Prometheus là gì?

Prometheus là một hệ thống giám sát và cảnh báo thời gian thực, được thiết kế để thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu metric (số liệu). Dữ liệu này thường được sử dụng để:

• Theo dõi hiệu suất của các dịch vụ.

• Phát hiện lỗi và bất thường.

• Xác định nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề.

Đặc điểm nổi bật của Prometheus là khả năng hoạt động độc lập, không phụ thuộc vào các hệ thống lưu trữ dữ liệu hoặc công cụ khác. Prometheus được tối ưu hóa để thu thập dữ liệu metric thông qua giao thức HTTP và lưu trữ dữ liệu này ở định dạng time-series (chuỗi thời gian).

Lý do để sử dụng Prometheus rất nhiều nhưng có thể kể đến các lý do chính như:

• Prometheus là một dự án thuộc CNCF (Cloud Native Computing Foundation), có cộng đồng lớn và được hỗ trợ tích cực.

• Prometheus sử dụng mô hình pull-based, nghĩa là nó chủ động thu thập dữ liệu từ các ứng dụng hoặc dịch vụ qua giao thức HTTP.

• PromQL cho phép bạn thực hiện các truy vấn phức tạp để phân tích dữ liệu metric, từ đó dễ dàng tạo báo cáo hoặc cảnh báo.

• Prometheus hỗ trợ nhiều hệ sinh thái khác như Kubernetes, Docker, và Grafana, giúp việc triển khai và hiển thị dữ liệu trực quan trở nên dễ dàng hơn.

Kiến trúc của Prometheus

Prometheus có kiến trúc module với các thành phần chính như sau:

Nguồn ảnh: https://prometheus.io/docs/introduction/overview/

1. Prometheus Server: Thành phần cốt lõi, chịu trách nhiệm thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu metric.

2. Client Libraries: Các thư viện tích hợp cho phép bạn dễ dàng instrument (chèn metric) vào mã nguồn ứng dụng của mình. Ví dụ: prometheus-client cho Python, prom-client cho Node.js.

3. Pushgateway: Dùng để thu thập dữ liệu từ các job ngắn hạn (short-lived jobs) hoặc các dịch vụ không thể hoạt động theo mô hình pull.

4. Alertmanager: Quản lý và xử lý cảnh báo dựa trên các quy tắc được cấu hình trong Prometheus.

5. Exporters: Các công cụ hoặc agent được sử dụng để xuất dữ liệu metric từ các dịch vụ phổ biến như MySQL, Redis, hoặc hệ thống máy chủ.

Prometheus định kỳ truy cập vào các endpoint (điểm cuối) được cấu hình để lấy dữ liệu metric dưới dạng HTTP. Để có thể có endpoint thì tại các node bạn muốn theo dõi sẽ cần phải cài đặt các exporter (mình sẽ đề cập sâu hơn ở phần cài đặt)

Sau đó dữ liệu được lưu trữ trong định dạng time-series, với mỗi điểm dữ liệu bao gồm giá trị metric và dấu thời gian.

Người dùng có thể sử dụng PromQL để phân tích dữ liệu và tạo biểu đồ hoặc báo cáo. Đồng thời có thể tạo các alert rules để Prometheus gửi thông báo qua Alertmanager.

Cách cài đặt

# Create persistent volume for your data
docker volume create prometheus-data
# Start Prometheus container
docker run \
    -p 9090:9090 \
    -v /path/to/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
    -v prometheus-data:/prometheus \
    prom/prometheus

1
global:
2
  scrape_interval: 15s
3

4
scrape_configs:
5
  - job_name: "node-exporter"
6
    static_configs:
7
      - targets: ["SERVER_IP:9100"]

tar xvfz node_exporter-*.linux-amd64.tar.gz
cd node_exporter-*.linux-amd64/
sudo mv node_exporter /usr/local/bin/

node_exporter &

sudo nano /etc/systemd/system/node_exporter.service

1
[Unit]
2
Description=Node Exporter
3
After=network.target
4

5
[Service]
6
User=node_exporter # Chạy dưới quyền user gì. Bạn cần tạo node_exporter user trên linux hoặc chạy hẳn với quyền root bằng cách thay chỗ này thành root
7
ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter
8

9
[Install]
10
WantedBy=default.target

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start node_exporter
sudo systemctl enable node_exporter

1
version: '3.2'
2
services:
3
  cadvisor:
4
    image: gcr.io/cadvisor/cadvisor:latest
5
    container_name: cadvisor
6
    ports:
7
    - 8080:8080
8
    volumes:
9
    - /:/rootfs:ro
10
    - /var/run:/var/run:rw
11
    - /sys:/sys:ro
12
    - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro
13
    depends_on:
14
    - redis
15
  redis:
16
    image: redis:latest
17
    container_name: redis
18
    ports:
19
    - 6379:6379

docker compose up -d

1
global:
2
  scrape_interval: 15s
3

4
scrape_configs:
5
  - job_name: "node-exporter"
6
    static_configs:
7
      - targets: ["SERVER_IP:9100"]
8
  - job_name: "cadvisor"
9
    static_configs:
10
      - targets: ["SERVER_IP:8080"]

Kết luận

Prometheus quả thực là một trong những công cụ giám sát hàng đầu với khả năng thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu metric mạnh mẽ. Từ việc giám sát tài nguyên hệ thống với Node Exporter đến quản lý hiệu suất container với CAdvisor, Prometheus giúp bạn có một cái nhìn toàn diện về trạng thái hoạt động của hệ thống.

Tuy nhiên, khi triển khai trong môi trường thực tế, việc bảo mật các metric endpoints là rất quan trọng để đảm bảo dữ liệu giám sát không bị lạm dụng hoặc truy cập trái phép. Trong bài viết tiếp theo, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu cách thêm một lớp bảo mật cho các metric endpoints, giúp bảo vệ dữ liệu của bạn một cách an toàn và hiệu quả. Hãy cùng đón chờ nhé! 🚀

Tài liệu tham khảo

1. https://prometheus.io/

2. https://github.com/google/cadvisor