מדדי פרומתאוס: התקן הגלובלי לניטור ביצועי יישומים מודרניים

בנוף הדיגיטלי המקושר של ימינו, יישומים הם עמוד השדרה של עסקים ברחבי העולם. ממוסדות פיננסיים המעבדים עסקאות בין יבשות ועד לפלטפורמות מסחר אלקטרוני המשרתות מיליוני לקוחות מגוונים מדי יום, האמינות והביצועים של תוכנה הם בעלי חשיבות עליונה. ניטור ביצועי יישומים (APM) התפתח מדיסציפלינת נישה להכרח תפעולי קריטי, המבטיח שמערכות חיוניות אלו יפעלו בצורה חלקה, יעילה וללא הפרעות, ללא קשר למיקום גיאוגרפי או להקשר תרבותי.

השינוי הארכיטקטוני לעבר פרדיגמות cloud-native, מיקרו-שירותים וקונטיינריזציה הציג מורכבות חסרת תקדים. בעוד שארכיטקטורות אלו מציעות גמישות וסקיילביליות שאין שני להן, הן גם מציבות אתגרים חדשים לניטור. כלי APM מסורתיים, שלעיתים קרובות תוכננו ליישומים מונוליתיים, מתקשים לספק נראות מקיפה לסביבות מבוזרות מאוד וארעיות. כאן נכנס לתמונה Prometheus, מערכת ניטור ובסיס נתונים של סדרות עתיות (time-series) בקוד פתוח, שהופך במהירות לתקן דה-פקטו עבור APM במערכות מודרניות ומבוזרות גלובלית.

מדריך מקיף זה צולל לעומק מדדי Prometheus, בוחן את יכולותיו לניטור ביצועי יישומים, את רכיבי הליבה שלו, שיטות עבודה מומלצות ליישום, וכיצד הוא מעצים ארגונים ברחבי העולם להשיג נצפות ומצוינות תפעולית שאין שני להן. נדון ברלוונטיות שלו בסביבות מגוונות, מסטארט-אפים ועד תאגידים רב-לאומיים, וכיצד מודל המשיכה הגמיש שלו מתאים באופן אידיאלי לדרישות של תשתית גלובלית.

מהו Prometheus? מקורות, פילוסופיה ורכיבי ליבה

Prometheus החל את דרכו ב-SoundCloud בשנת 2012 כפרויקט פנימי, שנועד לתת מענה לאתגרי הניטור של התשתית הדינמית והמבוססת קונטיינרים שלהם. בהשראת מערכת הניטור Borgmon של גוגל, הוא שוחרר כקוד פתוח בשנת 2015 והצטרף במהירות ל-Cloud Native Computing Foundation (CNCF) כפרויקט המארח השני שלו, מיד אחרי Kubernetes. הפילוסופיה שלו נטועה בפשטות, אמינות, והיכולת לפעול ביעילות בסביבות דינמיות מאוד.

בניגוד למערכות ניטור מסורתיות רבות המסתמכות על סוכנים שדוחפים נתונים, Prometheus מאמץ מודל משיכה (pull-based). הוא גורף (scrapes) נקודות קצה של HTTP במרווחי זמן מוגדרים כדי לאסוף מדדים, מה שהופך אותו למתאים במיוחד ליישומים מבוססי ענן (cloud-native) החושפים את המדדים שלהם באמצעות ממשק HTTP סטנדרטי. גישה זו מפשטת את הפריסה והניהול, במיוחד בסביבות בהן טופולוגיות רשת משתנות לעיתים קרובות או היכן שיישומים נפרסים כקונטיינרים קצרי חיים.

רכיבי מפתח באקוסיסטם של Prometheus

כוחו של Prometheus טמון באקוסיסטם המגובש של כלים הפועלים יחד בצורה חלקה:

• שרת Prometheus: זהו לב המערכת. הוא אחראי על גריפת מדדים מיעדים מוגדרים, אחסונם כנתוני סדרות עתיות, הרצת התראות מבוססות חוקים, והגשת שאילתות PromQL. האחסון המקומי שלו ממוטב מאוד עבור נתוני סדרות עתיות.
• Exporters: פרומתאוס אינו יכול לנטר ישירות כל יישום או מערכת. Exporters הם יישומים קטנים, ייעודיים, שמתרגמים מדדים ממקורות שונים (למשל, מערכות הפעלה, מסדי נתונים, תורי הודעות) לפורמט תואם Prometheus, וחושפים אותם דרך נקודת קצה HTTP. דוגמאות כוללות node_exporter למדדי רמת המארח, kube-state-metrics לבריאות אשכול Kubernetes, ו-exporters שונים למסדי נתונים.
• Pushgateway: בעוד ש-Prometheus הוא בעיקר מבוסס משיכה, ישנם תרחישים, במיוחד עם עבודות אצווה ארעיות או קצרות חיים, שבהם לא ניתן לגרוף יעדים באופן אמין. ה-Pushgateway מאפשר לעבודות כאלה לדחוף את המדדים שלהן אליו, ואז Prometheus גורף אותם. זה מבטיח שמדדים מתהליכים חולפים נלכדים.
• Alertmanager: רכיב זה מטפל בהתראות הנשלחות על ידי שרת Prometheus. הוא מבצע מניעת כפילויות (de-duplicates), מקבץ, ומנתב התראות למקלטים מתאימים (למשל, אימייל, Slack, PagerDuty, VictorOps, webhooks מותאמים אישית). הוא תומך גם בהשתקת התראות וחוקי עיכוב (inhibition), שהם חיוניים למניעת סופות התראות ולהבטחת שהצוותים הנכונים יקבלו התראות רלוונטיות.
• ספריות לקוח (Client Libraries): לצורך הוספת אינסטרומנטציה ליישומים מותאמים אישית, Prometheus מספק ספריות לקוח לשפות תכנות פופולריות (Go, Java, Python, Ruby, Node.js, C#, וכו'). ספריות אלו מקלות על מפתחים לחשוף מדדים מותאמים אישית מהיישומים שלהם בפורמט Prometheus.
• Grafana: למרות שאינו חלק רשמי מפרויקט Prometheus, גרפאנה הוא כלי הוויזואליזציה הנפוץ והעוצמתי ביותר המשמש עם Prometheus. הוא מאפשר למשתמשים ליצור לוחות מחוונים (dashboards) עשירים ואינטראקטיביים מנתוני Prometheus, המציעים תובנות שאין שני להן על ביצועי יישומים ותשתיות.

איך זה עובד: סקירה כללית

דמיינו פלטפורמת מסחר אלקטרוני גלובלית עם מיקרו-שירותים הפרוסים על פני מספר אזורי ענן. כך Prometheus משתלב בתמונה:

• אינסטרומנטציה: מפתחים משתמשים בספריות הלקוח של Prometheus כדי להוסיף אינסטרומנטציה למיקרו-שירותים שלהם (למשל, שירות מלאי, שער תשלומים, אימות משתמשים). הם מגדירים מדדים כמו http_requests_total (מונה), request_duration_seconds (היסטוגרמה), ו-active_user_sessions (מד).
• חשיפת מדדים: כל מיקרו-שירות חושף מדדים אלו בנקודת קצה HTTP ייעודית, בדרך כלל /metrics.
• גריפה (Scraping): שרתי Prometheus, הפרוסים בכל אזור או באופן מרכזי, מוגדרים לגלות ולגרוף את נקודות הקצה /metrics הללו במרווחי זמן קבועים (למשל, כל 15 שניות).
• אחסון: המדדים שנגרפו נשמרים במסד הנתונים של סדרות עתיות של Prometheus. לכל מדד יש שם וסט של זוגות מפתח-ערך הנקראים תוויות (labels), המאפשרים סינון וצבירה (aggregation) רבי עוצמה.
• שאילתות: מהנדסי אמינות אתרים (SREs) וצוותי DevOps משתמשים ב-PromQL (Prometheus Query Language) כדי לשאול את הנתונים הללו. לדוגמה, הם עשויים להריץ שאילתה rate(http_requests_total{job="payment_service", status="5xx"}[5m]) כדי לראות את קצב שגיאות 5xx בשירות התשלומים בחמש הדקות האחרונות.
• התראות: בהתבסס על שאילתות PromQL, מוגדרים חוקי התראה ב-Prometheus. אם תוצאת שאילתה חוצה סף שהוגדר מראש (למשל, שיעור השגיאות עולה על 1%), Prometheus שולח התראה ל-Alertmanager.
• התראות (Notifications): ה-Alertmanager מעבד את ההתראה, מקבץ אותה עם התראות דומות, ושולח התראות לצוותי הכוננות הרלוונטיים באמצעות Slack, PagerDuty או אימייל, עם אפשרות להסלמה לצוותים שונים בהתבסס על חומרה או שעה ביום.
• ויזואליזציה: לוחות המחוונים של Grafana מושכים נתונים מ-Prometheus כדי להציג מדדי ביצועים בזמן אמת והיסטוריים, ומציעים סקירה חזותית של בריאות והתנהגות היישום בכל האזורים.

העוצמה של Prometheus עבור APM בהקשר גלובלי

Prometheus מציע יתרונות מובהקים שהופכים אותו למתאים במיוחד עבור APM, במיוחד עבור ארגונים הפועלים בקנה מידה גלובלי עם מערכות מורכבות ומבוזרות.

נראות לארכיטקטורות מודרניות

יישומים מודרניים בנויים לעיתים קרובות באמצעות מיקרו-שירותים הפרוסים בקונטיינרים המנוהלים על ידי אורקסטרטורים כמו Kubernetes. רכיבים אלה הם ארעיים, גדלים וקטנים במהירות, ומתקשרים על פני גבולות רשת. Prometheus, עם מנגנוני גילוי השירותים ומודל הנתונים מבוסס התוויות שלו, מספק נראות שאין שני לה לסביבות דינמיות אלו. הוא יכול לגלות אוטומטית שירותים חדשים, לנטר את בריאותם, ולספק מדדים עשירים בהקשר, המאפשרים לצוותים להבין את הביצועים על פני רשת מורכבת של שירותים מקושרים, ללא קשר למיקומם הפיזי או הלוגי.

זיהוי בעיות פרואקטיבי וניתוח שורש הבעיה

ניטור מסורתי מתמקד לעיתים קרובות בתגובות ריאקטיביות לאירועים. Prometheus משנה פרדיגמה זו לעבר זיהוי בעיות פרואקטיבי. על ידי איסוף רציף של מדדים ברזולוציה גבוהה והערכת חוקי התראה, הוא יכול לסמן התנהגות חריגה או בעיות מתקרבות לפני שהן מסלימות לכדי השבתות מלאות. עבור שירות גלובלי, משמעות הדבר היא זיהוי האטה מקומית באזור ספציפי או צוואר בקבוק בביצועים במיקרו-שירות מסוים שעשוי להשפיע רק על משתמשים באזור זמן מסוים, מה שמאפשר לצוותים לטפל בכך לפני שזה ישפיע על בסיס משתמשים רחב יותר.

תובנות מעשיות לצוותים מגוונים

Prometheus לא רק אוסף נתונים; הוא מאפשר הפקת תובנות מעשיות. שפת השאילתות העוצמתית שלו, PromQL, מאפשרת למהנדסים לחתוך ולפרוס מדדים לפי תוויות שרירותיות (למשל, שירות, אזור, מזהה לקוח, מרכז נתונים, נקודת קצה ספציפית של API). גרנולריות זו חיונית עבור צוותים גלובליים שבהם קבוצות שונות עשויות להיות אחראיות על שירותים ספציפיים או אזורים גיאוגרפיים. צוות פיתוח במדינה אחת יכול לנתח את הביצועים של התכונה החדשה שפרס, בעוד שצוות תפעול באחר יכול לנטר את בריאות התשתית, כל זאת באמצעות אותה מערכת ניטור ונתונים בסיסיים.

סקיילביליות וגמישות לפריסות גלובליות

Prometheus מתוכנן להיות סקיילבילי מאוד. בעוד ששרת Prometheus יחיד הוא חזק, ארגונים גדולים ומבוזרים גלובלית יכולים לפרוס מספר מופעי Prometheus, לאחד אותם (federate), או להשתמש בפתרונות אחסון לטווח ארוך כמו Thanos או Mimir כדי להשיג צבירה גלובלית ושמירה לטווח ארוך. גמישות זו מאפשרת לארגונים להתאים את תשתית הניטור שלהם לצרכים הספציפיים שלהם, בין אם יש להם מרכז נתונים יחיד או נוכחות בכל ספקי הענן הגדולים וסביבות on-premise ברחבי העולם.

יתרון הקוד הפתוח: קהילה, עלות-תועלת ושקיפות

כפרויקט קוד פתוח, Prometheus נהנה מקהילה גלובלית תוססת של מפתחים ומשתמשים. זה מבטיח חדשנות מתמשכת, תיעוד חזק, ושפע של ידע משותף. עבור ארגונים, זה מתורגם לעלות-תועלת (אין דמי רישוי), שקיפות (הקוד ניתן לביקורת), והיכולת להתאים אישית ולהרחיב את המערכת כדי לעמוד בדרישות ייחודיות. מודל פתוח זה מטפח שיתוף פעולה ומאפשר לארגונים ברחבי העולם לתרום ולהפיק תועלת מהתפתחותו.

מושגי מפתח ב-Prometheus עבור APM

כדי למנף ביעילות את Prometheus עבור APM, חיוני להבין את מושגי היסוד שלו.

סוגי מדדים: אבני הבניין של הנצפות

Prometheus מגדיר ארבעה סוגי מדדים עיקריים, כל אחד משרת מטרה ספציפית בלכידת נתוני ביצועי יישומים:

• מונה (Counter): מדד מצטבר שתמיד רק עולה (או מתאפס לאפס בהפעלה מחדש). הוא אידיאלי לספירת דברים כמו המספר הכולל של בקשות HTTP, המספר הכולל של שגיאות, או מספר הפריטים שעובדו על ידי תור. לדוגמה, http_requests_total{method="POST", path="/api/v1/orders"} יכול לעקוב אחר המספר הכולל של ביצועי הזמנות מוצלחים גלובלית. בדרך כלל משתמשים בפונקציות rate() או increase() ב-PromQL כדי לקבל את השינוי לשנייה או למרווח זמן.
• מד (Gauge): מדד המייצג ערך מספרי יחיד שיכול לעלות או לרדת באופן שרירותי. מדים מושלמים למדידת ערכים נוכחיים כמו מספר המשתמשים המחוברים במקביל, שימוש נוכחי בזיכרון, טמפרטורה, או מספר הפריטים בתור. דוגמה תהיה database_connections_active{service="billing", region="europe-west1"}.
• היסטוגרמה (Histogram): היסטוגרמות דוגמות תצפיות (כמו משכי זמן של בקשות או גדלי תגובה) וסופרות אותן ב'דליים' (buckets) הניתנים להגדרה. הן מספקות תובנה לגבי התפלגות הערכים, מה שהופך אותן לחיוניות לחישוב מדדי רמת שירות (SLIs) כמו אחוזונים (למשל, זמן השהיה של האחוזון ה-99). מקרה שימוש נפוץ הוא מעקב אחר משכי זמן של בקשות אינטרנט: http_request_duration_seconds_bucket{le="0.1", service="user_auth"} יספור בקשות שלקחו פחות מ-0.1 שניות. היסטוגרמות חיוניות להבנת חווית המשתמש, שכן זמן השהיה ממוצע יכול להטעות.
• סיכום (Summary): בדומה להיסטוגרמות, סיכומים גם דוגמים תצפיות. עם זאת, הם מחשבים אחוזונים (quantiles) הניתנים להגדרה (למשל, 0.5, 0.9, 0.99) בצד הלקוח על פני חלון זמן נע. בעוד שהם קלים יותר לשימוש לחישובי אחוזונים פשוטים, הם יכולים להיות פחות מדויקים או יעילים לצבירה על פני מספר מופעים בהשוואה להיסטוגרמות כאשר הם מצטברים ב-Prometheus. דוגמה עשויה להיות api_response_time_seconds{quantile="0.99"}. באופן כללי, היסטוגרמות מועדפות בשל גמישותן ב-PromQL.

תוויות (Labels): אבן הפינה של עוצמת השאילתות של Prometheus

מדדים ב-Prometheus מזוהים באופן ייחודי על ידי שם המדד שלהם וסט של זוגות מפתח-ערך הנקראים תוויות. תוויות הן חזקות להפליא מכיוון שהן מאפשרות מודל נתונים רב-ממדי. במקום מדדים נפרדים לאזורים שונים או גרסאות שירות שונות, ניתן להשתמש בתוויות:

            
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
              
            
          

זה מאפשר לך לסנן, לצבור ולקבץ נתונים בצורה מדויקת. עבור קהל גלובלי, תוויות חיוניות עבור:

• ניתוח אזורי: סנן לפי region="asia-southeast1" כדי לראות ביצועים בסינגפור.
• תובנות ספציפיות לשירות: סנן לפי service="payment_gateway" כדי לבודד מדדי עיבוד תשלומים.
• אימות פריסה: סנן לפי version="v1.2.3" כדי להשוות ביצועים לפני ואחרי שחרור חדש בכל הסביבות.
• ניטור ברמת הלקוח (Tenant): עבור ספקי SaaS, תוויות יכולות לכלול tenant_id="customer_xyz" כדי לנטר ביצועים של לקוחות ספציפיים.

תכנון קפדני של תוויות הוא חיוני לניטור יעיל, שכן קרדינליות גבוהה (יותר מדי ערכי תווית ייחודיים) יכולה להשפיע על הביצועים והאחסון של Prometheus.

גילוי שירותים (Service Discovery): ניטור דינמי לסביבות דינמיות

בסביבות cloud-native מודרניות, יישומים נפרסים, משתנים בגודלם ומסתיימים כל הזמן. הגדרה ידנית של Prometheus לגרוף כל מופע חדש אינה מעשית ונוטה לשגיאות. Prometheus מטפל בכך באמצעות מנגנוני גילוי שירותים חזקים. הוא יכול להשתלב עם פלטפורמות שונות כדי לגלות אוטומטית יעדי גריפה:

• Kubernetes: אינטגרציה נפוצה ועוצמתית. Prometheus יכול לגלות שירותים, פודים ונקודות קצה בתוך אשכול Kubernetes.
• ספקי ענן: אינטגרציות עם AWS EC2, Azure, Google Cloud Platform (GCP) GCE, OpenStack מאפשרות ל-Prometheus לגלות מופעים על בסיס תגים או מטא-נתונים.
• מבוסס DNS: גילוי יעדים באמצעות רשומות DNS.
• מבוסס קבצים: ליעדים סטטיים או לשילוב עם מערכות גילוי מותאמות אישית.

גילוי דינמי זה חיוני לפריסות גלובליות, מכיוון שהוא מאפשר לתצורת Prometheus יחידה להסתגל לשינויים בתשתית על פני אזורים או אשכולות שונים ללא התערבות ידנית, מה שמבטיח ניטור רציף כאשר שירותים משתנים וגדלים גלובלית.

PromQL: שפת השאילתות העוצמתית

שפת השאילתות של Prometheus (PromQL) היא שפת שאילתות פונקציונלית המאפשרת למשתמשים לבחור ולצבור נתוני סדרות עתיות. היא רב-תכליתית להפליא, ומאפשרת שאילתות מורכבות ללוחות מחוונים, התראות וניתוח אד-הוק. הנה כמה פעולות ודוגמאות בסיסיות הרלוונטיות ל-APM:

• בחירת סדרות עתיות:
  http_requests_total{job="api-service", status="200"}
  זה בוחר את כל מונים של בקשות HTTP מעבודת api-service עם קוד סטטוס 200.
• קצב שינוי:
  rate(http_requests_total{job="api-service", status=~"5.."}[5m])
  מחשב את הקצב הממוצע לשנייה של שגיאות HTTP 5xx במהלך 5 הדקות האחרונות. זה קריטי לזיהוי ירידה בביצועי השירות.
• צבירה (Aggregation):
  sum by (region) (rate(http_requests_total{job="api-service"}[5m]))
  צובר את קצב הבקשות הכולל עבור שירות ה-API, ומקבץ את התוצאות לפי region. זה מאפשר השוואת נפחי בקשות בין פריסות גיאוגרפיות שונות.
• K הגדולים ביותר (Top K):
  topk(5, sum by (handler) (rate(http_requests_total[5m])))
  מזהה את 5 מטפלי ה-API המובילים לפי קצב בקשות, ועוזר לאתר את נקודות הקצה העמוסות ביותר.
• אחוזוני היסטוגרמה (SLIs):
  histogram_quantile(0.99, sum by (le, service) (rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])))
  מחשב את האחוזון ה-99 של משכי זמן בקשות HTTP עבור כל שירות במהלך 5 הדקות האחרונות. זהו מדד חיוני ליעדי רמת שירות (SLOs), המראה איזה אחוז מהבקשות נופל בטווח זמן השהיה מקובל. אם לשירות גלובלי יש SLO ש-99% מהבקשות צריכות להסתיים תוך פחות מ-200ms, שאילתה זו מנטרת זאת ישירות.
• פעולות אריתמטיות:
  (sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m]))) * 100
  מחשב את אחוז שגיאות 5xx מתוך כל בקשות ה-HTTP, ומספק שיעור שגיאות עבור המערכת כולה, דבר חיוני לבדיקות בריאות גלובליות.

שליטה ב-PromQL היא המפתח למיצוי הפוטנציאל המלא של Prometheus ל-APM, המאפשר למהנדסים לשאול שאלות ספציפיות על ביצועי והתנהגות היישומים שלהם.

יישום Prometheus עבור APM: מדריך גלובלי

פריסת Prometheus עבור APM בסביבה מבוזרת גלובלית דורשת תכנון קפדני וגישה אסטרטגית. הנה מדריך המכסה את שלבי היישום המרכזיים:

אינסטרומנטציה: הבסיס לנצפות

APM יעיל מתחיל באינסטרומנטציה נכונה של היישומים. ללא מדדים מוגדרים היטב, אפילו מערכת הניטור המתוחכמת ביותר היא עיוורת.

• בחירת ספריות לקוח: Prometheus מציע ספריות לקוח רשמיות ומתוחזקות על ידי הקהילה כמעט לכל שפת תכנות פופולרית (Go, Java, Python, Ruby, Node.js, C#, PHP, Rust, וכו'). בחרו את הספרייה המתאימה לכל מיקרו-שירות. ודאו עקביות באופן חשיפת המדדים, גם על פני סטאקים של שפות שונות, לצורך צבירה קלה יותר בהמשך.
• הגדרת מדדים משמעותיים: התמקדו במדדים המייצגים היבטים קריטיים של ביצועי היישום וחווית המשתמש. 'ארבעת אותות הזהב' של הניטור הם נקודת פתיחה מצוינת: זמן השהיה (latency), תעבורה (traffic), שגיאות (errors), ורוויה (saturation).
• זמן השהיה: הזמן שלוקח להגיש בקשה (למשל, היסטוגרמת http_request_duration_seconds).
• תעבורה: הביקוש על המערכת שלך (למשל, מונה http_requests_total).
• שגיאות: קצב הבקשות שנכשלו (למשל, http_requests_total{status=~"5.."}).
• רוויה: כמה עמוסה המערכת שלך (למשל, שימוש ב-CPU, זיכרון, אורכי תורים - מדים).
• שיטות עבודה מומלצות למתן שמות למדדים: אמצו מוסכמת שמות עקבית בכל הארגון, ללא קשר למיקום הצוות או לשפת השירות. השתמשו ב-snake_case, כללו יחידה אם רלוונטי, והפכו את השמות לתיאוריים (למשל, http_requests_total, database_query_duration_seconds).
• דוגמה: אינסטרומנטציה של שירות אינטרנט (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
                
              
            

  דוגמה פשוטה זו מראה כיצד לעקוב אחר ספירת בקשות וזמני השהיה עבור נקודות קצה ספציפיות, שהם מדדי APM בסיסיים. הוספת תוויות לאזור, מזהה מופע, או מזהה לקוח הופכת את המדדים הללו לשימושיים גלובלית.

אסטרטגיות פריסה להגעה גלובלית

בחירת אסטרטגיית הפריסה תלויה בקנה המידה, בפיזור הגיאוגרפי ובדרישות היתירות של נוף היישומים שלך.

• מופעים עצמאיים: לארגונים קטנים יותר או סביבות מבודדות (למשל, מרכז נתונים יחיד, אזור ענן ספציפי), שרת Prometheus יחיד יכול להספיק. הוא פשוט להגדרה וניהול אך מציע סקיילביליות מוגבלת וללא זמינות גבוהה מובנית.
• זמינות גבוהה (HA) עם שכפול: לשירותים קריטיים יותר, ניתן לפרוס שני שרתי Prometheus זהים הגורפים את אותם יעדים. Alertmanager יכול אז לקבל התראות משניהם, מה שמבטיח יתירות. בעוד שזה מספק HA למערכת הניטור עצמה, זה לא פותר את בעיית צבירת הנתונים הגלובלית.
• פריסות Prometheus אזוריות: במערך גלובלי, נפוץ לפרוס שרת Prometheus (או זוג HA) בתוך כל אזור גיאוגרפי (למשל, us-east-1, eu-central-1, ap-southeast-2). כל Prometheus אזורי מנטר שירותים בתוך האזור שלו. זה מפיץ את העומס ושומר את נתוני הניטור קרובים יותר למקור.
• צבירה גלובלית עם Thanos/Mimir/Cortex: לתצוגה גלובלית אמיתית ואחסון לטווח ארוך, פתרונות כמו Thanos, Mimir, או Cortex הם הכרחיים. מערכות אלו מאפשרות לך להריץ שאילתות על נתונים על פני מספר מופעי Prometheus, לאחד התראות, ולאחסן מדדים באחסון אובייקטים (למשל, AWS S3, Google Cloud Storage) לשמירה מורחבת ונגישות גלובלית.
• אינטגרציה עם Kubernetes: ה-Prometheus Operator מפשט את הפריסה והניהול של Prometheus באשכולות Kubernetes. הוא מאכן משימות נפוצות כמו הקמת מופעי Prometheus, Alertmanagers, ותצורות גריפה, מה שהופך אותו לשיטה המועדפת ליישומים מבוססי ענן.
• שיקולי ספקי ענן: בעת פריסה על פני ספקי ענן שונים (AWS, Azure, GCP), נצלו את מנגנוני גילוי השירותים שלהם. ודאו שקישוריות הרשת ותצורות קבוצות האבטחה מאפשרות ל-Prometheus לגרוף יעדים על פני רשתות פרטיות וירטואליות (VPNs) או חיבורי peering בין אזורים או עננים במידת הצורך.

ויזואליזציה של נתונים עם Grafana: לוחות מחוונים לצוותים גלובליים

Grafana הופך מדדי Prometheus גולמיים ללוחות מחוונים אינטואיטיביים ואינטראקטיביים, המאפשרים לכולם, ממפתחים ועד להנהלה בכירה, להבין את ביצועי היישומים במבט חטוף.

• יצירת לוחות מחוונים יעילים:
• לוחות מחוונים סקירתיים: התחילו עם לוחות מחוונים ברמה גבוהה המציגים את הבריאות הכללית של כל היישום או השירותים העיקריים גלובלית (למשל, קצב בקשות כולל, שיעור שגיאות גלובלי, זמן השהיה ממוצע בכל האזורים).
• לוחות מחוונים ספציפיים לשירות: צרו לוחות מחוונים מפורטים עבור מיקרו-שירותים בודדים, תוך התמקדות במדדי ביצועים מרכזיים (KPIs) הייחודיים להם (למשל, זמני השהיה ספציפיים של API, זמני שאילתות למסד נתונים, עומקי תורי הודעות).
• לוחות מחוונים אזוריים: אפשרו לצוותים לסנן לוחות מחוונים לפי אזור גיאוגרפי (באמצעות משתני תבנית של Grafana הממופים לתוויות Prometheus) כדי להתעמק במהירות בבעיות ביצועים מקומיות.
• לוחות מחוונים מוכווני עסקים: תרגמו מדדים טכניים למדדי ביצועים עסקיים רלוונטיים (למשל, שיעורי המרה, עסקאות תשלום מוצלחות, שיעורי הצלחה בכניסת משתמשים) עבור בעלי עניין שאולי אינם טכניים לעומק.
• מדדי ביצועים מרכזיים (KPIs) ליישומים מגוונים:
• שירותי אינטרנט: קצב בקשות, שיעור שגיאות, זמן השהיה (P50, P90, P99), חיבורים פעילים, שימוש ב-CPU/זיכרון.
• מסדי נתונים: זמן השהיה של שאילתות, חיבורים פעילים, ספירת שאילתות איטיות, קלט/פלט דיסק, יחס פגיעות במטמון.
• תורי הודעות: קצב פרסום/צריכת הודעות, עומק תור, פיגור צרכנים.
• עבודות אצווה: משך עבודה, שיעור הצלחה/כישלון, חותמת זמן של הרצה אחרונה.
• תצורת התראות ב-Grafana: בעוד ש-Alertmanager הוא מנוע ההתראות הראשי, Grafana מאפשר גם להגדיר התראות פשוטות מבוססות סף ישירות מפאנלים, מה שיכול להיות שימושי להתראות ספציפיות ללוח המחוונים או לאב-טיפוס מהיר. לסביבת ייצור, רכזו את ההתראות ב-Alertmanager.

התראות עם Alertmanager: הודעות בזמן, גלובלית

Alertmanager הוא חיוני להמרת התראות Prometheus להודעות מעשיות, המבטיח שהאנשים הנכונים יקבלו מידע בזמן הנכון, על פני מיקומים גיאוגרפיים ומבנים ארגוניים שונים.

• הגדרת חוקי התראה: התראות מוגדרות ב-Prometheus על בסיס שאילתות PromQL. לדוגמה:

            
- 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
              
            
          

חוק זה מפעיל התראה אם לשירות API כלשהו באזור כלשהו יש שיעור שגיאות העולה על 5% במשך 5 דקות רצופות. התוויות service ו-region הופכות את ההתראה לעשירה בהקשר.

• קיבוץ והשתקת התראות: Alertmanager יכול לקבץ התראות דומות (למשל, מספר מופעים של אותו שירות שכשל) להודעה אחת, ובכך למנוע עייפות מהתראות. השתקות (Silences) יכולות לדכא זמנית התראות עבור חלונות תחזוקה מתוכננים או בעיות ידועות.
• חוקי עיכוב (Inhibition Rules): חוקים אלה מונעים מהתראות בעדיפות נמוכה יותר להישלח אם התראה בעדיפות גבוהה יותר עבור אותו רכיב כבר פעילה (למשל, אל תודיע על שימוש גבוה ב-CPU אם השרת כבר מושבת לחלוטין).
• אינטגרציות: Alertmanager תומך במגוון רחב של ערוצי התראה, החיוניים לצוותים גלובליים:
  • פלטפורמות תקשורת: Slack, Microsoft Teams, PagerDuty, VictorOps, Opsgenie לתקשורת צוותית מיידית וסבבי כוננות.
  • אימייל: להתראות פחות דחופות או להפצה רחבה יותר.
  • Webhooks: לשילוב עם מערכות ניהול אירועים מותאמות אישית או כלים פנימיים אחרים.

  לפעולות גלובליות, ודאו שתצורת ה-Alertmanager שלכם לוקחת בחשבון אזורי זמן שונים עבור לוחות זמנים של כוננות וניתוב. לדוגמה, התראות קריטיות במהלך שעות העבודה באירופה עשויות להגיע לצוות אחד, בעוד שהתראות במהלך שעות העבודה באסיה ינותבו לאחר.

Prometheus מתקדם ל-APM ברמת הארגון

עבור ארגונים גדולים עם תשתיות מורכבות ומפוזרות גיאוגרפית, שיפור מערך Prometheus הליבתי הוא לעיתים קרובות הכרחי.

אחסון לטווח ארוך: מעבר לשמירה מקומית

האחסון המקומי המוגדר כברירת מחדל של Prometheus יעיל מאוד אך מיועד לשמירה לטווח קצר יחסית (שבועות עד חודשים). לצורכי תאימות, ניתוח היסטורי, תכנון קיבולת וניתוח מגמות על פני שנים, נדרשים פתרונות אחסון לטווח ארוך. פתרונות אלו מנצלים לעיתים קרובות אחסון אובייקטים, המציע עמידות גבוהה ועלות-תועלת לכמויות עצומות של נתונים.

• Thanos: סט של רכיבים שהופכים פריסת Prometheus למערכת ניטור בעלת זמינות גבוהה, מרובת דיירים, וניתנת לשאילתה גלובלית. רכיבי מפתח כוללים:
  • Sidecar: יושב לצד Prometheus, ומעלה נתונים היסטוריים לאחסון אובייקטים.
  • Querier: פועל כשער שאילתות, מביא נתונים ממספר מופעי Prometheus (דרך ה-Sidecar) ומאחסון אובייקטים.
  • Store Gateway: חושף נתונים מאחסון אובייקטים ל-Querier.
  • Compactor: מבצע דגימה מופחתת (downsampling) ודוחס נתונים ישנים באחסון אובייקטים.

  Thanos מאפשר תצוגת שאילתות גלובלית מאוחדת על פני מספר מופעי Prometheus אזוריים, מה שהופך אותו לאידיאלי עבור APM מבוזר.

• Mimir ו-Cortex: אלו הם פתרונות אחסון לטווח ארוך הניתנים להרחבה אופקית עבור מדדי Prometheus, המיועדים לפריסות מרובות דיירים, בעלות זמינות גבוהה ומבוזרות גלובלית. שניהם מנצלים אחסון אובייקטים ומספקים API תואם Prometheus לשאילתות. הם מתאימים במיוחד לארגונים שצריכים לרכז ניטור לאלפי שירותים ופטבייטים של נתונים מאזורים שונים.

איחוד (Federation): ניטור על פני מופעי Prometheus עצמאיים

איחוד Prometheus מאפשר לשרת Prometheus מרכזי לגרוף מדדים נבחרים משרתי Prometheus אחרים. זה שימושי עבור:

• ניטור היררכי: Prometheus מרכזי יכול לגרוף מדדים מצטברים (למשל, סך הבקשות לאזור) ממופעי Prometheus אזוריים, בעוד שהמופעים האזוריים גורפים מדדים מפורטים משירותים בודדים.
• סקירות גלובליות: מספק סקירה כללית ברמה גבוהה של כל התשתית הגלובלית מבלי לאחסן את כל הנתונים הגרנולריים באופן מרכזי.

בעוד שזה יעיל למקרי שימוש מסוימים, איחוד יכול להפוך למורכב לצבירה גלובלית בקנה מידה גדול מאוד, שם Thanos או Mimir מועדפים בדרך כלל בשל הפתרון המקיף יותר שלהם לשאילתות מבוזרות ואחסון לטווח ארוך.

Exporters מותאמים אישית: גישור על פער הנצפות

לא כל יישום או מערכת חושפים באופן טבעי מדדי Prometheus. עבור מערכות מדור קודם, תוכנות קנייניות, או טכנולוגיות נישה, exporters מותאמים אישית הם חיוניים. אלו הן תוכניות קטנות ש:

• מתחברות למערכת היעד (למשל, שואלות API של REST, מנתחות לוגים, מתקשרות עם מסד נתונים).
• מחלצות נתונים רלוונטיים.
• מתרגמות את הנתונים לפורמט מדדי Prometheus.
• חושפות מדדים אלו באמצעות נקודת קצה HTTP כדי ש-Prometheus יגרוף אותם.

גמישות זו מבטיחה שגם מערכות שאינן טבעיות יכולות להשתלב בפתרון APM מבוסס Prometheus, ומספקת תצוגה הוליסטית על פני סביבות הטרוגניות.

שיקולי אבטחה: הגנה על נתוני הניטור שלך

נתוני ניטור יכולים להכיל מידע רגיש על בריאות וביצועי היישום שלך. יישום אמצעי אבטחה חזקים הוא בעל חשיבות עליונה, במיוחד בפריסות גלובליות שבהן נתונים חוצים רשתות וסמכויות שיפוט שונות.

• פילוח רשת: בודדו את שרתי ה-Prometheus וה-exporters שלכם ברשתות ניטור ייעודיות.
• אימות והרשאה: אבטחו את נקודות הקצה של Prometheus ו-Grafana. השתמשו בפתרונות כמו פרוקסי OAuth2, פרוקסי הפוך עם אימות בסיסי, או שלבו עם ספקי זהות ארגוניים. לגריפה, השתמשו ב-TLS לתקשורת מאובטחת בין Prometheus ליעדיו.
• הצפנת נתונים: הצפינו נתוני מדדים הן במעבר (TLS) והן במנוחה (הצפנת דיסק לאחסון Prometheus, הצפנה לפתרונות אחסון אובייקטים כמו S3).
• בקרת גישה: ישמו בקרת גישה קפדנית מבוססת תפקידים (RBAC) עבור לוחות המחוונים של Grafana וממשקי ה-API של Prometheus, כדי להבטיח שרק צוות מורשה יוכל לצפות או לשנות תצורות ניטור.
• Prometheus Remote Write/Read: בעת שימוש באחסון מרוחק, ודאו שהתקשורת בין Prometheus למערכת האחסון המרוחקת מאובטחת באמצעות TLS ואימות מתאים.

תכנון קיבולת וכוונון ביצועים

ככל שהסביבה המנוטרת שלכם גדלה, Prometheus עצמו צריך להיות מנוטר ומוגדל. שיקולים כוללים:

• הקצאת משאבים: נטרו את ה-CPU, הזיכרון, וקלט/פלט הדיסק של שרתי ה-Prometheus שלכם. ודאו שהוקצו מספיק משאבים, במיוחד עבור מדדים בעלי קרדינליות גבוהה או תקופות שמירה ארוכות.
• מרווחי גריפה: מטבו את מרווחי הגריפה. בעוד שתדירות גבוהה מספקת נתונים גרנולריים, היא מגבירה את העומס על היעדים ועל Prometheus. אזנו בין גרנולריות לשימוש במשאבים.
• הערכת חוקים: חוקי התראה מורכבים או כללי הקלטה רבים יכולים לצרוך CPU משמעותי. מטבו שאילתות PromQL וודאו שהחוקים מוערכים ביעילות.
• Relabeling: הסירו באגרסיביות מדדים ותוויות לא רצויים ביעד הגריפה או במהלך חוקי relabeling. זה מפחית קרדינליות ושימוש במשאבים.

Prometheus בפעולה: מקרי שימוש גלובליים ושיטות עבודה מומלצות

הרבגוניות של Prometheus הופכת אותו למתאים ל-APM במגוון רחב של תעשיות ומודלים תפעוליים גלובליים.

פלטפורמות מסחר אלקטרוני: חוויות קנייה חלקות

פלטפורמת מסחר אלקטרוני גלובלית צריכה להבטיח שהאתר שלה ושירותי הקצה האחורי מהירים ואמינים ללקוחות בכל אזורי הזמן. Prometheus יכול לנטר:

• שערי תשלומים: זמן השהיה ושיעורי שגיאות עבור עסקאות המעובדות במטבעות ואזורים שונים (למשל, payment_service_requests_total{gateway="stripe", currency="EUR"}).
• שירות מלאי: רמות מלאי בזמן אמת וזמני השהיה של עדכונים עבור מחסנים מבוזרים (למשל, inventory_stock_level{warehouse_id="london-01"}).
• ניהול סשנים של משתמשים: סשנים פעילים של משתמשים, שיעורי הצלחה בכניסה, וזמני תגובה של API להמלצות מותאמות אישית (למשל, user_auth_login_total{status="success", region="apac"}).
• ביצועי CDN: יחסי פגיעות במטמון וזמני השהיה של אספקת תוכן למשתמשים מפוזרים גיאוגרפית.

עם Prometheus ו-Grafana, צוותים יכולים לזהות במהירות אם האטה בתהליך התשלום ספציפית לספק תשלומים במדינה מסוימת או אם בעיית סנכרון מלאי כללית משפיעה על כל האזורים, מה שמאפשר תגובה לאירוע ממוקדת ומהירה.

ספקי SaaS: זמן פעולה וביצועים לקהל לקוחות מגוון

חברות SaaS המשרתות בסיס לקוחות גלובלי חייבות להבטיח זמינות גבוהה וביצועים עקביים. Prometheus עוזר על ידי מעקב אחר:

• זמן פעולה וזמן השהיה של שירות: SLIs ו-SLOs עבור ממשקי API קריטיים ותכונות הפונות למשתמש, מחולקים לפי אזור לקוח או דייר (למשל, api_latency_seconds_bucket{endpoint="/dashboard", tenant_id="enterprise_asia"}).
• ניצול משאבים: CPU, זיכרון, וקלט/פלט דיסק עבור התשתית הבסיסית ( VMs, קונטיינרים) למניעת רוויה.
• מדדים ספציפיים לדייר: ליישומים מרובי דיירים, מדדים מותאמים אישית עם תוויות tenant_id מאפשרים ניטור של צריכת משאבים ובידוד ביצועים עבור לקוחות בודדים, דבר שהוא חיוני להסכמי רמת שירות (SLAs).
• אכיפת מכסות API: עקבו אחר מגבלות קריאות API ושימוש לכל לקוח כדי להבטיח שימוש הוגן ולמנוע ניצול לרעה.

זה מאפשר לספק SaaS לפנות באופן פרואקטיבי ללקוחות החווים בעיות מקומיות או להגדיל משאבים באזורים ספציפיים לפני שהביצועים יורדים באופן כללי.

שירותים פיננסיים: הבטחת שלמות עסקאות וזמן השהיה נמוך

בשירותים פיננסיים, כל אלפית שנייה וכל עסקה נחשבות. מוסדות פיננסיים גלובליים מסתמכים על ניטור כדי לשמור על תאימות רגולטורית ואמון לקוחות.

• עיבוד עסקאות: זמן השהיה מקצה לקצה עבור סוגי עסקאות שונים, שיעורי הצלחה/כישלון, ועומקי תורים עבור מתווכי הודעות (למשל, transaction_process_duration_seconds, payment_queue_depth).
• פידים של נתוני שוק: זמן השהיה וטריות של נתונים מבורסות גלובליות שונות (למשל, market_data_feed_delay_seconds{exchange="nyse"}).
• ניטור אבטחה: מספר ניסיונות כניסה כושלים, קריאות API חשודות ממקומות לא רגילים.
• תאימות: אחסון לטווח ארוך של מדדים הקשורים לביקורת.

Prometheus עוזר לשמור על השלמות והתגובתיות של פלטפורמות מסחר, יישומים בנקאיים ומערכות תשלומים הפועלות בשווקים פיננסיים וסביבות רגולטוריות שונות.

פתרונות IoT: ניהול ציי מכשירים עצומים ומבוזרים

פלטפורמות IoT כוללות ניטור של מיליוני מכשירים המפוזרים גלובלית, לעיתים קרובות בסביבות מרוחקות או מאתגרות. ה-Pushgateway שימושי במיוחד כאן.

• בריאות מכשירים: רמות סוללה, קריאות חיישנים, סטטוס קישוריות ממכשירים בודדים (למשל, iot_device_battery_voltage{device_id="sensor-alpha-001", location="remote-mine-site"}).
• קצבי קליטת נתונים: נפח הנתונים המתקבל מסוגי מכשירים ואזורים שונים.
• ביצועי מחשוב קצה (Edge Computing): ניצול משאבים ובריאות יישומים על מכשירי קצה או שערים.

Prometheus עוזר לנהל את קנה המידה והאופי המבוזר של IoT, ומספק תובנות על המצב התפעולי של ציי מכשירים ברחבי העולם.

סיכום שיטות עבודה מומלצות ל-APM גלובלי עם Prometheus

• התחילו בקטן, חזרו על התהליך: התחילו על ידי הוספת אינסטרומנטציה לשירותי ליבה ותשתיות קריטיות. הרחיבו בהדרגה את איסוף המדדים שלכם ושפרו את לוחות המחוונים וההתראות.
• תקננו מתן שמות למדדים ותוויות: עקביות היא המפתח לבהירות ושאילתות קלות, במיוחד על פני צוותים וטכנולוגיות מגוונים. תעדו את מוסכמות המדדים שלכם.
• נצלו תוויות ביעילות: השתמשו בתוויות כדי להוסיף הקשר (אזור, שירות, גרסה, דייר, מזהה מופע). הימנעו מתוויות בעלות קרדינליות גבוהה מדי אלא אם כן זה הכרחי לחלוטין, מכיוון שהן יכולות להשפיע על הביצועים.
• השקיעו בלוחות מחוונים יעילים: צרו לוחות מחוונים המותאמים לקהלים שונים (סקירה גלובלית, צלילה עמוקה אזורית, פרטי רמת שירות, מדדי ביצועים עסקיים).
• בדקו את ההתראות שלכם בקפדנות: ודאו שההתראות נשלחות כראוי, מגיעות לצוותים הנכונים, וניתנות לפעולה. הימנעו מהתראות רועשות המובילות לעייפות. שקלו ספים משתנים לפי אזור אם מאפייני הביצועים שונים.
• תכננו אחסון לטווח ארוך מוקדם: לפריסות גלובליות הדורשות שמירת נתונים נרחבת, שלבו את Thanos, Mimir, או Cortex מההתחלה כדי למנוע מורכבויות של העברת נתונים מאוחר יותר.
• תעדו הכל: שמרו על תיעוד מקיף של מערך הניטור שלכם, כולל הגדרות מדדים, חוקי התראה, ופריסות של לוחות מחוונים. זה יקר ערך לצוותים גלובליים.

אתגרים ושיקולים

בעוד ש-Prometheus הוא כלי חזק להפליא עבור APM, ארגונים צריכים להיות מודעים לאתגרים פוטנציאליים:

• תקורה תפעולית: ניהול ערימת ניטור מבוססת Prometheus (שרתי Prometheus, Alertmanagers, Grafana, exporters, Thanos/Mimir) יכול לדרוש מומחיות תפעולית ייעודית, במיוחד בקנה מידה גדול. אוטומציה של פריסה ותצורה (למשל, באמצעות Kubernetes Operators) עוזרת למתן זאת.
• עקומת למידה: ל-PromQL, למרות עוצמתו, יש עקומת למידה. צוותים צריכים להשקיע זמן בהכשרה כדי למנף את יכולותיו באופן מלא לשאילתות מורכבות והתראות אמינות.
• עתיר משאבים לקרדינליות גבוהה: אם לא מנוהל בזהירות, מדדים עם מספר גבוה מאוד של צירופי תוויות ייחודיים (קרדינליות גבוהה) יכולים לצרוך זיכרון וקלט/פלט דיסק משמעותיים בשרת Prometheus, ועלולים להשפיע על הביצועים. שימוש אסטרטגי ב-relabeling ועיצוב תוויות זהיר הוא חיוני.
• אסטרטגיית שמירת נתונים: איזון בין הצורך בנתונים היסטוריים לבין עלויות אחסון וביצועים יכול להיות אתגר. פתרונות אחסון לטווח ארוך מטפלים בכך אך מוסיפים מורכבות.
• אבטחה: הבטחת גישה מאובטחת לנקודות קצה של מדדים ולמערכת הניטור עצמה היא קריטית, ודורשת תצורה קפדנית של אבטחת רשת, אימות והרשאה.

סיכום

Prometheus ביסס את עצמו היטב כאבן פינה של ניטור ביצועי יישומים מודרני, במיוחד עבור ארכיטקטורות גלובליות, מבוססות ענן, ומיקרו-שירותים. מודל המשיכה שלו, מודל הנתונים הרב-ממדי עם תוויות, PromQL העוצמתי, והאקוסיסטם הרחב מספקים יכולת שאין שני לה לקבל תובנות עמוקות וניתנות לפעולה על בריאות וביצועי יישומים מבוזרים.

עבור ארגונים הפועלים על פני אזורים גיאוגרפיים מגוונים ומשרתים בסיס לקוחות גלובלי, Prometheus מציע את הגמישות, הסקיילביליות והנראות הדרושות לשמירה על רמות שירות גבוהות, זיהוי ופתרון מהיר של בעיות, ואופטימיזציה מתמדת של ביצועי יישומים. על ידי אימוץ Prometheus, ארגונים יכולים לעבור מכיבוי שריפות ריאקטיבי לזיהוי בעיות פרואקטיבי, ולהבטיח שהשירותים הדיגיטליים שלהם יישארו גמישים, מגיבים, ואמינים, בכל מקום שבו משתמשיהם נמצאים.

צאו למסע שלכם ל-APM מעולה עוד היום. התחילו להוסיף אינסטרומנטציה ליישומים שלכם, בנו לוחות מחוונים מלאי תובנות עם Grafana, והקימו התראות חזקות עם Alertmanager. הצטרפו לקהילה הגלובלית הממנפת את Prometheus כדי לשלוט במורכבויות של נופי יישומים מודרניים ולספק חוויות משתמש יוצאות דופן ברחבי העולם.