Collecte de métriques : un guide complet avec Prometheus et Grafana

Dans le paysage informatique complexe d'aujourd'hui, une surveillance efficace est cruciale pour maintenir la santé et les performances des applications et de l'infrastructure. La collecte de métriques fournit la base de cette surveillance, vous permettant de suivre les indicateurs clés de performance (KPI), d'identifier les problèmes potentiels et d'optimiser l'utilisation des ressources. Ce guide complet explorera comment utiliser Prometheus et Grafana, deux puissants outils open source, pour une collecte et une visualisation robustes des métriques.

Qu'est-ce que la collecte de métriques ?

La collecte de métriques implique la collecte de données numériques qui représentent l'état et le comportement de divers systèmes, applications et composants d'infrastructure au fil du temps. Ces métriques peuvent inclure l'utilisation du CPU, la consommation de mémoire, le trafic réseau, les temps de réponse, les taux d'erreurs et de nombreux autres indicateurs pertinents. En analysant ces métriques, vous pouvez obtenir des informations précieuses sur les performances et la santé de votre environnement.

Pourquoi la collecte de métriques est-elle importante ?

• Détection proactive des problèmes : Identifiez les problèmes potentiels avant qu'ils n'affectent les utilisateurs.
• Optimisation des performances : Repérez les goulots d'étranglement et les domaines à améliorer.
• Planification de la capacité : Prévoyez les futurs besoins en ressources en fonction des tendances historiques.
• Surveillance des accords de niveau de service (SLA) : Assurez la conformité avec les objectifs de performance.
• Dépannage et analyse des causes profondes : Diagnostiquez et résolvez rapidement les problèmes.

Présentation de Prometheus et Grafana

Prometheus est une boîte à outils de surveillance et d'alerte de systèmes open source développée à l'origine chez SoundCloud. Il excelle dans la collecte et le stockage de données de séries temporelles, c'est-à-dire des données indexées par des horodatages. Prometheus utilise un modèle de type « pull » pour récupérer les métriques des cibles (par exemple, serveurs, applications) à intervalles réguliers. Il offre un langage de requête puissant (PromQL) pour analyser les données collectées et définir des règles d'alerte.

Grafana est une plateforme open source de visualisation de données et de surveillance. Elle vous permet de créer des tableaux de bord et des graphiques interactifs pour visualiser les données provenant de diverses sources, y compris Prometheus. Grafana fournit un riche ensemble d'options de visualisation, notamment des graphiques, des diagrammes, des tableaux et des indicateurs. Il prend également en charge l'alerte, vous permettant de recevoir des notifications lorsque certains seuils sont franchis.

Ensemble, Prometheus et Grafana forment une solution de surveillance puissante et flexible qui peut être adaptée à un large éventail d'environnements et de cas d'utilisation. Ils sont largement utilisés dans les pratiques DevOps et SRE (Site Reliability Engineering) dans le monde entier.

Architecture et concepts de Prometheus

Comprendre les composants centraux de Prometheus est essentiel pour une mise en œuvre et une utilisation efficaces :

• Serveur Prometheus : Le composant central responsable de la récupération, du stockage et de la requête des métriques.
• Découverte de services : Découvre automatiquement les cibles à surveiller en fonction de la configuration ou des intégrations avec des plateformes comme Kubernetes.
• Exportateurs (Exporters) : Agents qui exposent les métriques dans un format que Prometheus peut comprendre. Les exemples incluent node_exporter (pour les métriques système) et divers exportateurs spécifiques aux applications.
• Pushgateway (Optionnel) : Permet aux travaux de courte durée de pousser des métriques vers Prometheus. Ceci est utile pour les travaux par lots qui peuvent ne pas s'exécuter en continu.
• Alertmanager : Gère les alertes générées par Prometheus sur la base de règles configurées. Il peut acheminer les alertes vers divers canaux de notification, tels que l'e-mail, Slack ou PagerDuty.
• PromQL : Le langage de requête Prometheus utilisé pour interroger et analyser les métriques collectées.

Flux de travail de Prometheus

1. Les cibles (applications, serveurs, etc.) exposent des métriques. Ces métriques sont généralement exposées via un point de terminaison HTTP.
2. Le serveur Prometheus récupère les métriques des cibles configurées. Il interroge périodiquement ces points de terminaison.
3. Prometheus stocke les métriques récupérées dans sa base de données de séries temporelles.
4. Les utilisateurs interrogent les métriques à l'aide de PromQL. Cela leur permet d'analyser les données et de créer des graphiques et des tableaux de bord.
5. Les règles d'alerte sont évaluées en fonction des métriques stockées. Si la condition d'une règle est remplie, une alerte est déclenchée.
6. Alertmanager gère les alertes déclenchées. Il dédoublonne, regroupe et achemine les alertes vers les canaux de notification appropriés.

Architecture et concepts de Grafana

Grafana complète Prometheus en fournissant une interface conviviale pour visualiser et analyser les métriques collectées :

• Sources de données : Connexions à diverses sources de données, notamment Prometheus, Graphite, InfluxDB, et autres.
• Tableaux de bord : Collections de panneaux qui affichent les données dans divers formats (graphiques, diagrammes, tableaux, etc.).
• Panneaux : Visualisations individuelles qui affichent des données d'une source de données spécifique à l'aide d'une requête spécifique.
• Alertes : Grafana dispose également de capacités d'alerte intégrées, vous permettant de définir des alertes basées sur les données affichées dans vos tableaux de bord. Ces alertes peuvent utiliser Prometheus comme source de données et exploiter PromQL pour une logique d'alerte complexe.
• Organisations et équipes : Grafana prend en charge les organisations et les équipes, vous permettant de gérer les accès et les autorisations aux tableaux de bord et aux sources de données.

Flux de travail de Grafana

1. Configurer les sources de données : Connectez Grafana à votre serveur Prometheus.
2. Créer des tableaux de bord : Concevez des tableaux de bord pour visualiser vos métriques.
3. Ajouter des panneaux aux tableaux de bord : Ajoutez des panneaux pour afficher des points de données spécifiques de Prometheus à l'aide de requêtes PromQL.
4. Configurer les alertes (Optionnel) : Configurez des règles d'alerte dans Grafana pour recevoir des notifications basées sur des seuils de métriques spécifiques.
5. Partager des tableaux de bord : Partagez des tableaux de bord avec votre équipe pour collaborer à la surveillance et à l'analyse.

Configuration de Prometheus et Grafana

Cette section fournit un guide étape par étape pour configurer Prometheus et Grafana.

Installation de Prometheus

1. Télécharger Prometheus :

Téléchargez la dernière version de Prometheus depuis le site officiel : https://prometheus.io/download/. Choisissez le package approprié pour votre système d'exploitation (par exemple, Linux, Windows, macOS).

2. Extraire l'archive :

Extrayez l'archive téléchargée dans un répertoire de votre choix.

3. Configurer Prometheus :

Créez un fichier de configuration `prometheus.yml`. Ce fichier définit les cibles que Prometheus récupérera et d'autres options de configuration. Une configuration de base peut ressembler à ceci :

global:
  scrape_interval:     15s
  evaluation_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

  - job_name: 'node_exporter'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']

Cette configuration définit deux travaux de récupération : un pour Prometheus lui-même (récupérant ses propres métriques) et un pour un node_exporter exécuté sur le port 9100 de localhost. Le `scrape_interval` spécifie la fréquence à laquelle Prometheus récupère les cibles.

4. Démarrer Prometheus :

Exécutez l'exécutable Prometheus depuis le répertoire où vous avez extrait l'archive :

            ./prometheus --config.file=prometheus.yml
            

              
                Copy
              
            
          

Prometheus démarrera et écoutera sur le port 9090 par défaut. Vous pouvez accéder à l'interface Web de Prometheus dans votre navigateur à l'adresse http://localhost:9090.

Installation de Grafana

1. Télécharger Grafana :

Téléchargez la dernière version de Grafana depuis le site officiel : https://grafana.com/grafana/download. Choisissez le package approprié pour votre système d'exploitation.

2. Installer Grafana :

Suivez les instructions d'installation pour votre système d'exploitation. Par exemple, sur Debian/Ubuntu :

            
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y apt-transport-https
sudo apt-get install -y software-properties-common wget
wget -q -O - https://packages.grafana.com/gpg.key | sudo apt-key add -
echo "deb https://packages.grafana.com/oss/deb stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/grafana.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install grafana

            

              
                Copy
              
            
          

3. Démarrer Grafana :

Démarrez le service Grafana :

            sudo systemctl start grafana-server
            

              
                Copy
              
            
          

4. Accéder à Grafana :

Grafana démarrera et écoutera sur le port 3000 par défaut. Vous pouvez accéder à l'interface Web de Grafana dans votre navigateur à l'adresse http://localhost:3000.

Le nom d'utilisateur et le mot de passe par défaut sont `admin` et `admin`. Vous serez invité à changer le mot de passe lors de la première connexion.

Connexion de Grafana à Prometheus

Pour visualiser les métriques de Prometheus dans Grafana, vous devez configurer Prometheus comme source de données dans Grafana.

1. Ajouter une source de données :

Dans l'interface Web de Grafana, accédez à Configuration > Sources de données et cliquez sur Ajouter une source de données.

2. Sélectionner Prometheus :

Choisissez Prometheus comme type de source de données.

3. Configurer la connexion Prometheus :

Entrez l'URL de votre serveur Prometheus (par exemple, `http://localhost:9090`). Configurez d'autres options si nécessaire (par exemple, authentification).

4. Enregistrer et tester :

Cliquez sur Enregistrer et tester pour vérifier que Grafana peut se connecter avec succès à Prometheus.

Création de tableaux de bord dans Grafana

Une fois que vous avez connecté Grafana à Prometheus, vous pouvez créer des tableaux de bord pour visualiser vos métriques.

1. Créer un nouveau tableau de bord :

Dans l'interface Web de Grafana, cliquez sur l'icône + dans la barre latérale et sélectionnez Tableau de bord.

2. Ajouter un panneau :

Cliquez sur Ajouter un panneau vide pour ajouter un nouveau panneau au tableau de bord.

3. Configurer le panneau :

• Sélectionner la source de données : Choisissez la source de données Prometheus que vous avez configurée précédemment.
• Entrer la requête PromQL : Entrez une requête PromQL pour récupérer la métrique que vous souhaitez visualiser. Par exemple, pour afficher l'utilisation du CPU, vous pourriez utiliser la requête suivante :

            
rate(process_cpu_seconds_total{job="node_exporter"}[5m])

            

              
                Copy
              
            
          

Cette requête calcule le taux de changement du temps CPU utilisé par les processus collectés par le node_exporter sur un intervalle de 5 minutes.

• Configurer les options de visualisation : Choisissez le type de visualisation (par exemple, graphique, indicateur, tableau) et configurez d'autres options si nécessaire (par exemple, étiquettes d'axes, couleurs).

4. Enregistrer le tableau de bord :

Cliquez sur l'icône de sauvegarde pour enregistrer le tableau de bord.

PromQL : Le langage de requête de Prometheus

PromQL est un langage de requête puissant utilisé pour récupérer et manipuler les métriques stockées dans Prometheus. Il vous permet d'effectuer un large éventail d'opérations, notamment :

• Filtrage : Sélectionnez des métriques en fonction des étiquettes.
• Agrégation : Calculez des valeurs agrégées (par exemple, somme, moyenne, maximum) sur des plages de temps ou entre plusieurs instances.
• Calcul du taux : Calculez le taux de changement des métriques de compteur.
• Opérations arithmétiques : Effectuez des opérations arithmétiques sur les métriques (par exemple, addition, soustraction, multiplication).
• Fonctions de séries temporelles : Appliquez des fonctions aux données de séries temporelles (par exemple, moyenne mobile, lissage).

Exemples PromQL

• Utilisation du CPU :

            
rate(process_cpu_seconds_total{job="node_exporter"}[5m])

            

              
                Copy
              
            
          

• Utilisation de la mémoire :

            
node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes

            

              
                Copy
              
            
          

• Utilisation de l'espace disque :

            
(node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"} - node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/"}) / node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"} * 100

            

              
                Copy
              
            
          

• Taux de requêtes HTTP :

            
rate(http_requests_total[5m])

            

              
                Copy
              
            
          

Apprendre PromQL est essentiel pour utiliser efficacement Prometheus et Grafana. Référez-vous à la documentation de Prometheus pour un guide complet du langage.

Alertes avec Prometheus et Alertmanager

Prometheus fournit un système d'alerte robuste qui vous permet de définir des règles basées sur les valeurs des métriques. Lorsqu'une condition de règle est remplie, une alerte est déclenchée et Alertmanager gère le processus de notification.

Définition des règles d'alerte

Les règles d'alerte sont définies dans le fichier de configuration `prometheus.yml`. Voici un exemple de règle d'alerte qui se déclenche lorsque l'utilisation du CPU dépasse 80 % :

            
rule_files:
  - "rules.yml"

            

              
                Copy
              
            
          

Ensuite, dans un fichier nommé `rules.yml`, placez des règles comme celles-ci :

            
groups:
- name: example
  rules:
  - alert: HighCPUUsage
    expr: rate(process_cpu_seconds_total{job="node_exporter"}[5m]) > 0.8
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "Utilisation élevée du CPU détectée"
      description: "L'utilisation du CPU est supérieure à 80 % sur {{ $labels.instance }}"

            

              
                Copy
              
            
          

Explication :

• alert : Le nom de l'alerte.
• expr : L'expression PromQL qui définit la condition d'alerte.
• for : La durée pendant laquelle la condition doit être vraie avant que l'alerte ne soit déclenchée.
• labels : Étiquettes associées à l'alerte.
• annotations : Annotations qui fournissent des informations supplémentaires sur l'alerte, telles qu'un résumé et une description.

Configuration d'Alertmanager

Alertmanager gère le routage et la notification des alertes. Vous devez configurer Alertmanager pour spécifier où les alertes doivent être envoyées (par exemple, e-mail, Slack, PagerDuty). Référez-vous à la documentation d'Alertmanager pour des instructions de configuration détaillées.

Une configuration minimale de `alertmanager.yml` peut ressembler à ceci :

            
global:
  resolve_timeout: 5m

route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 12h
  receiver: 'web.hook'

receivers:
- name: 'web.hook'
  webhook_configs:
  - url: 'http://localhost:8080/'

            

              
                Copy
              
            
          

Cette configuration envoie les alertes à un webhook sur le port 8080 de localhost. Vous pouvez personnaliser la section `receivers` pour utiliser des services comme Slack ou l'e-mail à la place.

Exemples pratiques et cas d'utilisation

Prometheus et Grafana peuvent être utilisés pour surveiller un large éventail d'applications et de composants d'infrastructure. Voici quelques exemples pratiques :

• Surveillance des serveurs Web : Surveillez les taux de requêtes HTTP, les temps de réponse et les taux d'erreurs pour garantir des performances optimales du serveur Web.
• Surveillance des bases de données : Suivez l'utilisation du pool de connexions de la base de données, les temps d'exécution des requêtes et les requêtes lentes pour identifier les goulots d'étranglement de la base de données.
• Surveillance Kubernetes : Surveillez la santé et les performances des clusters Kubernetes, y compris l'utilisation des ressources des pods et des nœuds.
• Surveillance d'applications : Collectez des métriques personnalisées à partir de vos applications pour suivre les KPI commerciaux spécifiques et identifier les problèmes au niveau des applications.
• Surveillance du réseau : Suivez le trafic réseau, la latence et la perte de paquets pour identifier les goulots d'étranglement du réseau et les problèmes de performance.
• Surveillance de l'infrastructure cloud : Surveillez les performances et la disponibilité des ressources cloud, telles que les machines virtuelles, le stockage et les bases de données. Ceci est particulièrement pertinent pour les environnements AWS, Azure et Google Cloud, qui ont tous des intégrations avec Prometheus et Grafana.

Exemple : Surveillance d'une architecture de microservices

Dans une architecture de microservices, Prometheus et Grafana peuvent être utilisés pour surveiller la santé et les performances des services individuels, ainsi que le système global. Chaque service peut exposer ses propres métriques, telles que les taux de requêtes, les temps de réponse et les taux d'erreurs. Prometheus peut ensuite récupérer ces métriques et Grafana peut être utilisé pour les visualiser. Cela vous permet d'identifier rapidement les goulots d'étranglement de performance ou les défaillances dans des services spécifiques.

Techniques avancées et meilleures pratiques

Pour tirer le meilleur parti de Prometheus et Grafana, considérez les techniques avancées et les meilleures pratiques suivantes :

• Utiliser des étiquettes significatives : Utilisez des étiquettes pour ajouter du contexte à vos métriques. Cela facilite le filtrage et l'agrégation des données. Par exemple, utilisez des étiquettes pour identifier le service, l'environnement et l'instance auxquels une métrique est associée.
• Surveiller les indicateurs clés de performance (KPI) : Concentrez-vous sur la surveillance des métriques les plus critiques pour votre entreprise. Cela vous permet d'identifier et de résoudre rapidement les problèmes qui ont le plus grand impact.
• Définir des seuils d'alerte appropriés : Définissez des seuils d'alerte appropriés pour votre environnement. Évitez de définir des seuils trop sensibles, car cela peut entraîner une fatigue des alertes.
• Utiliser efficacement les tableaux de bord : Concevez des tableaux de bord faciles à comprendre et fournissant des informations exploitables. Utilisez des étiquettes et des visualisations claires et concises.
• Automatiser le déploiement et la configuration : Automatisez le déploiement et la configuration de Prometheus et Grafana à l'aide d'outils tels qu'Ansible, Terraform ou Kubernetes.
• Sécuriser vos instances Prometheus et Grafana : Sécurisez vos instances Prometheus et Grafana pour empêcher tout accès non autorisé. Utilisez l'authentification et l'autorisation pour contrôler l'accès aux données sensibles.
• Envisager la mise à l'échelle horizontale : Pour les environnements à grande échelle, envisagez de mettre à l'échelle vos instances Prometheus et Grafana horizontalement pour gérer la charge accrue. Cela peut être réalisé en utilisant plusieurs serveurs Prometheus et instances Grafana derrière un équilibreur de charge.
• Exploiter la découverte de services : Utilisez les capacités de découverte de services de Prometheus pour découvrir et surveiller automatiquement de nouvelles cibles. Ceci est particulièrement utile dans les environnements dynamiques comme Kubernetes.

Dépannage des problèmes courants

Même avec une planification et une mise en œuvre minutieuses, vous pouvez rencontrer des problèmes lors de l'utilisation de Prometheus et Grafana. Voici quelques problèmes courants et leurs solutions :

• Prometheus ne récupère pas les métriques : Vérifiez que la cible est accessible depuis le serveur Prometheus. Vérifiez les journaux de Prometheus pour les erreurs. Assurez-vous que la cible expose les métriques dans le format correct.
• Grafana ne se connecte pas à Prometheus : Vérifiez que l'URL de Prometheus est correcte dans la configuration de la source de données Grafana. Vérifiez les journaux de Grafana pour les erreurs. Assurez-vous que le serveur Prometheus est en cours d'exécution et accessible depuis le serveur Grafana.
• Les requêtes PromQL ne retournent aucune donnée : Vérifiez que la requête PromQL est correcte. Vérifiez les journaux de Prometheus pour les erreurs. Assurez-vous que la métrique que vous interrogez existe et est récupérée par Prometheus.
• Les alertes ne se déclenchent pas : Vérifiez que la règle d'alerte est définie correctement. Vérifiez les journaux de Prometheus pour les erreurs. Assurez-vous qu'Alertmanager est en cours d'exécution et configuré correctement.
• Problèmes de performance : Si vous rencontrez des problèmes de performance, envisagez de mettre à l'échelle vos instances Prometheus et Grafana horizontalement. Optimisez vos requêtes PromQL pour réduire la charge sur le serveur Prometheus.

Solutions de surveillance alternatives

Bien que Prometheus et Grafana soient des outils puissants, ce ne sont pas les seules options pour la collecte et la visualisation de métriques. D'autres solutions de surveillance populaires incluent :

• Datadog : Une plateforme de surveillance commerciale qui offre un large éventail de fonctionnalités, notamment la collecte de métriques, la gestion des journaux et la surveillance des performances des applications (APM).
• New Relic : Une autre plateforme de surveillance commerciale qui fournit des capacités de surveillance complètes pour les applications et l'infrastructure.
• InfluxDB et Chronograf : Une base de données de séries temporelles et une plateforme de visualisation souvent utilisées comme alternative à Prometheus et Grafana.
• Elasticsearch, Logstash et Kibana (ELK Stack) : Une pile open source populaire pour la gestion et l'analyse des journaux. Bien qu'elle soit principalement utilisée pour les journaux, elle peut également être utilisée pour la collecte et la visualisation de métriques.
• Dynatrace : Une plateforme de surveillance basée sur l'IA qui offre une visibilité de bout en bout sur les performances des applications et de l'infrastructure.

La meilleure solution de surveillance pour votre organisation dépendra de vos exigences et de votre budget spécifiques.

Conclusion

La collecte de métriques est essentielle pour maintenir la santé et les performances des applications et de l'infrastructure. Prometheus et Grafana fournissent une solution open source puissante et flexible pour collecter, stocker et visualiser les métriques. En comprenant les concepts clés et en suivant les meilleures pratiques décrites dans ce guide, vous pouvez exploiter Prometheus et Grafana pour construire un système de surveillance robuste qui répond aux besoins de votre organisation.

Une surveillance efficace, associée à une alerte proactive et à une réponse rapide aux incidents, est la pierre angulaire des opérations informatiques modernes. L'adoption d'outils tels que Prometheus et Grafana permet aux organisations de fournir des services fiables et performants à leurs utilisateurs, quelle que soit leur localisation ou leur secteur d'activité.