Prometheus

Get Started

docker run -d -p 9090:9090 --name=prom 
-v $PWD/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus

docker run \
-d --name=prometheus \
-p 9090:9090 \
-v /prometheus/config:/etc/prometheus \
-v /prometheus/data:/data \
prom/prometheus:v2.29.2 \
--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml \
--storage.tsdb.path=/data \
--web.enable-lifecycle

Configuration

• command-line flags configure immutable system parameters (such as storage locations, amount of data to keep on disk and in memory, etc.)

• the configuration file defines everything related to scraping jobs and their instances , as well as which rule files to load

global

scrape_config

• 프로메테우스가 target 으로부터 데이터를 어떻게 scrape 할 것인지를 정하는 섹션임

• target은 static_configs 파라미터를 통해 정적으로 구성될 수도 있고 지원되는 service-discovery mechanism 에 의해 동적으로 발견될 수도 있음

scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: "pushgateway"

    honor_labels: true

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
      - targets: ["host.docker.internal:9091"]

target

rule_files

• rule 파일을 이용하여 스크래핑된 데이터에 집계 함수를 적용하여 새로운 시계열 데이터로 바꿔버릴 수 있음

• 수 천개의 시계열 데이터를 집계하는(aggregate) 쿼리를 ad-hoc하게 실행하게 되면 많이 느려짐. 그래서 recording rules를 구성함으로 표현식을 미리 정의하여 새로운 시계열 데이터로 변환을 효율적으로 할 수 있음

Pushing Metrics

When to use pushgateway

• Usually, the only valid use case for the Pushgateway is for capturing the outcome of a service-level batch job

Java SDK

public class Main {
	public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
		PushGateway pushGateway = new PushGateway("localhost:9091");
		CollectorRegistry registry = new CollectorRegistry();

		Gauge value = Gauge.build()
			.name("test_value").help("Test").register(registry);
		while (true) {
			// value.inc(0.001);
			pushGateway.pushAdd(registry, "pushgateway");
			Thread.sleep(5L * 1000);

		}
	}
}

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