Prometheus wurde entwickelt, um in verschiedenen Größenordnungen und
unter verschiedenen Bedingungen effizient zu funktionieren. Dies umfasst
sowohl die horizontale Skalierung als auch die Sicherstellung der
Hochverfügbarkeit.
11.1 Skalierbarkeit
Horizontale Skalierung:
Prometheus kann durch Hinzufügen weiterer Prometheus-Server
horizontal skaliert werden. Jede Instanz kann auf unterschiedliche
Zielendpunkte zugreifen und unterschiedliche Metriken erfassen.
Sharding-Mechanismen ermöglichen es, die Last auf mehrere
Prometheus-Server zu verteilen. Jeder Server ist für einen Teil der
Metriken verantwortlich, was die Gesamtlast reduziert und die
Performance verbessert.
Federation:
Prometheus unterstützt die Föderation, bei der mehrere
Prometheus-Server hierarchisch organisiert sind. Ein zentraler
Prometheus-Server kann Metriken von mehreren anderen Prometheus-Servern
abfragen und aggregieren.
Dies ermöglicht es, eine globale Sicht auf die Metriken zu erhalten,
während die Daten lokal gesammelt und verarbeitet werden.
Remote Storage:
Die Integration mit externen Speichersystemen über Remote Write/Read
APIs ermöglicht die Nutzung von skalierbaren Speichersystemen für die
langfristige Speicherung und Abfrage großer Datenmengen.
Externe Lösungen wie Thanos oder Cortex erweitern die Skalierbarkeit
und ermöglichen globale Abfragen und Datenreplikation.
11.2 Hochverfügbarkeit
Replikation:
Prometheus kann in einem hochverfügbaren Setup betrieben werden, bei
dem mehrere Prometheus-Instanzen dieselben Daten scrapen und speichern.
Dies stellt sicher, dass Daten verfügbar bleiben, selbst wenn eine
Instanz ausfällt.
Replikation erhöht die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit der Daten,
da bei einem Ausfall einer Instanz weiterhin auf die Daten zugegriffen
werden kann.
Clustering mit Thanos oder Cortex:
Thanos und Cortex sind Erweiterungen, die Prometheus-Instanzen in
einem Cluster zusammenführen und zusätzliche Hochverfügbarkeits- und
Skalierungsfunktionen bieten.
Thanos ermöglicht die horizontale Skalierung und Replikation von
Prometheus-Daten über mehrere Instanzen hinweg und bietet globale
Abfragen und langlebigen Speicher.
Cortex bietet ähnliche Funktionen und unterstützt Multi-Tenancy, was
die gleichzeitige Nutzung durch mehrere Benutzer oder Teams
erleichtert.
Load Balancing:
Load Balancer können eingesetzt werden, um die Anfragen auf mehrere
Prometheus-Instanzen zu verteilen und die Last gleichmäßig zu
verteilen.
Dies verbessert die Performance und Zuverlässigkeit, da die Last auf
mehrere Server verteilt wird und einzelne Server nicht überlastet
werden.
Service Discovery:
Die dynamische Zielerkennung (Service Discovery) ermöglicht es,
automatisch auf Änderungen in der Infrastruktur zu reagieren, wie z.B.
das Hinzufügen oder Entfernen von Instanzen.
Dies stellt sicher, dass Prometheus immer aktuelle Informationen
über die zu überwachenden Endpunkte hat und verhindert Ausfälle durch
manuelle Konfigurationsfehler.
11.3 Best Practices für
Skalierbarkeit und Hochverfügbarkeit
Redundanz:
Implementierung von redundanten Prometheus-Instanzen zur
Sicherstellung der Datenverfügbarkeit und zur Vermeidung von Single
Points of Failure.
Monitoring und Alerting:
Überwachung der Prometheus-Instanzen selbst, um deren Zustand und
Performance zu überwachen.
Einrichtung von Alarmen zur Benachrichtigung bei Problemen wie hohen
Latenzzeiten, Speicherengpässen oder Ausfällen.
Automatisierung:
Einsatz von Automatisierungswerkzeugen wie Kubernetes, um die
Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung der Prometheus-Instanzen zu
vereinfachen.
Nutzung von Infrastructure-as-Code (IaC) zur konsistenten und
wiederholbaren Bereitstellung der Monitoring-Infrastruktur.
Optimierung der Abfragen:
Regelmäßige Überprüfung und Optimierung der PromQL-Abfragen, um die
Effizienz zu maximieren und die Last auf die Prometheus-Server zu
minimieren.
Durch die Implementierung von Skalierbarkeits- und
Hochverfügbarkeitsstrategien kann Prometheus als robustes und
zuverlässiges Monitoring-System in unterschiedlichsten Umgebungen und
unter verschiedensten Bedingungen eingesetzt werden.
