Prometheus est un outil open-source de surveillance et de gestion des métriques conçu pour collecter, stocker et analyser des données en temps réel. Il est particulièrement populaire dans les environnements cloud et DevOps grâce à son intégration facile avec des systèmes modernes comme Kubernetes.

Afin de visualiser les métriques collectées par prometheus, on utilise souvent Grafana qui permet de créer des tableaux de bord personnalisés.

Caractéristiques et fonctionnalités

Collecte de métriques

Prometheus fonctionne en mode pull. Il extrait des métriques en interrogeant des points d’exposition (endpoints HTTP) appelés exporters. Ces derniers peuvent exposer des métriques d’applications, systèmes, conteneurs, etc.

Les données sont recueillies dans un format de type clé-valeur :

cpu_usage{host="server1"} 0.45

Selon sa configuration, prometheus va collecter les métriques exposées à interval régulier.

Stockage

Les métriques sont stockées dans une tsdb (Time series database) qui permet de stocker temporelles au format clé / valeur.

Prometheus embarque sa propre base de données TSDB, mais il est possible d’utiliser d’autres bases de données comme InfluxDB ou OpenTSDB.

Interroger les données

Pour cela on utilise le langage de requête de prometheus qui est PromQL. Il permet de créer des requêtes pour analyser les données collectées.

C’est grâc à ce langage qu’il est possible créer des graphiques, des alertes et des tableaux de bord dans Grafana.

Alerting

Prometheus permet de définir des alertes basées sur les données collectées, grâce à son composant Alertmanager. Ces alertes peuvent être envoyées par mail par exemple.

Installation et configuration

Il est possible de mettre en place prometheus et grafana via leurs images docker.

Création des conteneurs

docker compose est le choix privilégié ici en raison de sa facilité d’utilisation et de sa lisibilité :

Configuration de Prometheus

La configuration de prometheus se fait habituellement via le fichier prometheus.yml.

global:
  scrape_interval: 15s  # Fréquence de collecte des métriques

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
  - job_name: 'node_exporter' # On peut ajouter des exporters pour scrapper + de métriques
    static_configs:
      - targets: ['[target_ip]:9100']

Quelques explications :

  • global : contient les paramètres globaux de prometheus.
  • scrape_interval : fréquence de collecte des métriques.
  • scrape_configs : contient les configurations des jobs qui sont les cibles de prometheus.
  • job_name : nom du job de collecte.
  • static_configs : contient les cibles à scrapper.

Les différents éléments sont évidemment visibles sur l’interface graphique mise à disposition par prometheus.

Configurer des exporters

Comme indiqué précédemment, prometheus scrape les targets définies dans le fichier de configuration. Ces targets sont souvent des exporters qui exposent des métriques : node_exporter, docker_exporter, etc.

Le node exporter

Cet exporter expose une grande variété de métriques du système : cpu, ram…

Afin de le configurer, il faut le télécharger depuis le dépôt git en fonction la version et de l’architecture CPU sur laquelle on souhaite l’exécuter (armv7, amd64, etc.).

wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.8.2/node_exporter-1.8.2.linux-amd64.tar.gz
tar xvfz node_exporter-1.8.2.linux-amd64.tar.gz
cd node_exporter-1.8.2.linux-amd64
./node_exporter

Remarque : Automatiser l’installation des exporters est possible via Ansible ou tout autre outil de gestion de configurations.

Il faut ensuite configurer cet exporter en tant que service sur la machine.

Ainsi, sous /etc/systemd/system/ on va créer un service node_exporter.service :

[Unit]
Description=Node Exporter
Wants=network-online.target
After=network-online.target

[Service]
User=node_exporter
Group=node_exporter
Type=simple
ExecStart=/etc/prometheus-exporters/node_exporter-1.8.2.linux-armv7/node_exporter --web.listen-address=:9100

[Install]
WantedBy=multi-user.target

Il faut évidemment avoir créée un user dédié au service. Il est important de ne pas exécuter les exporters en tant que root.

Références