Prometheus : tout savoir sur l’outil de monitoring

La performance et la disponibilité des applications sont cruciales pour le DevOps afin de garantir une expérience utilisateur optimale et la réputation et la fiabilité d'une entreprise technologique. Le suivi et la métrologie sont les yeux et les oreilles des équipes de développement et d'exploitation pour atteindre et maintenir ces objectifs, offrant une visibilité précise sur l'état de santé des infrastructures IT, des applications et des services exécutés en production.

Le monitoring systématique permet d'anticiper les problèmes avant qu'ils ne deviennent importants et d'effectuer des diagnostics précis lorsqu'un incident survient. Les DevOps peuvent optimiser les processus, créer des plans de mise à l'échelle et améliorer les performances globales en mesurant constamment des facteurs tels que le temps de réponse, l'utilisation des ressources et le taux d'erreur.

Parmi les solutions de monitoring qui existent, Prometheus s'est hissé parmi les plus sérieux au cours des dernières années. En effet, ça simplicité d'utilisation, couplée à sa souplesse et à ses fonctionnalités en on fait un sérieux concurrents de solutions existantes comme Elasticsearch ou Datadog. Dans cet article, nous allons voir ce qui a fait de Prometheus un outil de choix aujourd'hui pour la mise en place du monitoring dans une infrastructure.

Qu'est-ce que Prometheus ?

Prometheus a été créé par SoundCloud en 2012 pour surveiller les architectures de systèmes distribués et dynamiques. Il a été créé avec le souci de la simplicité et de la puissance pour répondre aux lacunes des systèmes de surveillance existants qui peinaient à s'adapter aux environnements Cloud et microservices.

Lorsque le projet a été reconnu et intégré dans le Cloud Native Computing Foundation (CNCF) en 2016, son adoption an augmenté considérablement. Cela a donné à ce projet une plus grande visibilité et une plus grande légitimité auprès des entreprises cherchant une solution de monitoring adaptée aux paradigmes modernes de l'infrastructure IT. Grâce à son intégration facile avec Kubernetes et à son écosystème riche, Prometheus est devenu un élément essentiel du suivi dans les environnements DevOps.

Prometheus utilise une architecture décentralisée pour être fiable même dans les circonstances adverses. Il est principalement un agrégateur de métriques qui collecte des données en série temporelle auprès de cibles configurées, qu'elles soient des applications, des services ou des dispositifs informatiques.

À lire : découvrez notre formation DevOps Engineer

L'architecture de Prometheus est distribuée et résiliente. Prometheus est souvent utilisé dans une configuration distribuée pour augmenter la disponibilité et la redondance, malgré sa capacité à fonctionner comme une instance simple et monolithique. Les instances peuvent être configurées pour séparer les responsabilités, telles que le scrapping de différentes parties d'une infrastructure ou la gestion de différents ensembles d'alertes, ou pour répliquer les données entre elles.

Le modèle de collecte de Prometheus utilise le pull (ou scrapping) pour interroger les cibles à travers leurs points de terminaison d'exposition (endpoints) pour extraire les métriques. Cette méthode est différente des systèmes basés sur le push, dans lesquels les clients envoient leurs données à un collecteur central. Le scrapping permet une configuration plus souple et une découverte dynamique des services.

Les exporters sont des agents spécialisés qui sont chargés de convertir les métriques provenant de différentes sources (telles que les bases de données ou les applications) dans un format compréhensible par Prometheus. Ces agents font partie de l'écosystème de Prometheus. Il existe une large gamme d'exportateurs disponibles pour toutes sortes d'applications et de services, ce qui étend encore plus la capacité de Prometheus à surveiller un large éventail de systèmes.

Fonctionnalités de Prometheus

Données en série temporelle et APIs

Le cœur de Prometheus est constitué de données en série temporelle. Prometheus permet de suivre l'évolution de plusieurs indicateurs en enregistrant les valeurs de métriques à intervalles réguliers. Cela est particulièrement utile pour trouver des tendances et des anomalies. D'autres applications, comme des visualiseurs de données, peuvent accéder facilement à ces données grâce à ses APIs.

Pour formuler des requêtes sur ces données, le langage PromQL (Prometheus Query Language) a été développé. Ce langage de requête puissant et flexible spécialement conçu pour interroger les données de série temporelle stockées dans Prometheus. Les utilisateurs DevOps peuvent sélectionner et agréger des données de plusieurs dimensions avec PromQL. Ceci est particulièrement utile pour créer des tableaux de bords interactifs et dynamiques.

Collecte de métriques

Pour récupérer des métriques issues de divers systèmes, Prometheus se distingue de la plupart des outils de monitoring en intégrant deux méthodes dites pull et push, là où d'autres systèmes vont nécessiter d'installer des agents sur les serveurs cibles.

• Prometheus intègre un Service Discovery : il est responsable de l'automatisation de la détection des objectifs à surveiller. Pour s'adapter à diverses infrastructures et plateformes Cloud, Prometheus prend en charge de nombreux services de découverte, tels que Kubernetes, EC2, Azure, et bien d'autres. À partir de cela, le Scrape Config peut être mis en place. C'est la configuration qui définit le processus par lequel Prometheus trouve et scrappe les cibles. La fréquence de scraping, les paramètres de timeout et d'autres paramètres sont personnalisables avec une variété d'options.
• L'autre option consiste à utiliser la méthode du Push Gateway. En cas de difficulté ou d'impossibilité de scrapper les métriques, la Push Gateway permet aux services d'envoyer leurs métriques vers cet intermédiaire, qui les expose ensuite au scraping par Prometheus. Bien que Prometheus soit principalement basé sur le modèle "pull", il offre grâce à la Push Gateway une solution pour les scénarios où le "push" est requis, par exemple, pour les jobs batch ou les services éphémères qui ne peuvent être facilement scrapés.

À découvrir : notre formation DevOps Engineer

Enfin, l'Alertmanager est un autre élément crucial de l'écosystème Prometheus. Il gère les alertes créées par les règles de Prometheus. Les alertes peuvent être regroupées, envoyées aux destinataires appropriés (par email, Slack, etc.) et intégrées à la gestion des pannes dans une infrastructure.

Avantages de Prometheus

Il y a de nombreux intérêts à utiliser Prometheus pour son infrastructure. Tout d'abord, Prometheus a été conçu pour répondre aux besoins des systèmes modernes, tels que les conteneurs et les microservices. Prometheus s'intègre facilement à des systèmes d'orchestration tels que Kubernetes et est capable de surveiller dynamiquement les services qui changent fréquemment d'état ou de localisation.

De plus, le système de pull de données, qui est une des spécificités de Prometheus, est aussi un point différenciant avec de nombreux outils de monitoring existants. En effet, cela simplifie la configuration et évite que les applications soient chargées de logique de transmission des données.

PromQL, qui permet aux utilisateurs DevOps de créer des requêtes complexes pour explorer leurs métriques, créer des visualisations précises et déterminer des seuils d'alerte, permet une communication simplifiée pour formuler des requêtes sur les données. La puissance et la flexibilité de PromQL surpassent souvent les capacités des langages de requête des autres systèmes de surveillance.

Conclusion

Prometheus s'est imposé comme une solution de surveillance indispensable pour les environnements DevOps. En raison de sa conception modulaire, de ses fonctionnalités puissantes et de sa communauté active, cette plateforme est idéale pour les entreprises de toutes tailles et les professionnels soucieux de maintenir une disponibilité élevée et des performances optimales. Prometheus offre la visibilité nécessaire pour naviguer avec confiance dans ces eaux tumultueuses, malgré la complexité des architectures de systèmes.