3 Einstieg in Prometheus

3.1 Übersicht

3.1.1 Einführung in Prometheus

Prometheus ist ein Open-Source-Werkzeug zur Systemüberwachung und Alarmierung, das ursprünglich bei SoundCloud entwickelt wurde. Seit seiner Einführung im Jahr 2012 hat Prometheus eine breite Akzeptanz gefunden und wird von vielen Unternehmen und Organisationen genutzt. Es ist heute ein eigenständiges Open-Source-Projekt, das unabhängig von Unternehmen gepflegt wird. Zur weiteren Förderung und zur Klärung der Governance-Struktur trat Prometheus 2016 der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) als zweites Projekt nach Kubernetes bei.

Prometheus sammelt und speichert Metriken als Zeitreihendaten. Das bedeutet, dass die Metrikinformationen mit einem Zeitstempel und optionalen Schlüssel-Wert-Paaren, sogenannten Labels, gespeichert werden. Diese Datenmodellierung ermöglicht eine detaillierte und flexible Analyse der gesammelten Informationen.

3.1.2 Hauptmerkmale von Prometheus

3.1.3 Komponenten von Prometheus

Das Prometheus-Ökosystem besteht aus mehreren Komponenten, von denen viele optional sind:

Die meisten Komponenten von Prometheus sind in Go geschrieben, was ihre Erstellung und Bereitstellung als statische Binärdateien erleichtert.

3.1.4 Architektur

Prometheus erfasst Metriken von instrumentierten Jobs entweder direkt oder über ein Zwischengateway für kurzlebige Jobs. Alle erfassten Daten werden lokal gespeichert, und Regeln werden auf diese Daten angewendet, um entweder neue Zeitreihen aus vorhandenen Daten zu aggregieren und aufzuzeichnen oder Alerts zu generieren. Die gesammelten Daten können mithilfe von Grafana oder anderen API-Verbrauchern visualisiert werden.

3.1.5 Einsatzbereiche

Prometheus eignet sich hervorragend zur Erfassung rein numerischer Zeitreihen und passt sowohl für maschinenzentrierte Überwachung als auch für die Überwachung hochdynamischer, serviceorientierter Architekturen. Besonders in einer Microservices-Welt ist die Unterstützung für multidimensionale Datenerfassung und -abfrage eine besondere Stärke.

Prometheus wurde für Zuverlässigkeit entwickelt, um auch während eines Ausfalls eine schnelle Diagnose von Problemen zu ermöglichen. Jeder Prometheus-Server ist eigenständig und hängt nicht von Netzwerkspeicher oder anderen entfernten Diensten ab. Dies macht Prometheus zu einem zuverlässigen Werkzeug, auch wenn andere Teile der Infrastruktur ausfallen.

3.1.6 Einschränkungen

Prometheus legt Wert auf Zuverlässigkeit, aber nicht auf 100%ige Genauigkeit. Für Anwendungsfälle wie Abrechnung pro Anfrage, bei denen absolute Genauigkeit erforderlich ist, ist Prometheus möglicherweise nicht die beste Wahl. In solchen Fällen wäre es ratsam, ein anderes System zur Datenerfassung und -analyse zu verwenden und Prometheus für die restliche Überwachung zu nutzen.

3.1.7 Geschichte und Entwicklung

Prometheus wurde im Jahr 2012 bei SoundCloud entwickelt, um die Bedürfnisse nach einem flexiblen und zuverlässigen Überwachungssystem zu erfüllen. Die Motivation hinter der Entwicklung war es, ein System zu schaffen, das leicht zu integrieren und an die spezifischen Anforderungen von modernen, dynamischen Umgebungen anzupassen ist.

Nachdem Prometheus intern bei SoundCloud erfolgreich eingesetzt wurde, entschieden sich die Entwickler, das Projekt als Open-Source-Software zur Verfügung zu stellen. Dies ermöglichte es anderen Unternehmen und Organisationen, von den Vorteilen von Prometheus zu profitieren und die Software weiter zu verbessern.

Im Jahr 2016 trat Prometheus der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) bei, um die Projektgovernance zu stärken und die Entwicklung in einer größeren Community voranzutreiben. Als zweites Projekt nach Kubernetes wurde Prometheus schnell zu einem wichtigen Bestandteil des CNCF-Ökosystems und trug zur Verbreitung und Akzeptanz von Cloud-nativen Technologien bei.

Seitdem hat sich Prometheus kontinuierlich weiterentwickelt, angetrieben durch eine aktive Gemeinschaft von Entwicklern und Nutzern. Zahlreiche Unternehmen haben Prometheus in ihre Monitoring-Lösungen integriert, und das Projekt hat sich zu einem der führenden Tools im Bereich der Systemüberwachung und Alarmierung entwickelt.

3.1.8 Anwendungsbereiche und Nutzen

Prometheus ist ein vielseitiges Überwachungstool, das in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen eingesetzt wird. Es wurde speziell entwickelt, um sowohl maschinenzentrierte Überwachung als auch die Überwachung hochdynamischer, serviceorientierter Architekturen zu unterstützen.

3.1.8.1 Anwendungsbereiche

  1. Microservices-Architekturen: Prometheus ist besonders gut für Microservices-Umgebungen geeignet, in denen viele kleine, unabhängige Dienste zusammenarbeiten. Seine Fähigkeit, multidimensionale Daten zu erfassen und abzufragen, ermöglicht eine detaillierte Überwachung der einzelnen Dienste und ihrer Interaktionen.

  2. Container-Orchestrierung: In Kubernetes-Umgebungen ist Prometheus ein häufig verwendetes Tool zur Überwachung von Containern und deren Ressourcenverbrauch. Durch die Integration mit Kubernetes kann Prometheus automatisch neue Pods und Dienste entdecken und deren Metriken erfassen.

  3. Cloud-Umgebungen: Prometheus eignet sich hervorragend zur Überwachung von Cloud-Infrastrukturen, da es flexibel an unterschiedliche Cloud-Provider und -Dienste angepasst werden kann. Es unterstützt verschiedene Service-Discovery-Mechanismen, die in Cloud-Umgebungen häufig verwendet werden.

  4. Infrastrukturüberwachung: Neben der Überwachung von Anwendungen kann Prometheus auch zur Überwachung der zugrunde liegenden Infrastruktur verwendet werden. Dies umfasst die Überwachung von Servern, Netzwerken, Datenbanken und anderen Hardware-Komponenten.

  5. DevOps und CI/CD: Prometheus wird häufig in DevOps- und CI/CD-Pipelines integriert, um kontinuierliche Überwachung und schnelle Feedback-Schleifen zu ermöglichen. Es hilft dabei, Probleme frühzeitig zu erkennen und die Systemzuverlässigkeit zu verbessern.

3.1.8.2 Nutzen

  1. Zuverlässigkeit: Prometheus ist darauf ausgelegt, auch unter Ausfallbedingungen zuverlässig zu arbeiten. Jeder Prometheus-Server ist eigenständig und kann unabhängig von anderen Diensten und Netzwerkspeichern operieren.

  2. Flexibilität: Durch die Unterstützung von Labels und PromQL bietet Prometheus eine hohe Flexibilität bei der Datenerfassung und -abfrage. Benutzer können spezifische Metriken erfassen und komplexe Abfragen erstellen, um tiefere Einblicke in ihre Systeme zu erhalten.

  3. Skalierbarkeit: Prometheus kann leicht skaliert werden, um große Mengen an Metriken und Daten zu verarbeiten. Es unterstützt horizontale Skalierung durch Sharding und Replikation und kann so an die Bedürfnisse wachsender Umgebungen angepasst werden.

  4. Alarmierung: Mit dem integrierten Alertmanager können Benutzer Benachrichtigungen einrichten, um schnell auf Probleme reagieren zu können. Dies ermöglicht eine proaktive Überwachung und verbessert die Reaktionszeiten bei Zwischenfällen.

  5. Einfache Integration: Prometheus lässt sich leicht in bestehende Systeme und Workflows integrieren. Es gibt zahlreiche Exporter und Integrationen für verschiedene Dienste und Anwendungen, was die Einführung und Nutzung von Prometheus erleichtert.

Insgesamt bietet Prometheus eine leistungsstarke und flexible Lösung für die Systemüberwachung, die sich an die Bedürfnisse moderner IT-Infrastrukturen anpasst.

3.1.9 Grundlegende Konzepte

Um Prometheus effektiv nutzen zu können, ist es wichtig, die grundlegenden Konzepte zu verstehen, auf denen das System basiert. Diese Konzepte ermöglichen eine flexible und leistungsstarke Überwachung und Alarmierung.

3.1.9.1 Zeitreihen und Metriken

Prometheus erfasst und speichert Daten als Zeitreihen. Eine Zeitreihe ist eine Folge von Werten, die über die Zeit hinweg erfasst werden, jeweils mit einem Zeitstempel versehen. Jede Zeitreihe wird durch einen Metriknamen und eine Menge von Labels (Schlüssel-Wert-Paare) identifiziert. Dies ermöglicht eine multidimensionale Datenspeicherung und -abfrage.

3.1.9.2 PromQL

Prometheus Query Language (PromQL) ist eine leistungsfähige Abfragesprache, die speziell für das Arbeiten mit multidimensionalen Datenmodellen entwickelt wurde. Mit PromQL können Benutzer komplexe Abfragen formulieren, um Metriken zu analysieren und zu visualisieren.

3.1.9.3 Pull-Modell

Prometheus verwendet ein Pull-Modell zur Datenerfassung. Das bedeutet, dass der Prometheus-Server in regelmäßigen Abständen Daten von definierten Zielen abruft (Scraping). Dies steht im Gegensatz zu einem Push-Modell, bei dem die Ziele die Daten aktiv an den Server senden.

3.1.9.4 Service Discovery

Prometheus unterstützt verschiedene Mechanismen zur automatischen Erkennung von Zielen (Service Discovery). Dies ist besonders nützlich in dynamischen Umgebungen wie Kubernetes-Clustern.

3.1.9.5 Alerting

Prometheus verfügt über ein leistungsstarkes Alerting-System, das es ermöglicht, basierend auf den erfassten Metriken Alarme zu definieren und zu verwalten. Der Alertmanager ist ein zentraler Bestandteil dieses Systems.

3.1.9.6 Exporter

Exporter sind Komponenten, die Metriken von nicht nativ unterstützten Systemen in ein Format konvertieren, das von Prometheus gelesen werden kann. Es gibt eine Vielzahl von Exportern für verschiedene Dienste und Anwendungen, z.B. für Datenbanken, Betriebssysteme und Webserver.

Diese grundlegenden Konzepte bilden die Basis für das Verständnis und den effektiven Einsatz von Prometheus in verschiedensten Überwachungsszenarien.

3.2 Architektur

3.2.1 Komponenten von Prometheus

Die Architektur von Prometheus besteht aus mehreren Schlüsselkomponenten, die zusammen eine flexible und skalierbare Lösung für die Systemüberwachung und Alarmierung bieten. Hier sind die Hauptkomponenten im Überblick:

3.2.1.1 Prometheus Server

Der Prometheus Server ist das zentrale Element des Systems. Er ist verantwortlich für das Scraping von Metriken, das Speichern der gesammelten Daten und das Ausführen von Abfragen darauf.

3.2.1.2 Exporter

Exporter sind Tools, die Metriken von nicht nativ unterstützten Systemen erfassen und in einem Format bereitstellen, das von Prometheus gelesen werden kann.

3.2.1.3 Alertmanager

Der Alertmanager ist für die Verwaltung von Alarmen zuständig. Er nimmt Alarme vom Prometheus Server entgegen, verarbeitet sie und leitet sie an verschiedene Empfänger weiter.

3.2.1.4 Push Gateway

Das Push Gateway dient als Zwischenpuffer für kurzlebige Jobs, die ihre Metriken nicht direkt an den Prometheus Server senden können. Stattdessen pushen diese Jobs ihre Metriken an das Gateway, von wo aus der Prometheus Server sie abruft.

3.2.1.5 Client-Bibliotheken

Client-Bibliotheken ermöglichen es Entwicklern, ihre Anwendungen mit Prometheus zu instrumentieren, um benutzerdefinierte Metriken zu erfassen und bereitzustellen.

3.2.1.6 Service Discovery

Prometheus unterstützt verschiedene Mechanismen zur automatischen Erkennung von Zielen, die überwacht werden sollen. Dies ist besonders nützlich in dynamischen Umgebungen wie Kubernetes.

3.2.1.7 Support-Tools

Zusätzlich zu den Hauptkomponenten gibt es eine Vielzahl von unterstützenden Tools, die die Verwaltung und Nutzung von Prometheus erleichtern.

Diese Komponenten arbeiten zusammen, um ein leistungsstarkes und flexibles Überwachungssystem zu schaffen, das in einer Vielzahl von Anwendungsfällen und Umgebungen eingesetzt werden kann.

3.2.1.8 Prometheus Server

Der Prometheus Server ist das Herzstück des Prometheus-Ökosystems und übernimmt die zentrale Rolle bei der Erfassung, Speicherung und Abfrage von Metriken. Hier sind die Hauptfunktionen und Merkmale des Prometheus Servers:

3.2.1.8.1 Funktionen des Prometheus Servers
  1. Scraping von Metriken:
  2. Speicherung der Daten:
  3. Datenabfrage:
  4. Regelauswertung:
3.2.1.8.2 Merkmale des Prometheus Servers
  1. Autonomie:
  2. Skalierbarkeit:
  3. Effizienz:
3.2.1.8.3 Architektur des Prometheus Servers
3.2.1.8.4 Anwendungsfälle

Der Prometheus Server ist somit ein leistungsstarkes Werkzeug zur Überwachung und Alarmierung, das sich durch seine Flexibilität, Effizienz und Zuverlässigkeit auszeichnet.

3.2.1.9 Exporter

Exporter sind essenzielle Komponenten im Prometheus-Ökosystem, die Daten von nicht nativ unterstützten Systemen erfassen und in einem Format bereitstellen, das von Prometheus gelesen werden kann. Sie ermöglichen die Integration von Prometheus in eine Vielzahl von Anwendungen und Diensten.

3.2.1.9.1 Funktionen und Merkmale von Exportern
  1. Datenerfassung:
  2. Kompatibilität:
3.2.1.9.2 Wichtige Exporter
  1. Node Exporter:
  2. Blackbox Exporter:
  3. MySQL Exporter:
  4. HAProxy Exporter:
3.2.1.9.3 Konfiguration und Einsatz von Exportern
  1. Installation:
  2. Konfiguration:
  3. Integration mit Prometheus:
3.2.1.9.4 Best Practices
  1. Sicherheit:
  2. Ressourcennutzung:
  3. Dokumentation und Monitoring:

Exporter sind somit unverzichtbare Werkzeuge, um Prometheus in verschiedenste Umgebungen zu integrieren und eine umfassende Überwachung zu gewährleisten. Durch ihre Flexibilität und die breite Unterstützung für verschiedene Systeme tragen sie wesentlich zur Leistungsfähigkeit und Vielseitigkeit von Prometheus bei.

3.2.1.10 Alertmanager

Der Alertmanager ist eine zentrale Komponente im Prometheus-Ökosystem, die für die Verwaltung und Weiterleitung von Alarmen verantwortlich ist. Er ermöglicht es, Alarme zu konfigurieren, zu gruppieren, zu stummschalten und an verschiedene Empfänger zu senden.

3.2.1.10.1 Funktionen des Alertmanagers
  1. Alarmverarbeitung:
  2. Alarmweiterleitung:
  3. Gruppierung von Alarmen:
  4. Stummschaltung:
  5. Inhibition:
3.2.1.10.2 Konfiguration des Alertmanagers
  1. Konfigurationsdatei:
  2. Routen und Empfänger:
  3. Benachrichtigungstemplates:
3.2.1.10.3 Einsatz des Alertmanagers
  1. Integration mit Prometheus:
  2. Hochverfügbarkeit:
  3. Best Practices:
3.2.1.10.4 Vorteile des Alertmanagers
  1. Flexibilität:
  2. Skalierbarkeit:
  3. Effizienz:

Der Alertmanager ist somit ein leistungsstarkes Werkzeug zur Verwaltung von Alarmen in Prometheus, das eine zuverlässige und flexible Benachrichtigung und Alarmierung ermöglicht.

3.2.1.11 Grafana Integration

Grafana ist ein leistungsstarkes Open-Source-Tool zur Datenvisualisierung und -analyse, das sich hervorragend in Prometheus integrieren lässt. Die Kombination aus Prometheus und Grafana ermöglicht es, umfassende und ansprechende Dashboards zu erstellen, die die gesammelten Metriken visualisieren und interpretierbar machen.

3.2.1.11.1 Funktionen und Merkmale der Grafana-Integration
  1. Visualisierung von Metriken:
  2. Flexible Abfragen:
  3. Dashboards und Panels:
  4. Alerting:
3.2.1.11.2 Konfiguration der Grafana-Integration
  1. Installation von Grafana:
  2. Einrichtung von Prometheus als Datenquelle:
  3. Erstellen von Dashboards:
  4. Nutzung von Vorlagen und Plugins:
3.2.1.11.3 Best Practices für die Grafana-Integration
  1. Konsistenz bei der Benennung:
  2. Performance-Optimierung:
  3. Sicherheit:
3.2.1.11.4 Vorteile der Grafana-Integration
  1. Benutzerfreundlichkeit:
  2. Flexibilität:
  3. Kollaboration:

Durch die Integration von Grafana mit Prometheus können Nutzer leistungsstarke und flexible Überwachungs- und Analyselösungen implementieren, die tiefgehende Einblicke in ihre Systemmetriken bieten und die Entscheidungsfindung unterstützen.

3.2.2 Datenfluss und Speicherung

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.

3.2.2.1 Datenfluss in Prometheus

  1. Scraping:
  2. Speicherung:
  3. Regelauswertung:
  4. Abfragen und Visualisierung:

3.2.2.2 Speicherarchitektur

  1. Zeitreihendatenbank (TSDB):
  2. Kompression und Indizierung:
  3. Retention und Aufbewahrung:
  4. WAL (Write-Ahead Log):

3.2.2.3 Datenreplikation und -sharding

  1. Replikation:
  2. Sharding:

3.2.2.4 Integration mit externen Speicherlösungen

  1. Remote Write/Read:
  2. Langfristige Speicherung:

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.

3.2.3 Skalierbarkeit und Hochverfügbarkeit

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.

3.2.3.1 Skalierbarkeit

  1. Horizontale Skalierung:
  2. Federation:
  3. Remote Storage:

3.2.3.2 Hochverfügbarkeit

  1. Replikation:
  2. Clustering mit Thanos oder Cortex:
  3. Load Balancing:
  4. Service Discovery:

3.2.3.3 Best Practices für Skalierbarkeit und Hochverfügbarkeit

  1. Redundanz:
  2. Monitoring und Alerting:
  3. Automatisierung:
  4. Optimierung der Abfragen:

Durch die Implementierung von Skalierbarkeits- und Hochverfügbarkeitsstrategien kann Prometheus als robustes und zuverlässiges Monitoring-System in unterschiedlichsten Umgebungen und unter verschiedensten Bedingungen eingesetzt werden.

3.2.4 Systemanforderungen

Für die Installation und den Betrieb von Prometheus sind bestimmte Systemanforderungen zu beachten, um eine optimale Performance und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

3.2.4.1 Hardwareanforderungen

  1. Prozessor (CPU):
  2. Arbeitsspeicher (RAM):
  3. Festplattenspeicher:

3.2.4.2 Softwareanforderungen

  1. Betriebssystem:
  2. Abhängigkeiten:
  3. Netzwerk:
  4. Benutzerrechte:

3.2.4.3 Skalierbarkeit und Planung

  1. Skalierungsplanung:
  2. Redundanz und Backup:
  3. Monitoring und Optimierung:

Durch die Beachtung dieser Systemanforderungen und Best Practices können Sie sicherstellen, dass Ihre Prometheus-Installation effizient, zuverlässig und skalierbar ist, um den Anforderungen Ihrer Überwachungsumgebung gerecht zu werden.

3.3 Installation

3.3.1 Installationsmethoden

Prometheus kann auf verschiedene Arten installiert werden, abhängig von den spezifischen Anforderungen und der Umgebung, in der es betrieben werden soll. Hier sind die gängigsten Installationsmethoden:

3.3.1.1 Binary Downloads

  1. Download der Binärdateien:
  2. Installation:
  3. Starten von Prometheus:

3.3.1.2 Docker

  1. Docker Image:
  2. Container starten:
  3. Verwaltung des Containers:

3.3.1.3 Kubernetes

  1. Helm Chart:
  2. Kustomize und YAML-Dateien:
  3. Monitoring und Verwaltung:

3.3.1.4 Systemd

  1. Systemd Unit File:
  2. Dienst starten:
  3. Verwaltung des Dienstes:

Diese Installationsmethoden bieten Flexibilität und Anpassungsmöglichkeiten, um Prometheus in verschiedenen Umgebungen und Szenarien zu betreiben. Wählen Sie die Methode, die am besten zu Ihren Anforderungen passt, und folgen Sie den Best Practices für die Installation und Konfiguration.

3.3.1.5 Binary Downloads

Die Installation von Prometheus über vorkompilierte Binärdateien ist eine einfache und weit verbreitete Methode. Hier sind die Schritte, um Prometheus mittels Binary Downloads zu installieren und zu konfigurieren:

  1. Download der Binärdateien:
  2. Entpacken des Archivs:
  3. Konfiguration von Prometheus:
  4. Starten von Prometheus:
  5. Überprüfung des Betriebs:
  6. Systemd-Integration (optional):
  7. Verwaltung des Dienstes:

Durch die Verwendung der Binary Downloads Methode erhalten Sie eine einfache und schnelle Möglichkeit, Prometheus zu installieren und zu betreiben. Diese Methode ist besonders nützlich für Einzelinstanzen oder Testumgebungen und bietet eine solide Grundlage für die weitere Konfiguration und Skalierung.

3.3.1.6 Docker

Die Installation von Prometheus mittels Docker bietet eine flexible und portable Möglichkeit, Prometheus schnell zu deployen. Diese Methode ist besonders nützlich für Entwickler, die eine einfache Möglichkeit suchen, Prometheus in verschiedenen Umgebungen zu testen oder zu betreiben.

  1. Voraussetzungen:
  2. Docker Image herunterladen:
  3. Konfiguration erstellen:
  4. Container starten:
  5. Überprüfung des Betriebs:
  6. Container-Verwaltung:
  7. Persistente Speicherung (optional):
  8. Netzwerkkonfiguration (optional):

Durch die Verwendung von Docker zur Installation von Prometheus können Sie den Overhead der direkten Installation auf dem Host-System vermeiden und von der Portabilität und Isolierung profitieren, die Docker bietet. Diese Methode ist ideal für Entwicklungs- und Testumgebungen sowie für produktive Systeme, die eine einfache Verwaltung und Skalierbarkeit erfordern.

3.3.1.7 Kubernetes

Die Installation von Prometheus auf Kubernetes bietet eine robuste und skalierbare Möglichkeit, Prometheus in einer containerisierten Umgebung zu betreiben. Dies ist besonders vorteilhaft für große und dynamische Umgebungen, in denen hohe Verfügbarkeit und automatische Skalierung erforderlich sind.

  1. Voraussetzungen:

  2. Helm-Installation (empfohlene Methode):

    1. Helm-Repository hinzufügen:

      helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update

    2. Prometheus-Chart installieren:

      helm install prometheus prometheus-community/prometheus

      • Dieser Befehl installiert das Prometheus-Chart in Ihrem Kubernetes-Cluster mit den Standardeinstellungen.

      • Sie können die Installation anpassen, indem Sie eine eigene values.yaml-Datei erstellen und diese mit dem -f-Flag angeben:

        helm install prometheus -f values.yaml prometheus-community/prometheus

  3. Manuelle Installation mittels YAML-Dateien:

    1. Erstellen eines Namespace:

      • Es wird empfohlen, einen eigenen Namespace für Prometheus zu erstellen:

        kubectl create namespace monitoring
    2. Deployment und Service konfigurieren:

      • Erstellen Sie eine Konfigurationsdatei für das Prometheus-Deployment (prometheus-deployment.yaml):

        apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: prometheus
  namespace: monitoring
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: prometheus
  template:
    metadata:
      labels:
        app: prometheus
    spec:
      containers:
      - name: prometheus
        image: prom/prometheus
        ports:
        - containerPort: 9090
        volumeMounts:
        - name: config-volume
          mountPath: /etc/prometheus/
        - name: storage-volume
          mountPath: /prometheus
      volumes:
      - name: config-volume
        configMap:
          name: prometheus-config
      - name: storage-volume
        emptyDir: {}
    3. Service konfigurieren:

      • Erstellen Sie eine Service-Konfigurationsdatei (prometheus-service.yaml):

        apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: prometheus
  namespace: monitoring
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - port: 9090
    targetPort: 9090
    nodePort: 30000
  selector:
    app: prometheus
    4. Konfigurations-ConfigMap erstellen:

      • Erstellen Sie eine ConfigMap für die Prometheus-Konfiguration (prometheus-config.yaml):

        apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: prometheus-config
  namespace: monitoring
data:
  prometheus.yml: |
    global:
      scrape_interval: 15s

    scrape_configs:
      - job_name: 'prometheus'
        static_configs:
          - targets: ['localhost:9090']
    5. Ressourcen anwenden:

      • Wenden Sie die Konfigurationsdateien auf Ihr Kubernetes-Cluster an:

        kubectl apply -f prometheus-config.yaml
kubectl apply -f prometheus-deployment.yaml
kubectl apply -f prometheus-service.yaml

  4. Verwaltung und Zugriff:

  5. Prometheus Operator (optional):

Durch die Installation von Prometheus auf Kubernetes können Sie die Vorteile einer containerisierten Umgebung nutzen, einschließlich Skalierbarkeit, Flexibilität und einfache Verwaltung. Dies macht Kubernetes zu einer idealen Plattform für die Bereitstellung von Prometheus in produktiven Umgebungen.

3.3.2 Erster Start und Initialkonfiguration

Nachdem Prometheus installiert wurde, ist der erste Start und die Initialkonfiguration der nächste wichtige Schritt. Dieser Prozess stellt sicher, dass Prometheus korrekt gestartet wird und grundlegende Konfigurationen vorgenommen werden, um Metriken zu sammeln und zu überwachen.

3.3.2.1 Erster Start

  1. Prometheus starten:
  2. Zugriff auf die Weboberfläche:

3.3.2.2 Initialkonfiguration

  1. Konfigurationsdatei anpassen:
  2. Scraping-Ziele hinzufügen:
  3. Service Discovery konfigurieren (optional):
  4. Alarmregeln definieren:
  5. Neustart von Prometheus:
  6. Überprüfen der Konfiguration:

3.3.2.3 Visualisierung und Abfragen

  1. Abfragen in der Weboberfläche:
  2. Dashboards mit Grafana (optional):

Durch den ersten Start und die Initialkonfiguration stellen Sie sicher, dass Prometheus bereit ist, Metriken zu sammeln und zu überwachen. Diese grundlegenden Schritte bieten eine solide Grundlage für die weitergehende Konfiguration und Nutzung von Prometheus in Ihrer Umgebung.

3.4 Push- und Pull

3.4.1 Unterschiede zwischen Push- und Pull-Modellen

Prometheus verwendet hauptsächlich das Pull-Modell zur Datenerfassung, unterstützt jedoch auch das Push-Modell für spezifische Anwendungsfälle. Beide Modelle haben ihre eigenen Vor- und Nachteile und eignen sich für unterschiedliche Szenarien.

3.4.1.1 Pull-Modell

Im Pull-Modell fragt Prometheus die Metriken direkt von den Endpunkten (Targets) ab. Dies geschieht in regelmäßigen Intervallen, die in der Konfigurationsdatei definiert sind.

  1. Funktionsweise:
  2. Vorteile:
  3. Nachteile:

3.4.1.2 Push-Modell

Im Push-Modell senden die Endpunkte ihre Metriken aktiv an einen Zwischenspeicher (Push Gateway), von dem Prometheus die Metriken abruft.

  1. Funktionsweise:
  2. Vorteile:
  3. Nachteile:

3.4.1.3 Anwendungsfälle

  1. Pull-Modell:
  2. Push-Modell:

3.4.1.4 Kombination der Modelle

In vielen Fällen ist eine Kombination aus beiden Modellen sinnvoll. Während der Großteil der Metriken über das Pull-Modell erfasst wird, kann das Push-Modell für spezielle Anwendungsfälle wie kurzlebige Jobs oder stark gesicherte Umgebungen verwendet werden.

Beispielkonfiguration für das Push Gateway:

scrape_configs:
  - job_name: 'pushgateway'
    static_configs:
      - targets: ['pushgateway:9091']

Durch das Verständnis der Unterschiede zwischen Push- und Pull-Modellen und deren geeigneten Einsatz können Sie Prometheus flexibel und effizient in verschiedenen Überwachungsumgebungen einsetzen.

3.4.2 Implementierung von Push Gateways

Das Push Gateway ermöglicht es, Metriken von kurzlebigen Jobs und Anwendungen zu sammeln, die ihre Metriken nicht direkt von Prometheus abrufen lassen können. Hier wird beschrieben, wie ein Push Gateway eingerichtet und konfiguriert wird, um Metriken effektiv zu erfassen und an Prometheus weiterzuleiten.

3.4.2.1 Installation des Push Gateways

  1. Binary Downloads:
  2. Docker:
  3. Kubernetes:

3.4.2.2 Konfiguration des Push Gateways

  1. Scrape-Konfiguration in Prometheus:
  2. Pushen von Metriken an das Push Gateway:
  3. Persistenz und Verwaltung:

3.4.2.3 Best Practices

  1. Namenskonventionen und Labels:
  2. Lebensdauer der Metriken:
  3. Sicherheitsaspekte:
  4. Monitoring des Push Gateways:

Durch die Implementierung eines Push Gateways können Sie sicherstellen, dass auch kurzlebige oder schwer erreichbare Jobs zuverlässig überwacht werden. Dies ergänzt die Pull-basierte Erfassung von Metriken in Prometheus und bietet eine flexible und skalierbare Lösung für unterschiedliche Überwachungsszenarien.

3.4.3 Beispiele und Anwendungsfälle

Die Wahl zwischen Push- und Pull-Modellen in Prometheus hängt stark von den spezifischen Anforderungen und der Architektur Ihrer Überwachungslösung ab. Hier sind einige Beispiele und Anwendungsfälle, die die Nutzung dieser Modelle illustrieren.

3.4.3.1 Pull-Modell: Beispiele und Anwendungsfälle

  1. Überwachung von Webservern:
  2. Überwachung von Kubernetes-Pods:
  3. Infrastrukturüberwachung:

3.4.3.2 Push-Modell: Beispiele und Anwendungsfälle

  1. Überwachung kurzlebiger Batch-Jobs:
  2. Überwachung in stark gesicherten Netzwerken:
  3. Aggregation von Metriken aus verschiedenen Quellen:

3.4.3.3 Kombination von Push- und Pull-Modellen

  1. Hybrides Monitoring:
  2. Zentrales Monitoring in verteilten Systemen:

3.4.3.4 Anwendungsfälle für spezifische Branchen

  1. Finanzdienstleistungen:
  2. E-Commerce:
  3. Gesundheitswesen:

Durch die Kombination und das richtige Verständnis der Push- und Pull-Modelle können Sie eine flexible und skalierbare Überwachungslösung implementieren, die den spezifischen Anforderungen Ihrer Umgebung gerecht wird.

3.5 Konfiguration

3.5.1 Prometheus Konfigurationsdatei

Die Prometheus-Konfigurationsdatei (prometheus.yml) ist das Herzstück der Prometheus-Konfiguration. Sie definiert, wie Prometheus Metriken sammelt, speichert und verarbeitet. Hier ist eine detaillierte Anleitung zur Erstellung und Anpassung der prometheus.yml.

3.5.1.1 Struktur der Konfigurationsdatei

Die prometheus.yml besteht aus mehreren Abschnitten, die verschiedene Aspekte der Konfiguration abdecken:

  1. Global:
  2. Scrape Configs:
  3. Rule Files:
  4. Alerting:

3.5.1.2 Detaillierte Konfigurationsbeispiele

  1. Globaler Abschnitt:
  2. Scrape Configs:
  3. Rule Files:
  4. Alerting:
  5. Relabeling:

3.5.1.3 Best Practices

  1. Modularität:
  2. Dokumentation:
  3. Testen:
  4. Versionierung:
  5. Überwachung der Konfiguration:

Durch die sorgfältige Erstellung und Verwaltung der prometheus.yml-Konfigurationsdatei können Sie sicherstellen, dass Prometheus effizient und zuverlässig arbeitet, um Ihre Überwachungsanforderungen zu erfüllen.

3.5.2 Konfigurationsoptionen und -parameter

Die Konfigurationsoptionen und -parameter in Prometheus bieten eine Vielzahl von Einstellungen, um das Verhalten von Prometheus an die spezifischen Anforderungen Ihrer Überwachungsumgebung anzupassen. Hier sind die wichtigsten Optionen und Parameter, die in der prometheus.yml-Datei konfiguriert werden können.

3.5.2.1 Globaler Abschnitt

  1. scrape_interval:
  2. evaluation_interval:
  3. external_labels:

3.5.2.2 Scrape Configs

  1. job_name:
  2. static_configs:
  3. kubernetes_sd_configs:
  4. relabel_configs:
  5. metric_relabel_configs:
  6. honor_labels:

3.5.2.3 Rule Files

  1. rule_files:
  2. Gruppen und Regeln:

3.5.2.4 Alerting

  1. alertmanagers:
  2. send_resolved:

3.5.2.5 Service Discovery

  1. file_sd_configs:
  2. consul_sd_configs:
  3. dns_sd_configs:

3.5.2.6 TLS und Authentifizierung

  1. tls_config:
  2. basic_auth:

3.5.2.7 HTTP-Einstellungen

  1. bearer_token:
  2. proxy_url:

3.5.2.8 Weitere Einstellungen

  1. scrape_timeout:
  2. scheme:

Diese Konfigurationsoptionen und -parameter ermöglichen eine flexible und leistungsfähige Anpassung von Prometheus, um den spezifischen Anforderungen Ihrer Überwachungsumgebung gerecht zu werden. Durch das Verständnis und die korrekte Anwendung dieser Einstellungen können Sie die Effizienz und Zuverlässigkeit Ihrer Monitoring-Lösung maximieren.

3.5.3 Zieldefinition und Service Discovery

Die Konfiguration von Zieldefinitionen (Targets) und die Nutzung von Service Discovery Mechanismen sind zentrale Aspekte der Prometheus-Konfiguration. Diese bestimmen, welche Endpunkte überwacht werden und wie diese dynamisch entdeckt werden können.

3.5.3.1 Statische Zieldefinitionen

Statische Zieldefinitionen sind direkt in der prometheus.yml-Datei konfiguriert und eignen sich für Umgebungen mit festen, wenig variierenden Endpunkten.

  1. Beispielkonfiguration für statische Ziele:

    scrape_configs:
  - job_name: 'webservers'
    static_configs:
      - targets: ['webserver1:9090', 'webserver2:9090']
  - job_name: 'databases'
    static_configs:
      - targets: ['db1:5432', 'db2:5432']

3.5.3.2 Dynamische Zieldefinitionen mit Service Discovery

Service Discovery ermöglicht die automatische Erkennung von Targets in dynamischen Umgebungen wie Cloud- und Container-Umgebungen. Prometheus unterstützt mehrere Service Discovery Mechanismen.

  1. Kubernetes Service Discovery:
  2. Consul Service Discovery:
  3. DNS Service Discovery:
  4. File-based Service Discovery:

3.5.3.3 Relabeling

Relabeling ermöglicht die Modifikation von Labels der gescrapten Metriken. Dies ist besonders nützlich, um dynamische Konfigurationen zu handhaben oder spezifische Labels hinzuzufügen bzw. zu ändern.

  1. Beispiel für Relabeling-Konfiguration:

    scrape_configs:
  - job_name: 'kubernetes-pods'
    kubernetes_sd_configs:
      - role: pod
    relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
        action: replace
        target_label: app
      - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
        action: replace
        target_label: namespace
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_node_name]
        action: replace
        target_label: node

3.5.3.4 Best Practices

  1. Konsistenz in der Namensgebung:
  2. Minimierung des Overheads:
  3. Dynamische Umgebungen:
  4. Sicherheit:

Durch die korrekte Konfiguration von Zieldefinitionen und die effektive Nutzung von Service Discovery Mechanismen können Sie sicherstellen, dass Prometheus zuverlässig und effizient die benötigten Metriken sammelt und überwacht.

3.5.4 Regelbasierte Konfiguration

Prometheus unterstützt die Definition von Regeln, um Metriken zu aggregieren, zu berechnen und Alarme auszulösen. Diese Regeln werden in sogenannten Regeldateien definiert, die in der prometheus.yml-Datei referenziert werden. Es gibt zwei Haupttypen von Regeln: Aufzeichnungsregeln (Recording Rules) und Alarmregeln (Alerting Rules).

3.5.4.1 Aufzeichnungsregeln (Recording Rules)

Aufzeichnungsregeln dienen dazu, komplexe oder häufig benötigte Abfragen vorab zu berechnen und die Ergebnisse als neue Metriken zu speichern. Dies verbessert die Abfrageleistung und vereinfacht die Nutzung von wiederkehrenden Berechnungen.

  1. Beispiel für eine Aufzeichnungsregel:

  2. Referenzierung der Regeldatei in prometheus.yml:

    rule_files:
  - 'recording.rules'

3.5.4.2 Alarmregeln (Alerting Rules)

Alarmregeln definieren Bedingungen, unter denen Alarme ausgelöst werden sollen. Diese Alarme können an den Alertmanager gesendet und von dort weiterverarbeitet werden.

  1. Beispiel für eine Alarmregel:

  2. Referenzierung der Regeldatei in prometheus.yml:

    rule_files:
  - 'alert.rules'

3.5.4.3 Alarmmanager-Konfiguration

Um Alarme weiterzuleiten und zu verwalten, muss Prometheus mit dem Alertmanager konfiguriert werden.

  1. Konfiguration des Alertmanagers in prometheus.yml:

    alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets: ['localhost:9093']

  2. Beispiel für eine alertmanager.yml-Datei:

3.5.4.4 Komplexere Anwendungsbeispiele

  1. Aggregierte Metriken mit Labels:
  2. Alarmregel mit mehreren Bedingungen:

3.5.4.5 Best Practices

  1. Modularisierung:
  2. Dokumentation:
  3. Testen von Regeln:
  4. Performance-Optimierung:

Durch die Verwendung regelbasierter Konfigurationen können Sie komplexe Überwachungsszenarien abdecken, Metriken effizient aggregieren und aussagekräftige Alarme definieren, die Ihnen helfen, Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

3.6 node_exporter

3.6.1 Einführung in den node_exporter

Der node_exporter ist ein weit verbreiteter Exporter für Prometheus, der speziell für die Überwachung von Hardware- und Betriebssystem-Metriken entwickelt wurde. Er sammelt eine Vielzahl von Systemmetriken, die für die Überwachung von Linux-, Windows- und anderen Betriebssystemen nützlich sind.

3.6.1.1 Funktionen und Merkmale des node_exporters

  1. Umfassende Metrik-Sammlung:
  2. Einfache Installation und Nutzung:
  3. Modularer Aufbau:

3.6.1.2 Installation und Konfiguration

  1. Installation:
  2. Systemd-Dienst (optional):
  3. Konfiguration in Prometheus:

3.6.1.3 Verfügbare Metriken

Der node_exporter sammelt eine Vielzahl von Metriken, darunter:

  1. CPU-Metriken:
  2. Speichermetriken:
  3. Netzwerkmetriken:
  4. Festplatten-IO-Metriken:
  5. Dateisystemmetriken:

3.6.1.4 Erweiterte Konfiguration

  1. Aktivieren/Deaktivieren von Sammlern:
  2. Custom Metriken:

3.6.1.5 Best Practices

  1. Ressourcennutzung überwachen:
  2. Sicherheit:
  3. Regelmäßige Updates:

Der node_exporter ist ein leistungsstarkes und flexibles Werkzeug zur Überwachung der Systemgesundheit und Leistung. Durch seine einfache Installation und Konfiguration bietet er eine schnelle und effiziente Möglichkeit, umfangreiche Metriken zu sammeln und in Prometheus zu integrieren.

3.6.2 Installation und Konfiguration

Der node_exporter ist ein essenzielles Werkzeug zur Überwachung von Systemmetriken in Prometheus. Er sammelt und exportiert zahlreiche Hardware- und Betriebssystemmetriken und stellt diese für Prometheus zur Verfügung. Hier sind die Schritte zur Installation und Konfiguration des node_exporter.

3.6.2.1 Installation des node_exporter

  1. Installation unter Linux:
  2. Installation unter Windows:

3.6.2.2 Konfiguration als Systemdienst

Um den node_exporter als Systemdienst einzurichten, können Sie einen Systemd-Dienst unter Linux erstellen.

  1. Erstellen der Systemd-Dienstdatei:
  2. Dienst starten und aktivieren:

3.6.2.3 Konfiguration in Prometheus

Nachdem der node_exporter installiert und als Dienst konfiguriert wurde, müssen Sie Prometheus so konfigurieren, dass es die vom node_exporter bereitgestellten Metriken abfragt.

  1. Hinzufügen des node_exporter als Ziel in prometheus.yml:
  2. Überprüfen der Konfiguration:
  3. Zugriff auf die Metriken:

3.6.2.4 Erweiterte Konfiguration

Der node_exporter kann durch verschiedene Flags und Parameter angepasst werden, um spezifische Metriken zu sammeln oder bestimmte Sammler zu aktivieren/deaktivieren.

  1. Beispiel für erweiterte Startoptionen:
  2. Konfiguration von Sammlern:

3.6.2.5 Best Practices

  1. Ressourcennutzung überwachen:
  2. Sicherheit:
  3. Regelmäßige Updates:

3.6.2.6 Fehlerbehebung

  1. Überprüfung der Logs:
  2. Netzwerkprobleme:

Durch die sorgfältige Installation und Konfiguration des node_exporter stellen Sie sicher, dass Sie umfassende Systemmetriken für Ihre Überwachungs- und Alarmierungsanforderungen in Prometheus erfassen.

3.6.3 Metriken und ihre Bedeutung

Der node_exporter sammelt eine Vielzahl von Metriken, die für die Überwachung der Systemgesundheit und Leistung von großer Bedeutung sind. Diese Metriken decken verschiedene Aspekte des Systems ab, einschließlich CPU, Speicher, Netzwerk und Dateisystem. Hier sind einige der wichtigsten Metriken und ihre Bedeutungen.

3.6.3.1 CPU-Metriken

  1. node_cpu_seconds_total

3.6.3.2 Speichermetriken

  1. node_memory_MemTotal_bytes
  2. node_memory_MemFree_bytes
  3. node_memory_Buffers_bytes
  4. node_memory_Cached_bytes

3.6.3.3 Netzwerkmetriken

  1. node_network_receive_bytes_total
  2. node_network_transmit_bytes_total
  3. node_network_receive_errors_total
  4. node_network_transmit_errors_total

3.6.3.4 Festplatten-IO-Metriken

  1. node_disk_io_time_seconds_total
  2. node_disk_read_bytes_total
  3. node_disk_write_bytes_total

3.6.3.5 Dateisystemmetriken

  1. node_filesystem_size_bytes
  2. node_filesystem_free_bytes
  3. node_filesystem_avail_bytes
  4. node_filesystem_readonly

3.6.3.6 Systemmetriken

  1. node_load1
  2. node_load5
  3. node_load15

3.6.3.7 Prozessmetriken

  1. node_procs_running
  2. node_procs_blocked

3.6.3.8 Beispiel-Abfragen mit PromQL

  1. CPU-Auslastung pro Kern:

    sum by (cpu) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100

  2. Verfügbare Speichermenge:

    node_memory_MemAvailable_bytes

  3. Netzwerkverkehr pro Interface:

    rate(node_network_receive_bytes_total{device="eth0"}[5m])

  4. Festplatten-IO:

    rate(node_disk_io_time_seconds_total[5m])

  5. Freier Speicherplatz im Dateisystem:

    node_filesystem_free_bytes

3.6.3.9 Best Practices für die Nutzung von Metriken

  1. Überwachung und Alarmierung:
  2. Langfristige Trends:
  3. Ressourcenoptimierung:

Der node_exporter bietet eine umfassende Sammlung von Systemmetriken, die für die Überwachung und Optimierung der Systemleistung unerlässlich sind. Durch die gezielte Nutzung dieser Metriken können Sie die Verfügbarkeit und Effizienz Ihrer Systeme verbessern.

3.6.4 Beispiel-Dashboards

Die Integration von Prometheus und dem node_exporter ermöglicht die Erstellung umfassender Dashboards zur Überwachung der Systemgesundheit und Leistung. Hier sind einige Beispiel-Dashboards, die Ihnen helfen, die wichtigsten Metriken im Blick zu behalten. Diese Dashboards können mit Grafana erstellt werden, einem beliebten Tool zur Visualisierung von Prometheus-Daten.

3.6.4.1 Grafana-Dashboard für CPU-Überwachung

  1. CPU-Auslastung pro Kern:
  2. Gesamte CPU-Auslastung:

3.6.4.2 Grafana-Dashboard für Speicherüberwachung

  1. Verfügbarer Speicher:
  2. Speichernutzung:

3.6.4.3 Grafana-Dashboard für Netzwerküberwachung

  1. Empfangene Bytes pro Sekunde:
  2. Gesendete Bytes pro Sekunde:

3.6.4.4 Grafana-Dashboard für Festplatten-IO

  1. Leserate:
  2. Schreibrate:
  3. IO-Wartezeit:

3.6.4.5 Grafana-Dashboard für Dateisystemüberwachung

  1. Freier Speicherplatz:
  2. Genutzter Speicherplatz:

3.6.4.6 Beispiel-Dashboard-Konfiguration in Grafana

  1. Dashboard-Erstellung:
  2. Panel-Konfiguration:
  3. Layout und Design:

3.6.4.7 Beispiel-Dashboard JSON-Export

Ein fertiges Dashboard kann als JSON-Datei exportiert und in anderen Grafana-Instanzen importiert werden. Hier ist ein Beispiel für eine einfache Dashboard-JSON-Konfiguration:

{
  "dashboard": {
    "id": null,
    "title": "System Monitoring",
    "panels": [
      {
        "type": "graph",
        "title": "CPU Usage",
        "targets": [
          {
            "expr": "100 - (avg by (instance, cpu) (rate(node_cpu_seconds_total{mode=\"idle\"}[5m])) * 100)",
            "format": "time_series"
          }
        ]
      },
      {
        "type": "graph",
        "title": "Memory Usage",
        "targets": [
          {
            "expr": "node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes",
            "format": "time_series"
          }
        ]
      },
      {
        "type": "graph",
        "title": "Network Receive",
        "targets": [
          {
            "expr": "rate(node_network_receive_bytes_total{device=\"eth0\"}[5m])",
            "format": "time_series"
          }
        ]
      },
      {
        "type": "graph",
        "title": "Disk IO Read",
        "targets": [
          {
            "expr": "rate(node_disk_read_bytes_total[5m])",
            "format": "time_series"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

3.6.4.8 Import eines Dashboards

  1. Importieren eines Dashboards in Grafana:
  2. Anpassen des Dashboards:

Durch die Verwendung von Grafana und die Erstellung von Dashboards können Sie die von node_exporter gesammelten Metriken effektiv visualisieren und überwachen. Dies ermöglicht es Ihnen, schnell auf Systemprobleme zu reagieren und die Gesamtleistung Ihrer Infrastruktur zu optimieren.

3.7 Daten sammeln

3.7.1 Metriken und Zeitreihen

Prometheus sammelt und speichert Daten in Form von Metriken und Zeitreihen. Das Verständnis dieser grundlegenden Konzepte ist entscheidend, um die Funktionsweise von Prometheus und die Erstellung effizienter Abfragen zu verstehen.

3.7.1.1 Metriken

Metriken sind die grundlegenden Datenpunkte, die Prometheus sammelt und speichert. Jede Metrik hat einen Namen und kann eine oder mehrere Labels besitzen, die zusätzliche Informationen zur Metrik liefern.

  1. Metriktypen:
  2. Labels:

3.7.1.2 Zeitreihen

Eine Zeitreihe ist eine Sequenz von Metrikwerten, die zu bestimmten Zeitpunkten gesammelt werden. Jede Zeitreihe ist durch einen Metriknamen und eine einzigartige Kombination von Labels definiert.

  1. Beispiel einer Zeitreihe:
  2. Storage und Abfrage:

3.7.1.3 Abfragen mit PromQL

PromQL (Prometheus Query Language) ist die Abfragesprache von Prometheus, die speziell für die Arbeit mit Metriken und Zeitreihen entwickelt wurde. Hier sind einige grundlegende Abfragen und Beispiele.

  1. Grundlegende Abfrage:
  2. Abfrage mit Label-Filter:
  3. Rate-Abfrage:
  4. Summenbildung:
  5. Histogram-Abfrage:

3.7.1.4 Metriken sammeln

Prometheus verwendet das Pull-Modell, um Metriken zu sammeln. Dies bedeutet, dass Prometheus in regelmäßigen Abständen HTTP-Anfragen an die definierten Endpunkte sendet, um Metriken abzurufen.

  1. Scraping:
  2. Exporter:

3.7.1.5 Aufzeichnungs- und Alarmierungsregeln

Prometheus unterstützt die Definition von Aufzeichnungsregeln (Recording Rules) und Alarmierungsregeln (Alerting Rules), um komplexe Abfragen zu vereinfachen und Alarme auszulösen.

  1. Aufzeichnungsregeln:
  2. Alarmierungsregeln:

Durch das Verständnis der Konzepte von Metriken und Zeitreihen und die effektive Nutzung von PromQL können Sie leistungsstarke Überwachungs- und Alarmierungslösungen mit Prometheus implementieren.

3.7.2 Data Scraping und Job-Konfiguration

Das Data Scraping und die Konfiguration von Jobs sind zentrale Elemente in Prometheus, um Daten von verschiedenen Endpunkten zu sammeln. Diese Konfiguration wird in der prometheus.yml-Datei vorgenommen und bestimmt, welche Metriken wie oft gesammelt werden.

3.7.2.1 Grundlegende Struktur der prometheus.yml

Die prometheus.yml-Datei enthält verschiedene Abschnitte, um die globale Konfiguration, das Scraping und die Regeln zu definieren. Der wichtigste Abschnitt für das Data Scraping ist scrape_configs.

3.7.2.2 Beispielhafte prometheus.yml

global:
  scrape_interval: 15s   # Wie oft Metriken gesammelt werden
  evaluation_interval: 15s # Wie oft Regeln ausgewertet werden

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

3.7.2.3 Konfiguration von Scrape-Jobs

Ein Scrape-Job definiert, welche Endpunkte Prometheus abfragt und wie diese Abfragen konfiguriert sind. Jeder Job hat mehrere Parameter, die die Konfiguration steuern.

  1. job_name:
  2. static_configs:
  3. Scrape-Intervall:
  4. HTTP-Parameter:
  5. Basic Authentication:

3.7.2.4 Beispiele für verschiedene Scrape-Jobs

  1. Node Exporter:
  2. Blackbox Exporter:
  3. MySQL Exporter:

3.7.2.5 Service Discovery

In dynamischen Umgebungen wie Kubernetes kann Prometheus automatisch neue Targets entdecken und überwachen. Dies geschieht durch Service Discovery Mechanismen.

  1. Kubernetes Service Discovery:
  2. Consul Service Discovery:

3.7.2.6 Relabeling

Relabeling ist ein wichtiger Prozess in Prometheus, um Labels von Metriken zu modifizieren, bevor sie gespeichert werden. Dies ist besonders nützlich, um dynamische Umgebungen zu handhaben oder spezifische Labels hinzuzufügen bzw. zu ändern.

  1. Beispiel für Relabeling-Konfiguration:

3.7.2.7 Best Practices

  1. Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der Konfiguration:
  2. Minimierung des Overheads:
  3. Sicherheit:

Durch die sorgfältige Konfiguration von Scrape-Jobs und die effektive Nutzung von Service Discovery Mechanismen können Sie sicherstellen, dass Prometheus zuverlässig und effizient die benötigten Metriken sammelt und überwacht.

3.7.3 Nutzung von Exportern

Exporter sind spezielle Anwendungen, die Metriken von verschiedenen Systemen und Anwendungen sammeln und in einem Prometheus-kompatiblen Format bereitstellen. Sie sind ein wesentlicher Bestandteil der Prometheus-Architektur und ermöglichen die Überwachung einer Vielzahl von Systemen, Diensten und Anwendungen.

3.7.3.1 Was ist ein Exporter?

Ein Exporter sammelt Metriken von einem bestimmten System oder einer Anwendung und stellt sie im Prometheus-Format unter einem bestimmten HTTP-Endpunkt zur Verfügung. Prometheus kann dann diese Metriken durch regelmäßige Scraping-Vorgänge sammeln.

3.7.3.2 Wichtige Exporter und ihre Anwendungsfälle

  1. node_exporter
  2. blackbox_exporter
  3. mysql_exporter
  4. postgres_exporter
  5. cadvisor

3.7.3.3 Installation und Konfiguration eines Exporters

  1. Beispiel: Installation des node_exporter

  2. Beispiel: Installation des blackbox_exporter

3.7.3.4 Exporter spezifische Anpassungen

  1. node_exporter:
  2. blackbox_exporter:

3.7.3.5 Best Practices für die Nutzung von Exportern

  1. Zielgerichtete Überwachung:
  2. Sicherheit:
  3. Ressourcenmanagement:
  4. Regelmäßige Updates:

Durch die effektive Nutzung von Exportern können Sie eine umfassende Überwachungsinfrastruktur aufbauen, die detaillierte Einblicke in die Leistung und Gesundheit Ihrer Systeme und Anwendungen bietet.

3.7.4 Best Practices

Um eine effiziente und effektive Überwachungsinfrastruktur mit Prometheus aufzubauen, ist es wichtig, einige bewährte Methoden zu beachten. Diese Best Practices helfen dabei, die Leistung und Zuverlässigkeit der Überwachung zu optimieren und gleichzeitig die Wartbarkeit und Skalierbarkeit des Systems sicherzustellen.

3.7.4.1 Planung und Architektur

  1. Bedarfsanalyse:
  2. Architekturplanung:
  3. Datenaufbewahrung:

3.7.4.2 Konfiguration und Verwaltung

  1. Effiziente Scraping-Intervalle:
  2. Service Discovery:
  3. Relabeling:
  4. Regelmäßige Konfigurationsüberprüfung:

3.7.4.3 Performance und Skalierbarkeit

  1. Sharding und Federation:
  2. Optimierung von PromQL-Abfragen:
  3. Aufzeichnungsregeln:

3.7.4.4 Überwachung und Alarmierung

  1. Definieren von Alarme:
  2. Alertmanager-Integration:
  3. Dashboarding und Visualisierung:

3.7.4.5 Sicherheit und Wartung

  1. Zugriffskontrollen:
  2. Verschlüsselung:
  3. Regelmäßige Updates:

Durch die Anwendung dieser Best Practices können Sie sicherstellen, dass Ihre Prometheus-basierte Überwachungsinfrastruktur effizient, skalierbar und zuverlässig ist. Dies hilft Ihnen, proaktiv auf Systemprobleme zu reagieren und die Gesamtleistung Ihrer IT-Umgebung zu optimieren.

3.8 Graphite und InnoDB im Vergleich

3.8.1 Einführung in Graphite

Graphite ist ein Open-Source-Überwachungswerkzeug, das speziell für die Erfassung, Speicherung und Visualisierung von Zeitreihendaten entwickelt wurde. Es ist eine leistungsfähige Lösung für die Überwachung von Systemen und Anwendungen und wird oft als Alternative zu Prometheus verwendet.

3.8.1.1 Komponenten von Graphite

Graphite besteht aus mehreren Hauptkomponenten, die zusammenarbeiten, um Daten zu sammeln, zu speichern und zu visualisieren:

  1. Carbon:
  2. Whisper:
  3. Graphite Webapp:

3.8.1.2 Installation von Graphite

Die Installation von Graphite kann auf verschiedenen Betriebssystemen erfolgen. Hier sind die grundlegenden Schritte zur Installation auf einem Linux-System.

  1. Voraussetzungen:

  2. Installation:

    sudo apt update
sudo apt install -y python3-pip
sudo pip3 install whisper
sudo pip3 install carbon
sudo pip3 install graphite-web

  3. Konfiguration von Carbon:

  4. Konfiguration der Graphite-Webanwendung:

  5. Starten der Dienste:

3.8.1.3 Konfiguration und Nutzung von Graphite

  1. Konfiguration von Carbon:
  2. Senden von Metriken an Graphite:
  3. Visualisierung von Metriken:

3.8.1.4 Vorteile von Graphite

  1. Skalierbarkeit:
  2. Flexibilität:
  3. Visualisierung:

3.8.1.5 Herausforderungen und Nachteile von Graphite

  1. Komplexität:
  2. Speicherbedarf:
  3. Leistungsanforderungen:

Graphite ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur Überwachung von Systemen und Anwendungen, das sich insbesondere durch seine Skalierbarkeit und Flexibilität auszeichnet. Durch die richtige Konfiguration und Nutzung kann Graphite wertvolle Einblicke in die Leistung und Gesundheit Ihrer IT-Umgebung bieten.

3.8.2 Vergleich der Datenbankmodelle

Graphite und InnoDB sind zwei unterschiedliche Systeme, die für unterschiedliche Zwecke entwickelt wurden. Während Graphite hauptsächlich für die Überwachung und Speicherung von Zeitreihendaten verwendet wird, ist InnoDB eine Speichermaschine für relationale Datenbanken wie MySQL. Hier werden die wichtigsten Unterschiede und Einsatzgebiete der beiden Systeme im Vergleich dargestellt.

3.8.2.1 Graphite

Graphite ist ein Open-Source-Tool, das speziell für die Erfassung, Speicherung und Visualisierung von Zeitreihendaten entwickelt wurde. Es besteht aus mehreren Komponenten, die zusammenarbeiten, um eine effiziente Überwachungslösung zu bieten.

  1. Datenmodell:
  2. Speicherung:
  3. Abfragen und Visualisierung:
  4. Einsatzgebiete:

3.8.2.2 InnoDB

InnoDB ist eine der Haupt-Speichermaschinen für MySQL, einer relationalen Datenbank. InnoDB ist für Transaktionsverarbeitung, Datenintegrität und hohe Leistung optimiert.

  1. Datenmodell:
  2. Speicherung:
  3. Abfragen und Visualisierung:
  4. Einsatzgebiete:

3.8.2.3 Vergleich der wichtigsten Merkmale

Merkmal Graphite InnoDB
Datenmodell Zeitreihenbasierte Speicherung Relationales Datenmodell
Speicherung Whisper-Datenbank, Fixed-size ACID-konform, Row-level Locking
Abfragen Einfache Abfragen, Punktnotation Komplexe SQL-Abfragen
Transaktionen Nicht unterstützt Unterstützt
Skalierbarkeit Horizontal skalierbar Vertikal und horizontal skalierbar
Einsatzgebiete Überwachung, Alerting, Kapazitätsplanung Transaktionale und analytische Anwendungen

3.8.2.4 Vorteile und Nachteile

  1. Graphite:
  2. InnoDB:

3.8.2.5 Anwendungsfälle

  1. Graphite:
  2. InnoDB:

Durch das Verständnis der Unterschiede und Stärken von Graphite und InnoDB können Sie besser entscheiden, welches System für Ihre spezifischen Anforderungen am besten geeignet ist. Während Graphite ideal für die Überwachung und Speicherung von Zeitreihendaten ist, bietet InnoDB eine robuste Lösung für transaktionale und relationale Datenbanken.

3.8.3 Vor- und Nachteile

Graphite und InnoDB sind zwei sehr unterschiedliche Systeme, die jeweils spezifische Stärken und Schwächen aufweisen. Im Folgenden werden die Vor- und Nachteile beider Systeme detailliert beschrieben.

3.8.3.1 Graphite

Graphite ist ein Open-Source-Tool zur Überwachung und Visualisierung von Zeitreihendaten. Es besteht aus mehreren Komponenten, darunter Carbon, Whisper und die Graphite-Webanwendung.

Vorteile:

  1. Optimiert für Zeitreihendaten:
  2. Skalierbarkeit:
  3. Flexible Metrik-Definition:
  4. Visualisierung:

Nachteile:

  1. Komplexität:
  2. Speicherbedarf:
  3. Begrenzte Abfragemöglichkeiten:
  4. Leistungsanforderungen:

3.8.3.2 InnoDB

InnoDB ist eine der Haupt-Speichermaschinen für MySQL und ist für transaktionale Anwendungen und relationale Datenbanken optimiert.

Vorteile:

  1. ACID-Konformität:
  2. Leistungsstarke SQL-Abfragen:
  3. Row-level Locking:
  4. Weit verbreitet und gut unterstützt:

Nachteile:

  1. Nicht optimiert für Zeitreihendaten:
  2. Höherer Verwaltungsaufwand:
  3. Speicher- und Leistungsbedarf:

3.8.3.3 Zusammenfassung der Vor- und Nachteile

Merkmal Graphite InnoDB
Optimierung Zeitreihendaten Relationale Daten
Skalierbarkeit Horizontal skalierbar Vertikal und horizontal skalierbar
Abfragemöglichkeiten Begrenzte Abfragemöglichkeiten Leistungsstarke SQL-Abfragen
Transaktionen Nicht unterstützt ACID-konforme Transaktionen
Speicherbedarf Kann hoch sein (Whisper-Datenbank) Kann hoch sein (große Datenmengen)
Komplexität der Verwaltung Komplexe Einrichtung und Verwaltung Hoher Verwaltungsaufwand
Visualisierung Leistungsstarke Visualisierungsmöglichkeiten Keine integrierte Visualisierung
Einsatzgebiete Überwachung, Alerting, Kapazitätsplanung Transaktionale und analytische Anwendungen

Durch das Verständnis der Vor- und Nachteile von Graphite und InnoDB können Sie besser entscheiden, welches System für Ihre spezifischen Anforderungen geeignet ist. Während Graphite ideal für die Überwachung und Speicherung von Zeitreihendaten ist, bietet InnoDB eine robuste Lösung für transaktionale und relationale Datenbanken.

3.8.4 Anwendungsfälle

Graphite und InnoDB dienen unterschiedlichen Zwecken und sind jeweils für spezifische Anwendungsfälle optimiert. Hier werden typische Szenarien und Anwendungsfälle für beide Systeme vorgestellt, um zu verdeutlichen, wann und wie sie am besten eingesetzt werden können.

3.8.4.1 Graphite

Graphite ist speziell für die Überwachung und Visualisierung von Zeitreihendaten entwickelt worden. Es eignet sich besonders gut für die Erfassung und Analyse von Metriken über die Zeit hinweg.

  1. Systemüberwachung:
  2. Anwendungsüberwachung:
  3. Netzwerküberwachung:
  4. Kapazitätsplanung:
  5. Alerting:

3.8.4.2 InnoDB

InnoDB ist eine Speichermaschine für MySQL, die für transaktionale Anwendungen und relationale Datenbanken optimiert ist. Es eignet sich besonders gut für Anwendungen, die hohe Datenintegrität und -konsistenz erfordern.

  1. E-Commerce-Plattformen:
  2. Finanzanwendungen:
  3. ERP-Systeme:
  4. Content-Management-Systeme (CMS):
  5. Datenanalyse und Reporting:

3.8.4.3 Zusammenfassung der Anwendungsfälle

Anwendungsfall Graphite InnoDB
Systemüberwachung ✓
Anwendungsüberwachung ✓
Netzwerküberwachung ✓
Kapazitätsplanung ✓
Alerting ✓
E-Commerce ✓
Finanzanwendungen ✓
ERP-Systeme ✓
CMS ✓
Datenanalyse ✓

Durch das Verständnis der spezifischen Anwendungsfälle für Graphite und InnoDB können Sie besser entscheiden, welches System für Ihre Anforderungen am besten geeignet ist. Graphite bietet eine hervorragende Lösung für die Überwachung und Visualisierung von Zeitreihendaten, während InnoDB eine robuste und zuverlässige Plattform für transaktionale und relationale Datenbankanwendungen darstellt.