Durant le déploiement de son application, chaque entreprise doit veiller à prendre en compte pour assurer son bon fonctionnement et sa maintenance continue pour garder une performance optimale.
Communément appelée surveillance informatique ou monitoring, cette étape va permettre de détecter les éventuels problèmes ou bugs qui pourraient survenir après le déploiement. Sous la forme de logs ou de dashboards, elle va aussi surveiller les performances de l’application et d’identifier les goulots d’étranglement, les temps de réponse lents et les requêtes coûteuses en ressources.
Parmi les nombreuses technologies disponibles, Prometheus se distingue comme l’un des outils les plus puissants et polyvalents pour la collecte et d’analyse de données en temps réel. Initialement développé par SoundCloud en 2012, il est depuis devenu l’un des outils de monitoring les plus populaires dans la communauté des développeurs.
Avec l’appui de la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), Prometheus a gagné en popularité et est devenu un incontournable dans l’écosystème des applications modernes. Découvrez à travers cet article, toutes les options de Prometheus qui vous permettront d’identifier les problèmes, d’optimiser les performances, d’assurer la disponibilité et de prendre des décisions éclairées basées sur des données en temps réel.
Architecture de Prometheus
Prometheus est un outil de monitoring polyvalent essentiel pour surveiller la santé de vos systèmes et applications, et garantir une expérience utilisateur de qualité pour vos utilisateurs finaux. Essayons de comprendre l’architecture de Prometheus qui est basée sur un modèle de type « pull » (tirer) dans lequel le serveur Prometheus récupère les données de métriques auprès des cibles qu’il surveille.
Le composant central de l’architecture est le serveur Prometheus qui est responsable de la collecte des données de métriques à intervalles réguliers en interrogeant les cibles configurées. Prometheus utilise un modèle de données de type métrique, où chaque métrique représente une valeur numérique qui varie dans le temps. Les métriques sont collectées à partir de cibles comme des points de terminaison (ou endpoints).
Ces cibles (targets) peuvent s’agir d’applications, de services, de serveurs, de conteneurs, de bases de données qui exposent des métriques via un point de terminaison HTTP spécifique appelé « endpoint de collecte des métriques » (metrics endpoint). Les cibles doivent être configurées avec des règles d’exposition des métriques compatibles avec Prometheus.
Les exportateurs sont des composants logiciels qui agissent comme des passerelles entre les applications ou les systèmes à surveiller et Prometheus. Ils permettent aux cibles de fournir des métriques au format compréhensible par Prometheus. Il existe des exportateurs pour de nombreux types d’applications et de systèmes.
Les données sont ensuite stockées dans une base de données locale conçue pour les données de séries temporelles. Prometheus utilise sa propre base de données de séries temporelles pour stocker les métriques collectées avec leurs étiquettes (labels) correspondantes, ce qui permet une recherche et une agrégation rapides des données.
Cette base de données est optimisée pour les opérations de requête rapides et efficaces avec son propre langage de requête appelé PromQL (Prometheus Query Language). Conçu à partir de zéro, PromQL n’a aucun point commun avec d’autres langages de requête utilisés dans les bases de données de séries temporelles telles que SQL.
Voici une comparaison entre une requête ¨PromQL et SQL pour retrouver les données de plusieurs villes :
Requete PromQL :
city_env_temp_total{city=~ »New York|London|Paris} »
Requete SQL :
SELECT *
FROM city_env_temp_total
WHERE city = « New York » OR city = « London » OR city = « Paris »;
Avec PromQL, mes utilisateurs peuvent écrire des expressions et des filtres pour extraire des informations spécifiques, effectuer des agrégations, des calculs, des regroupements, des filtres, des jointures et d’autres opérations sur les métriques collectées. Les développeurs peuvent utiliser PromQL pour créer des alertes basées sur des seuils prédéfinis, des patterns de séries temporelles, des tendances ou des anomalies. Les alertes peuvent être envoyées à différents canaux de notification, tels que des mails, des messages instantanés, des tickets Jira, etc.
Il est possible de faire de la visualisation de données avec Prometheus en le combinant à Grafana. En quelques mots, Grafana est une plateforme open source de visualisation et d’analyse de données. Elle permet de créer des tableaux de bord interactifs et personnalisés pour afficher et analyser des métriques, des journaux, des traces et d’autres données provenant de différentes sources. Les deux solutions sont essentiellement complémentaires: Prometheus collecte des métriques riches et fournit un langage d’interrogation puissant et Grafana transforme les métriques en visualisations significatives.
Voici un exemple de page des metrics de Prometheus :
Grafana permet aux développeurs de créer des tableaux de bord à partir des métriques collectées par Prometheus en utilisant une interface graphique intuitive et facile à utiliser. Les tableaux de bord peuvent inclure des graphiques, des jauges, des tableaux, des cartes et d’autres types de visualisations.
Grafana supporte également la création de variables, qui permettent de filtrer les données en temps réel et d’interagir avec les autres panneaux. Les tableaux de bord peuvent être partagés avec d’autres utilisateurs ou intégrés dans des applications externes via des API.
En combinant Grafana à Prometheus, nous pouvons facilement obtenir un tableau de bord indiquant les performances de notre application:
Les deux solutions sont compatibles avec de nombreux types de sources de données, si ce n’est la plupart. En fait, il est très courant que les équipes DevOps exécutent Grafana au-dessus de Prometheus.
Pourquoi apprendre à utiliser Prometheus ?
Dans la mythologie grecque, Prometheus était un titan qui était connu pour son ingéniosité et son amour pour l’humanité. Il a désobéi aux dieux en volant le feu sacré et en le donnant aux humains, leur offrant ainsi des connaissances et des capacités qui les ont propulsés vers le progrès. Prometheus Monitoring, donne aux équipes DevOps les moyens de surveiller et de contrôler leurs systèmes informatiques. Il fournit une surveillance en temps réel, collecte des métriques sur les performances et la disponibilité des applications, et alerte les équipes en cas de défaillances ou de problèmes.
Bien que limitée dans la visualisation des metrics, en combinant l’outil avec Grafana, les développeurs peuvent collecter, analyser et visualiser les métriques de leurs systèmes et services de manière efficace et intuitive. Avec la montée en puissance des architectures cloud-native et des applications distribuées, Prometheus et Grafana deviennent des choix de plus en plus populaires pour le monitoring. La maîtrise de ces outils est donc une compétence recherchée par les entreprises qui souhaitent une maintenance efficace de leurs applications. DataScientest vous propose, dans son parcours DevOps, à devenir un membre indispensable à l’équipe DevOps. Découvrez la formation dès maintenant !
