Descubre las propiedades que te permitirán un uso optimizado de tu almacenamiento en disco y ahorros al almacenar tus datos de monitoreo
Prometheus se ha convertido en un componente estándar en nuestras arquitecturas en la nube y el almacenamiento de Prometheus se está convirtiendo en un aspecto crítico. Así que voy a suponer que si estás leyendo esto ya sabes qué es Prometheus. Si este no es el caso, por favor tómate tu tiempo para echar un vistazo a otros artículos que he creado:
Sabemos que usualmente cuando monitoreamos usando Prometheus tenemos tantos exportadores disponibles a nuestra disposición y también que cada uno de ellos expone muchas métricas muy relevantes que necesitamos para rastrear todo lo que necesitamos y que lleva a un uso muy intensivo del almacenamiento disponible si no lo gestionamos adecuadamente.
Hay dos factores que afectan esto. El primero es optimizar el número de métricas que estamos almacenando y ya proporcionamos consejos para hacerlo en otros artículos como los que se muestran a continuación:
El otro es cuánto tiempo almacenamos las métricas llamado el “período de retención en Prometheus.” Y esta propiedad ha sufrido muchos cambios durante las diferentes versiones. Si te gustaría ver toda la historia, por favor echa un vistazo a este artículo de Robust Perception:
Las principales propiedades que puedes configurar son las siguientes:
- storage.tsdb.retention.time: Número de días para almacenar las métricas por defecto a 15d. Esta propiedad reemplaza la obsoleta storage.tsdb.retention.
- storage.tsdb.retention.size: Puedes especificar el límite de tamaño a utilizar. Este no es un límite estricto sino un mínimo, así que por favor define algún margen aquí. Unidades soportadas: B, KB, MB, GB, TB, PB, EB. Ej: “512MB”. Esta propiedad es experimental hasta ahora como puedes ver en la documentación oficial:
https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/storage
¿Qué tal configurar esta configuración en el operador para Kubernetes? En ese caso, también tienes opciones similares disponibles en el archivo de configuración values.yaml para el chart como puedes ver en la imagen a continuación:
Esto debería ayudarte a obtener un despliegue optimizado de Prometheus que asegure todas las características que tiene Prometheus pero al mismo tiempo un uso óptimo de los recursos a tu disposición.
Además de eso, también deberías revisar las opciones de Servicio Gestionado que algunos proveedores tienen respecto a Prometheus, como los Servicios Gestionados de Amazon para Prometheus, como puedes ver en el enlace a continuación: