Aprende las bases que hacen de Prometheus una gran solución para monitorear tus cargas de trabajo y úsalo para tu propio beneficio.
Prometheus es uno de los sistemas clave en las arquitecturas de nube actuales. El segundo proyecto graduado de la Cloud Native Computing Foundation (CNCF) después de Kubernetes, y es la solución de monitoreo por excelencia en la mayoría de las cargas de trabajo que se ejecutan en Kubernetes.
Si ya has usado Prometheus por algún tiempo, sabes que se basa en una base de datos de series temporales, por lo que el almacenamiento de Prometheus es uno de los elementos clave. Basado en sus propias palabras de la página oficial de Prometheus:
Cada serie temporal se identifica de manera única por su nombre de métrica y pares clave-valor opcionales llamados etiquetas, y esa serie es similar a las tablas en un modelo relacional. Y dentro de cada una de esas series, tenemos muestras que son similares a las tuplas. Y cada una de las muestras contiene un valor flotante y una marca de tiempo con precisión de milisegundos.
Enfoque predeterminado en disco
Por defecto, Prometheus utiliza un enfoque de almacenamiento local guardando todas esas muestras en disco. Estos datos se distribuyen en diferentes archivos y carpetas para agrupar diferentes fragmentos de datos.
Así que, tenemos carpetas para crear esos grupos, y por defecto, son un bloque de dos horas y pueden contener uno o más archivos dependiendo de la cantidad de datos ingeridos en ese período de tiempo, ya que cada carpeta contiene todas las muestras para esa línea de tiempo específica.
Además, cada carpeta también tiene algún tipo de archivos de metadatos que ayudan a localizar las métricas de cada uno de los archivos de datos.
Un archivo es persistente de manera completa cuando el bloque ha terminado, y antes de eso, se mantiene en memoria y utiliza una técnica de registro de escritura anticipada para recuperar los datos en caso de un fallo del servidor de Prometheus.
Así que, a un nivel alto, la estructura de directorios del directorio de datos de un servidor de Prometheus se verá algo así:
Integración de Almacenamiento Remoto
El almacenamiento predeterminado en disco es bueno y tiene algunas limitaciones en términos de escalabilidad y durabilidad, incluso considerando la mejora de rendimiento de la última versión de TSDB. Así que, si queremos explorar otras opciones para almacenar estos datos, Prometheus proporciona una manera de integrarse con ubicaciones de almacenamiento remoto.
Proporciona una API que permite escribir muestras que se están ingiriendo en una URL remota y, al mismo tiempo, poder leer datos de muestra para esa URL remota como se muestra en la imagen a continuación:
Como siempre en cualquier cosa relacionada con Prometheus, el número de adaptadores creados usando este patrón es enorme, y se puede ver en el siguiente enlace en detalle:
Resumen
Saber cómo funciona el almacenamiento de Prometheus es crítico para entender cómo podemos optimizar su uso para mejorar el rendimiento de nuestra solución de monitoreo y proporcionar un despliegue rentable.
En las siguientes publicaciones, vamos a cubrir cómo podemos optimizar el uso de esta capa de almacenamiento, asegurándonos de que solo se almacenen las métricas y muestras que son importantes para usar, y también cómo analizar cuáles métricas son las más utilizadas de la base de datos de series temporales para poder tomar buenas decisiones sobre qué métricas deben ser eliminadas y cuáles deben mantenerse.
Así que, mantente atento a la próxima publicación sobre cómo podemos tener una mejor vida con Prometheus y no morir en el intento.
