Prometheus metrika: globālais standarts mūsdienu lietojumprogrammu veiktspējas uzraudzībai

Mūsdienu savstarpēji saistītajā digitālajā vidē lietojumprogrammas ir uzņēmumu mugurkauls visā pasaulē. Sākot ar finanšu iestādēm, kas apstrādā darījumus starp kontinentiem, līdz e-komercijas platformām, kas katru dienu apkalpo miljoniem dažādu klientu, programmatūras uzticamība un veiktspēja ir vissvarīgākā. Lietojumprogrammu veiktspējas uzraudzība (APM) ir attīstījusies no nišas disciplīnas par kritisku darbības nepieciešamību, nodrošinot, ka šīs vitāli svarīgās sistēmas darbojas vienmērīgi, efektīvi un bez pārtraukumiem, neatkarīgi no ģeogrāfiskās atrašanās vietas vai kultūras konteksta.

Arhitektūras pāreja uz mākoņnatīvām paradigmām, mikropakalpojumiem un konteinerizāciju ir radījusi vēl nebijušu sarežģītību. Lai gan šīs arhitektūras piedāvā nepārspējamu elastību un mērogojamību, tās rada arī jaunus izaicinājumus uzraudzībai. Tradicionālie APM rīki, kas bieži vien ir paredzēti monolītām lietojumprogrammām, nespēj nodrošināt visaptverošu redzamību ļoti sadalītās, īslaicīgās vidēs. Tieši šeit Prometheus, atvērtā koda uzraudzības sistēma un laika sēriju datubāze, parādās kā transformējošs risinājums, strauji kļūstot par de facto standartu APM modernās, globāli sadalītās sistēmās.

Šis visaptverošais ceļvedis dziļi iedziļinās Prometheus metrikā, izpētot tās iespējas lietojumprogrammu veiktspējas uzraudzībā, tās galvenos komponentus, labākās prakses ieviešanai un to, kā tā dod iespēju organizācijām visā pasaulē sasniegt nepārspējamu novērojamību un darbības izcilību. Mēs apspriedīsim tās nozīmi dažādās vidēs, no jaunuzņēmumiem līdz starptautiskām korporācijām, un to, kā tās elastīgais, uz vilkšanu (pull-based) balstītais modelis ir ideāli piemērots globālās infrastruktūras prasībām.

Kas ir Prometheus? Izcelsme, filozofija un galvenie komponenti

Prometheus radās SoundCloud 2012. gadā kā iekšējs projekts, kas tika izstrādāts, lai risinātu izaicinājumus, kas saistīti ar viņu ļoti dinamiskās un konteinerizētās infrastruktūras uzraudzību. Iedvesmojoties no Google Borgmon uzraudzības sistēmas, tas vēlāk tika padarīts par atvērtā koda projektu 2015. gadā un ātri pievienojās Cloud Native Computing Foundation (CNCF) kā otrais uzturētais projekts, uzreiz aiz Kubernetes. Tā filozofijas pamatā ir vienkāršība, uzticamība un spēja efektīvi darboties ļoti dinamiskās vidēs.

Atšķirībā no daudzām tradicionālām uzraudzības sistēmām, kas paļaujas uz aģentiem, kas sūta (push) datus, Prometheus izmanto uz vilkšanu (pull-based) balstītu modeli. Tas ar noteiktiem intervāliem nolasa (scrapes) HTTP galapunktus, lai savāktu metriku, padarot to īpaši piemērotu mākoņnatīvām lietojumprogrammām, kas savu metriku atklāj, izmantojot standarta HTTP saskarni. Šī pieeja vienkāršo izvietošanu un pārvaldību, īpaši vidēs, kur tīkla topoloģijas bieži mainās vai kur lietojumprogrammas tiek izvietotas kā īslaicīgi konteineri.

Prometheus ekosistēmas galvenie komponenti

Prometheus spēks slēpjas tā saskaņotajā rīku ekosistēmā, kas nevainojami darbojas kopā:

• Prometheus Server: Šī ir sistēmas sirds. Tas ir atbildīgs par metrikas nolasīšanu no konfigurētiem mērķiem, to glabāšanu laika sēriju datu veidā, uz noteikumiem balstītu brīdinājumu izpildi un PromQL vaicājumu apkalpošanu. Tā vietējā krātuve ir ļoti optimizēta laika sēriju datiem.
• Exporters: Prometheus nevar tieši uzraudzīt katru lietojumprogrammu vai sistēmu. Eksportētāji (Exporters) ir mazas, viena mērķa lietojumprogrammas, kas pārvērš metriku no dažādiem avotiem (piemēram, operētājsistēmām, datubāzēm, ziņojumu rindām) ar Prometheus saderīgā formātā, atklājot to caur HTTP galapunktu. Piemēri ietver node_exporter resursdatora līmeņa metrikai, kube-state-metrics Kubernetes klastera veselībai un dažādus datubāzu eksportētājus.
• Pushgateway: Lai gan Prometheus galvenokārt balstās uz vilkšanas modeli, ir scenāriji, īpaši ar īslaicīgiem vai īstermiņa pakešuzdevumiem, kur mērķus nevar uzticami nolasīt. Pushgateway ļauj šādiem uzdevumiem nosūtīt (push) savu metriku uz to, ko Prometheus pēc tam nolasa. Tas nodrošina, ka tiek fiksēta metrika no pārejošiem procesiem.
• Alertmanager: Šis komponents apstrādā brīdinājumus, ko nosūta Prometheus serveris. Tas deduplicē, grupē un novirza brīdinājumus attiecīgajiem saņēmējiem (piemēram, e-pastam, Slack, PagerDuty, VictorOps, pielāgotiem webhookiem). Tas atbalsta arī brīdinājumu apklusināšanu un inhibīcijas noteikumus, kas ir būtiski, lai novērstu brīdinājumu vētras un nodrošinātu, ka pareizās komandas saņem atbilstošus paziņojumus.
• Client Libraries: Lai instrumentētu pielāgotas lietojumprogrammas, Prometheus piedāvā klientu bibliotēkas populārām programmēšanas valodām (Go, Java, Python, Ruby, Node.js, C# utt.). Šīs bibliotēkas ļauj izstrādātājiem viegli atklāt pielāgotu metriku no savām lietojumprogrammām Prometheus formātā.
• Grafana: Lai gan tehniski tā nav daļa no Prometheus projekta, Grafana ir visizplatītākais un jaudīgākais vizualizācijas rīks, ko izmanto kopā ar Prometheus. Tas ļauj lietotājiem izveidot bagātīgus, interaktīvus paneļus no Prometheus datiem, piedāvājot nepārspējamu ieskatu lietojumprogrammu un infrastruktūras veiktspējā.

Kā tas darbojas: augsta līmeņa pārskats

Iedomājieties globālu e-komercijas platformu ar mikropakalpojumiem, kas izvietoti vairākos mākoņa reģionos. Lūk, kā Prometheus iederas:

• Instrumentācija: Izstrādātāji izmanto Prometheus klientu bibliotēkas, lai instrumentētu savus mikropakalpojumus (piemēram, inventāra pakalpojumu, maksājumu vārteju, lietotāju autentifikāciju). Viņi definē metriku, piemēram, http_requests_total (skaitītājs), request_duration_seconds (histogramma) un active_user_sessions (mērītājs).
• Metrikas atklāšana: Katrs mikropakalpojums atklāj šo metriku īpašā HTTP galapunktā, parasti /metrics.
• Nolasīšana (Scraping): Prometheus serveri, kas izvietoti katrā reģionā vai centralizēti, ir konfigurēti, lai atklātu un nolasītu šos /metrics galapunktus ar regulāriem intervāliem (piemēram, ik pēc 15 sekundēm).
• Glabāšana: Nolasītā metrika tiek glabāta Prometheus laika sēriju datubāzē. Katrai metrikai ir nosaukums un atslēgas-vērtības pāru kopa, ko sauc par iezīmēm (labels), kas ļauj veikt jaudīgu filtrēšanu un apkopošanu.
• Vaicājumu veikšana: Vietnes uzticamības inženieri (SRE) un DevOps komandas izmanto PromQL (Prometheus Query Language), lai veiktu vaicājumus šiem datiem. Piemēram, viņi varētu veikt vaicājumu rate(http_requests_total{job="payment_service", status="5xx"}[5m]), lai redzētu 5xx kļūdu 5 minūšu biežumu no maksājumu pakalpojuma.
• Brīdināšana: Pamatojoties uz PromQL vaicājumiem, Prometheus tiek definēti brīdināšanas noteikumi. Ja vaicājuma rezultāts pārsniedz iepriekš noteiktu slieksni (piemēram, kļūdu līmenis pārsniedz 1%), Prometheus nosūta brīdinājumu Alertmanager.
• Paziņojumi: Alertmanager apstrādā brīdinājumu, grupē to ar līdzīgiem brīdinājumiem un nosūta paziņojumus attiecīgajām dežūrkomandām, izmantojot Slack, PagerDuty vai e-pastu, potenciāli eskalējot uz citām komandām atkarībā no smaguma pakāpes vai diennakts laika.
• Vizualizācija: Grafana paneļi iegūst datus no Prometheus, lai parādītu reāllaika un vēsturisko veiktspējas metriku, piedāvājot vizuālu pārskatu par lietojumprogrammas veselību un uzvedību visos reģionos.

Prometheus spēks APM globālā kontekstā

Prometheus piedāvā izteiktas priekšrocības, kas padara to īpaši piemērotu APM, jo īpaši organizācijām, kas darbojas globālā mērogā ar sarežģītām, sadalītām sistēmām.

Redzamība modernās arhitektūrās

Mūsdienu lietojumprogrammas bieži tiek veidotas, izmantojot mikropakalpojumus, kas izvietoti konteineros un pārvaldīti ar tādiem orķestratoriem kā Kubernetes. Šie komponenti ir īslaicīgi, ātri palielina un samazina mērogu un sazinās pāri tīkla robežām. Prometheus ar tā pakalpojumu atklāšanas mehānismiem un uz iezīmēm balstīto datu modeli nodrošina nepārspējamu redzamību šajās dinamiskajās vidēs. Tas var automātiski atklāt jaunus pakalpojumus, uzraudzīt to veselību un nodrošināt kontekstuāli bagātu metriku, ļaujot komandām izprast veiktspēju sarežģītā savstarpēji saistītu pakalpojumu tīklā, neatkarīgi no to fiziskās vai loģiskās atrašanās vietas.

Proaktīva problēmu atklāšana un cēloņu analīze

Tradicionālā uzraudzība bieži koncentrējas uz reaktīvu atbildi uz incidentiem. Prometheus maina šo paradigmu uz proaktīvu problēmu atklāšanu. Nepārtraukti vācot augstas izšķirtspējas metriku un novērtējot brīdināšanas noteikumus, tas var atzīmēt anomālu uzvedību vai tuvojošās problēmas, pirms tās pāraug pilnvērtīgos pārtraukumos. Globālam pakalpojumam tas nozīmē identificēt lokalizētu palēninājumu konkrētā reģionā vai veiktspējas sastrēgumu konkrētā mikropakalpojumā, kas varētu ietekmēt tikai lietotājus noteiktā laika joslā, ļaujot komandām to risināt, pirms tas ietekmē plašāku lietotāju bāzi.

Rīcībai noderīgi ieskati dažādām komandām

Prometheus ne tikai vāc datus; tas ļauj iegūt rīcībai noderīgus ieskatus. Tā jaudīgā vaicājumu valoda, PromQL, ļauj inženieriem sadalīt un analizēt metriku pēc patvaļīgām iezīmēm (piemēram, pakalpojums, reģions, nomnieka ID, datu centrs, konkrēts API galapunkts). Šī detalizācija ir būtiska globālām komandām, kur dažādas grupas var būt atbildīgas par konkrētiem pakalpojumiem vai ģeogrāfiskiem reģioniem. Izstrādes komanda vienā valstī var analizēt savas jaunizveidotās funkcijas veiktspēju, kamēr operāciju komanda citā valstī var uzraudzīt infrastruktūras veselību, visi izmantojot to pašu pamatā esošo uzraudzības sistēmu un datus.

Mērogojamība un elastība globālām izvietošanām

Prometheus ir izstrādāts, lai būtu ļoti mērogojams. Lai gan viens Prometheus serveris ir robusts, lielāki, globāli sadalīti uzņēmumi var izvietot vairākas Prometheus instances, federēt tās vai izmantot ilgtermiņa uzglabāšanas risinājumus, piemēram, Thanos vai Mimir, lai sasniegtu globālu apkopošanu un ilgtermiņa saglabāšanu. Šī elastība ļauj organizācijām pielāgot savu uzraudzības infrastruktūru savām specifiskajām vajadzībām, neatkarīgi no tā, vai tām ir viens datu centrs vai klātbūtne visos lielākajos mākoņpakalpojumu sniedzējos un lokālās vidēs visā pasaulē.

Atvērtā koda priekšrocības: kopiena, rentabilitāte un caurspīdīgums

Būdams atvērtā koda projekts, Prometheus gūst labumu no dinamiskas globālas izstrādātāju un lietotāju kopienas. Tas nodrošina nepārtrauktu inovāciju, stabilu dokumentāciju un bagātīgu kopīgu zināšanu apjomu. Organizācijām tas nozīmē rentabilitāti (nav licencēšanas maksu), caurspīdīgumu (kods ir pārbaudāms) un spēju pielāgot un paplašināt sistēmu, lai atbilstu unikālām prasībām. Šis atvērtais modelis veicina sadarbību un ļauj organizācijām visā pasaulē dot savu ieguldījumu un gūt labumu no tā attīstības.

Galvenie Prometheus koncepti APM

Lai efektīvi izmantotu Prometheus APM vajadzībām, ir būtiski izprast tā pamatkonceptus.

Metriku veidi: novērojamības pamatelementi

Prometheus definē četrus galvenos metriku veidus, no kuriem katrs kalpo noteiktam mērķim lietojumprogrammu veiktspējas datu fiksēšanā:

• Skaitītājs (Counter): Kumulatīva metrika, kas tikai pieaug (vai tiek atiestatīta uz nulli pēc restartēšanas). Tas ir ideāli piemērots, lai skaitītu tādus rādītājus kā kopējais HTTP pieprasījumu skaits, kopējais kļūdu skaits vai rindā apstrādāto vienību skaits. Piemēram, http_requests_total{method="POST", path="/api/v1/orders"} varētu izsekot kopējo veiksmīgo pasūtījumu izvietošanas skaitu visā pasaulē. Parasti PromQL izmanto funkcijas rate() vai increase(), lai iegūtu izmaiņas sekundē vai intervālā.
• Mērītājs (Gauge): Metrika, kas atspoguļo vienu skaitlisku vērtību, kas var patvaļīgi palielināties vai samazināties. Mērītāji ir lieliski piemēroti, lai mērītu pašreizējās vērtības, piemēram, vienlaicīgo lietotāju skaitu, pašreizējo atmiņas lietojumu, temperatūru vai vienību skaitu rindā. Piemērs būtu database_connections_active{service="billing", region="europe-west1"}.
• Histogramma (Histogram): Histogrammas fiksē novērojumus (piemēram, pieprasījumu ilgumus vai atbilžu lielumus) un saskaita tos konfigurējamos intervālos (buckets). Tās sniedz ieskatu vērtību sadalījumā, padarot tās nenovērtējamas, aprēķinot pakalpojumu līmeņa rādītājus (SLI), piemēram, procentiles (piemēram, 99. procentiles latentumu). Biežs pielietojums ir tīmekļa pieprasījumu ilgumu izsekošana: http_request_duration_seconds_bucket{le="0.1", service="user_auth"} saskaitītu pieprasījumus, kas aizņem mazāk par 0,1 sekundi. Histogrammas ir būtiskas, lai izprastu lietotāju pieredzi, jo vidējais latentums var būt maldinošs.
• Kopsavilkums (Summary): Līdzīgi kā histogrammas, arī kopsavilkumi fiksē novērojumus. Tomēr tie aprēķina konfigurējamas kvantiles (piemēram, 0.5, 0.9, 0.99) klienta pusē slīdošā laika logā. Lai gan tos ir vieglāk izmantot vienkāršiem kvantiļu aprēķiniem, tie var būt mazāk precīzi vai efektīvi, apkopojot datus no vairākām instancēm, salīdzinot ar histogrammām, ja tās tiek apkopotas Prometheus. Piemērs varētu būt api_response_time_seconds{quantile="0.99"}. Parasti histogrammas ir ieteicamākas to elastības dēļ PromQL.

Iezīmes (Labels): Prometheus vaicājumu spēka stūrakmens

Metriku Prometheus unikāli identificē tās metrikas nosaukums un atslēgas-vērtības pāru kopa, ko sauc par iezīmēm (labels). Iezīmes ir neticami jaudīgas, jo tās ļauj veikt daudzdimensiju datu modelēšanu. Tā vietā, lai būtu atsevišķa metrika dažādiem reģioniem vai pakalpojumu versijām, varat izmantot iezīmes:

            
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
              
            
          

Tas ļauj precīzi filtrēt, apkopot un grupēt datus. Globālai auditorijai iezīmes ir būtiskas, lai:

• Reģionālā analīze: Filtrējiet pēc region="asia-southeast1", lai redzētu veiktspēju Singapūrā.
• Pakalpojuma specifiski ieskati: Filtrējiet pēc service="payment_gateway", lai izolētu maksājumu apstrādes metriku.
• Izvietošanas pārbaude: Filtrējiet pēc version="v1.2.3", lai salīdzinātu veiktspēju pirms un pēc jaunas versijas izlaišanas visās vidēs.
• Nomnieka līmeņa uzraudzība: SaaS pakalpojumu sniedzējiem iezīmes var ietvert tenant_id="customer_xyz", lai uzraudzītu konkrētu klientu veiktspēju.

Rūpīga iezīmju plānošana ir būtiska efektīvai uzraudzībai, jo augsta kardinalitāte (pārāk daudz unikālu iezīmju vērtību) var ietekmēt Prometheus veiktspēju un krātuvi.

Pakalpojumu atklāšana (Service Discovery): dinamiska uzraudzība dinamiskām vidēm

Mūsdienu mākoņnatīvās vidēs lietojumprogrammas tiek pastāvīgi izvietotas, mērogotas un pārtrauktas. Manuāli konfigurēt Prometheus, lai nolasītu katru jaunu instanci, ir nepraktiski un pakļauti kļūdām. Prometheus to risina ar stabiliem pakalpojumu atklāšanas mehānismiem. Tas var integrēties ar dažādām platformām, lai automātiski atklātu nolasīšanas mērķus:

• Kubernetes: Bieža un jaudīga integrācija. Prometheus var atklāt pakalpojumus, podus un galapunktus Kubernetes klasterī.
• Mākoņpakalpojumu sniedzēji: Integrācijas ar AWS EC2, Azure, Google Cloud Platform (GCP) GCE, OpenStack ļauj Prometheus atklāt instances, pamatojoties uz tagiem vai metadatiem.
• DNS bāzēta: Mērķu atklāšana, izmantojot DNS ierakstus.
• Failu bāzēta: Statiskiem mērķiem vai integrācijai ar pielāgotām atklāšanas sistēmām.

Šī dinamiskā atklāšana ir vitāli svarīga globālām izvietošanām, jo tā ļauj vienai Prometheus konfigurācijai pielāgoties infrastruktūras izmaiņām dažādos reģionos vai klasteros bez manuālas iejaukšanās, nodrošinot nepārtrauktu uzraudzību, kamēr pakalpojumi mainās un mērogojas globāli.

PromQL: jaudīgā vaicājumu valoda

Prometheus vaicājumu valoda (PromQL) ir funkcionāla vaicājumu valoda, kas lietotājiem ļauj atlasīt un apkopot laika sēriju datus. Tā ir neticami daudzpusīga, ļaujot veikt sarežģītus vaicājumus paneļiem, brīdinājumiem un ad-hoc analīzei. Šeit ir dažas pamatdarbības un piemēri, kas attiecas uz APM:

• Laika sēriju atlase:
  http_requests_total{job="api-service", status="200"}
  Šis atlasa visus HTTP pieprasījumu skaitītājus no api-service darba ar 200 statusa kodu.
• Izmaiņu ātrums:
  rate(http_requests_total{job="api-service", status=~"5.."}[5m])
  Aprēķina vidējo HTTP 5xx kļūdu skaitu sekundē pēdējo 5 minūšu laikā. Tas ir kritiski svarīgi, lai identificētu pakalpojuma degradāciju.
• Apkopošana:
  sum by (region) (rate(http_requests_total{job="api-service"}[5m]))
  Apkopo kopējo API pakalpojuma pieprasījumu skaitu, grupējot rezultātus pēc region. Tas ļauj salīdzināt pieprasījumu apjomus dažādās ģeogrāfiskās izvietošanās.
• Top K:
  topk(5, sum by (handler) (rate(http_requests_total[5m])))
  Identificē 5 populārākos API apstrādātājus pēc pieprasījumu skaita, palīdzot noteikt noslogotākos galapunktus.
• Histogrammas kvantiles (SLI):
  histogram_quantile(0.99, sum by (le, service) (rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])))
  Aprēķina 99. procentili no HTTP pieprasījumu ilgumiem katram pakalpojumam pēdējo 5 minūšu laikā. Šis ir būtisks rādītājs pakalpojumu līmeņa mērķiem (SLO), parādot, cik procentu pieprasījumu ietilpst pieņemamā latentuma diapazonā. Ja globālam pakalpojumam ir SLO, ka 99% pieprasījumu jāpabeidz zem 200 ms, šis vaicājums to tieši uzrauga.
• Aritmētiskās operācijas:
  (sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m]))) * 100
  Aprēķina 5xx kļūdu procentuālo daļu no visiem HTTP pieprasījumiem, nodrošinot kļūdu līmeni visai sistēmai, kas ir būtiski globālām veselības pārbaudēm.

PromQL apgūšana ir atslēga, lai pilnībā atraisītu Prometheus APM potenciālu, ļaujot inženieriem uzdot konkrētus jautājumus par savas lietojumprogrammas veiktspēju un uzvedību.

Prometheus ieviešana APM: globāls rīcības plāns

Prometheus izvietošana APM vajadzībām globāli sadalītā vidē prasa rūpīgu plānošanu un stratēģisku pieeju. Lūk, rīcības plāns, kas aptver galvenos ieviešanas posmus:

Instrumentācija: novērojamības pamats

Efektīva APM sākas ar pareizu lietojumprogrammu instrumentāciju. Bez labi definētas metrikas pat vissarežģītākā uzraudzības sistēma ir akla.

• Klientu bibliotēku izvēle: Prometheus piedāvā oficiālas un kopienas uzturētas klientu bibliotēkas gandrīz katrai populārai programmēšanas valodai (Go, Java, Python, Ruby, Node.js, C#, PHP, Rust utt.). Izvēlieties atbilstošo bibliotēku katram mikropakalpojumam. Nodrošiniet konsekvenci metrikas atklāšanā, pat dažādās valodu kopās, lai vēlāk būtu vieglāk veikt apkopošanu.
• Jēgpilnas metrikas definēšana: Koncentrējieties uz metriku, kas atspoguļo kritiskus lietojumprogrammu veiktspējas un lietotāju pieredzes aspektus. 'Četri zelta signāli' uzraudzībā ir lielisks sākumpunkts: latentums, trafiks, kļūdas un piesātinājums.
• Latentums: Laiks, kas nepieciešams, lai apkalpotu pieprasījumu (piem., http_request_duration_seconds histogramma).
• Trafiks: Jūsu sistēmas pieprasījums (piem., http_requests_total skaitītājs).
• Kļūdas: Neveiksmīgu pieprasījumu biežums (piem., http_requests_total{status=~"5.."}).
• Piesātinājums: Cik noslogota ir jūsu sistēma (piem., CPU, atmiņas lietojums, rindu garumi - mērītāji).
• Labākās prakses metrikas nosaukumos: Pieņemiet konsekventu nosaukumu konvenciju visā organizācijā, neatkarīgi no komandas atrašanās vietas vai pakalpojuma valodas. Izmantojiet snake_case, iekļaujiet mērvienību, ja piemērojams, un veidojiet aprakstošus nosaukumus (piem., http_requests_total, database_query_duration_seconds).
• Piemērs: Tīmekļa pakalpojuma instrumentēšana (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 vienkāršais piemērs parāda, kā izsekot pieprasījumu skaitu un latentumu konkrētiem galapunktiem, kas ir fundamentālas APM metrikas. Pievienojot iezīmes reģionam, instances ID vai klienta ID, šī metrika kļūst globāli noderīga.

Izvietošanas stratēģijas globālai sasniedzamībai

Izvietošanas stratēģijas izvēle ir atkarīga no jūsu lietojumprogrammu ainavas mēroga, ģeogrāfiskā sadalījuma un redundances prasībām.

• Atsevišķas instances: Mazākām organizācijām vai izolētām vidēm (piem., viens datu centrs, konkrēts mākoņa reģions) var pietikt ar vienu Prometheus serveri. To ir vienkārši iestatīt un pārvaldīt, bet tas piedāvā ierobežotu mērogojamību un nav iebūvētas augstas pieejamības.
• Augsta pieejamība (HA) ar replikāciju: Kritiskākiem pakalpojumiem varat izvietot divus identiskus Prometheus serverus, kas nolasa tos pašus mērķus. Alertmanager var saņemt brīdinājumus no abiem, nodrošinot redundanci. Lai gan tas nodrošina HA pašai uzraudzības sistēmai, tas neatrisina globālo datu apkopošanas problēmu.
• Reģionālas Prometheus izvietošanas: Globālā iestatījumā ir ierasts izvietot Prometheus serveri (vai HA pāri) katrā ģeogrāfiskajā reģionā (piem., us-east-1, eu-central-1, ap-southeast-2). Katrs reģionālais Prometheus uzrauga pakalpojumus savā reģionā. Tas sadala slodzi un uztur uzraudzības datus tuvāk avotam.
• Globālā apkopošana ar Thanos/Mimir/Cortex: Patiesi globālam skatam un ilgtermiņa uzglabāšanai risinājumi kā Thanos, Mimir vai Cortex ir neaizstājami. Šīs sistēmas ļauj veikt vaicājumus datiem no vairākām Prometheus instancēm, konsolidēt brīdinājumus un glabāt metriku objektu krātuvē (piem., AWS S3, Google Cloud Storage) ilgākai saglabāšanai un globālai pieejamībai.
• Integrācija ar Kubernetes: Prometheus Operator vienkāršo Prometheus izvietošanu un pārvaldību Kubernetes klasteros. Tas automatizē bieži sastopamus uzdevumus, piemēram, Prometheus instanču, Alertmanageru un nolasīšanas konfigurāciju iestatīšanu, padarot to par vēlamo metodi mākoņnatīvām lietojumprogrammām.
• Mākoņpakalpojumu sniedzēju apsvērumi: Izvietojot dažādos mākoņpakalpojumu sniedzējos (AWS, Azure, GCP), izmantojiet to attiecīgos pakalpojumu atklāšanas mehānismus. Nodrošiniet tīkla savienojamību un drošības grupu konfigurācijas, kas ļauj Prometheus nolasīt mērķus starp virtuālajiem privātajiem tīkliem (VPN) vai savienojumiem starp reģioniem vai mākoņiem, ja nepieciešams.

Datu vizualizācija ar Grafana: paneļi globālām komandām

Grafana pārveido neapstrādātu Prometheus metriku intuitīvos, interaktīvos paneļos, ļaujot ikvienam, no izstrādātājiem līdz vadībai, vienā mirklī izprast lietojumprogrammas veiktspēju.

• Efektīvu paneļu izveide:
• Pārskata paneļi: Sāciet ar augsta līmeņa paneļiem, kas parāda jūsu visas lietojumprogrammas vai galveno pakalpojumu kopējo veselību globāli (piem., kopējais pieprasījumu skaits, globālais kļūdu līmenis, vidējais latentums visos reģionos).
• Pakalpojuma specifiski paneļi: Izveidojiet detalizētus paneļus atsevišķiem mikropakalpojumiem, koncentrējoties uz to unikālajiem KPI (piem., specifisku API latentumu, datubāzes vaicājumu laikiem, ziņojumu rindu dziļumiem).
• Reģionālie paneļi: Ļaujiet komandām filtrēt paneļus pēc ģeogrāfiskā reģiona (izmantojot Grafana šablonu mainīgos, kas kartējas uz Prometheus iezīmēm), lai ātri iedziļinātos lokalizētās veiktspējas problēmās.
• Uzņēmējdarbībai orientēti paneļi: Pārveidojiet tehnisko metriku uzņēmējdarbībai svarīgos KPI (piem., konversijas rādītāji, veiksmīgi maksājumu darījumi, lietotāju pieteikšanās veiksmes rādītāji) ieinteresētajām pusēm, kuras var nebūt tehniski zinošas.
• Galvenie veiktspējas rādītāji (KPI) dažādām lietojumprogrammām:
• Tīmekļa pakalpojumi: Pieprasījumu skaits, kļūdu līmenis, latentums (P50, P90, P99), aktīvie savienojumi, CPU/atmiņas lietojums.
• Datubāzes: Vaicājumu latentums, aktīvie savienojumi, lēno vaicājumu skaits, diska I/O, kešatmiņas trāpījumu attiecība.
• Ziņojumu rindas: Ziņojumu publicēšanas/patērēšanas ātrums, rindas dziļums, patērētāja aizkave.
• Pakešuzdevumi: Uzdevuma ilgums, veiksmes/neveiksmes rādītājs, pēdējā izpildes laika zīmogs.
• Brīdinājumu konfigurācija Grafana: Lai gan Alertmanager ir galvenais brīdināšanas dzinējs, Grafana arī ļauj definēt vienkāršus uz sliekšņiem balstītus brīdinājumus tieši no paneļiem, kas var būt noderīgi paneļa specifiskiem paziņojumiem vai ātrai prototipēšanai. Ražošanai centralizējiet brīdinājumus Alertmanager.

Brīdināšana ar Alertmanager: savlaicīgi paziņojumi, globāli

Alertmanager ir būtisks, lai pārvērstu Prometheus brīdinājumus rīcībai noderīgos paziņojumos, nodrošinot, ka pareizie cilvēki tiek informēti pareizajā laikā, dažādās ģeogrāfiskās vietās un organizatoriskās struktūrās.

• Brīdināšanas noteikumu definēšana: Brīdinājumi tiek definēti Prometheus, pamatojoties uz PromQL vaicājumiem. Piemēram:

            
- 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
              
            
          

Šis noteikums izraisa brīdinājumu, ja kādam API pakalpojumam jebkurā reģionā kļūdu līmenis pārsniedz 5% 5 minūtes pēc kārtas. Iezīmes service un region padara brīdinājumu kontekstuāli bagātu.

• Brīdinājumu grupēšana un apklusināšana: Alertmanager var grupēt līdzīgus brīdinājumus (piem., vairākas instances no viena un tā paša pakalpojuma, kas avarē) vienā paziņojumā, novēršot brīdinājumu nogurumu. Apklusināšana var uz laiku apturēt brīdinājumus plānotu apkopes logu vai zināmu problēmu gadījumā.
• Inhibīcijas noteikumi: Šie noteikumi novērš zemākas prioritātes brīdinājumu aktivizēšanos, ja jau ir aktīvs augstākas prioritātes brīdinājums par to pašu komponentu (piem., nepaziņot par augstu CPU lietojumu, ja serveris jau ir pilnībā atslēdzies).
• Integrācijas: Alertmanager atbalsta plašu paziņojumu kanālu klāstu, kas ir vitāli svarīgs globālām komandām:
  • Komunikācijas platformas: Slack, Microsoft Teams, PagerDuty, VictorOps, Opsgenie tūlītējai komandas komunikācijai un dežūru rotācijām.
  • E-pasts: Mazāk steidzamiem paziņojumiem vai plašākai izplatīšanai.
  • Webhooki: Integrācijai ar pielāgotām incidentu pārvaldības sistēmām vai citiem iekšējiem rīkiem.

  Globālām operācijām pārliecinieties, ka jūsu Alertmanager konfigurācija ņem vērā dažādas laika joslas dežūru grafikiem un maršrutēšanai. Piemēram, kritiski brīdinājumi Eiropas darba laikā varētu nonākt pie vienas komandas, kamēr brīdinājumi Āzijas darba laikā tiek novirzīti citai.

Padziļināts Prometheus izmantošana uzņēmuma līmeņa APM

Lielām organizācijām ar sarežģītām, ģeogrāfiski izkliedētām infrastruktūrām bieži ir nepieciešams uzlabot pamata Prometheus iestatījumus.

Ilgtermiņa uzglabāšana: ārpus vietējās saglabāšanas

Prometheus noklusējuma vietējā krātuve ir ļoti efektīva, bet paredzēta salīdzinoši īstermiņa saglabāšanai (nedēļas līdz mēneši). Atbilstības, vēsturiskās analīzes, kapacitātes plānošanas un tendenču analīzes vajadzībām gadu gaitā ir nepieciešami ilgtermiņa uzglabāšanas risinājumi. Šie risinājumi bieži izmanto objektu krātuvi, kas piedāvā augstu izturību un rentabilitāti milzīgiem datu apjomiem.

• Thanos: Komponentu kopums, kas Prometheus izvietošanu pārvērš par augsti pieejamu, daudznomnieku, globāli vaicājamu uzraudzības sistēmu. Galvenie komponenti ietver:
  • Sidecar: Atrodas blakus Prometheus, augšupielādējot vēsturiskos datus objektu krātuvē.
  • Querier: Darbojas kā vaicājumu vārteja, iegūstot datus no vairākām Prometheus instancēm (izmantojot Sidecar) un objektu krātuves.
  • Store Gateway: Atklāj objektu krātuves datus Querier.
  • Compactor: Samazina izšķirtspēju un saspiež vecos datus objektu krātuvē.

  Thanos nodrošina vienotu globālu vaicājumu skatu pāri vairākām reģionālām Prometheus instancēm, padarot to ideāli piemērotu sadalītam APM.

• Mimir un Cortex: Šie ir horizontāli mērogojami, ilgtermiņa uzglabāšanas risinājumi Prometheus metrikai, kas paredzēti daudznomnieku, augsti pieejamām un globāli sadalītām izvietošanām. Abi izmanto objektu krātuvi un nodrošina Prometheus saderīgu API vaicājumiem. Tie ir īpaši piemēroti organizācijām, kurām nepieciešams centralizēt tūkstošiem pakalpojumu un petabaitu datu uzraudzību no dažādiem reģioniem.

Federācija: uzraudzība starp neatkarīgām Prometheus instancēm

Prometheus federācija ļauj centrālajam Prometheus serverim nolasīt atlasītu metriku no citiem Prometheus serveriem. Tas ir noderīgi, lai:

• Hierarhiska uzraudzība: Centrālais Prometheus varētu nolasīt apkopotu metriku (piem., kopējais pieprasījumu skaits reģionā) no reģionālajām Prometheus instancēm, kamēr reģionālās instances nolasa detalizētu metriku no atsevišķiem pakalpojumiem.
• Globālie pārskati: Nodrošina augsta līmeņa pārskatu par visu globālo infrastruktūru, neglabājot visus detalizētos datus centralizēti.

Lai gan tas ir efektīvs noteiktos lietošanas gadījumos, federācija var kļūt sarežģīta ļoti liela mēroga globālai apkopošanai, kur Thanos vai Mimir parasti tiek dota priekšroka to visaptverošākā risinājuma dēļ sadalītiem vaicājumiem un ilgtermiņa uzglabāšanai.

Pielāgoti eksportētāji (Exporters): novērojamības plaisas pārvarēšana

Ne katra lietojumprogramma vai sistēma dabiski atklāj Prometheus metriku. Vecākām sistēmām, patentētai programmatūrai vai nišas tehnoloģijām ir nepieciešami pielāgoti eksportētāji. Tās ir mazas programmas, kas:

• Pieslēdzas mērķa sistēmai (piem., veic vaicājumu REST API, parsē žurnālus, mijiedarbojas ar datubāzi).
• Iegūst attiecīgos datus.
• Pārvērš datus Prometheus metrikas formātā.
• Atklāj šo metriku caur HTTP galapunktu, lai Prometheus to varētu nolasīt.

Šī elastība nodrošina, ka pat ne-natīvas sistēmas var integrēt Prometheus balstītā APM risinājumā, nodrošinot holistisku skatu pāri neviendabīgām vidēm.

Drošības apsvērumi: jūsu uzraudzības datu aizsardzība

Uzraudzības dati var saturēt sensitīvu informāciju par jūsu lietojumprogrammas veselību un veiktspēju. Stingru drošības pasākumu ieviešana ir obligāta, īpaši globālās izvietošanās, kur dati ceļo pa dažādiem tīkliem un jurisdikcijām.

• Tīkla segmentācija: Izolējiet savus Prometheus serverus un eksportētājus īpašos uzraudzības tīklos.
• Autentifikācija un autorizācija: Nodrošiniet savus Prometheus un Grafana galapunktus. Izmantojiet risinājumus, piemēram, OAuth2 starpniekserverus, apgrieztos starpniekserverus ar pamata autentifikāciju vai integrējiet ar korporatīvajiem identitātes nodrošinātājiem. Nolasīšanai izmantojiet TLS drošai komunikācijai starp Prometheus un tā mērķiem.
• Datu šifrēšana: Šifrējiet metrikas datus gan pārraides laikā (TLS), gan miera stāvoklī (diska šifrēšana Prometheus krātuvei, šifrēšana objektu krātuves risinājumiem, piemēram, S3).
• Piekļuves kontrole: Ieviesiet stingru uz lomām balstītu piekļuves kontroli (RBAC) Grafana paneļiem un Prometheus API, nodrošinot, ka tikai autorizēts personāls var skatīt vai modificēt uzraudzības konfigurācijas.
• Prometheus Remote Write/Read: Izmantojot attālo krātuvi, pārliecinieties, ka komunikācija starp Prometheus un attālo krātuves sistēmu ir nodrošināta ar TLS un atbilstošu autentifikāciju.

Kapacitātes plānošana un veiktspējas optimizācija

Kad jūsu uzraudzītā vide aug, arī pats Prometheus ir jāuzrauga un jāmaina mērogs. Apsvērumi ietver:

• Resursu piešķiršana: Uzraugiet savu Prometheus serveru CPU, atmiņu un diska I/O. Nodrošiniet pietiekamus resursus, īpaši metrikai ar augstu kardinalitāti vai ilgiem saglabāšanas periodiem.
• Nolasīšanas intervāli: Optimizējiet nolasīšanas intervālus. Lai gan augsta frekvence nodrošina detalizētus datus, tā palielina slodzi mērķiem un Prometheus. Līdzsvarojiet detalizāciju ar resursu izmantošanu.
• Noteikumu novērtēšana: Sarežģīti brīdināšanas noteikumi vai daudzi ierakstīšanas noteikumi var patērēt ievērojamu CPU. Optimizējiet PromQL vaicājumus un nodrošiniet, ka noteikumi tiek novērtēti efektīvi.
• Pārmarķēšana (Relabeling): Agresīvi atmetiet nevēlamu metriku un iezīmes nolasīšanas mērķī vai pārmarķēšanas noteikumu laikā. Tas samazina kardinalitāti un resursu izmantošanu.

Prometheus darbībā: globāli lietošanas gadījumi un labākās prakses

Prometheus daudzpusība padara to piemērotu APM plašā nozaru un globālu darbības modeļu klāstā.

E-komercijas platformas: nevainojama iepirkšanās pieredze

Globālai e-komercijas platformai ir jānodrošina, ka tās vietne un aizmugursistēmas pakalpojumi ir ātri un uzticami klientiem visās laika joslās. Prometheus var uzraudzīt:

• Maksājumu vārtejas: Latentums un kļūdu rādītāji darījumiem, kas apstrādāti dažādās valūtās un reģionos (piem., payment_service_requests_total{gateway="stripe", currency="EUR"}).
• Inventāra pakalpojums: Reāllaika krājumu līmeņi un atjaunināšanas latentums sadalītām noliktavām (piem., inventory_stock_level{warehouse_id="london-01"}).
• Lietotāju sesiju pārvaldība: Aktīvās lietotāju sesijas, pieteikšanās veiksmes rādītāji un API atbildes laiki personalizētiem ieteikumiem (piem., user_auth_login_total{status="success", region="apac"}).
• CDN veiktspēja: Kešatmiņas trāpījumu attiecības un satura piegādes latentums ģeogrāfiski izkliedētiem lietotājiem.

Ar Prometheus un Grafana komandas var ātri noteikt, vai norēķinu procesa palēninājums ir specifisks kādam maksājumu nodrošinātājam noteiktā valstī vai arī vispārēja inventāra sinhronizācijas problēma ietekmē visus reģionus, ļaujot veikt mērķētu un ātru incidentu reaģēšanu.

SaaS nodrošinātāji: darbspējas laiks un veiktspēja dažādiem klientiem

SaaS uzņēmumiem, kas apkalpo globālu klientu bāzi, ir jāgarantē augsta pieejamība un konsekventa veiktspēja. Prometheus palīdz, izsekojot:

• Pakalpojuma darbspējas laiks un latentums: SLI un SLO kritiskām API un lietotājiem paredzētām funkcijām, sadalīti pēc klienta reģiona vai nomnieka (piem., api_latency_seconds_bucket{endpoint="/dashboard", tenant_id="enterprise_asia"}).
• Resursu izmantošana: CPU, atmiņa un diska I/O pamatā esošajai infrastruktūrai (VM, konteineri), lai novērstu piesātinājumu.
• Nomnieka specifiska metrika: Daudznomnieku lietojumprogrammām pielāgota metrika ar tenant_id iezīmēm ļauj uzraudzīt resursu patēriņu un veiktspējas izolāciju atsevišķiem klientiem, kas ir būtiski pakalpojumu līmeņa līgumiem (SLA).
• API kvotu izpilde: Izsekojiet API izsaukumu limitus un lietojumu katram klientam, lai nodrošinātu godīgu lietošanu un novērstu ļaunprātīgu izmantošanu.

Tas ļauj SaaS nodrošinātājam proaktīvi sazināties ar klientiem, kuriem ir lokalizētas problēmas, vai mērogot resursus konkrētos reģionos, pirms veiktspēja degradējas vispārēji.

Finanšu pakalpojumi: darījumu integritātes un zema latentuma nodrošināšana

Finanšu pakalpojumos katra milisekunde un katrs darījums ir svarīgs. Globālās finanšu iestādes paļaujas uz uzraudzību, lai uzturētu normatīvo atbilstību un klientu uzticību.

• Darījumu apstrāde: Pilnīgs latentums dažādiem darījumu veidiem, veiksmes/neveiksmes rādītāji un rindu dziļumi ziņojumu brokeriem (piem., transaction_process_duration_seconds, payment_queue_depth).
• Tirgus datu plūsmas: Datu latentums un svaigums no dažādām globālām biržām (piem., market_data_feed_delay_seconds{exchange="nyse"}).
• Drošības uzraudzība: Neveiksmīgu pieteikšanās mēģinājumu skaits, aizdomīgi API izsaukumi no neparastām vietām.
• Atbilstība: Ar auditu saistītas metrikas ilgtermiņa uzglabāšana.

Prometheus palīdz uzturēt tirdzniecības platformu, banku lietojumprogrammu un maksājumu sistēmu integritāti un atsaucību, kas darbojas dažādos finanšu tirgos un regulatīvajās vidēs.

IoT risinājumi: plašu, sadalītu ierīču flotes pārvaldība

IoT platformas ietver miljoniem ierīču uzraudzību, kas izkliedētas visā pasaulē, bieži vien attālās vai sarežģītās vidēs. Šeit īpaši noderīgs ir Pushgateway.

• Ierīču veselība: Bateriju līmeņi, sensoru rādījumi, savienojamības statuss no atsevišķām ierīcēm (piem., iot_device_battery_voltage{device_id="sensor-alpha-001", location="remote-mine-site"}).
• Datu saņemšanas ātrums: Datu apjoms, kas saņemts no dažādiem ierīču veidiem un reģioniem.
• Malu skaitļošanas (Edge Computing) veiktspēja: Resursu izmantošana un lietojumprogrammu veselība malu ierīcēs vai vārtejās.

Prometheus palīdz pārvaldīt IoT mērogu un sadalīto dabu, sniedzot ieskatu ierīču flotes darbības stāvoklī visā pasaulē.

Labāko prakšu kopsavilkums globālai APM ar Prometheus

• Sāciet ar mazumiņu, atkārtojiet: Sāciet ar galveno pakalpojumu un kritiskās infrastruktūras instrumentēšanu. Pakāpeniski paplašiniet savu metrikas vākšanu un uzlabojiet savus paneļus un brīdinājumus.
• Standartizējiet metrikas nosaukumus un iezīmes: Konsekvence ir atslēga skaidrībai un vieglai vaicājumu veikšanai, īpaši dažādās komandās un tehnoloģijās. Dokumentējiet savas metrikas konvencijas.
• Efektīvi izmantojiet iezīmes: Izmantojiet iezīmes, lai pievienotu kontekstu (reģions, pakalpojums, versija, nomnieks, instances ID). Izvairieties no pārmērīgi augstas kardinalitātes iezīmēm, ja vien tas nav absolūti nepieciešams, jo tās var ietekmēt veiktspēju.
• Investējiet efektīvos paneļos: Izveidojiet paneļus, kas pielāgoti dažādām auditorijām (globāls pārskats, reģionāli dziļurbumi, pakalpojumu līmeņa detaļas, biznesa KPI).
• Rūpīgi pārbaudiet savus brīdinājumus: Pārliecinieties, ka brīdinājumi tiek aktivizēti pareizi, nonāk pie pareizajām komandām un ir rīcībai noderīgi. Izvairieties no trokšņainiem brīdinājumiem, kas noved pie noguruma. Apsveriet sliekšņu mainīšanu atkarībā no reģiona, ja veiktspējas īpašības atšķiras.
• Plānojiet ilgtermiņa uzglabāšanu agri: Globālām izvietošanām, kas prasa plašu datu saglabāšanu, integrējiet Thanos, Mimir vai Cortex jau no paša sākuma, lai izvairītos no datu migrācijas sarežģījumiem vēlāk.
• Dokumentējiet visu: Uzturiet visaptverošu dokumentāciju par savu uzraudzības iestatījumu, ieskaitot metrikas definīcijas, brīdinājumu noteikumus un paneļu izkārtojumus. Tas ir nenovērtējami globālām komandām.

Izaicinājumi un apsvērumi

Lai gan Prometheus ir neticami jaudīgs rīks APM, organizācijām jābūt informētām par potenciālajiem izaicinājumiem:

• Darbības pieskaitāmās izmaksas: Prometheus balstītas uzraudzības steka (Prometheus serveri, Alertmanageri, Grafana, eksportētāji, Thanos/Mimir) pārvaldība var prasīt specializētu darbības ekspertīzi, īpaši lielā mērogā. Izvietošanas un konfigurācijas automatizācija (piem., izmantojot Kubernetes Operatorus) palīdz to mazināt.
• Mācīšanās līkne: PromQL, lai gan jaudīgs, prasa mācīšanos. Komandām ir jāiegulda laiks apmācībā, lai pilnībā izmantotu tā iespējas sarežģītiem vaicājumiem un uzticamiem brīdinājumiem.
• Resursu intensitāte augstas kardinalitātes gadījumā: Ja netiek rūpīgi pārvaldīta, metrika ar ļoti lielu unikālu iezīmju kombināciju skaitu (augsta kardinalitāte) var patērēt ievērojamu atmiņu un diska I/O Prometheus serverī, potenciāli ietekmējot veiktspēju. Stratēģiska pārmarķēšanas izmantošana un rūpīga iezīmju dizains ir būtiski.
• Datu saglabāšanas stratēģija: Līdzsvarošana starp nepieciešamību pēc vēsturiskiem datiem un uzglabāšanas izmaksām un veiktspēju var būt izaicinājums. Ilgtermiņa uzglabāšanas risinājumi to risina, bet pievieno sarežģītību.
• Drošība: Drošas piekļuves nodrošināšana metrikas galapunktiem un pašai uzraudzības sistēmai ir kritiska, prasot rūpīgu tīkla drošības, autentifikācijas un autorizācijas konfigurāciju.

Noslēgums

Prometheus ir stingri nostiprinājies kā modernās lietojumprogrammu veiktspējas uzraudzības stūrakmens, īpaši globālām, mākoņnatīvām un uz mikropakalpojumiem balstītām arhitektūrām. Tā uz vilkšanu balstītais modelis, daudzdimensiju datu modelis ar iezīmēm, jaudīgais PromQL un plašā ekosistēma nodrošina nepārspējamu spēju iegūt dziļus, rīcībai noderīgus ieskatus sadalītu lietojumprogrammu veselībā un veiktspējā.

Organizācijām, kas darbojas dažādos ģeogrāfiskos reģionos un apkalpo globālu klientu bāzi, Prometheus piedāvā elastību, mērogojamību un redzamību, kas nepieciešama, lai uzturētu augstus pakalpojumu līmeņus, ātri identificētu un atrisinātu problēmas un nepārtraukti optimizētu lietojumprogrammu veiktspēju. Pieņemot Prometheus, organizācijas var pāriet no reaktīvas ugunsgrēku dzēšanas uz proaktīvu problēmu atklāšanu, nodrošinot, ka to digitālie pakalpojumi paliek izturīgi, atsaucīgi un uzticami, neatkarīgi no tā, kur atrodas to lietotāji.

Sāciet savu ceļojumu uz izcilu APM jau šodien. Sāciet instrumentēt savas lietojumprogrammas, veidojiet ieskatu sniedzošus paneļus ar Grafana un izveidojiet stabilu brīdināšanas sistēmu ar Alertmanager. Pievienojieties globālajai kopienai, kas izmanto Prometheus, lai pārvaldītu moderno lietojumprogrammu ainavu sarežģītību un nodrošinātu izcilu lietotāju pieredzi visā pasaulē.