Prometheus

Prometheusとは

Prometheus は 「システムやアプリの状態を“数値（メトリクス）”として定期的に収集し、 時系列で保存・分析するための OSS 監視ツール」 です。

CPU 使用率、メモリ使用量、リクエスト数、エラー率などを リアルタイムに近い形で把握することを目的としています。

Prometheusは何をするツールか

Prometheus が扱うのは、次のような 数値データ（メトリクス） です。

• CPU 使用率
• メモリ使用量
• リクエスト数
• エラー率
• レイテンシ（応答時間）

文章データを扱うログとは異なり、「数値の変化」を継続的に観測することに特化しています。

ログ監視との違い

Prometheus を理解する上で、ログとの違いは重要です。

観点	ログ	Prometheus
データ型	文字列	数値
主な用途	事後調査	監視・予兆検知
例	エラーメッセージ	CPU 使用率
時系列分析	△	◎

• 何が起きたかを調べる → ログ
• 今おかしいか／これから壊れそうかを見る → Prometheus

という役割分担になります。

Prometheusの仕組み

1. metrics を取りに行く（pull 型）

Prometheus は pull 型 の監視ツールです。

• 監視対象（アプリ・Pod・Node など）が /metrics を公開
• Prometheus が HTTP で定期的にアクセス（scrape）

返ってくるのは次のようなテキストです。

http_requests_total{method="GET"} 12345
cpu_usage_seconds_total 456.7

2. 時系列データとして保存

Prometheus は、

• いつ
• どのメトリクスが
• いくつだったか

を 時系列データベース として保存します。
BigQuery のような分析基盤ではなく、監視用途に特化しています。

3. PromQLで問い合わせ

Prometheus には PromQL という専用クエリ言語があります。

たとえば、

• 直近5分の CPU 使用率の平均
• エラー率が急増していないか
• Pod 数が急に減っていないか

といった問い合わせを記述できます。
SQL 経験があれば比較的理解しやすい構文です。

なぜKubernetesと相性が良いのか

Prometheus が広く使われる最大の理由がここです。

Kubernetes 環境では、

• Pod が頻繁に増減する
• IP アドレスが固定されない
• コンテナ数が多い

といった特徴があります。

Prometheus は Kubernetes API を利用し、

• Pod / Service を自動検出
• 対象が増減しても自動追従

できる設計になっています。
そのため Kubernetes 時代の監視標準 と言われています。

クラウド依存ではない（AWS / Azure / GCP）

Prometheus 自体は クラウド非依存 の OSS です。

各クラウドでは、運用を簡単にしたマネージド版が提供されています。

クラウド	マネージド Prometheus
GCP	Google Managed Prometheus
AWS	Amazon Managed Service for Prometheus
Azure	Azure Monitor managed Prometheus

中身は同じ Prometheus で、
違いは「誰が運用するか」だけ。

Prometheusがやらないこと

• ログ管理はしない
• トレース（OpenTelemetry）は主目的ではない
• BI / 集計分析用途ではない

Prometheus はあくまで 監視・可観測性のためのツール。

Grafanaとの組み合わせ

Prometheus

• 数値（CPU・メモリ・エラー率など）を集める

• 時系列DBとして保存する

• PromQLで問い合わせる

Grafana

• Prometheus に問い合わせる

• 取得した数値をグラフ・表・ゲージで表示する

• ダッシュボードとしてまとめる