Prometheus Metrics: Pasaulinis šiuolaikinių programų našumo stebėjimo standartas

Šiandienos tarpusavyje susietame skaitmeniniame pasaulyje programos yra pasaulinių verslų pagrindas. Nuo finansinių institucijų, apdorojančių tarpvalstybinius sandorius, iki kasdien milijonus skirtingų klientų aptarnaujančių elektroninės komercijos platformų, programinės įrangos patikimumas ir našumas yra itin svarbūs. Programų našumo stebėjimas (APM) iš nišinės disciplinos evoliucionavo į kritinę operacinę būtinybę, užtikrinančią, kad šios gyvybiškai svarbios sistemos veiktų sklandžiai, efektyviai ir be pertrūkių, nepaisant geografinės vietos ar kultūrinio konteksto.

Architektūrinis poslinkis link debesų gimtųjų paradigmų, mikropaslaugų ir konteinerizacijos sukėlė precedento neturintį sudėtingumą. Nors šios architektūros suteikia neprilygstamą lankstumą ir mastelį, jos taip pat kelia naujų stebėjimo iššūkių. Tradiciniai APM įrankiai, dažnai sukurti monolitinių programų, sunkiai suteikia išsamų matomumą į labai paskirstytas, efemeriškas aplinkas. Būtent čia „Prometheus“, atvirojo kodo stebėjimo sistema ir laiko eilučių duomenų bazė, tampa transformuojančiu sprendimu, greitai tapdama de facto standartu APM šiuolaikinėse, pasaulyje paskirstytose sistemose.

Šiame išsamiame vadove gilinamės į „Prometheus“ metrikas, nagrinėjame jos programų našumo stebėjimo galimybes, pagrindinius komponentus, geriausias diegimo praktikas ir kaip ji suteikia pasaulinėms organizacijoms neprilygstamą pastebimumą ir operacinį meistriškumą. Aptarsime jos aktualumą įvairiose aplinkose, nuo startuolių iki tarptautinių korporacijų, ir kaip jos lankstus, „pull“ modelis idealiai tinka pasaulinės infrastruktūros poreikiams.

Kas yra „Prometheus“? Kilmė, filosofija ir pagrindiniai komponentai

„Prometheus“ kilo „SoundCloud“ 2012 m. kaip vidinis projektas, skirtas spręsti jų labai dinamiškos ir konteinerizuotos infrastruktūros stebėjimo iššūkius. Įkvėpta „Google“ „Borgmon“ stebėjimo sistemos, ji vėliau buvo atiduota į atvirąjį kodą 2015 m. ir greitai prisijungė prie „Cloud Native Computing Foundation“ (CNCF) kaip antrasis jos priimtas projektas, iškart po „Kubernetes“. Jos filosofija yra pagrįsta paprastumu, patikimumu ir gebėjimu efektyviai veikti labai dinamiškose aplinkose.

Skirtingai nuo daugelio tradicinių stebėjimo sistemų, kurios remiasi duomenis siunčiančiais agentais, „Prometheus“ naudoja „pull“ modelį. Ji reguliariai nuskaitys HTTP galinius taškus, kad surinktų metrikas, todėl ypač tinka debesų gimtosioms programoms, kurios savo metrikas atskleidžia per standartinę HTTP sąsają. Šis metodas supaprastina diegimą ir valdymą, ypač aplinkose, kuriose tinklo topologijos dažnai keičiasi arba programos diegiamos kaip trumpalaikiai konteineriai.

Pagrindiniai „Prometheus“ ekosistemos komponentai

„Prometheus“ galia slypi jos vientisoje įrankių ekosistemoje, kuri sklandžiai veikia kartu:

• „Prometheus“ serveris: Tai sistemos širdis. Jis atsakingas už metrikų nuskaitymą iš sukonfiguruotų tikslų, jų saugojimą kaip laiko eilučių duomenis, taisyklių pagrindu veikiančių aliarmų vykdymą ir „PromQL“ užklausų pateikimą. Vietinė saugykla yra labai optimizuota laiko eilučių duomenims.
• Eksportuotojai (Exporters): „Prometheus“ negali tiesiogiai stebėti kiekvienos programos ar sistemos. Eksportuotojai yra maži, vieno tikslo programos, kurios verčia metrikas iš įvairių šaltinių (pvz., operacinių sistemų, duomenų bazių, pranešimų eilių) į „Prometheus“ suderinamą formatą, atskleidžiant jas per HTTP galinį tašką. Pavyzdžiai apima node_exporter sistemos lygio metrikoms, kube-state-metrics „Kubernetes“ klasterio būklei ir įvairių duomenų bazių eksportuotojus.
• Pushgateway: Nors „Prometheus“ daugiausia veikia „pull“ režimu, yra scenarijų, ypač su efemeriškomis ar trumpalaikėmis paketų užduotimis, kai tikslų negalima patikimai nuskaityti. „Pushgateway“ leidžia tokioms užduotims siųsti savo metrikas į jį, kurias vėliau nuskaitys „Prometheus“. Tai užtikrina, kad bus užfiksuotos laikinosioms procesams skirtos metrikos.
• Alertmanager: Šis komponentas tvarko aliarmus, kuriuos siunčia „Prometheus“ serveris. Jis de-duplikuoja, grupuoja ir nukreipia aliarmus į atitinkamus gavėjus (pvz., el. paštą, „Slack“, „PagerDuty“, „VictorOps“, pasirinktinius webhookus). Jis taip pat palaiko aliarmų nutildymą ir slopinimo taisykles, kurios yra labai svarbios siekiant išvengti aliarmų audrų ir užtikrinti, kad tinkamos komandos gautų atitinkamus pranešimus.
• Klientų bibliotekos: Norint instrumentuoti pasirinktines programas, „Prometheus“ siūlo klientų bibliotekas populiariausioms programavimo kalboms (Go, Java, Python, Ruby, Node.js, C# ir kt.). Šios bibliotekos leidžia kūrėjams lengvai atskleisti pasirinktines metrikas iš savo programų „Prometheus“ formatu.
• Grafana: Nors tai nėra „Prometheus“ projekto dalis, „Grafana“ yra dažniausiai ir galingiausiai naudojamas vizualizavimo įrankis su „Prometheus“. Ji leidžia vartotojams kurti turtingus, interaktyvius informacijos skydelius iš „Prometheus“ duomenų, suteikiant neprilygstamą įžvalgą į programų ir infrastruktūros našumą.

Kaip tai veikia: apžvalga

Pagalvokite apie pasaulinę elektroninės komercijos platformą su mikropaslaugomis, diegiamomis keliuose debesų regionuose. Štai kaip „Prometheus“ tinka:

• Instrumentavimas: Kūrėjai naudoja „Prometheus“ klientų bibliotekas, kad instrumentuotų savo mikropaslaugas (pvz., sandėlio tarnyba, mokėjimo tarpininkas, vartotojo autentifikavimas). Jie apibrėžia metrikas, tokias kaip http_requests_total (skaitiklis), request_duration_seconds (histograma) ir active_user_sessions (matlankis).
• Metrikų atskleidimas: Kiekviena mikropaslauga atskleidžia šias metrikas specialiu HTTP galiniu tašku, paprastai /metrics.
• Nuskaitymas: „Prometheus“ serveriai, diegiami kiekviename regione arba centralizuotai, yra konfigūruojami atrasti ir nuskaityti šiuos /metrics galinius taškus reguliariais intervalais (pvz., kas 15 sekundžių).
• Saugojimas: Nuskaitytos metrikos saugomos „Prometheus“ laiko eilučių duomenų bazėje. Kiekviena metrika turi pavadinimą ir rinkinį raktų-vertybių porų, vadinamų etiketėmis (labels), kurios leidžia galingai filtruoti ir agreguoti.
• Užklausos: Svetainių patikimumo inžinieriai (SRE) ir „DevOps“ komandos naudoja „PromQL“ (Prometheus Query Language) šiems duomenims užklausti. Pavyzdžiui, jie gali užklausti rate(http_requests_total{job="payment_service", status="5xx"}[5m]), kad pamatytų 5xx klaidų greitį per 5 minutes iš mokėjimo tarnybos.
• Aliarminimas: Remiantis „PromQL“ užklausomis, „Prometheus“ apibrėžiamos aliarmų taisyklės. Jei užklausos rezultatas viršija iš anksto nustatytą slenkstį (pvz., klaidų greitis viršija 1%), „Prometheus“ siunčia aliarmą „Alertmanager“.
• Pranešimai: „Alertmanager“ apdoroja aliarmą, sugrupuoja jį su panašiais aliarmiais ir siunčia pranešimus atitinkamoms budinčioms komandoms per „Slack“, „PagerDuty“ ar el. paštą, potencialiai eskalavus į skirtingas komandas pagal svarbą ar paros laiką.
• Vizualizacija: „Grafana“ informacijos skydeliai siunčiasi duomenis iš „Prometheus“, kad parodytų realaus laiko ir istorines našumo metrikas, suteikdami vizualinę programos sveikatos ir elgsenos apžvalgą visuose regionuose.

„Prometheus“ galia APM pasauliniame kontekste

„Prometheus“ siūlo akivaizdžių privalumų, kurie daro ją itin tinkamą APM, ypač pasauliniu mastu veikiančioms organizacijoms su sudėtingomis, paskirstytomis sistemomis.

Matomumas šiuolaikinėse architektūrose

Šiuolaikinės programos dažnai kuriamos naudojant mikropaslaugas, diegiamas konteineriuose ir valdomas orkestruotojų, tokių kaip „Kubernetes“. Šie komponentai yra efemeriški, greitai plečiasi ir traukiasi bei bendrauja per tinklo ribas. „Prometheus“, turėdamas paslaugų atradimo mechanizmus ir etikečių (labels) pagrindu sukurtą duomenų modelį, suteikia neprilygstamą matomumą į šias dinamines aplinkas. Jis gali automatiškai atrasti naujas paslaugas, stebėti jų būklę ir teikti konteksto turtingas metrikas, leidžiančias komandoms suprasti našumą visame sudėtingame tarpusavyje susijusių paslaugų tinkle, nepriklausomai nuo jų fizinės ar loginės vietos.

Proaktyvus problemų nustatymas ir pagrindinės priežasties analizė

Tradicinis stebėjimas dažnai sutelkiamas į reaktyvų atsakymą į incidentus. „Prometheus“ keičia šią paradigmą link proaktyvaus problemų nustatymo. Nuolat rinkdama didelio rezoliucijos metrikas ir vertindama aliarmų taisykles, ji gali pažymėti nenormalią elgseną ar artėjančias problemas, kol jos neišaugs į visiškus gedimus. Pasaulinei tarnybai tai reiškia tam tikro regiono lokalaus sulėtėjimo ar tam tikros mikropaslaugos našumo trukdžio nustatymą, kuris gali paveikti tik tam tikro laiko zonos vartotojus, leidžiant komandoms tai išspręsti, kol tai nepaveiks platesnės vartotojų bazės.

Veiksminga įžvalga skirtingoms komandoms

„Prometheus“ ne tik renka duomenis; ji leidžia išgauti veiksmų įžvalgą. Jos galinga užklausų kalba „PromQL“ leidžia inžinieriams pjaustyti ir supjaustyti metrikas pagal bet kokias etikečių (pvz., paslauga, regionas, kliento ID, duomenų centras, konkretaus API galinis taškas). Šis detalumas yra labai svarbus pasaulinėms komandoms, kur skirtingos grupės gali būti atsakingos už konkrečias paslaugas ar geografinius regionus. Vienos šalies kūrimo komanda gali analizuoti savo naujai išleistos funkcijos našumą, o kitos šalies operacijų komanda gali stebėti infrastruktūros būklę, naudodama tą pačią pagrindinę stebėjimo sistemą ir duomenis.

Mastelis ir lankstumas pasauliniams diegimams

„Prometheus“ yra sukurtas būti labai masteliu. Nors vienas „Prometheus“ serveris yra patikimas, didesnės, pasaulyje paskirstytos įmonės gali diegti kelias „Prometheus“ instaliacijas, jas federuoti arba naudoti ilgalaikio saugojimo sprendimus, tokius kaip „Thanos“ ar „Mimir“, kad pasiektų pasaulinį agregavimą ir ilgalaikį išsaugojimą. Šis lankstumas leidžia organizacijoms pritaikyti savo stebėjimo infrastruktūrą pagal jų specifinius poreikius, nepriklausomai nuo to, ar jos turi vieną duomenų centrą, ar veikia visuose pagrindiniuose debesų teikėjuose ir pasaulinėse vidinėse aplinkose.

Atvirojo kodo privalumas: bendruomenė, ekonomiškumas ir skaidrumas

Būdamas atvirojo kodo projektas, „Prometheus“ naudojasi gyvybinga pasauline kūrėjų ir vartotojų bendruomene. Tai užtikrina nuolatines inovacijas, patikimą dokumentaciją ir didelę bendrų žinių dalį. Organizacijoms tai reiškia ekonomiškumą (nėra licencijavimo mokesčių), skaidrumą (kodas yra audituojamas) ir galimybę pritaikyti bei išplėsti sistemą, kad atitiktų unikalius reikalavimus. Šis atviras modelis skatina bendradarbiavimą ir leidžia organizacijoms visame pasaulyje prisidėti prie jo evoliucijos ir iš jos naudos.

Pagrindinės „Prometheus“ sąvokos APM

Kad galėtumėte efektyviai naudoti „Prometheus“ APM, būtina suprasti jos pagrindines sąvokas.

Metrikų tipai: pastebimumo statybiniai blokai

„Prometheus“ apibrėžia keturis pagrindinius metrikų tipus, kiekvienas tarnauja konkrečiam tikslui fiksuojant programų našumo duomenis:

• Skaitiklis (Counter): Kaupiamoji metrika, kuri visada tik didėja (arba iš naujo nustatoma į nulį po perkrovimo). Ji idealiai tinka skaičiuojant tokius dalykus kaip bendras HTTP užklausų skaičius, bendras klaidų skaičius arba per eilę apdorotų elementų skaičius. Pavyzdžiui, http_requests_total{method="POST", path="/api/v1/orders"} galėtų sekti bendrą sėkmingų užsakymų pateikimų skaičių visame pasaulyje. Paprastai naudosite rate() arba increase() funkcijas „PromQL“, kad gautumėte sekundės ar intervalų pokyčius.
• Matlankis (Gauge): Metrika, atspindinti vieną skaitinę vertę, kuri gali bet kokiu būdu didėti arba mažėti. Matlankiai puikiai tinka dabartinėms vertėms matuoti, tokioms kaip tuo metu veikiančių vartotojų skaičius, dabartinis atminties naudojimas, temperatūra ar elementų skaičius eilėje. Pavyzdys galėtų būti database_connections_active{service="billing", region="europe-west1"}.
• Histograma (Histogram): Histogramos imasi stebėjimų (pvz., užklausų trukmės ar atsakymų dydžio) ir juos suskaičiuoja konfigūruojamuose kaupiklių (buckets). Jos suteikia įžvalgų į verčių pasiskirstymą, todėl yra neįkainojamos apskaičiuojant paslaugų lygio rodiklius (SLI), tokius kaip procentiliai (pvz., 99-ojo procentilio vėlavimas). Dažnas naudojimo atvejis yra žiniatinklio užklausų trukmės sekimas: http_request_duration_seconds_bucket{le="0.1", service="user_auth"} suskaičiuotų užklausas, trunkančias mažiau nei 0,1 sekundės. Histogramos yra labai svarbios suprantant vartotojų patirtį, nes vidutinis vėlavimas gali būti klaidinantis.
• Santrauka (Summary): Panašiai kaip histogramos, santraukos taip pat imasi stebėjimų. Tačiau jos apskaičiuoja konfigūruojamus kvantilius (pvz., 0.5, 0.9, 0.99) kliento pusėje per slankųjį laiko langą. Nors jas lengviau naudoti paprastam kvantilių apskaičiavimui, jos gali būti mažiau tikslios ar efektyvios agreguojant skirtingas instaliacijas, palyginti su histogramomis, kai agreguojamos „Prometheus“. Pavyzdys galėtų būti api_response_time_seconds{quantile="0.99"}. Paprastai histogramos yra pirmenybė dėl jų lankstumo „PromQL“.

Etiketės (Labels): „Prometheus“ užklausų galios kertinis akmuo

„Prometheus“ metrikos yra unikaliai identifikuojamos pagal metrikos pavadinimą ir raktų-vertybių porų rinkinį, vadinamą etiketėmis. Etiketės yra nepaprastai galingos, nes jos leidžia kuriant daugiamates duomenų modelius. Užuot turėjus atskiras metrikas skirtingiems regionams ar paslaugų versijoms, galite naudoti etiketes:

            
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
              
            
          

Tai leidžia tiksliai filtruoti, agreguoti ir grupuoti duomenis. Pasaulinei auditorijai etiketės yra būtinos siekiant:

• Regioninė analizė: Filtruokite pagal region="asia-southeast1", kad pamatytumėte našumą Singapūre.
• Paslaugų specifinė įžvalga: Filtruokite pagal service="payment_gateway", kad izoliuotumėte mokėjimų apdorojimo metrikas.
• Diegimo patikrinimas: Filtruokite pagal version="v1.2.3", kad palygintumėte našumą prieš ir po naujo leidimo visose aplinkose.
• Kliento lygio stebėjimas: SaaS paslaugų teikėjams etiketės gali apimti tenant_id="customer_xyz", kad būtų stebimas konkretaus kliento našumas.

Kruopštus etikečių planavimas yra labai svarbus efektyviam stebėjimui, nes didelis kardinalumas (per daug unikalių etikečių verčių) gali paveikti „Prometheus“ našumą ir saugojimą.

Paslaugų atradimas: dinamiškas stebėjimas dinamiškoms aplinkoms

Šiuolaikinėse debesų gimtosiose aplinkose programos nuolat diegiamos, plečiamos ir nutraukiamos. Rankinis „Prometheus“ konfigūravimas kiekvienai naujai instaliacijai nuskaityti yra nepraktiškas ir linkęs į klaidas. „Prometheus“ tai sprendžia naudodamas patikimus paslaugų atradimo mechanizmus. Ji gali integruotis su įvairiomis platformomis, kad automatiškai atrastų nuskaitymo tikslus:

• Kubernetes: Dažna ir galinga integracija. „Prometheus“ gali atrasti paslaugas, podus ir galinius taškus „Kubernetes“ klasteryje.
• Debesų teikėjai: Integracija su „AWS EC2“, „Azure“, „Google Cloud Platform“ (GCP) GCE, „OpenStack“ leidžia „Prometheus“ atrasti instaliacijas pagal žymes ar metaduomenis.
• DNS pagrindu: Tikslų atradimas per DNS įrašus.
• Failų pagrindu: Staliniams tikslams arba integracijai su pasirinktinėmis atradimo sistemomis.

Šis dinamiškas atradimas yra gyvybiškai svarbus pasauliniams diegimams, nes jis leidžia vienai „Prometheus“ konfigūracijai prisitaikyti prie infrastruktūros pokyčių skirtinguose regionuose ar klasteriuose be rankinio įsikišimo, užtikrinant nuolatinį stebėjimą, kai paslaugos keičiasi ir plečiasi pasauliniu mastu.

PromQL: galinga užklausų kalba

„Prometheus Query Language“ („PromQL“) yra funkcinė užklausų kalba, leidžianti vartotojams pasirinkti ir agreguoti laiko eilučių duomenis. Ji yra nepaprastai universali, leidžianti sudėtingas užklausas informacijos skydeliams, aliarminimui ir ad-hoc analizei. Štai keletas pagrindinių operacijų ir pavyzdžių, susijusių su APM:

• Laiko eilučių pasirinkimas:
  http_requests_total{job="api-service", status="200"}
  Tai pasirenka visus HTTP užklausų skaitiklius iš api-service darbo su 200 statuso kodu.
• Pokyčio greitis:
  rate(http_requests_total{job="api-service", status=~"5.."}[5m])
  Apskaičiuoja vidutinį HTTP 5xx klaidų greitį per sekundę per pastarąsias 5 minutes. Tai yra labai svarbu nustatant tarnybos degradaciją.
• Agregavimas:
  sum by (region) (rate(http_requests_total{job="api-service"}[5m]))
  Agreguoja bendrą API paslaugos užklausų greitį, grupuodamas rezultatus pagal region. Tai leidžia palyginti užklausų apimtis skirtinguose geografiniuose diegimuose.
• Top K:
  topk(5, sum by (handler) (rate(http_requests_total[5m])))
  Nustato 5 geriausius API tvarkytuvus pagal užklausų greitį, padedant nustatyti populiariausius galinius taškus.
• Histogramos kvantiliai (SLI):
  histogram_quantile(0.99, sum by (le, service) (rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])))
  Apskaičiuoja 99-ojo procentilio HTTP užklausų trukmes kiekvienai paslaugai per pastarąsias 5 minutes. Tai yra kritinė metrika paslaugų lygio tikslams (SLO), rodanti, kokia procentinė dalis užklausų patenka į priimtiną vėlavimo intervalą. Jei pasaulinė tarnyba turi SLO, kad 99% užklausų turėtų būti atliktos per 200 ms, šis užklausa tiesiogiai ją stebi.
• Aritmetinės operacijos:
  (sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m]))) * 100
  Apskaičiuoja 5xx klaidų procentą iš visų HTTP užklausų, pateikiant viso sistemos klaidų greitį, o tai yra labai svarbu pasaulinėms sveikatos patikroms.

„PromQL“ įvaldymas yra raktas į visapusiško „Prometheus“ APM potencialo atskleidimą, leidžiantį inžinieriams užduoti konkrečius klausimus apie jų programų našumą ir elgseną.

„Prometheus“ diegimas APM: pasaulinis vadovas

„Prometheus“ diegimas APM pasauliniu mastu paskirstytose aplinkose reikalauja kruopštaus planavimo ir strateginio požiūrio. Štai vadovas, apimantis pagrindinius diegimo etapus:

Instrumentavimas: pastebimumo pagrindas

Efektyvus APM prasideda nuo tinkamo programų instrumentavimo. Be gerai apibrėžtų metrikų, net ir pati sudėtingiausia stebėjimo sistema yra akla.

• Klientų bibliotekų pasirinkimas: „Prometheus“ siūlo oficialias ir bendruomenės palaikomas klientų bibliotekas beveik visoms populiarioms programavimo kalboms (Go, Java, Python, Ruby, Node.js, C#, PHP, Rust ir kt.). Pasirinkite tinkamą biblioteką kiekvienai mikropaslaugai. Užtikrinkite metrikų pateikimo nuoseklumą, net ir skirtingose kalbų sistemose, kad vėliau būtų lengviau agreguoti.
• Reikšmingų metrikų apibrėžimas: Sutelkite dėmesį į metrikas, atspindinčias kritinius programų našumo ir vartotojų patirties aspektus. „Keturi pagrindiniai stebėjimo signalai“ yra puiki pradžia: vėlavimas, srautas, klaidos ir sotis.
• Vėlavimas: laikas, reikalingas užklausai aptarnauti (pvz., http_request_duration_seconds histograma).
• Srautas: jūsų sistemos paklausa (pvz., http_requests_total skaitiklis).
• Klaidos: nepavykusių užklausų dažnis (pvz., http_requests_total{status=~"5.."}).
• Sotis: jūsų sistema yra užimta (pvz., CPU, atminties naudojimas, eilių ilgiai - matlankiai).
• Metrikų pavadinimų geriausios praktikos: Pasirinkite nuoseklų pavadinimų konvenciją visoje organizacijoje, nepriklausomai nuo komandos vietos ar paslaugos kalbos. Naudokite snake_case, jei taikoma, pridėkite vienetą ir padarykite pavadinimus apibūdinančius (pvz., http_requests_total, database_query_duration_seconds).
• Pavyzdys: žiniatinklio paslaugos instrumentavimas (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
                
              
            

  Šis paprastas pavyzdys parodo, kaip sekti užklausų skaičius ir vėlavimus konkretiems galiniams taškams, kurie yra pagrindinės APM metrikos. Pridedant etiketes regionui, instaliacijos ID ar kliento ID, šios metrikos tampa naudingos pasauliniu mastu.

Pasaulinio aprėpties diegimo strategijos

Diegimo strategijos pasirinkimas priklauso nuo jūsų programų kraštovaizdžio mastelio, geografinio pasiskirstymo ir redundantumo poreikių.

• Nepriklausomos instaliacijos: Mažesnėms organizacijoms ar izoliuotoms aplinkoms (pvz., vienas duomenų centras, konkretus debesų regionas) pakanka vieno „Prometheus“ serverio. Jį paprasta nustatyti ir valdyti, tačiau jis turi ribotą mastelį ir neturi įmontuotos didelio prieinamumo.
• Didelis prieinamumas (HA) su replikacija: Kritinėms paslaugoms galite diegti du identiškus „Prometheus“ serverius, kurie nuskaitys tuos pačius tikslus. Vėliau „Alertmanager“ gali gauti aliarmus iš abiejų, užtikrindamas redundantumą. Nors tai teikia HA pačiai stebėjimo sistemai, tai neišsprendžia pasaulinio duomenų agregavimo problemos.
• Regioniniai „Prometheus“ diegimai: Pasaulinėje konfigūracijoje įprasta diegti „Prometheus“ serverį (arba HA porą) kiekviename geografiniame regione (pvz., us-east-1, eu-central-1, ap-southeast-2). Kiekvienas regioninis „Prometheus“ stebi paslaugas savo regione. Tai paskirsto apkrovą ir išlaiko stebėjimo duomenis arčiau šaltinio.
• Pasaulinis agregavimas su „Thanos“/„Mimir“/„Cortex“: Kad būtų galima gauti tikrai pasaulinį vaizdą ir ilgalaikį saugojimą, sprendimai, tokie kaip „Thanos“, „Mimir“ ar „Cortex“, yra būtini. Šios sistemos leidžia užklausti duomenis iš kelių „Prometheus“ instaliacijų, konsoliduoti aliarmus ir saugoti metrikas objektų saugyklose (pvz., „AWS S3“, „Google Cloud Storage“) ilgesniam išsaugojimui ir pasauliniam prieinamumui.
• Integracija su „Kubernetes“: „Prometheus Operator“ supaprastina „Prometheus“ diegimą ir valdymą „Kubernetes“ klasteriuose. Jis automatizuoja dažnas užduotis, tokias kaip „Prometheus“ instaliacijų, „Alertmanager“ ir nuskaitymo konfigūracijų nustatymas, todėl tai yra pageidaujamas metodas debesų gimtosioms programoms.
• Debesų teikėjų svarstymai: Diegiant pas skirtingus debesų teikėjus (AWS, Azure, GCP), pasinaudokite atitinkamais paslaugų atradimo mechanizmais. Užtikrinkite tinklo ryšį ir saugos grupės konfigūracijas, leidžiančias „Prometheus“ nuskaityti tikslus per virtualius privačius tinklus (VPN) ar tarpregionius ar tarpdebėsius sujungimus, jei reikia.

Duomenų vizualizacija su „Grafana“: informacijos skydeliai pasaulinėms komandoms

„Grafana“ paverčia žalias „Prometheus“ metrikas intuityviais, interaktyviais informacijos skydeliais, leidžiančiais visiems, nuo kūrėjų iki vadovų, iš pirmo žvilgsnio suprasti programų našumą.

• Efektyvių informacijos skydelių kūrimas:
• Apžvalgos informacijos skydeliai: Pradėkite nuo aukšto lygio informacijos skydelių, rodančių bendrą jūsų programų ar pagrindinių paslaugų būklę visame pasaulyje (pvz., bendras užklausų greitis, pasaulinis klaidų greitis, vidutinis vėlavimas visuose regionuose).
• Paslaugų specifiniai informacijos skydeliai: Sukurkite išsamius informacijos skydelius atskiroms mikropaslaugoms, sutelkdami dėmesį į jų unikalius KPI (pvz., specifinį API vėlavimą, duomenų bazės užklausų trukmę, pranešimų eilių ilgius).
• Regioniniai informacijos skydeliai: Leiskite komandoms filtruoti informacijos skydelius pagal geografinį regioną (naudojant „Grafana“ šablonų kintamuosius, kurie atitinka „Prometheus“ etiketes), kad greitai išnagrinėtų lokalizuotas našumo problemas.
• Verslo orientuoti informacijos skydeliai: Technines metrikas paverskite verslo svarbos KPI (pvz., konversijos rodikliai, sėkmingi mokėjimo sandoriai, vartotojų prisijungimo sėkmės rodikliai) suinteresuotiems asmenims, kurie gali būti ne itin techniški.
• Pagrindiniai našumo rodikliai (KPI) įvairioms programoms:
• Žiniatinklio paslaugos: Užklausų greitis, klaidų greitis, vėlavimas (P50, P90, P99), aktyvios jungtys, CPU/atminties naudojimas.
• Duomenų bazės: Užklausų vėlavimas, aktyvios jungtys, lėtų užklausų skaičius, disko I/O, talpyklos sėkmės rodiklis.
• Pranešimų eilės: Pranešimų siuntimo/gavimo greitis, eilės ilgis, vartotojo atsilikimas.
• Paketinės užduotys: Užduoties trukmė, sėkmės/nesėkmės rodiklis, paskutinio paleidimo laikas.
• Aliarminimo konfigūracija „Grafana“: Nors „Alertmanager“ yra pagrindinis aliarmų variklis, „Grafana“ taip pat leidžia tiesiogiai iš skydelių nustatyti paprastus ribinius aliarmus, kurie gali būti naudingi informacijos skydeliams specifiniams pranešimams arba greitam prototipavimui. Gamybai, centralizuokite aliarmus „Alertmanager“.

Aliarminimas su „Alertmanager“: laiku pateikiami pranešimai, pasauliniu mastu

„Alertmanager“ yra būtinas paverčiant „Prometheus“ aliarmus veiksmingais pranešimais, užtikrinant, kad tinkami žmonės būtų informuoti tinkamu laiku, skirtingose geografinėse vietose ir organizacinėse struktūrose.

• Aliarminių taisyklių apibrėžimas: Aliarmiai „Prometheus“ apibrėžiami remiantis „PromQL“ užklausomis. Pavyzdžiui:

            
- 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
              
            
          

Ši taisyklė sukelia aliarmą, jei bet kuri API tarnyba bet kuriame regione per 5 minutes patiria daugiau nei 5% klaidų rodiklį. Etiketės service ir region daro aliarmą turtingą kontekstu.

• Aliarmų grupavimas ir nutildymas: „Alertmanager“ gali grupuoti panašius aliarmus (pvz., kelių tos pačios paslaugos instaliacijų gedimas) į vieną pranešimą, taip išvengiant aliarmų nuovargio. Nutildymai gali laikinai slopinti aliarmus planuojamiems techninės priežiūros langams ar žinomoms problemoms.
• Slopinimo taisyklės: Šios taisyklės neleidžia suveikti žemesnio prioriteto aliarmams, jei tas pats komponentas jau turi aktyvų aukštesnio prioriteto aliarmą (pvz., nepranešti apie aukštą CPU naudojimą, jei serveris jau visiškai neveikia).
• Integracijos: „Alertmanager“ palaiko platų pranešimų kanalų spektrą, gyvybiškai svarbų pasaulinėms komandoms:
  • Bendravimo platformos: „Slack“, „Microsoft Teams“, „PagerDuty“, „VictorOps“, „Opsgenie“ momentiniam komandų bendravimui ir budėjimo rotacijoms.
  • El. paštas: Mažiau skubiems pranešimams ar platesniam platinimui.
  • Webhooks: Integracijai su pasirinktinėmis incidentų valdymo sistemomis ar kitais vidiniais įrankiais.

  Pasaulinėms operacijoms užtikrinkite, kad jūsų „Alertmanager“ konfigūracija atsižvelgtų į skirtingus laiko zonas budinčių komandų grafikams ir nukreipimui. Pavyzdžiui, kritiniai aliarmas per Europos darbo valandas gali būti nukreipiami į vieną komandą, o aliarmas per Azijos darbo valandas – į kitą.

Išplėstinis „Prometheus“ įmonių klasės APM

Didelėms organizacijoms su sudėtingomis, geografiškai išsibarsčiusiomis infrastruktūromis, norint pagerinti pagrindinę „Prometheus“ sąranką, dažnai reikia papildomų funkcijų.

Ilgalaikis saugojimas: toliau nei vietinis išsaugojimas

Numatytasis „Prometheus“ vietinis saugojimas yra labai efektyvus, tačiau sukurtas gana trumpam išsaugojimui (savaitės iki mėnesių). Reikalavimams dėl atitikties, istorinės analizės, pajėgumų planavimo ir tendencijų analizės per metus, reikalingi ilgalaikio saugojimo sprendimai. Šie sprendimai dažnai naudoja objektų saugyklas, kurios siūlo didelį patikimumą ir ekonomiškumą didžiuliam duomenų kiekiui.

• Thanos: Komponentų rinkinys, paverčiantis „Prometheus“ diegimą didelio prieinamumo, daugiavartotojiška, pasauliniu mastu užklausiama stebėjimo sistema. Pagrindiniai komponentai apima:
  • Sidecar: Veikia kartu su „Prometheus“, įkeldamas istorinius duomenis į objektų saugyklą.
  • Querier: Veikia kaip užklausų tarpininkas, gaudamas duomenis iš kelių „Prometheus“ instaliacijų (per „Sidecar“) ir objektų saugyklos.
  • Store Gateway: Pateikia objektų saugyklos duomenis „Querier“.
  • Compactor: Sumažina ir sujungia senus duomenis objektų saugykloje.

  „Thanos“ leidžia vieningą pasaulinę užklausų peržiūrą per kelias regionines „Prometheus“ instaliacijas, todėl idealiai tinka paskirstytam APM.

• Mimir ir Cortex: Tai horizontaliai masteliuojami, ilgalaikio saugojimo sprendimai „Prometheus“ metrikoms, sukurti daugiavartotojiškoms, didelio prieinamumo ir pasauliniu mastu paskirstytoms diegoms. Abu naudoja objektų saugyklas ir teikia „Prometheus“ suderinamą API užklausoms. Jie ypač tinka organizacijoms, kurioms reikia centralizuoti tūkstančių paslaugų ir petabaitų duomenų iš įvairių regionų stebėjimą.

Federacija: stebėjimas tarp nepriklausomų „Prometheus“ instaliacijų

„Prometheus“ federacija leidžia centriniam „Prometheus“ serveriui nuskaityti pasirinktas metrikas iš kitų „Prometheus“ serverių. Tai naudinga:

• Hierarchinis stebėjimas: Centrinis „Prometheus“ galėtų nuskaityti agreguotas metrikas (pvz., bendrą užklausų skaičių regione) iš regioninių „Prometheus“ instaliacijų, o regioninės instaliacijos – detalias metrikas iš atskirų paslaugų.
• Pasaulinės apžvalgos: Suteikia aukšto lygio visos pasaulinės infrastruktūros apžvalgą, nesaugojant visų detalių duomenų centralizuotai.

Nors ir efektyvus tam tikrais atvejais, federacija gali tapti sudėtinga labai didelio mastelio pasauliniam agregavimui, kur „Thanos“ ar „Mimir“ paprastai pirmenybė teikiama dėl jų išsamesnio sprendimo paskirstytoms užklausoms ir ilgalaikiam saugojimui.

Pasirinktiniai eksportuotojai: pastebimumo trūkumo įveikimas

Ne kiekviena programa ar sistema iš esmės atskleidžia „Prometheus“ metrikas. Senesnėms sistemoms, patentuotai programinei įrangai ar nišinėms technologijoms pasirinktiniai eksportuotojai yra būtini. Tai maži programų rinkiniai, kurie:

• Prijungia prie tikslinės sistemos (pvz., užklausti REST API, analizuoti žurnalus, bendrauti su duomenų baze).
• Ištraukia atitinkamus duomenis.
• Verčia duomenis į „Prometheus“ metrikų formatą.
• Atskleidžia šias metrikas per HTTP galinį tašką, kad „Prometheus“ galėtų jas nuskaityti.

Šis lankstumas užtikrina, kad net ne gimtosios sistemos gali būti integruotos į „Prometheus“ pagrįstą APM sprendimą, suteikiant holistinį vaizdą visoje heterogeniškoje aplinkoje.

Saugumo svarstymai: jūsų stebėjimo duomenų apsauga

Stebėjimo duomenys gali turėti jautrios informacijos apie jūsų programos būklę ir našumą. Įgyvendinti patikimas saugumo priemones yra labai svarbu, ypač pasauliniuose diegimuose, kur duomenys keliauja per skirtingus tinklus ir jurisdikcijas.

• Tinklo segmentavimas: Atskirkite „Prometheus“ serverius ir eksportuotojus dedikuotuose stebėjimo tinkluose.
• Autentifikavimas ir įgaliojimas: Apsaugokite savo „Prometheus“ ir „Grafana“ galinius taškus. Naudokite tokius sprendimus kaip „OAuth2“ tarpiniai serveriai, tarpiniai serveriai su baziniu autentifikavimu arba integruokite su įmonių tapatybės teikėjais. Nuskaitymui naudokite TLS saugiam ryšiui tarp „Prometheus“ ir jo tikslų.
• Duomenų šifravimas: Šifruokite metrikas duomenis tiek perdavimo metu (TLS), tiek ramybės būsenoje (disko šifravimas „Prometheus“ saugojimui, objektų saugyklų, tokių kaip S3, šifravimas).
• Prieigos kontrolė: Įgyvendinkite griežtą vaidmenų pagrindu valdomą prieigos kontrolę (RBAC) „Grafana“ informacijos skydeliams ir „Prometheus“ API, užtikrindama, kad tik įgalioti darbuotojai galėtų peržiūrėti ar modifikuoti stebėjimo konfigūracijas.
• „Prometheus“ nuotolinis rašymas/skaitymas: Naudojant nuotolinį saugojimą, užtikrinkite, kad ryšys tarp „Prometheus“ ir nuotolinio saugojimo sistemos būtų apsaugotas TLS ir tinkamu autentifikavimu.

Pajėgumų planavimas ir našumo optimizavimas

Didėjant stebimai aplinkai, pats „Prometheus“ turi būti stebimas ir masteliuojamas. Svarstymai apima:

• Resursų priskyrimas: Stebėkite „Prometheus“ serverių CPU, atmintį ir disko I/O. Užtikrinkite pakankamą resursų priskyrimą, ypač didelio kardinalumo metrikoms ar ilgalaikiam išsaugojimui.
• Nuskaitymo intervalai: Optimizuokite nuskaitymo intervalus. Didelis dažnis suteikia detalius duomenis, tačiau padidina tikslų ir „Prometheus“ apkrovą. Subalansuokite detalumą su resursų naudojimu.
• Taisyklių vertinimas: Sudėtingos aliarmų taisyklės ar daugybė įrašymo taisyklių gali sunaudoti žymiai CPU. Optimizuokite „PromQL“ užklausas ir užtikrinkite, kad taisyklės būtų vertinamos efektyviai.
• Pakartotinis etikečių pritaikymas (Relabeling): Agresyviai atmesti nereikalingas metrikas ir etiketes nuskaitymo tikslo metu arba pakartotinio etikečių pritaikymo taisyklėmis. Tai sumažina kardinalumą ir resursų naudojimą.

„Prometheus“ veikiantis: pasauliniai naudojimo atvejai ir geriausios praktikos

„Prometheus“ universalumas leidžia ją naudoti APM įvairiose pramonės šakose ir pasauliniuose operacijų modeliuose.

Elektroninės komercijos platformos: sklandžios apsipirkimo patirtys

Pasaulinė elektroninės komercijos platforma turi užtikrinti, kad jos svetainė ir pagrindinės tarnybos būtų greitos ir patikimos klientams visose laiko zonose. „Prometheus“ gali stebėti:

• Mokėjimo tarpininkai: Vėlavimas ir klaidų rodikliai sandoriams, apdorojamiems skirtingomis valiutomis ir regionais (pvz., payment_service_requests_total{gateway="stripe", currency="EUR"}).
• Sandėlio tarnyba: Realaus laiko atsargų lygiai ir atnaujinimo vėlavimai paskirstytose sandėliuose (pvz., inventory_stock_level{warehouse_id="london-01"}).
• Vartotojų sesijų valdymas: Aktyvios vartotojų sesijos, prisijungimo sėkmės rodikliai ir API atsakymų laikai personalizuotiems rekomendacijoms (pvz., user_auth_login_total{status="success", region="apac"}).
• CDN našumas: Talpyklos sėkmės rodikliai ir turinio pristatymo vėlavimai geografiškai paskirstytiems vartotojams.

Naudojant „Prometheus“ ir „Grafana“, komandos gali greitai nustatyti, ar atsiskaitymo sulėtėjimas yra specifinis mokėjimo paslaugų teikėjui tam tikroje šalyje, ar bendra sandėlio sinchronizavimo problema, turinti įtakos visiems regionams, leidžiant tikslingai ir greitai reaguoti į incidentus.

SaaS paslaugų teikėjai: veiklos laikas ir našumas įvairiems klientams

SaaS įmonės, aptarnaujančios pasaulinę klientų bazę, turi garantuoti aukštą prieinamumą ir nuoseklų našumą. „Prometheus“ padeda sekant:

• Paslaugos veiklos laikas ir vėlavimas: SLI ir SLO kritinėms API ir vartotojui matomoms funkcijoms, suskirstytoms pagal kliento regioną ar klientą (pvz., api_latency_seconds_bucket{endpoint="/dashboard", tenant_id="enterprise_asia"}).
• Resursų naudojimas: Pagrindinės infrastruktūros (VM, konteinerių) CPU, atminties ir disko I/O, kad būtų išvengta soties.
• Kliento specifinės metrikos: Daugialypėms programoms, pasirinktinės metrikos su tenant_id etiketėmis leidžia stebėti atskirų klientų resursų vartojimą ir našumo izoliaciją, o tai yra labai svarbu paslaugų lygio susitarimams (SLA).
• API kvotų vykdymas: Stebėkite API kvietimų limitus ir naudojimą pagal klientą, kad užtikrintumėte sąžiningą naudojimą ir išvengtumėte piktnaudžiavimo.

Tai leidžia SaaS paslaugų teikėjui proaktyviai susisiekti su klientais, patiriančiais lokalizuotų problemų, arba masteliuoti resursus specifiniuose regionuose, kol našumas nepablogės visur.

Finansų paslaugos: sandorių vientisumo ir mažo vėlavimo užtikrinimas

Finansų paslaugose kiekvienas milisekundė ir kiekvienas sandoris yra svarbus. Pasaulinės finansų institucijos pasikliauja stebėjimu, kad išlaikytų atitikties reglamentams ir klientų pasitikėjimą.

• Sandorių apdorojimas: Baigti-baigti vėlavimas skirtingiems sandorių tipams, sėkmės/nesėkmės rodikliai ir žinučių tarpininkų eilių ilgiai (pvz., transaction_process_duration_seconds, payment_queue_depth).
• Rinkos duomenų kanalai: Vėlavimas ir duomenų šviežumas iš įvairių pasaulinių biržų (pvz., market_data_feed_delay_seconds{exchange="nyse"}).
• Saugumo stebėjimas: Nepavykusių prisijungimo bandymų skaičius, įtartini API kvietimai iš neįprastų vietų.
• Atitiktis: Ilgalaikis audito susijusių metrikų saugojimas.

„Prometheus“ padeda palaikyti prekybos platformų, bankininkystės programų ir mokėjimo sistemų, veikiančių skirtingose finansų rinkose ir reguliavimo aplinkose, vientisumą ir jautrumą.

IoT sprendimai: valdymas didžiulių, paskirstytų įrenginių parkų

IoT platformos apima milijonų įrenginių, paskirstytų pasauliniu mastu, dažnai nuotolinėse ar sudėtingose aplinkose, stebėjimą. „Pushgateway“ čia ypač naudingas.

• Įrenginio būklė: Baterijos lygiai, jutiklių rodmenys, ryšio būklė iš atskirų įrenginių (pvz., iot_device_battery_voltage{device_id="sensor-alpha-001", location="remote-mine-site"}).
• Duomenų priėmimo rodikliai: Duomenų iš įvairių įrenginių tipų ir regionų apimtis.
• Kraštinių skaičiavimų našumas: Resursų naudojimas ir programų būklė kraštiniuose įrenginiuose ar tarpininkų serveriuose.

„Prometheus“ padeda valdyti mastelį ir paskirstytą pobūdį IoT, teikiant įžvalgas apie pasaulinių įrenginių parkų veiklos būklę.

Geriausios praktikos santrauka pasauliniam APM su „Prometheus“

• Pradėkite nuo mažo, iteruokite: Pradėkite instrumentuodami pagrindines paslaugas ir kritinę infrastruktūrą. Laipsniškai plėskite metrikų rinkimą ir tobulinkite savo informacijos skydelius bei aliarmus.
• Standartizuokite metrikų pavadinimus ir etiketes: Nuoseklumas yra raktas į aiškumą ir lengvą užklausimą, ypač tarp skirtingų komandų ir technologijų. Dokumentuokite savo metrikų konvencijas.
• Efektyviai naudokite etiketes: Naudokite etiketes pridėti kontekstą (regionas, paslauga, versija, klientas, instaliacijos ID). Venkite per didelio kardinalumo etikečių, nebent tai būtina, nes jos gali paveikti našumą.
• Investuokite į efektyvius informacijos skydelius: Kurkite informacijos skydelius, pritaikytus skirtingoms auditorijoms (pasaulinė apžvalga, regioninės giluminės analizės, paslaugų lygio detalės, verslo KPI).
• Nuodugniai išbandykite savo aliarmus: Užtikrinkite, kad aliarmas suveiktų tinkamai, pasiektų tinkamas komandas ir būtų veiksmingi. Venkite triukšmingų aliarmų, kurie sukelia nuovargį. Apsvarstykite galimybę skirtingiems regionams taikyti skirtingus slenksčius, jei našumo charakteristikos skiriasi.
• Planuokite ilgalaikį saugojimą iš anksto: Pasauliniams diegimams, kuriems reikalingas išplėstinis duomenų saugojimas, iš pradžių integruokite „Thanos“, „Mimir“ ar „Cortex“, kad vėliau išvengtumėte duomenų migracijos sunkumų.
• Viską dokumentuokite: Palaikykite išsamų savo stebėjimo sąrankos dokumentavimą, įskaitant metrikų apibrėžimus, aliarmų taisykles ir informacijos skydelių išdėstymą. Tai neįkainojama pasaulinėms komandoms.

Iššūkiai ir svarstymai

Nors „Prometheus“ yra nepaprastai galinga APM priemonė, organizacijos turėtų žinoti apie galimus iššūkius:

• Operacinis perviršis: „Prometheus“ pagrįstos stebėjimo sistemos („Prometheus“ serveriai, „Alertmanager“, „Grafana“, eksportuotojai, „Thanos“/„Mimir“) valdymas gali reikalauti specializuotos operacinės patirties, ypač didelio mastelio. Diegimo ir konfigūracijos automatizavimas (pvz., naudojant „Kubernetes Operators“) padeda tai sušvelninti.
• Mokymosi kreivė: „PromQL“, nors ir galinga, turi mokymosi kreivę. Komandos turi skirti laiko mokymams, kad visiškai pasinaudotų jos galimybėmis atliekant sudėtingas užklausas ir patikimą aliarminimą.
• Resursų intensyvumas didelio kardinalumo atveju: Jei nėra kruopščiai valdomos, metrikos su labai dideliu unikalių etikečių derinių skaičiumi (didelis kardinalumas) gali sunaudoti daug atminties ir disko I/O „Prometheus“ serveryje, o tai gali paveikti našumą. Strateginis pakartotinio etikečių pritaikymo naudojimas ir kruopštus etikečių projektavimas yra būtini.
• Duomenų saugojimo strategija: Istorinių duomenų poreikio ir saugojimo išlaidų bei našumo subalansavimas gali būti iššūkis. Ilgalaikio saugojimo sprendimai tai sprendžia, tačiau padidina sudėtingumą.
• Saugumas: Metrikų galinių taškų ir pačios stebėjimo sistemos saugaus prieinamumo užtikrinimas yra kritinis, reikalaujantis kruopščios tinklo saugumo, autentifikavimo ir įgaliojimo konfigūracijos.

Išvada

„Prometheus“ tvirtai įsitvirtino kaip šiuolaikinio programų našumo stebėjimo (APM) kertinis akmuo, ypač pasaulinėms, debesų gimtosioms ir mikropaslaugomis pagrįstoms architektūroms. Jos „pull“ modelis, daugiamatis duomenų modelis su etiketėmis, galinga „PromQL“ ir plati ekosistema suteikia neprilygstamą galimybę gauti gilią, veiksmingą įžvalgą į paskirstytų programų būklę ir našumą.

Organizacijoms, veikiančioms įvairiuose geografiniuose regionuose ir aptarnaujančioms pasaulinę klientų bazę, „Prometheus“ siūlo lankstumą, mastelį ir matomumą, reikalingą aukštiems paslaugų lygiams palaikyti, greitai nustatyti ir spręsti problemas bei nuolat optimizuoti programų našumą. Įgyvendindamos „Prometheus“, organizacijos gali pereiti nuo reaktyvaus gesinimo iki proaktyvaus problemų nustatymo, užtikrindamos, kad jų skaitmeninės paslaugos išliktų atsparios, jautrios ir patikimos, kad ir kur būtų jų vartotojai.

Pradėkite savo kelionę link aukštesnio APM lygio jau šiandien. Pradėkite instrumentuoti savo programas, kurkite informatyvius informacijos skydelius su „Grafana“ ir nustatykite patikimą aliarminimą su „Alertmanager“. Prisijunkite prie pasaulinės bendruomenės, naudojančios „Prometheus“, kad įvaldytų šiuolaikinių programų kraštovaizdžių sudėtingumą ir teiktų išskirtinę vartotojų patirtį visame pasaulyje.