Un sistema nativo de la nube necesita revisiones periódicas para mantenerse activo durante las operaciones diarias. Prometheus funciona como una red de sensores inteligentes que supervisa los servidores mediante la recopilación de datos en tiempo real de las operaciones de la CPU, la utilización de la memoria y el rendimiento de la red. Graphana es una interfaz digital de sala de control que transforma todos los datos monitorizados en pantallas visuales e interactivas.
Este artículo desglosará en qué se diferencian estas dos herramientas: una recopila datos y la otra los presenta de forma fácilmente digerible, para que puedas decidir cuál se ajusta mejor a tu estrategia de seguimiento.
Prometheus vs Grafana: Principales diferencias
Prometheus supervisa tus servidores como un sistema de sensores, rastreando métricas como la CPU, la memoria y la actividad de la red. Por ejemplo, una plataforma SaaS puede utilizarlo para alertarte cuando los tiempos de respuesta se ralenticen.
Grafana, en cambio, convierte estos datos en bruto en cuadros de mando claros y visuales, como una aplicación meteorológica que muestra las tendencias de la temperatura.
Veredicto: Prometheus destaca en la supervisión, mientras que Grafana es la mejor opción para la visualización.
Tratamiento de datos: Prometheus vs Grafana
Prometheus demuestra ser superior en su capacidad de recopilar y mantener registros de datos. La plataforma funciona de forma similar a las cámaras de vigilancia, ya que documenta todas las modificaciones del sistema.
Grafana funciona como una herramienta de visualización, ya que recupera los datos existentes de Prometheus (u otras fuentes) para crear salidas visuales. Al revisar entradas detalladas del diario, Prometheus las simplifica en gráficos fáciles de leer que ayudan a los usuarios a identificar problemas.
Veredicto: Prometheus gana en la recopilación de datos brutos; Grafana gana en la presentación clara de esos datos.
Funcionalidad autónoma de Grafana frente a Prometheus
Las herramientas Prometheus y Grafana difieren en sus características operativas independientes. Prometheus funciona de forma independiente. El sistema ejecuta tareas de recopilación junto con el almacenamiento de datos y la generación de notificaciones sin depender de supervisores humanos.
Grafana requiere una fuente de datos a través de Prometheus para obtener su información. Este sistema funciona de forma similar a un visualizador digital de imágenes, que requiere analíticas telefónicas para poblar sus pantallas.
Veredicto: Prometheus se sostiene por sí solo, mientras que Grafana necesita una fuente de datos para brillar.
Flexibilidad y extensibilidad en Grafana y Prometheus
Prometheus se especializa en la recopilación de métricas del sistema y no tiene otras capacidades de recopilación de datos. Grafana permite la supervisión visual del rendimiento del sistema, mientras que Prometheus ofrece datos analíticos profundos, lo que da como resultado una solución que combina sus puntos fuertes.
Grafana funciona como un sistema adaptable porque permite conexiones con múltiples fuentes de datos más allá de Prometheus. La herramienta proporciona una funcionalidad de control remoto de uno a todos, como un dispositivo que gestiona simultáneamente sistemas de televisión y equipos de sonido.
Veredicto: Grafana gana por su versatilidad y capacidad de integración con diversos sistemas.
Enfoque de integración en Prometheus frente a Grafana
La integración en Prometheus y Grafana es sencilla: Prometheus recopila las métricas. Grafana utiliza esos datos para crear cuadros de mando. Este enfoque te permite disponer de una monitorización y visualización sólidas, como si combinaras un sistema de sensores preciso con un panel de control intuitivo.
Veredicto: Ambos funcionan mejor cuando están integrados: Prometheus para recopilar datos y Grafana para mostrarlos.
Casos de uso de Prometheus frente a Grafana
Prometheus es ideal para la supervisión en tiempo real y las alertas automatizadas en entornos como aplicaciones en contenedores o microservicios.
Grafana brilla en la creación de cuadros de mando ejecutivos y análisis de tendencias históricas, lo que es perfecto para tomar decisiones empresariales informadas.
Veredicto: Utiliza Prometheus para el estado del sistema en tiempo real y Grafana para obtener información detallada y tendencias históricas.
Desafíos de escalado en Prometheus y Grafana
Prometheus puede enfrentarse a retos a la hora de escalar, especialmente con la retención de datos a largo plazo y las métricas de alta cardinalidad. Técnicas como la federación y la fragmentación ayudan, pero añaden complejidad.
Grafana, aunque es excelente integrando múltiples fuentes de datos, puede tener problemas con la sobrecarga de cuadros de mando cuando se combinan demasiadas visualizaciones.
Veredicto: Ambas herramientas requieren una planificación cuidadosa para escalar con eficacia, ya que Prometheus necesita estrategias para la gestión de datos y Grafana para gestionar el rendimiento de los cuadros de mando.
He aquí una rápida comparación entre Prometheus y Grafana:
Prometheus vs Grafana: ¿Cuál es el más adecuado para ti?
Elegir entre Prometheus y Grafana depende de tus necesidades de monitorización, del tamaño de tu equipo y de la configuración existente. A continuación te indicamos cuándo utilizar cada herramienta:
Cuándo utilizar Prometeo
- La monitorización en vivo del sistema y la funcionalidad de alerta se gestionan mejor con Prometheus a través de su sistema continuo de adquisición y almacenamiento de datos en serie temporal.
- El servicio Prometheus proporciona excelentes capacidades de supervisión de la infraestructura, así como de Kubernetes, ya que extrae puntos de datos de pods, servicios y nodos.
- Funciona bien para alertas automatizadas. El gestor de alertas integrado notifica inmediatamente a los equipos cuando se superan los umbrales predefinidos, reduciendo los tiempos de respuesta.
- Limited visualization features. Prometheus includes basic graphing but lacks advanced dashboards, making it harder to analyze trends visually.
Cuándo utilizar Grafana
- La visualización de datos y la creación de cuadros de mando funcionan a la perfección con Grafana, porque transforma las métricas en cuadros de mando gráficos para analizar el rendimiento del sistema a lo largo del tiempo.
- Grafana permite conexiones a muchos sistemas de bases de datos, como Prometheus como fuente principal, pero se extiende a MySQL, Elasticsearch, Loki y otras fuentes de datos adicionales.
- Las tendencias a largo plazo se hacen más visibles a través de Grafana porque mantiene el almacenamiento de datos históricos, mientras que Prometheus mantiene una capacidad limitada de retención de datos.
- Los responsables de la toma de decisiones se benefician de esta plataforma porque los equipos pueden construir cuadros de mando que presenten información procesable del sistema para apoyar mejores decisiones ejecutivas.
Buenas prácticas para Prometheus y Grafana
Para escalar la monitorización de forma eficiente, optimiza Prometheus para una recopilación de datos más rápida y estructura los paneles de Grafana para mayor claridad. Esto garantiza una visión en tiempo real, convirtiendo las métricas en bruto en inteligencia procesable, al tiempo que se mantiene la capacidad de respuesta y la eficiencia de los sistemas.
Configurar Prometheus para un rendimiento óptimo
Una configuración de Prometheus bien optimizada garantiza una recogida de datos eficiente, un uso mínimo de recursos y una alerta eficaz.
Optimizar el rendimiento de Prometheus
- Intervalos de raspado: Utiliza 5s-15s para aplicaciones de alto tráfico y 30s-1m para métricas menos dinámicas para equilibrar precisión y rendimiento.
- Limita la cardinalidad de las métricas: Evita las etiquetas de alta cardinalidad (por ejemplo, user_id) y utiliza etiquetas agregadas (status_code, endpoint) para reducir el uso de memoria y la carga de consulta.
- Utiliza Reglas de Registro: Calcula previamente las consultas frecuentes para agilizar los cuadros de mando y alertar con eficacia.
- Ampliación: Para manejar más datos y mantener Prometheus funcionando sin problemas, la federación recopila métricas de varios servidores en un solo lugar, lo que facilita la supervisión. La fragmentación reparte la carga de trabajo entre distintos servidores, evitando la sobrecarga. Estos métodos ayudan a Prometheus a escalar y mantenerse fiable.
Diseñar cuadros de mando Grafana
Un panel de control bien organizado debe tener los KPI de infraestructura separados de los KPI de aplicación y de los KPI de negocio. El gráfico de líneas utilizado por Barely Trends muestra tendencias junto con Mapas de Calor que utilizan patrones para agrupar métricas para un mejor análisis. Los usuarios obtienen la capacidad de establecer alertas además de crear anotaciones de eventos. El rediseño ofrecerá un mejor rendimiento mediante la combinación de las reglas de registro de Prometheus y las funciones de intervalo de tiempo de Grafana cuando los usuarios escriban estructuras de consulta sencillas.
Gestionar la retención de datos de Prometheus
Los usuarios de Prometheus pueden gestionar la duración de la retención de sus datos mediante el comando `--storage.tsdb.retention.time`. Las soluciones de almacenamiento de datos para periodos largos se limitan a Thanos y Cortex, además de VictoriaMetrics, porque Thanos y Cortex poseen funciones de escalabilidad junto a VictoriaMetrics, que permiten ventajas de compresión. La estabilidad del sistema y la compactación de los bloques de almacenamiento de datos en TSDB se producen mediante el proceso de fusión, que depende de las operaciones de supervisión programadas.
Cómo trabajan juntos Prometheus y Grafana
Prometheus es una plataforma de código abierto que funciona como herramienta de monitorización, a la vez que proporciona funcionalidad de base de datos de series temporales. El sistema de recopilación basado en pull de Prometheus adquiere métricas del sistema, como datos de CPU y memoria, y estadísticas de medición para permitir la evaluación en tiempo real. El software de código abierto Grafana permite la detección eficaz de anomalías en los datos de Prometheus a través de su visualización de la información del panel de control, que ayuda a los equipos DevOps a supervisar las tendencias. Estas herramientas se unen para crear una solución avanzada de observabilidad del sistema para operaciones DevOps.
Guía paso a paso para conectar Prometheus y Grafana
Puedes establecer la monitorización y visualización mediante la integración de Prometheus y Grafana utilizando Docker. La guía de configuración dirige a los lectores a implementar contenedores Docker de Prometheus y Grafana como medio para mantener un proceso de despliegue estándar en todos los escenarios de pruebas. Crea el archivo de configuración ` prometheus.yml`. Este archivo define qué métricas extraerá Prometheus y de dónde. Esta es la configuración:
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
- job_name: 'node-exporter'
static_configs:
- targets: ['node-exporter:9100']Prometheus opera eventos de raspado de nodos con un preajuste de 15 segundos en la configuración `prometheus.yml`. Prometheus utiliza los puertos `localhost:9090` para controlar sus métricas internas y realizar un seguimiento del rendimiento del sistema a través de la conexión a `node-exporter:9100`.
Para iniciar el servidor Prometheus con exposición al puerto `9090` es necesario ejecutar este comando:
docker run -d --name=prometheus \
-p 9090:9090 \
-v $(pwd)/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
prom/Prometheus
Para confirmar la instalación, navega a http://localhost:9090que está dedicado a Prometheus. A continuación, navega hasta el estado y selecciona el `estado del objetivo` para comprobar si las métricas se están raspando correctamente.
Esto muestra la página Objetivos de Prometheus, con una lista de objetivos de raspado de Kubernetes. Los objetivos Kubernetes-nodes y kubernetes-node-cadvisor están recopilando correctamente métricas de nodos y contenedores, como muestra el estado “UP”.
A continuación, configura Grafana en docker. No es necesario un archivo de configuración predefinido al iniciar el contenedor de Grafana. Grafana incorpora una interfaz de configuración que permite a los usuarios modificar sus fuentes de datos, cuadros de mando y otros ajustes a través de su interfaz interactiva tras el lanzamiento inicial.
Ve a http://localhost:3000, inicia sesión con admin, y navega hasta Configuración > Fuentes de Datos. Haz clic en Añadir Fuente de Datos, selecciona Prometheus e introduce la URL del servidor(http://localhost:9090).
Haz clic en Guardar y probar para conectarte. Una vez integrado, Grafana puede ahora extraer métricas de Prometheus utilizando PromQL para la carga del servidor, la CPU y el uso de memoria. Puedes crear cuadros de mando en tiempo real con gráficos, mapas de calor e indicadores.
Crea un panel de control Grafana en Dashboards > New Dashboard > Add New Panel. La combinación de Prometheus como fuente de datos con node_cpu_seconds_total PromQL query como entrada te permite aplicar y ver la visualización para supervisar con eficacia.
Aquí, el panel de control de Grafana muestra los datos de uso de la CPU de Prometheus utilizando la consulta `node_cpu_seconds_total`. Realiza un seguimiento del tiempo de actividad durante los últimos 30 minutos, con datos actualizados cada 30 segundos, lo que ayuda a supervisar el rendimiento del sistema en tiempo real.
Retos comunes y soluciones
A medida que Prometheus y Grafana escalan con el crecimiento de la infraestructura, surgen varios retos, como gestionar el rendimiento, evitar los cuadros de mando abarrotados y garantizar la precisión en tiempo real. Abordar estas cuestiones con eficacia garantiza una experiencia de supervisión fluida y eficiente.
1. Escalar Prometheus para entornos grandes
A medida que crecen los datos, una sola instancia de Prometheus puede tener problemas de rendimiento. Utiliza la federación para agregar datos de forma eficiente y la fragmentación para distribuir los objetivos entre varios servidores, reduciendo la carga y mejorando el rendimiento de las consultas.
2. Evitar la sobrecarga del panel de control de Grafana
Demasiadas visualizaciones pueden ralentizar los cuadros de mando y reducir su eficacia. Mantenlos limpios centrándote en las métricas críticas, utilizando plantillas y variables para las vistas dinámicas, y organizando los datos en paneles separados. Agrupar las métricas relacionadas mejora la legibilidad y la eficacia del sistema.
3. Garantizar la precisión en tiempo real en la integración Prometheus-Grafana
Para evitar retrasos en los datos, establece intervalos de raspado optimizados en Prometheus, utiliza reglas de grabación para las consultas frecuentes y ajusta la frecuencia de actualización de Grafana para que coincida con las actualizaciones de datos. Esto mantiene los cuadros de mando precisos y con capacidad de respuesta.
Una alternativa mejor a Prometheus y Grafana: Middleware
Varias organizaciones demandan una plataforma única de supervisión que simplifique sus requisitos de supervisión. Una plataforma completa de supervisión bajo la propiedad de Middleware permite a los usuarios realizar un seguimiento de la captura y almacenamiento de datos y de las funciones de visualización y alerta dentro de un sistema interconectado, agilizando así las intrincadas necesidades de configuración. Middleware se crea para los desarrolladores, no para los quebraderos de cabeza de la infra. En lugar de improvisar varias herramientas diferentes, Middleware pone todos los registros, métricas y trazas en un único panel de control.
El Panel de Monitorización de Middleware realiza un seguimiento de métricas clave como errores, latencia, trazas, pruebas, servicios y contenedores. Actualmente, dos hosts -Minikube y Victus- estáncaídos mostrados como ref anterior, pero no se ha disparado ninguna alerta. Las métricas recientes se muestran en la sección Uso, mientras que la sección Registros muestra la actividad del sistema con un estado INFO. La barra lateral proporciona un acceso rápido a los cuadros de mando y a las integraciones.
Este panel de control de middleware para my-k8s-cluster realiza un seguimiento de métricas clave como el estado de la CPU, la memoria y el pod. Los gráficos circulares muestran el estado de los nodos y los pods (verde para los que funcionan, rojo para los que tienen problemas). La sección Información del clúster muestra el total de nodos, espacios de nombres y pods en ejecución, mientras que los Eventos recientes registran la finalización de trabajos y el escalado de pods. La barra lateral izquierda facilita la navegación para gestionar nodos, cargas de trabajo y servicios.
Conclusión
Prometheus frente a Grafana no consiste en elegir uno sobre otro, sino en comprender cómo se complementan. Prometheus recopila métricas en tiempo real y alerta sobre ellas, mientras que Grafana las visualiza para un mejor análisis.
Cuando los equipos de desarrollo consiguen un uso óptimo de estas herramientas, son capaces de supervisar el rendimiento del sistema e identificar los problemas en sus primeras fases, al tiempo que basan sus decisiones en los datos. Tu primer paso debería consistir en implantar Prometheus para recopilar métricas esenciales, tras lo cual deberías diseñar paneles personalizados en Grafana para supervisar la salud de la infraestructura.
PREGUNTAS FRECUENTES
Prometheus sirve tanto de base de datos de series temporales como de sistema de monitorización, pero Grafana funciona como herramienta de panel de visualización. Los usuarios con necesidades de recopilación de datos junto con alertas deberían elegir Prometheus como plataforma de monitorización. Cuando realicen visualizaciones y análisis avanzados, los usuarios deberían elegir Grafana en su lugar. De su funcionamiento conjunto surge una solución de monitorización completa.
No, Grafana puede trabajar con múltiples fuentes de datos como InfluxDB, Elasticsearch y MySQL. Sin embargo, si necesitas monitorización en tiempo real con datos de series temporales, Prometheus es una opción habitual como fuente de datos para Grafana.
Prometheus funciona como una base de datos de monitorización que procesa métricas en tiempo real utilizando su estructura de series temporales. Grafana funciona como creador de cuadros de mando interactivos para el análisis de datos gracias a su capacidad para conectarse con Prometheus entre otras fuentes de datos. Kibana funciona principalmente para encontrar y analizar datos de registro almacenados en Elasticsearch para operaciones de gestión de registros y fines de observabilidad.
El sistema de supervisión y alerta Prometheus funciona como un servicio de recopilación de datos para el almacenamiento de información en series temporales. El sistema funciona con una interfaz web fundamental que no incluye las sofisticadas opciones de visualización que se ven en Grafana.
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