Prometheus는 메트릭 수집, 알림, 서비스 디스커버리 기능을 제공하는 오픈소스 모니터링 시스템입니다.
Prometheus는 단기 작업을 위해 직접 스크랩 하거나 short-lived jobs를 push gateway를 통해 스크랩합니다. 스크랩한 모든 sample(TSD, 시계열 데이터)을 local 저장소에 저장하고 이 데이터에 대한 규칙(rules)을 실행하여 기존 데이터에서 새 시계열을 집계 및 기록하거나 alert를 생성합니다. Grafana 또는 기타 APIConsumers를 사용해 수집된 데이터를 시각화할 수 있습니다.
Prometheus 특징
- TSD를 스크랩하고 저장하는 메인 Prometheus 서버
- Application 코드를 계측하기 위한 Client Libraries
- short-lived jobs를 위한 push gateway
- 특수 목적의 exportes (HAProxy, StatsD, Graphite)
- alert를 핸들링하는 (처리하는) alertManager
- 다양한 지원 도구
Prometheus 데이터 수집 방식
Prometheus의 데이터 수집방식은 Pull 방식입니다. (Push 방식도 지원함)
- Push 방식 - 데이터를 가진 곳에서 필요한 곳(모니터링 서비스)으로 보내준다.
- Pull 방식 - 데이터가 필요한 곳(모니터링 서비스)에서 가진 곳에 접속해 데이터를 긁어간다(Scrape)
이러한 방식들의 장단점은 4가지 측면에서 자세히 살펴 볼 수 있습니다.
- 수집 대상이 Auto-scaling 등으로 가변적일 경우
- 수집 대상의 데이터 유연성 측면
- 보안 측면
- HA* 측면
*프로그램 등의 시스템이 상당히 오랜 기간동안 지속적으로 정상 운영이 가능한 성질
1. 수집대상이 가변적일 경우
Push 방식이 유리합니다.
2. 수집 대상의 데이터 유연성 측면
Pull 방식이 유리합니다.
3. 보안 측면
Push 방식이 유리합니다.
그 이유는 Pull 방식은 수집 대상에서 중앙 모니터링이 접근할 수 있는 IP, Port 등을 수신 대기해야합니다.
4. HA 측면
Pull 방식이 유리합니다.
Push 방식은 수집 대상이 중앙에 데이터 전송을 재시도를 지속적으로 해야하므로 영향이 생깁니다. Pull 방식은 중앙 모니터링이 장애가 발생하더라도 수집 대상에는 영향이 없습니다.
Prometheus Metrics
- Metrics 구성
Prometheus 메트릭 구성은 아래와 같습니다.
메트릭이름{필드1=값,필드2=값} @시간 샘플데이터(float 64) - Metrics 표현 형식
Prometheus Metrics은 사람이 쉽게 이해할만한 표현 형식입니다. - # HELP 는 메트릭 이름, 간단한 설명(주석)
- # TYPE 은 메트릭 타입 (Prometheus Metric Type : Counter, Gauge, Histogram, Summary)
Prometheus 아키텍처
모니터링의 기능으로 아키텍처를 파악하면 3가지로 구분될 수 있습니다.
- 수집 - 수집 대상으로 부터 Exporter를 설치, Prometheus Server가 Pull 방식으로 데이터 수집 Service Discover를 통해 Target 서버에 대한 정보를 편리하게 가져옴
- 저장 - Prometheus는 Sample(시계열 데이터) 수집시, In-Memory에 저장하고 있다가 주기적으로 Disk에 Flush함
- 서빙 - PromQL를 통해 질의하거나 외부 API 나 Prometheus Web UI, Grafana를 통해 데이터를 내보내거나 시각화
Prometheus 적합성
Prometheus는 언제 적합한가?
이러한 경우에 Prometheus가 적합할 수 있습니다.
- 단순 숫자로 된 시계열 기록
- 모니터링과 고도의 동적인 서비스 지향 아키텍처 모니터링
Prometheus는 MSA(Micro Service Architecture)에서 다차원 데이터 수집 및 쿼리 지원은 강점 Prometheus는 모니터링 시스템으로서 안정성을 위해 설계되었고 각 프로메테우스 서버는 독립형이며 네트워크 스토리지 또는 원격 서비스에 의존하지 않습니다.
Prometheus는 언제 적합하지 않는가?
요청당 청구 (per-request billing)과 같이 100% 정확도가 필요한 경우 수집된 데이터가 충분히 자세하고 완전하지 않을 수 있어서 좋은 선택이 아닐 수 있습니다.
청구(billing)을 위해 데이터를 수집하고 분석하는데 다른 시스템을 사용하고 나머지 모니터링을 Prometheus를 사용하는게 가장 좋음