Managed Service for Prometheus est un service de surveillance entièrement géré et compatible avec Prometheus. Il collecte, stocke et analyse les métriques sur l’ensemble de votre pile technologique, des conteneurs et hôtes aux services cloud et applications personnalisées. Utilisez les mêmes requêtes PromQL, exporters et tableaux de bord que vous maîtrisez déjà, sans avoir à gérer l’infrastructure sous-jacente.
Prometheus est un système open source de surveillance et d’alerte. Ses principales fonctionnalités incluent un modèle de données multidimensionnel, un langage de requête flexible (PromQL) et la visualisation des données. Pour plus d’informations, consultez
.
Concepts clés
Une instance Prometheus constitue l’unité logique centrale de Managed Service for Prometheus. Chaque instance comprend :
Des configurations de collecte de données
Une instance de base de données de séries temporelles
Des panneaux de surveillance pour les tableaux de bord
Des configurations d’alertes
Créez une ou plusieurs instances Prometheus pour organiser la surveillance par environnement, équipe ou charge de travail.
Fonctionnement
Managed Service for Prometheus offre une collecte et un stockage unifiés des métriques, avec plusieurs options de consommation pour la visualisation, l’alerte et l’analyse.
Collecte de données
Managed Service for Prometheus collecte les métriques à partir de six types de sources :
| Source | Cas d’utilisation | Fonctionnement |
|---|---|---|
| Applications client et serveur | Surveillez les applications frontales avec RUM ou les services backend avec APM. | Les métriques sont acheminées vers Managed Service for Prometheus par défaut. Pour les métriques d’applications personnalisées, instrumentez votre code avec le SDK Prometheus ou le SDK OpenTelemetry. |
| Conteneurs | Exécutez des charges de travail sur Container Service for Kubernetes (ACK), ACK Serverless ou Container Compute Service (ACS). | Un agent Prometheus intégré collecte automatiquement les métriques essentielles des conteneurs. Définissez des ressources ServiceMonitor et PodMonitor pour cibler des métriques personnalisées. Pour les clusters Kubernetes auto-gérés ou hébergés chez d’autres fournisseurs cloud, enregistrez-les dans ACK One afin de bénéficier des mêmes capacités de collecte. |
| Hôtes | Exécutez des charges de travail sur des machines virtuelles ou des instances Elastic Compute Service (ECS). | Un agent Prometheus géré collecte les métriques au niveau du système d’exploitation (CPU, mémoire, disque, réseau, etc.), ainsi que les métriques des processus et des conteneurs. Sur ECS, collectez des métriques personnalisées en utilisant le format textfile de node-exporter. Pour les centres de données sur site ou les hôtes chez d’autres fournisseurs cloud, déployez node-exporter et Prometheus open source, puis transférez les données via Remote Write. |
| Services cloud | Surveillez les services Alibaba Cloud. | Intégrez le service via la console avec CloudMonitor. L’intégration des services cloud enrichit automatiquement les métriques avec les noms d’instance et les tags, permettant une agrégation multidimensionnelle, un filtrage et un routage des alertes précis. |
| Métriques personnalisées | Envoyez des métriques spécifiques à votre application depuis votre code. | Utilisez le SDK Prometheus ou le SDK OpenTelemetry Metrics pour instrumenter votre code. Managed Service for Prometheus est compatible avec les deux protocoles. |
| Prometheus auto-géré | Centralisez les données provenant d’instances Prometheus existantes. | Transférez les métriques de vos instances Prometheus existantes via le protocole standard Remote Write. |
Stockage des données
Managed Service for Prometheus utilise un stockage hiérarchisé pour équilibrer coûts et rétention :
| Niveau | Description | Facturation |
|---|---|---|
| Stockage standard | Prend en charge plusieurs périodes de rétention pour les métriques actives. | Basée sur le volume d’écriture des données ou le volume de reporting des données. |
| Stockage d’archive | Lorsque les données du stockage standard expirent, elles passent automatiquement au stockage d’archive pour une rétention à long terme à moindre coût. | Basée sur le volume de stockage. |
Consommation des données
Les métriques collectées prennent en charge plusieurs modes de consommation :
| Fonctionnalité | Description |
|---|---|
| Visualisation | Utilisez des tableaux de bord prédéfinis pour les services cloud et les composants open source courants. Importez-les dans Managed Service for Grafana, créez des tableaux de bord Grafana personnalisés ou connectez-vous à DataV via l’API HTTP Prometheus. |
| Vue globale | Interrogez plusieurs instances Prometheus et comptes grâce à des vues agrégées, offrant une surveillance unifiée multi-comptes. |
| Traitement des données | Définissez des Recording Rules (compatibles avec les spécifications Prometheus open source) pour le sous-échantillonnage et la réduction de dimensionnalité. Cela réduit les coûts de stockage et accélère les requêtes. |
| Alerte | Commencez avec des règles d’alerte intégrées pour les services cloud et les composants open source courants, personnalisez les règles avec PromQL ou importez des règles existantes depuis Prometheus open source. Les événements d’alerte sont transmis à Alert Management pour les notifications, les assignations et les escalades. |
| CloudLens | Observabilité unifiée couvrant les journaux, les métriques et les événements pour les cas d’usage de surveillance essentiels. |
| Analyse des métriques | Exécutez des requêtes ad hoc avec une compatibilité totale avec PromQL. Utilisez les outils de gestion des métriques pour inspecter la distribution des métriques et identifier les séries à haute cardinalité. |
| Exportation des données | Diffusez les métriques en temps réel vers Kafka, MaxCompute ou des services Prometheus auto-gérés. |
Avantages
| Avantage | Détails |
|---|---|
| Simplification des opérations | Une pile de surveillance entièrement gérée, sans serveurs Prometheus à déployer, patcher ou mettre à l’échelle. Des tableaux de bord et des règles d’alerte prédéfinis vous permettent de commencer la surveillance en quelques minutes. |
| Efficacité des coûts | Stockage hiérarchisé et tarification au paiement à l’utilisation basée sur le volume de données. Les Recording Rules pour le sous-échantillonnage aident à réduire les coûts par rapport aux déploiements Prometheus auto-gérés. |
| Intégration profonde avec Alibaba Cloud | Prise en charge native d’ACK, ACS, ECS, CloudMonitor et d’autres services Alibaba Cloud, avec enrichissement automatique des métriques et tableaux de bord prédéfinis. |
| Compatibilité avec les standards ouverts | Prise en charge complète de PromQL, ingestion via Remote Write et compatibilité avec OpenTelemetry. Migrez progressivement vos configurations Prometheus existantes. |
| Support professionnel | Assistance technique soutenue par un accord de niveau de service (SLA). |