Prometheus — это система мониторинга и оповещения с открытым исходным кодом, которая завоевала значительную популярность в сообществе разработчиков программного обеспечения. Он предоставляет надежный набор функций для сбора, хранения и анализа данных временных рядов, что делает его отличным инструментом для обеспечения наблюдаемости в ваших приложениях. В этой статье мы рассмотрим различные методы использования Prometheus, а также примеры кода, которые помогут вам начать работу с мониторингом и оповещением в ваших программных системах.

1. Инструментирование приложений.
   Чтобы начать использовать Prometheus, вам необходимо инструментировать свои приложения так, чтобы они предоставляли метрики для сбора. Prometheus предоставляет клиентские библиотеки для разных языков программирования. Вот пример инструментирования приложения Python Flask:

from flask import Flask
from prometheus_client import Counter, start_http_server
app = Flask(__name__)
requests_total = Counter('http_requests_total', 'Total HTTP Requests')
@app.route('/')
def hello():
    requests_total.inc()
    return 'Hello, World!'
if __name__ == '__main__':
    start_http_server(8000)
    app.run()

В этом фрагменте кода мы импортируем необходимые библиотеки, определяем метрику Counter под названием http_requests_totalи увеличиваем ее при каждом входящем запросе.

2. Сбор метрик.
   Прометей регулярно собирает метрики, предоставляемые инструментальными приложениями. Он собирает метрики через HTTP, что упрощает интеграцию с различными системами. Вы можете настроить Prometheus для сбора показателей из ваших приложений, добавив их конечные точки в файл конфигурации prometheus.yml. Вот пример:

scrape_configs:
  - job_name: 'myapp'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']

3. Запрос метрик.
   Как только Prometheus соберет метрики, вы можете запросить их с помощью PromQL (язык запросов Prometheus). PromQL позволяет выполнять мощные запросы для агрегирования, фильтрации и преобразования данных метрик. Вот пример запроса для расчета средней задержки запроса за последние 5 минут:

avg(http_request_latency_seconds{job="myapp"}[5m])

4. Создание правил оповещений.
   Prometheus позволяет вам определять правила оповещений на основе данных ваших показателей. Когда условия правила выполняются, Prometheus выдает предупреждение. Оповещение можно отправить по различным каналам, таким как электронная почта, Slack или PagerDuty. Вот пример определения простого правила оповещения в Prometheus:

groups:
- name: myapp.rules
  rules:
  - alert: HighErrorRate
    expr: sum(http_requests_total{job="myapp", status="500"}) / sum(http_requests_total{job="myapp"}) > 0.5
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: High error rate detected
      description: The error rate has exceeded the threshold of 0.5 for the last 5 minutes.

В этом примере правило оповещения обнаруживает высокую частоту ошибок, если соотношение HTTP-запросов с кодом состояния 500 к общему количеству HTTP-запросов превышает 0,5 в течение 5 минут.

Prometheus — это мощная система мониторинга и оповещения, которая обеспечивает всестороннее наблюдение за вашими программными системами. Инструментируя свои приложения, собирая метрики, запрашивая данные и определяя правила оповещений, вы можете получить ценную информацию о производительности и работоспособности ваших приложений. Начните изучать Prometheus сегодня и откройте мир возможностей мониторинга!