Prometheus & Grafana: що потрібно знати

Prometheus і Grafana — це open-source інструменти з для обробки та моніторингу даних. Зв’язка цих двох платформ активно використовується у спільноті DevOps, бо дозволяє створювати масштабовані, ефективні та інтуїтивно зрозумілі системи моніторингу. 

У цьому матеріалі ми коротко розглянемо кожен з цих інструментів, їхні можливості, сильні та слабкі сторони.

Короткий огляд зв’язки Prometheus і Grafana

Prometheus — це інструмент моніторингу інфраструктури, який створила компанія SoundCloud. Працівникам був потрібен кращий спосіб для моніторингу їхніх складних систем, що складалися з багатьох різних служб на сотнях серверів, тому вони створили свою систему. Зараз це проєкт з відкритим кодом, розміщений на GitHub. 

Базова конфігурація моніторингової системи складається з трьох компонентів:

• експортери (exporters)

Експортер збирає дані та повертає їх у вигляді набору метрик. Бувають офіційні (написані командою Prometheus) і неофіційні (написані розробниками різного ПЗ для інтеграції з Prometheus). За потреби є можливість писати свої експортери та розширювати вже наявні додатковими метриками.

• Prometheus

Отримує метрики від експортерів і зберігає їх у базах даних часових рядів (time series). Дозволяє будувати прості графіки і формувати правила повідомлень (alerts) на основі виразів PromQL для відправки через Alertmanager. 

• Alertmanager

Обробляє повідомлення від Prometheus і розсилає їх. За допомогою механізму одержувачів (receivers) реалізовано інтеграцію з поштою (SMTP), Telegram, Slack та іншими системами, а також надсилання повідомлень у власний API за допомогою вебхуків (webhook).

Отже, така конфігурація дає змогу збирати дані, писати складні запити і надсилати повідомлення. Однак по-справжньому потенціал Prometheus розкривається в разі додавання як мінімум одного додаткового компонента — Grafana.

Grafana — це вебпрограма для аналітики та візуалізації даних з відкритим кодом, яку створили у компанії Grafana Labs. Вона дозволяє візуалізувати дані, компілюючи їх у діаграми, графіки або карти, і сповіщає про підключення до підтримуваних джерел даних.

Grafana надає засоби візуалізації та додаткового аналізу інформації з Prometheus. Щоб полегшити роботу з цим інструментом, є готові дашборди для виконання практично будь-яких завдань. Можна доопрацьовувати наявні дашборди або створювати власні — для цього достатньо знати основи PromQL чи MetricsQL.

Як працює зв’язка

Етап 1. Збір даних

Prometheus періодично опитує джерела (сервери, сервіси, додатки) та зберігає метрики у вигляді часових рядів у власній базі даних.

Етап 2. Обробка метрик

Дані в Prometheus можна фільтрувати та обчислювати за допомогою мови запитів PromQL, щоб отримувати лише потрібні показники.

Етап 3. Візуалізація

Використовуючи API, Grafana підключається до Prometheus як до джерела даних, і на основі отриманих метрик створює інтерактивні дашборди.

Додатково. Оповіщення

Prometheus генерує тригери для оповіщень за заданими умовами, а Grafana дозволяє переглядати ці дані у зручній формі та створювати додаткові сповіщення.

Орієнтуючись на базовий опис, можна швидко зрозуміти, що ці два інструменти здебільшого доповнюють один одного. Prometheus збирає велику кількість даних і має потужну мову запитів, а Grafana перетворює метрики на змістовну візуалізацію. Обидва сервіси сумісні з багатьма, якщо не з більшістю, типами джерел даних. 

Переваги і недоліки Prometheus

Основна перевага цього інструменту — це можливість збору, обробки та аналізу великих обсягів метрик у реальному часі. Система використовує підхід pull (вилучення), що дозволяє їй самостійно створювати запити до джерел даних і зберігати метрики у формі часових рядів. Це спрощує інтеграцію із різноманітними сервісами через експортери, які легко налаштовуються навіть для складних систем.

Часові ряди — це послідовність даних, які записуються у вигляді значень, прив’язаних до конкретного часу. Кожен запис у часовому ряді складається з мітки часу (timestamp) і значення (value), яке було виміряне в цей момент. Вони використовуються для зберігання й аналізу метрик системи (наприклад, рівень використання пам’яті, кількість запитів до сервера тощо), щоб візуалізувати дані або налаштувати оповіщення.

Prometheus також має потужну мову запитів PromQL (Prometheus Query Language), яка дозволяє виконувати складні обчислення, фільтрувати метрики та створювати оповіщення. Зібрані показники можна переглядати в Prometheus Expression Browser або передавати на зовнішні системи через HTTP API.

Інша вагома перевага — те, що Prometheus є відкритим програмним забезпеченням, має активну спільноту, велику кількість документації та постійно оновлюється.

Основним недоліком є те, що Prometheus не зберігає дані довгостроково без додаткових інструментів, таких як Thanos чи Cortex, тому що він оптимізований під короткостроковий моніторинг. Також важливо зазначити, що первинне налаштування та управління інструментом вимагають технічних знань, тому Prometheus може бути складним для новачків.

Prometheus – це чудовий вибір для середніх і великих систем зі значними вимогами до моніторингу, але для простіших завдань або невеликих проєктів він може бути занадто складним.

Переваги і недоліки Grafana

Головна перевага Grafana — інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, який дозволяє легко налаштовувати панелі моніторингу навіть без глибоких технічних знань. Цей інструмент підтримує різноманітні джерела даних (Prometheus, InfluxDB, Elasticsearch, MySQL тощо), тому він є універсальним рішенням для інтеграції в будь-яку інфраструктуру.

Однією з ключових особливостей Grafana є здатність створювати кастомізовані дашборди з використанням динамічних змінних та інтерактивних фільтрів. Це особливо корисно для DevOps-команд, які потребують швидкого доступу до детальних даних про роботу систем. Також можна налаштувати оповіщення, щоб швидше реагувати на критичні події.

Проте не варто ігнорувати те, що Grafana — лише інструмент візуалізації, тому її ефективність залежить від якості даних, отриманих з джерела. Наприклад, якщо використовувати Prometheus, то через помилки в запитах PromQL метрики можуть відображатися некоректно. 

Цей інструмент залежить від зовнішніх даних, тому потрібно зберігати метрики в Prometheus, а вже потім під’єднати до нього Grafana. Також, якщо твоя команда працює з великими обсягами даних, то без оптимізації запитів і налаштувань Grafana завантаження дашбордів може відбуватися з затримкою.

Grafana — це потужний інструмент для DevOps, який значно полегшує аналіз і контроль стану систем, але для досягнення найкращих результатів потрібно забезпечити надійне джерело даних і приділити увагу оптимізації дашбордів.

Замість висновків

Prometheus відомий своєю ефективною моделлю pull, що робить його найкращим вибором для збору та зберігання даних часових рядів, а PromQL дозволяє здійснювати точний моніторинг та інформування, що робить його улюбленим інструментом для контролю великомасштабних систем.

Grafana, з іншого боку, вирізняється у сфері візуалізації даних. Цей інструмент підтримує різноманітні джерела даних, включаючи Prometheus, а його інтерактивні дашборди дозволяють користувачам створювати яскраві візуалізації та виявляти цікаві факти з їхніх даних.

Важливо зазначити, що ці інструменти служать різним цілям і часто використовуються разом, щоб забезпечити комплексне рішення для моніторингу та візуалізації. Тому мова йде не про те, який інструмент кращий, а про те, як кожен з них може бути використаний на повну в різних сценаріях.

Щоб навчитися працювати зі зв’язкою Prometheus і Grafana, запрошуємо тебе на курс «Системи моніторингу». На навчанні ти дізнаєшся більше про моніторинг, архітектуру систем, їхні можливості та сфери застосування.