Prometheus nutzt einen spezifischen Datenfluss und eine optimierte
Speicherarchitektur, um Metriken effizient zu erfassen, zu speichern und
zu verarbeiten. Ein Verständnis dieses Datenflusses ist entscheidend, um
die Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit von Prometheus zu nutzen.
10.1 Datenfluss in Prometheus
Scraping:
Prometheus ruft in regelmäßigen Abständen Metriken von
vordefinierten Endpunkten (Targets) ab. Dieser Prozess wird als
“Scraping” bezeichnet.
Die Endpunkte können manuell konfiguriert oder dynamisch durch
Service Discovery entdeckt werden.
Speicherung:
Die gesammelten Metriken werden in einer Zeitreihendatenbank (TSDB)
gespeichert. Jede Metrik wird mit einem Zeitstempel und optionalen
Labels versehen.
Die Daten werden in Blöcken organisiert, die regelmäßig geschrieben
und komprimiert werden, um die Speichereffizienz zu maximieren.
Regelauswertung:
Prometheus führt regelmäßig definierte Regeln aus, um neue
Zeitreihen aus bestehenden Daten zu berechnen oder Alarme zu
generieren.
Aufzeichnungsregeln ermöglichen die Aggregation und Transformation
von Metriken, während Alarmregeln Bedingungen für das Auslösen von
Alarmen festlegen.
Abfragen und Visualisierung:
Benutzer können mit der Abfragesprache PromQL Abfragen an die TSDB
stellen, um die gespeicherten Daten zu analysieren und zu
visualisieren.
Abfragen können über die integrierte Prometheus-Weboberfläche oder
über externe Tools wie Grafana erfolgen.
10.2 Speicherarchitektur
Zeitreihendatenbank (TSDB):
Die TSDB ist das Herzstück der Prometheus-Speicherarchitektur. Sie
speichert Zeitreihen in einem formatoptimierten Speicherlayout.
Daten werden in Blöcken gespeichert, die aus Zeitreihen-Segmenten
bestehen. Diese Blöcke werden regelmäßig auf die Festplatte geschrieben
und komprimiert.
Kompression und Indizierung:
Um den Speicherplatz zu optimieren, verwendet die TSDB verschiedene
Kompressionsalgorithmen.
Ein Indizierungssystem ermöglicht schnelle Abfragen und Zugriff auf
die gespeicherten Daten.
Retention und Aufbewahrung:
Prometheus ermöglicht die Konfiguration von
Aufbewahrungsrichtlinien, um zu bestimmen, wie lange Daten gespeichert
werden sollen.
Alte Daten können automatisch gelöscht werden, um den Speicherbedarf
zu begrenzen und die Performance zu gewährleisten.
WAL (Write-Ahead Log):
Prometheus verwendet ein Write-Ahead Log, um sicherzustellen, dass
Daten nicht verloren gehen, selbst wenn der Server abstürzt.
Änderungen an den Zeitreihen werden zunächst im WAL protokolliert,
bevor sie in die TSDB geschrieben werden.
10.3 Datenreplikation und
-sharding
Replikation:
Für Hochverfügbarkeit kann Prometheus in einem Replikations-Setup
betrieben werden, bei dem mehrere Prometheus-Instanzen dieselben Daten
scrapen und speichern.
Dies stellt sicher, dass bei einem Ausfall einer Instanz weiterhin
auf die Daten zugegriffen werden kann.
Sharding:
Bei großen Datenmengen kann Prometheus in einem Sharding-Setup
betrieben werden, bei dem die Daten auf mehrere Instanzen verteilt
werden.
Jede Instanz scrapt und speichert nur einen Teil der gesamten Daten,
was die Last verteilt und die Skalierbarkeit erhöht.
10.4 Integration mit externen
Speicherlösungen
Remote Write/Read:
Prometheus unterstützt das Schreiben und Lesen von Daten in/aus
externen Speicherlösungen über Remote Write/Read APIs.
Dies ermöglicht die Nutzung von skalierbaren, dauerhaften
Speichersystemen für langfristige Speicherung und Analyse.
Langfristige Speicherung:
Externe Speicherlösungen wie Thanos oder Cortex können integriert
werden, um eine langfristige Speicherung der Metriken zu
gewährleisten.
Diese Systeme bieten zusätzliche Features wie Datenreplikation,
globale Abfragen und verbesserte Skalierbarkeit.
Der Datenfluss und die Speicherarchitektur von Prometheus sind darauf
ausgelegt, hohe Effizienz und Zuverlässigkeit bei der Erfassung,
Speicherung und Verarbeitung von Metriken zu gewährleisten. Ein
tiefgehendes Verständnis dieser Prozesse ist entscheidend für den
erfolgreichen Einsatz von Prometheus in verschiedenen
Überwachungsumgebungen.
