از مناطق مختلف دارند، مناسب هستند.

فدراسیون: نظارت بر نمونه‌های مستقل پرومتئوس

فدراسیون پرومتئوس به یک سرور پرومتئوس مرکزی اجازه می‌دهد تا متریک‌های منتخب را از سایر سرورهای پرومتئوس جمع‌آوری کند. این برای موارد زیر مفید است:

• نظارت سلسله مراتبی: یک پرومتئوس مرکزی می‌تواند متریک‌های تجمیع شده (مانند کل درخواست‌ها در هر منطقه) را از نمونه‌های پرومتئوس منطقه‌ای جمع‌آوری کند، در حالی که نمونه‌های منطقه‌ای متریک‌های دقیقی را از خدمات فردی جمع‌آوری می‌کنند.
• نمای کلی جهانی: یک نمای کلی از کل زیرساخت جهانی را بدون ذخیره تمام داده‌های دقیق به صورت مرکزی ارائه می‌دهد.

در حالی که برای موارد استفاده خاص مؤثر است، فدراسیون برای تجمیع جهانی در مقیاس بسیار بزرگ می‌تواند پیچیده شود، جایی که Thanos یا Mimir برای راه‌حل جامع‌تر آن‌ها برای پرس‌وجوی توزیع شده و ذخیره‌سازی طولانی‌مدت ترجیح داده می‌شوند.

صادرکننده‌های سفارشی: پر کردن شکاف مشاهده‌پذیری

همه برنامه‌ها یا سیستم‌ها به طور بومی متریک‌های پرومتئوس را نمایش نمی‌دهند. برای سیستم‌های قدیمی، نرم‌افزارهای اختصاصی، یا فناوری‌های خاص، صادرکننده‌های سفارشی ضروری هستند. این‌ها برنامه‌های کوچکی هستند که:

• به سیستم هدف متصل می‌شوند (مانند پرس‌وجو از یک API REST، تجزیه گزارش‌ها، تعامل با یک پایگاه داده).
• داده‌های مربوطه را استخراج می‌کنند.
• داده‌ها را به فرمت متریک پرومتئوس ترجمه می‌کنند.
• این متریک‌ها را از طریق یک نقطه پایانی HTTP برای پرومتئوس برای جمع‌آوری در معرض دید قرار می‌دهند.

این انعطاف‌پذیری تضمین می‌کند که حتی سیستم‌های غیربومی نیز می‌توانند در راه‌حل APM مبتنی بر پرومتئوس ادغام شوند و یک نمای جامع در محیط‌های ناهمگن ارائه دهند.

ملاحظات امنیتی: محافظت از داده‌های نظارت شما

داده‌های نظارت می‌توانند حاوی اطلاعات حساس در مورد سلامت و عملکرد برنامه شما باشند. پیاده‌سازی اقدامات امنیتی قوی امری حیاتی است، به خصوص در استقرارهای جهانی که داده‌ها از شبکه‌ها و حوزه‌های قضایی مختلف عبور می‌کنند.

• تقسیم‌بندی شبکه: سرورهای پرومتئوس و صادرکننده‌های خود را در شبکه‌های نظارت اختصاصی جدا کنید.
• احراز هویت و مجوز: نقاط پایانی پرومتئوس و Grafana را ایمن کنید. از راه‌حل‌هایی مانند پراکسی‌های OAuth2، پراکسی‌های معکوس با احراز هویت پایه، یا ادغام با ارائه‌دهندگان هویت سازمانی استفاده کنید. برای جمع‌آوری، از TLS برای ارتباط ایمن بین پرومتئوس و اهداف آن استفاده کنید.
• رمزگذاری داده‌ها: داده‌های متریک را هم در حال انتقال (TLS) و هم در حالت استراحت (رمزگذاری دیسک برای ذخیره‌سازی پرومتئوس، رمزگذاری برای راه‌حل‌های ذخیره‌سازی اشیاء مانند S3) رمزگذاری کنید.
• کنترل دسترسی: کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC) سختگیرانه را برای داشبوردهای Grafana و APIهای پرومتئوس پیاده‌سازی کنید و اطمینان حاصل کنید که فقط پرسنل مجاز می‌توانند تنظیمات نظارت را مشاهده یا تغییر دهند.
• نوشتن/خواندن راه دور پرومتئوس: هنگام استفاده از ذخیره‌سازی راه دور، اطمینان حاصل کنید که ارتباط بین پرومتئوس و سیستم ذخیره‌سازی راه دور با TLS و احراز هویت مناسب ایمن شده است.

برنامه‌ریزی ظرفیت و تنظیم عملکرد

با رشد محیط نظارت شده شما، خود پرومتئوس نیز باید نظارت و مقیاس‌بندی شود. ملاحظات شامل:

• تخصیص منابع: CPU، حافظه و I/O دیسک سرورهای پرومتئوس خود را نظارت کنید. اطمینان حاصل کنید که منابع کافی تخصیص یافته است، به خصوص برای متریک‌های با کاردینالیتی بالا یا دوره‌های نگهداری طولانی.
• فواصل جمع‌آوری: فواصل جمع‌آوری را بهینه کنید. در حالی که فرکانس بالا داده‌های دقیقی را ارائه می‌دهد، بار بر روی اهداف و پرومتئوس را افزایش می‌دهد. دقت را با استفاده از منابع متعادل کنید.
• ارزیابی قواعد: قواعد هشداردهی پیچیده یا بسیاری از قواعد ضبط شده می‌توانند CPU قابل توجهی مصرف کنند. پرس‌وجوهای PromQL را بهینه کنید و اطمینان حاصل کنید که قواعد به طور مؤثر ارزیابی می‌شوند.
• مجدد برچسب‌گذاری (Relabeling): متریک‌ها و برچسب‌های ناخواسته را به طور قاطع در هدف جمع‌آوری یا در طول قواعد مجدد برچسب‌گذاری حذف کنید. این کار کاردینالیتی و استفاده از منابع را کاهش می‌دهد.

پرومتئوس در عمل: موارد استفاده جهانی و بهترین شیوه‌ها

همه‌کاره بودن پرومتئوس آن را برای APM در طیف گسترده‌ای از صنایع و مدل‌های عملیاتی جهانی مناسب می‌سازد.

پلتفرم‌های تجارت الکترونیکی: تجربه‌های خرید بی‌نقص

یک پلتفرم تجارت الکترونیکی جهانی باید اطمینان حاصل کند که وب‌سایت و خدمات بک‌اند آن برای مشتریان در تمام مناطق زمانی سریع و قابل اعتماد هستند. پرومتئوس می‌تواند نظارت کند:

• دروازه‌های پرداخت: تأخیر و نرخ خطا برای تراکنش‌های پردازش شده در ارزها و مناطق مختلف (مانند payment_service_requests_total{gateway="stripe", currency="EUR"}).
• سرویس موجودی: سطوح موجودی در زمان واقعی و تأخیرهای به‌روزرسانی برای انبارها توزیع شده (مانند inventory_stock_level{warehouse_id="london-01"}).
• مدیریت جلسه کاربر: جلسات فعال کاربر، نرخ موفقیت ورود، و زمان پاسخ API برای توصیه‌های شخصی‌سازی شده (مانند user_auth_login_total{status="success", region="apac"}).
• عملکرد CDN: نسبت بازدیدهای کش و تأخیرهای تحویل محتوا برای کاربران پراکنده جغرافیایی.

با پرومتئوس و Grafana، تیم‌ها می‌توانند به سرعت تشخیص دهند که آیا کندی در پرداخت مربوط به یک ارائه‌دهنده پرداخت در یک کشور خاص است یا یک مشکل همگام‌سازی کلی موجودی که بر تمام مناطق تأثیر می‌گذارد، و امکان پاسخگویی سریع و هدفمند به حوادث را فراهم می‌کند.

ارائه‌دهندگان SaaS: زمان آپتایم و عملکرد برای مشتریان متنوع

شرکت‌های SaaS که به پایگاه مشتریان جهانی خدمات می‌دهند باید در دسترس بودن بالا و عملکرد ثابت را تضمین کنند. پرومتئوس با پیگیری موارد زیر کمک می‌کند:

• زمان آپتایم و تأخیر سرویس: SLI و SLO برای APIهای حیاتی و ویژگی‌های رو به کاربر، شکسته شده بر اساس منطقه مشتری یا مشتری (مانند api_latency_seconds_bucket{endpoint="/dashboard", tenant_id="enterprise_asia"}).
• استفاده از منابع: CPU، حافظه، و I/O دیسک برای زیرساخت‌های زیربنایی (VMها، کانتینرها) برای جلوگیری از اشباع.
• متریک‌های خاص مشتری: برای برنامه‌های چند مستأجره، متریک‌های سفارشی با برچسب‌های tenant_id امکان نظارت بر مصرف منابع و ایزوله‌سازی عملکرد برای مشتریان فردی را فراهم می‌کند که برای توافق‌نامه‌های سطح سرویس (SLA) حیاتی است.
• اجرای سهمیه API: پیگیری محدودیت‌ها و استفاده از فراخوانی API در هر مشتری برای اطمینان از استفاده منصفانه و جلوگیری از سوء استفاده.

این به یک ارائه‌دهنده SaaS اجازه می‌دهد تا به طور فعال با مشتریانی که با مسائل منطقه‌ای مواجه هستند تماس بگیرد یا منابع را در مناطق خاص قبل از اینکه عملکرد به طور جهانی کاهش یابد، مقیاس‌بندی کند.

خدمات مالی: اطمینان از یکپارچگی تراکنش و تأخیر کم

در خدمات مالی، هر میلی‌ثانیه و هر تراکنش اهمیت دارد. موسسات مالی جهانی برای حفظ انطباق با مقررات و اعتماد مشتری به نظارت متکی هستند.

• پردازش تراکنش: تأخیر سرتاسری برای انواع مختلف تراکنش، نرخ موفقیت/شکست، و عمق صف برای کارگزاران پیام (مانند transaction_process_duration_seconds، payment_queue_depth).
• فیدهای داده بازار: تأخیر و تازگی داده‌ها از بورس‌های مختلف جهانی (مانند market_data_feed_delay_seconds{exchange="nyse"}).
• نظارت امنیتی: تعداد تلاش‌های ناموفق برای ورود، فراخوانی‌های API مشکوک از مکان‌های غیرمعمول.
• انطباق: ذخیره‌سازی طولانی‌مدت متریک‌های مرتبط با حسابرسی.

پرومتئوس به حفظ یکپارچگی و پاسخگویی پلتفرم‌های معاملاتی، برنامه‌های بانکی و سیستم‌های پرداخت که در بازارهای مالی و محیط‌های نظارتی مختلف فعالیت می‌کنند، کمک می‌کند.

راه‌حل‌های IoT: مدیریت ناوگان وسیع و توزیع شده دستگاه

پلتفرم‌های IoT شامل نظارت بر میلیون‌ها دستگاه پراکنده در سراسر جهان، اغلب در محیط‌های دورافتاده یا چالش‌برانگیز است. Pushgateway در اینجا به ویژه مفید است.

• سلامت دستگاه: سطوح باتری، خوانش سنسور، وضعیت اتصال از دستگاه‌های فردی (مانند iot_device_battery_voltage{device_id="sensor-alpha-001", location="remote-mine-site"}).
• نرخ‌های ورود داده: حجم داده‌های دریافتی از انواع و مناطق مختلف دستگاه.
• عملکرد محاسبات لبه: استفاده از منابع و سلامت برنامه در دستگاه‌های لبه یا دروازه‌ها.

پرومتئوس به مدیریت مقیاس و ماهیت توزیع شده IoT کمک می‌کند و بینش‌هایی را در مورد وضعیت عملیاتی ناوگان دستگاه در سراسر جهان ارائه می‌دهد.

خلاصه بهترین شیوه‌ها برای APM جهانی با پرومتئوس

• کوچک شروع کنید، تکرار کنید: با ابزارسازی خدمات اصلی و زیرساخت‌های حیاتی شروع کنید. به تدریج مجموعه متریک خود را گسترش داده و داشبوردها و هشدارهای خود را اصلاح کنید.
• نام‌گذاری متریک و برچسب‌ها را استاندارد کنید: سازگاری کلید وضوح و پرس‌وجوی آسان است، به ویژه در بین تیم‌ها و فناوری‌های متنوع. قراردادهای متریک خود را مستند کنید.
• از برچسب‌ها به طور مؤثر استفاده کنید: از برچسب‌ها برای افزودن زمینه (منطقه، سرویس، نسخه، مشتری، شناسه نمونه) استفاده کنید. از برچسب‌های با کاردینالیتی بیش از حد بالا خودداری کنید مگر اینکه کاملاً ضروری باشد، زیرا می‌توانند بر عملکرد تأثیر بگذارند.
• بر روی داشبوردهای مؤثر سرمایه‌گذاری کنید: داشبوردهایی را طراحی کنید که برای مخاطبان مختلف (نمای کلی جهانی، جزئیات منطقه‌ای، جزئیات سطح سرویس، KPIهای تجاری) سفارشی شده باشند.
• هشدارهای خود را به طور دقیق آزمایش کنید: اطمینان حاصل کنید که هشدارها به درستی فعال می‌شوند، به تیم‌های مناسب می‌رسند و عملیاتی هستند. از هشدارهای پر سر و صدا که منجر به خستگی می‌شوند خودداری کنید. آستانه‌های متغیر بر اساس منطقه را در نظر بگیرید اگر ویژگی‌های عملکرد متفاوت باشد.
• برای ذخیره‌سازی طولانی‌مدت زودتر برنامه‌ریزی کنید: برای استقرارهای جهانی که نیاز به نگهداری داده‌های گسترده دارند، از ابتدا Thanos، Mimir یا Cortex را ادغام کنید تا از پیچیدگی‌های انتقال داده در آینده جلوگیری شود.
• همه چیز را مستند کنید: مستندات جامعی را برای راه‌اندازی نظارت خود، از جمله تعاریف متریک، قواعد هشدار، و طرح‌بندی داشبورد حفظ کنید. این برای تیم‌های جهانی ارزشمند است.

چالش‌ها و ملاحظات

در حالی که پرومتئوس یک ابزار فوق‌العاده قدرتمند برای APM است، سازمان‌ها باید از چالش‌های احتمالی آگاه باشند:

• سربار عملیاتی: مدیریت یک پشته نظارت مبتنی بر پرومتئوس (سرورهای پرومتئوس، Alertmanagerها، Grafana، صادرکننده‌ها، Thanos/Mimir) می‌تواند نیازمند تخصص عملیاتی اختصاصی باشد، به خصوص در مقیاس. خودکارسازی استقرار و پیکربندی (مانند استفاده از اپراتورهای کوبرنتیز) به کاهش این موضوع کمک می‌کند.
• منحنی یادگیری: PromQL، اگرچه قدرتمند است، منحنی یادگیری دارد. تیم‌ها باید زمان را برای آموزش سرمایه‌گذاری کنند تا از قابلیت‌های آن برای پرس‌وجوهای پیچیده و هشداردهی قابل اعتماد به طور کامل بهره‌مند شوند.
• شدت منابع برای کاردینالیتی بالا: اگر به دقت مدیریت نشود، متریک‌هایی با تعداد بسیار زیاد ترکیبات برچسب منحصربه‌فرد (کاردینالیتی بالا) می‌توانند حافظه قابل توجه و I/O دیسک را در سرور پرومتئوس مصرف کنند و به طور بالقوه بر عملکرد تأثیر بگذارند. استفاده استراتژیک از مجدد برچسب‌گذاری و طراحی دقیق برچسب ضروری است.
• استراتژی نگهداری داده: متعادل کردن نیاز به داده‌های تاریخی با هزینه‌های ذخیره‌سازی و عملکرد می‌تواند یک چالش باشد. راه‌حل‌های ذخیره‌سازی طولانی‌مدت به این موضوع رسیدگی می‌کنند اما پیچیدگی را اضافه می‌کنند.
• امنیت: اطمینان از دسترسی امن به نقاط پایانی متریک و خود سیستم نظارت حیاتی است و نیازمند پیکربندی دقیق امنیت شبکه، احراز هویت و مجوز است.

نتیجه‌گیری

پرومتئوس خود را به عنوان ستون فقرات نظارت مدرن بر عملکرد برنامه، به ویژه برای معماری‌های جهانی، بومی ابری و مبتنی بر میکروسرویس، تثبیت کرده است. مدل مبتنی بر Pull، مدل داده چند بعدی با برچسب‌ها، PromQL قدرتمند و اکوسیستم گسترده آن، توانایی بی‌نظیری را برای به دست آوردن بینش‌های عمیق و عملی در مورد سلامت و عملکرد برنامه‌های توزیع شده فراهم می‌کند.

برای سازمان‌هایی که در مناطق جغرافیایی متنوع فعالیت می‌کنند و پایگاه مشتریان جهانی را خدمات می‌دهند، پرومتئوس انعطاف‌پذیری، مقیاس‌پذیری و دید لازم را برای حفظ سطوح بالای خدمات، شناسایی و حل سریع مشکلات، و بهینه‌سازی مداوم عملکرد برنامه را ارائه می‌دهد. با پذیرش پرومتئوس، سازمان‌ها می‌توانند از آتش‌نشانی واکنشی به سمت تشخیص فعال مشکل حرکت کنند و اطمینان حاصل کنند که خدمات دیجیتال آن‌ها تاب‌آور، پاسخگو و قابل اعتماد باقی می‌مانند، هر کجا که کاربرانشان باشند.

سفر خود را به سمت APM برتر امروز آغاز کنید. شروع به ابزارسازی برنامه‌های خود کنید، با Grafana داشبوردهای بینش‌گر بسازید و با Alertmanager هشدارهای قوی برقرار کنید. به جامعه جهانی بپیوندید که از پرومتئوس برای تسلط بر پیچیدگی‌های منظومه‌های برنامه مدرن و ارائه تجربه‌های کاربری استثنایی در سراسر جهان استفاده می‌کنند.