基本コンセプト:

Prometheus は、Google の BorgMon 監視システムから開発されたオープンソースのシステム監視および警告システムです。主に、システムパフォーマンス、ネットワーク遅延、アプリケーションエラーなどのさまざまな時系列データを監視および測定するために使用されます。Prometheus はモニタリングデータを収集して時系列データベースに保存し、PromQL クエリ言語を使用してデータの分析と視覚化を行います。Prometheus のコアコンポーネントには、Prometheus Server、Exporters、Pushgateway が含まれます。Kubernetes、EC2、GCE などの複数のサービス検出メカニズムをサポートし、サービスの実行ステータスを自動的に検出して監視します。Prometheus は、データアクセスのセキュリティを確保するために、認証、認可などのセキュリティおよび権限制御メカニズムも提供します。これは、CNCF が主催する k8s に次ぐ 2 番目に大きなプロジェクトとなり、さまざまなデータセンター環境の監視に広く使用されています。

次のような特徴があります。

高次元データモデル
カスタムクエリ言語
ビジュアルデータ表示
効率的なストレージ戦略
操作とメンテナンスが簡単
さまざまなクライアント開発ライブラリを提供
警告と警報
データ出力

プロメテウスの重要な概念を学ぶ

監視指標（メトリクス）：Prometheusは様々な監視データを収集し、時系列データとして保存します。これらのデータは、システムの CPU 使用率、ネットワークトラフィック、アプリケーションエラーなど、特定のメトリクスを通じてシステムのさまざまな側面を表します。
ストレージの永続性: Prometheus は、収集した監視データを時系列データベースに保存します。このデータベースは、大規模な時系列データを保存するために特別に設計されています。Prometheus は、ローカルディスク、リモートストレージなどの複数のストレージバックエンドをサポートします。
クエリ言語: Prometheus はデータクエリ言語として PromQL を使用します。PromQL を使用すると、ユーザーはリポジトリから監視データをクエリおよび分析し、さまざまな方法で視覚化できます。
アラートルール: Prometheus は、監視データのしきい値に基づいてアラートをトリガーするためのアラートルールを提供します。アラートは、電子メール、Slack、PagerDuty などのさまざまな受信者に送信できます。
データの視覚化: Prometheus は、監視データとアラームステータスを表示するためのダッシュボード (ダッシュボード) インターフェイスを提供します。ユーザーは、構成をドラッグアンドドロップしてカスタマイズすることで、独自のダッシュボードを作成できます。
サービス検出: Prometheus は、Kubernetes、EC2、GCE などのさまざまなサービス検出メカニズムをサポートし、サービスの実行ステータスを自動的に検出して監視します。
セキュリティとアクセス制御 (セキュリティとアクセス制御): Prometheus は、データアクセスのセキュリティを確保するために、認証、認可などのセキュリティとアクセス制御のメカニズムも提供します。
データ抽出: Prometheus は、Prometheus が直接収集できないデータを Pushgateway を使用して Pushgateway にプッシュし、Prometheus が Pushgateway からデータを抽出するなど、他のデータソースからのデータ抽出もサポートしています。

Prometheus は、サービスの実行状態を自動的に検出して監視するための複数のサービス検出メカニズムをサポートしています。

Kubernetes: Prometheus を Kubernetes クラスターと統合し、Kubernetes API を通じて Kubernetes 内のサービスとコンテナを自動的に検出および監視できます。このサービス検出メカニズムは、Kubernetes 環境で実行されている分散システムに適しています。
EC2 (Elastic Cloud Compute): EC2 はアマゾンウェブサービス (AWS) が提供するクラウドサービスで、Prometheus は EC2 API を通じて EC2 インスタンスを検出および監視できます。このサービス検出メカニズムは、AWS 環境で実行されている分散システムに適しています。
GCE (Google Cloud Engine): GCE は Google Cloud が提供するクラウドサービスで、Prometheus は GCE API を通じて GCE インスタンスを検出および監視できます。このサービスディスカバリメカニズムは、Google Cloud 環境で実行される分散システムに適しています。

これらのサービス検出メカニズムにより、Prometheus はさまざまなサービスとインスタンスを自動的に検出して監視できるため、監視プロセスが簡素化および自動化されます。

使用するシーン:

Prometheus は、さまざまなシナリオに適した、広く使用されているオープンソースシステムの監視および警告システムです。一般的な使用シナリオをいくつか示します。

クラウドネイティブエコシステム: Prometheus は CNCF (Cloud Native Computing Foundation) の管理プロジェクトの 1 つであり、Kubernetes などのクラウドネイティブテクノロジと緊密に統合されています。これは、Kubernetes クラスター内のサービスとコンテナーを自動的に検出して監視するために、クラウドネイティブのエコシステムで広く使用されています。
分散システムとマイクロサービス: Prometheus は分散システムとマイクロサービスアーキテクチャに適しており、CPU 使用率、メモリ消費量、ネットワーク遅延など、さまざまなサービスやアプリケーションのパフォーマンス指標を監視できます。
システムのパフォーマンスと健全性の監視: Prometheus は、サーバー、ネットワークデバイス、オペレーティングシステムなどを含むシステム全体のパフォーマンスと健全性を監視できます。CPU 使用率、ディスク使用率、ネットワーク帯域幅など、さまざまなシステムレベルのパフォーマンス指標を収集できます。
ビジネス指標の監視: Prometheus は、アプリケーションエラー率、ユーザーアクティビティ、ビジネストランザクション量などのビジネス指標の監視にも使用できます。これらのメトリクスは、開発者やビジネスアナリストがシステムのパフォーマンスとビジネス状況をより深く理解するのに役立ちます。
自動化されたデプロイメントとコンテナー管理: Prometheus は、Docker、Kubernetes、Helm などの自動化されたデプロイメントおよびコンテナー管理ツールと統合できます。コンテナーの作成、削除、更新プロセスを監視し、デプロイメントのプロセスと結果を自動化します。
リアルタイムのアラームと緊急対応: Prometheus と AlertManager はアラームルールを設定し、アラームをトリガーできます。リアルタイムのアラートと緊急対応のために、電子メール、Slack、PagerDuty などのさまざまな受信者にアラートを送信できます。

使用理由

オープンソースとコミュニティのサポート: Prometheus は、大規模なコミュニティサポートとユーザーベースを持つオープンソースプロジェクトです。これにより、ユーザーはドキュメント、サンプル、プラグインなどのさまざまなリソースやサポートに簡単にアクセスできるようになります。
使いやすさ: Prometheus はシンプルなアーキテクチャを備えており、インストールと構成が簡単です。シンプルなデータモデルとクエリ言語を使用するため、ユーザーはデータを簡単に収集、保存、分析できます。
データ収集とスケーラビリティ: Prometheus は、静的構成、サービス検出、自動検出など、さまざまなデータ収集方法をサポートしています。スケールアウトすることで監視のパフォーマンスと容量を向上させることもできます。
データクエリと視覚化: Prometheus には強力なデータクエリ言語 (PromQL) が組み込まれており、ユーザーはこれを使用してデータを簡単にクエリおよび分析できます。さらに、Prometheus は、データをグラフの形式でユーザーに表示できる視覚化機能も提供します。
アラート機能: Prometheus は AlertManager と連携してアラートルールを設定し、アラートをトリガーします。リアルタイムのアラートと緊急対応のために、電子メール、Slack、PagerDuty などのさまざまな受信者にアラートを送信できます。
クラウドネイティブテクノロジーとの緊密な統合: Prometheus は、Kubernetes などのクラウドネイティブテクノロジーと緊密に統合されており、Kubernetes クラスター内のサービスとコンテナーを自動的に検出して監視できます。このため、クラウドネイティブ環境で Prometheus を使用するのは自然な選択になります。

類似製品の比較:

Prometheus と同じ種類の製品には、Open-Falcon、Zabbix、Graphite などがあります。比較すると次のようになります。

1. Open-Falcon: Open-Falcon は、強力なデータ収集、保存、分析機能を備えたオープンソース監視システムです。複数のデータソースとプロトコルをサポートし、柔軟なアラームメカニズムを備えています。Open-Falcon は、他の多くのテクノロジーと柔軟に拡張および統合できる柔軟なアーキテクチャを備えています。Prometheus と比較すると、Open-Falcon はデータ収集とアラームの機能が豊富ですが、データモデルとクエリ言語はよりシンプルです。

2. Zabbix: Zabbix は、幅広い機能と強力なパフォーマンスを備えた成熟した監視システムです。アクティブ監視やパッシブ監視などのさまざまな監視方法をサポートし、監視スクリプトをカスタマイズできます。Zabbix はリレーショナルデータベースを使用してデータを保存し、強力なレポート機能と分析機能を備えています。Prometheus と比較すると、Zabbix は機能とパフォーマンスの点でより成熟していますが、データモデルとクエリ言語の点ではより伝統的です。

Macrotime Data-Zabbix China

3. Graphite: Graphite は、データの保存とパフォーマンス指標の視覚化に焦点を当てたシステムです。シンプルなデータモデルを採用し、名前付きの時系列データを保存できます。Graphite には高速なクエリ機能と視覚化機能がありますが、その機能は他の監視システムに比べて制限されています。Prometheus と比較すると、Graphite はデータの視覚化とストレージの点で利点がありますが、データモデルとクエリ言語の点ではよりシンプルです。

これらのシステムにはそれぞれ長所と短所があり、どのシステムを選択するかは、特定のニーズと使用シナリオによって異なります。Prometheus には、データモデル、クエリ言語、コミュニティサポートの点で利点がありますが、データの収集と保存の点で追加のコンポーネントが必要になる場合があります。Open-Falconはデータ収集とアラーム機能がより多く、Zabbixは機能とパフォーマンスの点でより成熟しており、Graphiteはパフォーマンス指標データの保存と可視化に重点を置いています。

バージョンアップデートの比較:

Prometheus 2.0.0: このバージョンでは、新しいストレージエンジンが導入され、検索システムの変更と組み合わせることで、パフォーマンスが大幅に向上します。さらに、Prometheus サーバーから 1 秒あたり数百万のサンプルを収集することができます。また、新しいストレージエンジンには下位互換性がありませんが、1.x にまだ保存されている古いデータに透過的にアクセスする方法があります。さらに、このリリースでは PromQL の古いセマンティクスが改善され、時系列を無効にするために 5 分間待つのではなく、1 回のスクレイピング間隔だけで済むようになりました。ルールファイル形式も YAML に変更され、ルールはグループに編成され、順番に実行されます。セキュリティ上の理由から、管理 API とライフサイクル API はデフォルトで無効になっています。
Prometheus 1.8.0: このリリースの主な変更点には、リモートでのサンプルの書き込みとプルの構成の改善が含まれており、メモリ使用量のより適切な制御が可能になります。エラー処理と構成を含む HTTP 取り込みの改善、進行中のスロットリングを含む監視の改善、HTTP リクエストの数、および HTTP の取り込みの改善が含まれます。テキスト表示形式の互換性が向上し、より多くの状況をサポートします。

Prometheus の各バージョンには、ストレージエンジン、PromQL、ルールファイル形式、その他の側面を含むいくつかの更新と改善が加えられています。ユーザーはニーズに応じて適切なバージョンを選択できます。同時に、Prometheus は、変化する監視要件と技術環境に対応するために開発と改善を続けています。

Prometheus 技術文書 - コンセプト