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Prometheusをはじめから丁寧に解説してみた[ハンズオン]

Last updated at 2021-08-18Posted at 2021-03-01

概要

PrometheusはSoundCloudというサービスのエンジニアによって開発されたオープンソースのシステム監視及びアラートツールキットです。内部に時系列のデータベースを持っていて、かつPull型のデータモデルを持っています。

詳細については、https://prometheus.ioをご覧ください。

特徴

Prometheusの主な機能は次のとおりです。

柔軟なクエリ言語であるPromQLを持つ
Pull型(over HTTP)の監視サービスで時系列の収集
独自のデータストア
グラフ化とダッシュボードのサポートの複数のモード(ただしGrafanaを使うことが多いです)

エコシステム

Prometheusエコシステムは非常に優秀なものがいくつかあります。

時系列データをスクレイプして保存するメインのPrometheusサーバー
アプリケーションコードを計測するためのクライアントライブラリ
短命の仕事をサポートするためのプッシュゲートウェイ
HAProxy、StatsD、Graphiteなどのサービス用の専用エクスポーター
アラートを処理するalertmanager

アーキテクチャ

#公式より抜粋

一見アーキテクチャを見ると複雑ですが導入は非常に簡単です。

上の図の流れの一例として、まず、左下のJobExporters(Prometheus Target)からメトリクスを真ん中のPrometheus ServerがPullをします。その後収集したデータからAlertmanagerでエラー検知してSlackに送ったり、PromQLでログの可視化、解析を行います。

登場人物

この部分は10分で理解する Prometheusの引用となってしまいますが、とてもわかりやすかったため、掲載させていただきます。

上のアーキテクチャ図にも複数コンポーネントが登場しますが、はじめのところは以下の二つだけ知っておけばとりあえずなんとかなります。

名称	説明
exporter	監視対象サーバー上で動かすプログラムテキスト形式でリソース情報を公開するWeb API のようなもの監視対象のリソース毎に exporter が用意されている
prometheus	監視サーバーのプログラム定期的に全ての exporter をポーリングしてリソース情報を収集する監視したデータは prometheus 内の DB に保持される

Exporter ⇨ アーキテクチャ図の左下

prometheus ⇨ アーキテクチャ図の真ん中

Prometheusのメリット

Prometheusを導入するメリットをいくつか紹介します。総合監視ツールZABBIX等と比較していきます。

時系列DBにデータを格納するのでI/Oが速く、画面表示が軽快(ただしGrafana経由が多い) ⇦ ZABBIXはRDBMSのため、重くなって画面表示が遅くなることがある。
分散管理が容易で、Diskやメモリの追加でスケールアップできる。　⇦ ZABBIXはRDBMSのレプリケーションやDBのメモリチューニングが必要
APIを介してホストの自動検出、削除が標準機能で可能であり、環境変更への対応が容易。
エンドポイントを登録すればホストに紐づかなくても監視可能、柔軟性が高い。 ⇦ ZABBIXでもWEBを使えばできるが設定が必要
Grafanaの機能だが、グラフやダッシュボードUIの作成が綺麗で容易

Prometheusのデメリット

デメリットもいくつかあります。

データの長期保存を前提としていないので、別途に長期保存用のサーバが必要 ⇦ RDBMSなら問題ない
デフォルトの設定だとID/PassなしのWEBアクセスでデータの閲覧や監視の無効化などができてしまうので、接続制限やBasic認証が必要
ストレージ問題　⇦ 一つ目と被りますが、Prometheusは、デフォルトではTSDB(Time Series Database)というローカルのストレージを利用するのですが、これは冗長化や可用性が考慮されていません。対策として、Metricsの容量設計やRemoteStorageという機能を用い、外部のDBに保存する必要があります。

一長一短だとは思いますが、差し引いてもかなり優秀なソフトウェアだと思います。

GUI(概観)

簡単に実際のダッシュボードの画面を貼り付けていきます。

グラフとか

なんとなくの動きは可視化されてますね。

Target全体

正常系

アラート

インスタンスが止まっていますね。。AlertManagerを使えばSlackに通知することもできます。⬇︎

たくさんアラートが飛んできています。

Grafana

ログデータ可視化ツールGrafanaを使うとかっこよく可視化できます。（大事）

また、ダッシュボードを作成したり、独自のUIパーツでカスタマイズすることもできます。

いい感じのデザインですね。

なんとなく知れたからいいやという方はここまでお疲れ様でした。

実際に触ってみたいという方はもう一踏ん張りしましょう！

ハンズオン

目標

Prometheusなんとなく触れるようになる
- 環境が構築できる
- 起動できる
- targetとかなんとなくわかるようになる

前提知識

今回はDocker-composeを使うので前提知識とします。

Docker-compose

環境のセットアップ

ローカル環境にインストールすることも可能ですが、コンテナを使うことが多いのでdockerを使ってセットアップしていきます。

フォルダ構成

tree
.
├── docker-compose.yaml
└── prometheus
    └── prometheus.yml

1 directory, 2 files

docker-compose.yamlとprometheus.ymlを使います。実際の開発現場ではalert manager,grafana.envやalertrulesなども作成してカスタマイズしていきます。

docker-compose.yamlの作成

version: "3"

services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    container_name: prometheus
    volumes:
      - ./prometheus:/etc/prometheus/
    ports:
      - 127.0.0.1:9090:9090

  grafana:
    image: grafana/grafana
    container_name: grafana
    ports:
      - 3000:3000

9090番ポートでprometheusサーバーを立て、3000番ポートでgrafanaサーバーを立てます。volumes: でローカルのprometheus設定ファイルをコンテナ内にマウントさせます。

prometheus.ymlの作成

global:
    scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
    evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
    external_labels:
      monitor: "codelab-monitor"

rule_files:

scrape_configs:
  - job_name: "prometheus"

    static_configs:
      - targets: ["localhost:9090"]