{"id":8997,"date":"2025-03-05T10:26:43","date_gmt":"2025-03-05T10:26:43","guid":{"rendered":"https:\/\/wpstage.middleware.io\/backend\/prometheus-vs-grafana\/"},"modified":"2025-12-10T10:10:32","modified_gmt":"2025-12-10T10:10:32","slug":"prometheus-vs-grafana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/stage-site.middleware.io\/es\/prometheus-vs-grafana\/","title":{"rendered":"Prometheus vs Grafana: \u00bfQu\u00e9 herramienta se adapta a tus necesidades de monitorizaci\u00f3n?"},"content":{"rendered":"\n<p>Un sistema nativo de la nube necesita revisiones peri\u00f3dicas para mantenerse activo durante las operaciones diarias. <a href=\"https:\/\/middleware.io\/blog\/what-is-prometheus\/\">Prometheus<\/a> funciona como una red de sensores inteligentes que supervisa los servidores mediante la recopilaci\u00f3n de datos en tiempo real de las operaciones de la CPU, la utilizaci\u00f3n 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. <\/p>\n\n<p>Este art\u00edculo desglosar\u00e1 en qu\u00e9 se diferencian estas dos herramientas: una recopila datos y la otra los presenta de forma f\u00e1cilmente digerible, para que puedas decidir cu\u00e1l se ajusta mejor a tu estrategia de seguimiento.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-prometheus-vs-grafana-key-differences\">Prometheus vs Grafana: Principales diferencias<\/h2>\n\n<p>Prometheus supervisa tus servidores como un sistema de sensores, rastreando m\u00e9tricas como la CPU, la memoria y la actividad de la red. Por ejemplo, una plataforma SaaS puede utilizarlo para <a href=\"https:\/\/middleware.io\/blog\/real-time-alerts\/\">alertarte<\/a> cuando los tiempos de respuesta se ralenticen.   <\/p>\n\n<p>Grafana, en cambio, convierte estos datos en bruto en cuadros de mando claros y visuales, como una aplicaci\u00f3n meteorol\u00f3gica que muestra las tendencias de la temperatura.<\/p>\n\n<p><strong>Veredicto:<\/strong> Prometheus destaca en la supervisi\u00f3n, mientras que Grafana es la mejor opci\u00f3n para la visualizaci\u00f3n.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-data-handling-prometheus-vs-grafana\">Tratamiento de datos: Prometheus vs Grafana<\/h3>\n\n<p>Prometheus demuestra ser superior en su capacidad de recopilar y mantener registros de datos. La plataforma funciona de forma similar a las c\u00e1maras de vigilancia, ya que documenta todas las modificaciones del sistema.   <\/p>\n\n<p>Grafana funciona como una herramienta de visualizaci\u00f3n, 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 gr\u00e1ficos f\u00e1ciles de leer que ayudan a los usuarios a identificar problemas. <\/p>\n\n<p><strong>Veredicto:<\/strong> Prometheus gana en la recopilaci\u00f3n de datos brutos; Grafana gana en la presentaci\u00f3n clara de esos datos.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-standalone-functionality-of-grafana-vs-prometheus\">Funcionalidad aut\u00f3noma de Grafana frente a Prometheus<\/h3>\n\n<p>Las herramientas Prometheus y Grafana difieren en sus caracter\u00edsticas operativas independientes. Prometheus funciona de forma independiente. El sistema ejecuta tareas de recopilaci\u00f3n junto con el almacenamiento de datos y la generaci\u00f3n de notificaciones sin depender de supervisores humanos.    <\/p>\n\n<p>Grafana requiere una fuente de datos a trav\u00e9s de Prometheus para obtener su informaci\u00f3n. Este sistema funciona de forma similar a un visualizador digital de im\u00e1genes, que requiere anal\u00edticas telef\u00f3nicas para poblar sus pantallas. <\/p>\n\n<p><strong>Veredicto:<\/strong> Prometheus se sostiene por s\u00ed solo, mientras que Grafana necesita una fuente de datos para brillar.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-flexibility-and-extensibility-in-grafana-and-prometheus\">Flexibilidad y extensibilidad en Grafana y Prometheus<\/h3>\n\n<p>Prometheus se especializa en la recopilaci\u00f3n de m\u00e9tricas del sistema y no tiene otras capacidades de recopilaci\u00f3n de datos. Grafana permite la <a href=\"https:\/\/middleware.io\/blog\/what-is-application-performance-monitoring\/\">supervisi\u00f3n visual del rendimiento del sistema<\/a>, mientras que Prometheus ofrece datos anal\u00edticos profundos, lo que da como resultado una soluci\u00f3n que combina sus puntos fuertes. <\/p>\n\n<p>Grafana funciona como un sistema adaptable porque permite conexiones con m\u00faltiples fuentes de datos m\u00e1s all\u00e1 de Prometheus. La herramienta proporciona una funcionalidad de control remoto de uno a todos, como un dispositivo que gestiona simult\u00e1neamente sistemas de televisi\u00f3n y equipos de sonido. <\/p>\n\n<p><strong>Veredicto:<\/strong> Grafana gana por su versatilidad y capacidad de integraci\u00f3n con diversos sistemas.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-integration-approach-in-prometheus-vs-grafana\">Enfoque de integraci\u00f3n en Prometheus frente a Grafana<\/h3>\n\n<p>La integraci\u00f3n en Prometheus y Grafana es sencilla: Prometheus recopila las <a href=\"https:\/\/middleware.io\/product\/metrics\/\">m\u00e9tricas<\/a>. Grafana utiliza esos datos para crear cuadros de mando. Este enfoque te permite disponer de una monitorizaci\u00f3n y visualizaci\u00f3n s\u00f3lidas, como si combinaras un sistema de sensores preciso con un panel de control intuitivo.  <\/p>\n\n<p><strong>Veredicto:<\/strong> Ambos funcionan mejor cuando est\u00e1n integrados: Prometheus para recopilar datos y Grafana para mostrarlos.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-use-cases-of-prometheus-vs-grafana\">Casos de uso de Prometheus frente a Grafana<\/h3>\n\n<p>Prometheus es ideal para la <a href=\"https:\/\/middleware.io\/blog\/what-is-real-user-monitoring\/\">supervisi\u00f3n en tiempo real<\/a> y las alertas automatizadas en entornos como aplicaciones <a href=\"https:\/\/middleware.io\/blog\/containerization\/\">en contenedores<\/a> o <a href=\"https:\/\/middleware.io\/blog\/microservices-architecture\/\">microservicios<\/a>.<\/p>\n\n<p>Grafana brilla en la creaci\u00f3n de cuadros de mando ejecutivos y an\u00e1lisis de tendencias hist\u00f3ricas, lo que es perfecto para tomar decisiones empresariales informadas.<\/p>\n\n<p><strong>Veredicto:<\/strong> Utiliza Prometheus para el estado del sistema en tiempo real y Grafana para obtener informaci\u00f3n detallada y tendencias hist\u00f3ricas.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-scaling-challenges-in-prometheus-and-grafana\">Desaf\u00edos de escalado en Prometheus y Grafana<\/h3>\n\n<p>Prometheus puede enfrentarse a retos a la hora de escalar, especialmente con la retenci\u00f3n de datos a largo plazo y las m\u00e9tricas de alta cardinalidad. T\u00e9cnicas como la federaci\u00f3n y la fragmentaci\u00f3n ayudan, pero a\u00f1aden complejidad. <\/p>\n\n<p>Grafana, aunque es excelente integrando m\u00faltiples fuentes de datos, puede tener problemas con la sobrecarga de cuadros de mando cuando se combinan demasiadas visualizaciones.<\/p>\n\n<p><strong>Veredicto:<\/strong> Ambas herramientas requieren una planificaci\u00f3n cuidadosa para escalar con eficacia, ya que Prometheus necesita estrategias para la gesti\u00f3n de datos y Grafana para gestionar el rendimiento de los cuadros de mando.<\/p>\n\n<p><strong>He aqu\u00ed una r\u00e1pida comparaci\u00f3n entre Prometheus y Grafana:<\/strong><\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXfKKo2qGq7IIxEreSty5CSsVCjtsPUu-beWustnuI3eprzeLpgsIWVGD_LLkalh1Pfx1VOzQZUwbjldAMXkQs7ZQg965KHhGrCGiQyx4zvpavd2iggIFFYQ_UuJ8qpdLbUKMKEdLQ?key=-wAd2lv5RhIfMwgbTbjiVcno\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-prometheus-vs-grafana-which-one-is-right-for-you\">Prometheus vs Grafana: \u00bfCu\u00e1l es el m\u00e1s adecuado para ti?<\/h2>\n\n<p>Elegir entre <strong>Prometheus y Grafana<\/strong> depende de tus necesidades de monitorizaci\u00f3n, del tama\u00f1o de tu equipo y de la configuraci\u00f3n existente. A continuaci\u00f3n te indicamos cu\u00e1ndo utilizar cada herramienta: <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-when-to-use-prometheus\">Cu\u00e1ndo utilizar Prometeo<\/h3>\n\n<ul>\n<li>La monitorizaci\u00f3n en vivo del sistema y la funcionalidad de alerta se gestionan mejor con Prometheus a trav\u00e9s de su sistema continuo de adquisici\u00f3n y almacenamiento de datos en serie temporal.<\/li>\n\n\n\n<li>El servicio Prometheus proporciona excelentes capacidades de <a href=\"https:\/\/middleware.io\/blog\/what-is-infrastructure-monitoring\/\">supervisi\u00f3n de la infraestructura<\/a>, as\u00ed como de Kubernetes, ya que extrae puntos de datos de pods, servicios y nodos.<\/li>\n\n\n\n<li>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. <\/li>\n\n\n\n<li>Limited visualization features. Prometheus includes basic graphing but lacks advanced dashboards, making it harder to analyze trends visually. <\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-when-to-use-grafana\">Cu\u00e1ndo utilizar Grafana<\/h3>\n\n<ul>\n<li>La visualizaci\u00f3n de datos y la creaci\u00f3n de cuadros de mando funcionan a la perfecci\u00f3n con Grafana, porque transforma las m\u00e9tricas en cuadros de mando gr\u00e1ficos para analizar el rendimiento del sistema a lo largo del tiempo.<\/li>\n\n\n\n<li>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.<\/li>\n\n\n\n<li>Las tendencias a largo plazo se hacen m\u00e1s visibles a trav\u00e9s de Grafana porque mantiene el almacenamiento de datos hist\u00f3ricos, mientras que Prometheus mantiene una capacidad limitada de retenci\u00f3n de datos.<\/li>\n\n\n\n<li>Los responsables de la toma de decisiones se benefician de esta plataforma porque los equipos pueden construir cuadros de mando que presenten informaci\u00f3n procesable del sistema para apoyar mejores decisiones ejecutivas.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-best-practices-for-prometheus-and-grafana\">Buenas pr\u00e1cticas para Prometheus y Grafana<\/h2>\n\n<p>Para escalar la monitorizaci\u00f3n de forma eficiente, optimiza Prometheus para una recopilaci\u00f3n de datos m\u00e1s r\u00e1pida y estructura los paneles de Grafana para mayor claridad. Esto garantiza una visi\u00f3n en tiempo real, convirtiendo las m\u00e9tricas en bruto en inteligencia procesable, al tiempo que se mantiene la capacidad de respuesta y la eficiencia de los sistemas. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-setting-up-prometheus-for-optimal-performance\">Configurar Prometheus para un rendimiento \u00f3ptimo<\/h3>\n\n<p>Una configuraci\u00f3n de Prometheus bien optimizada garantiza una recogida de datos eficiente, un uso m\u00ednimo de recursos y una alerta eficaz.  <\/p>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-optimizing-prometheus-for-performance\">Optimizar el rendimiento de Prometheus<\/h4>\n\n<ul>\n<li><strong>Intervalos de raspado:<\/strong> Utiliza 5s-15s para aplicaciones de alto tr\u00e1fico y 30s-1m para m\u00e9tricas menos din\u00e1micas para equilibrar precisi\u00f3n y rendimiento.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Limita la cardinalidad de las m\u00e9tricas:<\/strong> 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.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Utiliza Reglas de Registro:<\/strong> Calcula previamente las consultas frecuentes para agilizar los cuadros de mando y alertar con eficacia.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ampliaci\u00f3n:<\/strong> Para manejar m\u00e1s datos y mantener Prometheus funcionando sin problemas, la <strong>federaci\u00f3n<\/strong> recopila m\u00e9tricas de varios servidores en un solo lugar, lo que facilita la supervisi\u00f3n. <strong>La fragmentaci\u00f3n<\/strong> reparte la carga de trabajo entre distintos servidores, evitando la sobrecarga. Estos m\u00e9todos ayudan a Prometheus a escalar y mantenerse fiable. <\/li>\n<\/ul>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-designing-grafana-dashboards-nbsp-nbsp\">Dise\u00f1ar cuadros de mando Grafana  <\/h4>\n\n<p>Un panel de control bien organizado debe tener los KPI de infraestructura separados de los KPI de aplicaci\u00f3n y de los KPI de negocio. El gr\u00e1fico de l\u00edneas utilizado por Barely Trends muestra tendencias junto con Mapas de Calor que utilizan patrones para agrupar m\u00e9tricas para un mejor an\u00e1lisis. Los usuarios obtienen la capacidad de establecer alertas adem\u00e1s de crear anotaciones de eventos. El redise\u00f1o ofrecer\u00e1 un mejor rendimiento mediante la combinaci\u00f3n de las reglas de registro de Prometheus y las funciones de intervalo de tiempo de Grafana cuando los usuarios escriban estructuras de consulta sencillas.     <\/p>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-managing-prometheus-data-retention-nbsp-nbsp\">Gestionar la retenci\u00f3n de datos de Prometheus  <\/h4>\n\n<p>Los usuarios de Prometheus pueden gestionar la duraci\u00f3n de la retenci\u00f3n de sus datos mediante el comando `<code>--storage.tsdb.retention.time<\/code>`. Las soluciones de almacenamiento de datos para periodos largos se limitan a Thanos y Cortex, adem\u00e1s de VictoriaMetrics, porque Thanos y Cortex poseen funciones de escalabilidad junto a VictoriaMetrics, que permiten ventajas de compresi\u00f3n. La estabilidad del sistema y la compactaci\u00f3n de los bloques de almacenamiento de datos en TSDB se producen mediante el proceso de fusi\u00f3n, que depende de las operaciones de supervisi\u00f3n programadas.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-how-prometheus-and-grafana-work-together\">C\u00f3mo trabajan juntos Prometheus y Grafana<\/h2>\n\n<p>Prometheus es una plataforma de c\u00f3digo abierto que funciona como herramienta de monitorizaci\u00f3n, a la vez que proporciona funcionalidad de base de datos de series temporales. El sistema de recopilaci\u00f3n basado en pull de Prometheus adquiere m\u00e9tricas del sistema, como datos de CPU y memoria, y estad\u00edsticas de medici\u00f3n para permitir la evaluaci\u00f3n en tiempo real. El software de c\u00f3digo abierto Grafana permite la detecci\u00f3n eficaz de anomal\u00edas en los datos de Prometheus a trav\u00e9s de su visualizaci\u00f3n de la informaci\u00f3n del panel de control, que ayuda a los equipos DevOps a supervisar las tendencias. Estas herramientas se unen para crear una soluci\u00f3n avanzada de observabilidad del sistema para operaciones DevOps.   <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-step-by-step-guide-to-connecting-prometheus-and-grafana\">Gu\u00eda paso a paso para conectar Prometheus y Grafana<\/h3>\n\n<p>Puedes establecer la monitorizaci\u00f3n y visualizaci\u00f3n mediante la integraci\u00f3n de Prometheus y Grafana utilizando Docker. La gu\u00eda de configuraci\u00f3n dirige a los lectores a implementar contenedores Docker de Prometheus y Grafana como medio para mantener un proceso de despliegue est\u00e1ndar en todos los escenarios de pruebas. Crea el archivo de configuraci\u00f3n ` <code>prometheus.yml<\/code>`. Este archivo define qu\u00e9 m\u00e9tricas extraer\u00e1 Prometheus y de d\u00f3nde. Esta es la configuraci\u00f3n:    <\/p>\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>global:\n\n&nbsp;&nbsp;scrape_interval: 15s&nbsp;&nbsp;\n\nscrape_configs:\n\n&nbsp;&nbsp;- job_name: 'prometheus'\n\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;static_configs:\n\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;- targets: &#91;'localhost:9090']\n\n&nbsp;&nbsp;- job_name: 'node-exporter'&nbsp;&nbsp;\n\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;static_configs:\n\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;- targets: &#91;'node-exporter:9100']<\/code><\/pre>\n\n<p>Prometheus opera eventos de raspado de nodos con un preajuste de 15 segundos en la configuraci\u00f3n `<code>prometheus.yml<\/code>`. Prometheus utiliza los puertos `<code>localhost:9090<\/code>` para controlar sus m\u00e9tricas internas y realizar un seguimiento del rendimiento del sistema a trav\u00e9s de la conexi\u00f3n a `<code>node-exporter:9100<\/code>`.   <\/p>\n\n<p>Para iniciar el servidor Prometheus con exposici\u00f3n al puerto `9090` es necesario ejecutar este comando:<\/p>\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>docker run -d --name=prometheus \\\n\n&nbsp;&nbsp;-p 9090:9090 \\\n\n&nbsp;&nbsp;-v $(pwd)\/prometheus.yml:\/etc\/prometheus\/prometheus.yml \\\n\n&nbsp;&nbsp;prom\/Prometheus<\/code><\/pre>\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXfBi_bn3MJGxj584AreOdW-cwfw7pBV_BrbAOIAUjS81PDDleJFklUgkgMFMl4WaAtxeoNnRyo769FyY5jzeg-T9o9Pals4MUD9o5A34NbZt7ncbCmu3n5ylpHJ3883R7vlJugW-w?key=-wAd2lv5RhIfMwgbTbjiVcno\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n<p>Para confirmar la instalaci\u00f3n, navega a <a href=\"http:\/\/localhost:9090\"><strong>http:\/\/localhost:9090<\/strong><\/a>que est\u00e1 dedicado a Prometheus. A continuaci\u00f3n, navega hasta el estado y selecciona el `estado del objetivo` para comprobar si las m\u00e9tricas se est\u00e1n raspando correctamente. <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXeavDBFRHRBH3cr5RVRJH4r-gi0AsvZK_TfsfH1eSOsP5Hii4sa3QQOJE2yEx2VH9Df3GavMGnxDlYIm_HrciB57sSvApWOKys-dOWCWxfcAau5qp5QEU0bSw2Gw8sGDmRonsnM0A?key=-wAd2lv5RhIfMwgbTbjiVcno\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n<p>Esto muestra la p\u00e1gina Objetivos de Prometheus, con una lista de objetivos de raspado de Kubernetes. Los objetivos <code>Kubernetes-nodes<\/code> y <code>kubernetes-node-cadvisor<\/code> est\u00e1n recopilando correctamente m\u00e9tricas de nodos y contenedores, como muestra el estado &#8220;UP&#8221;. <\/p>\n\n<p>A continuaci\u00f3n, configura Grafana en docker. No es necesario un archivo de configuraci\u00f3n predefinido al iniciar el contenedor de Grafana. Grafana incorpora una interfaz de configuraci\u00f3n que permite a los usuarios modificar sus fuentes de datos, cuadros de mando y otros ajustes a trav\u00e9s de su interfaz interactiva tras el lanzamiento inicial.    <\/p>\n\n<div class=\"code-block content-copy\">\n<div class=\"pre\" id=\"code-blog\"><pre><code>\nkubectl top pod <pod-name>\n<\/pod-name><\/code>\n<\/pre>\n<\/div>\n<a class=\"copy-btn\" id=\"first-button\"><\/a>\n<\/div>\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXcQBoHq0jpxUmm2-2XBo-Qc2ICa38zXmRGHfx4UNJoFLLwIFC__oeaZiAfpqIHbRqEfDOOvvLSct9Z8KvB4iO65Vay0d7KWzSysMR1mRDO2xF1XpujfQvp9MGp-RlHgPyFCfVnxfA?key=-wAd2lv5RhIfMwgbTbjiVcno\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n<p>Ve a <strong>http:\/\/localhost:3000,<\/strong> inicia sesi\u00f3n con admin, y navega hasta Configuraci\u00f3n &gt; Fuentes de Datos. Haz clic en A\u00f1adir Fuente de Datos, selecciona Prometheus e introduce la URL del servidor<strong>(http:\/\/localhost:9090)<\/strong>.   <\/p>\n\n<p>Haz clic en Guardar y probar para conectarte. Una vez integrado, Grafana puede ahora extraer m\u00e9tricas 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 gr\u00e1ficos, mapas de calor e indicadores.  <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXcs5IuwFbiF3yqGOmhGwJmYqDZvgzXpOz_6Se24WbIv_iV6l5rwpBOFfDZT8-J4oU2_SBbdP0Qn6JDeW7f2RpcqHmsG580zMLgDrNecdo3azlrwVPRn0t_1dkwsl2B-TqOwfyrH?key=-wAd2lv5RhIfMwgbTbjiVcno\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n<p>Crea un panel de control Grafana en <code>Dashboards &gt; New Dashboard &gt; Add New Panel<\/code>. La combinaci\u00f3n de Prometheus como fuente de datos con <code>node_cpu_seconds_total<\/code> PromQL query como entrada te permite aplicar y ver la visualizaci\u00f3n para supervisar con eficacia. <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXeCgulB9hw7lDC_dxn2gzJUqXoxpb5Ikuc0fz_TJZ6Eooveg34y_wk7fG8hWnE2n0NniA7hz4HgPutuqY1FhednDPZAYNqYgA3-LxsVutCliMFzKXoUt55CfXWhTwnZ2ZdDItrSCA?key=-wAd2lv5RhIfMwgbTbjiVcno\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n<p>Aqu\u00ed, el panel de control de Grafana muestra los datos de uso de la CPU de Prometheus utilizando la consulta `<code>node_cpu_seconds_total<\/code>`. Realiza un seguimiento del tiempo de actividad durante los \u00faltimos 30 minutos, con datos actualizados cada 30 segundos, lo que ayuda a supervisar el rendimiento del sistema en tiempo real. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-common-challenges-and-solutions\">Retos comunes y soluciones<\/h2>\n\n<p>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 precisi\u00f3n en tiempo real. Abordar estas cuestiones con eficacia garantiza una experiencia de supervisi\u00f3n fluida y eficiente. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-1-scaling-prometheus-for-large-environments\">1. Escalar Prometheus para entornos grandes<\/h3>\n\n<p>A medida que crecen los datos, una sola instancia de Prometheus puede tener problemas de rendimiento. Utiliza la federaci\u00f3n para agregar datos de forma eficiente y la fragmentaci\u00f3n para distribuir los objetivos entre varios servidores, reduciendo la carga y mejorando el rendimiento de las consultas. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-2-avoiding-grafana-dashboard-overload\">2. Evitar la sobrecarga del panel de control de Grafana<\/h3>\n\n<p>Demasiadas visualizaciones pueden ralentizar los cuadros de mando y reducir su eficacia. Mantenlos limpios centr\u00e1ndote en las m\u00e9tricas cr\u00edticas, utilizando plantillas y variables para las vistas din\u00e1micas, y organizando los datos en paneles separados. Agrupar las m\u00e9tricas relacionadas mejora la legibilidad y la eficacia del sistema.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-3-ensuring-real-time-accuracy-in-prometheus-grafana-integration\">3. Garantizar la precisi\u00f3n en tiempo real en la integraci\u00f3n Prometheus-Grafana<\/h3>\n\n<p>Para evitar retrasos en los datos, establece intervalos de raspado optimizados en Prometheus, utiliza reglas de grabaci\u00f3n para las consultas frecuentes y ajusta la frecuencia de actualizaci\u00f3n de Grafana para que coincida con las actualizaciones de datos. Esto mantiene los cuadros de mando precisos y con capacidad de respuesta. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-a-better-prometheus-and-grafana-alternative-middleware\">Una alternativa mejor a Prometheus y Grafana: Middleware<\/h2>\n\n<p>Varias organizaciones demandan una plataforma \u00fanica de supervisi\u00f3n que simplifique sus requisitos de supervisi\u00f3n. Una plataforma completa de supervisi\u00f3n bajo la propiedad de Middleware permite a los usuarios realizar un seguimiento de la captura y almacenamiento de datos y de las funciones de visualizaci\u00f3n y alerta dentro de un sistema interconectado, agilizando as\u00ed las intrincadas necesidades de configuraci\u00f3n. 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, m\u00e9tricas y trazas en un \u00fanico panel de control.   <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXfkyYa5OuTwO3ByFhEmFqLZ3k5ns61aw8mZTrqH0W1bzjiJ2x5UmyZ4miokVc6YpxNpKL-aa3uBF2z97VhrZASJfuo_d4RPW5rTbW680mBKnsWnWfhusn59w1CAf6b0O1VqFQdYJQ?key=-wAd2lv5RhIfMwgbTbjiVcno\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n<p>El <strong>Panel de Monitorizaci\u00f3n de Middleware<\/strong> realiza un seguimiento de m\u00e9tricas clave como errores, latencia, trazas, pruebas, servicios y contenedores. Actualmente, dos hosts <strong>-Minikube<\/strong> y <strong>Victus- est\u00e1n<\/strong>ca\u00eddos mostrados como ref anterior, pero no se ha disparado ninguna alerta. Las m\u00e9tricas recientes se muestran en la secci\u00f3n <strong>Uso<\/strong>, mientras que la secci\u00f3n <strong>Registros<\/strong> muestra la actividad del sistema con un estado <strong>INFO<\/strong>. La barra lateral proporciona un acceso r\u00e1pido a los cuadros de mando y a las integraciones.   <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXeRfs2Pfd_RBMUboKcwItmJVhGw4HHhUntpW__M3iw8c7C2Ye5W4bbt5GZUbLH3_POSOH5uAWejsDP2PM2ZW58fm3VnUMGxfWoll7fAHGFsNjYsPE2p-li1oE4VfLXjj32Y6aoANA?key=-wAd2lv5RhIfMwgbTbjiVcno\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n<p>Este panel de control de middleware para <code>my-k8s-cluster<\/code> realiza un seguimiento de m\u00e9tricas clave como el estado de la CPU, la memoria y el pod. Los gr\u00e1ficos circulares muestran el estado de los nodos y los pods (verde para los que funcionan, rojo para los que tienen problemas). La secci\u00f3n Informaci\u00f3n del cl\u00faster muestra el total de nodos, espacios de nombres y pods en ejecuci\u00f3n, mientras que los Eventos recientes registran la finalizaci\u00f3n de trabajos y el escalado de pods. La barra lateral izquierda facilita la navegaci\u00f3n para gestionar nodos, cargas de trabajo y servicios.   <\/p>\n\nIntroducci\u00f3n al middleware\n\nEl middleware facilita la supervisi\u00f3n. Reg\u00edstrate para obtener una cuenta gratuita y empieza a seguir las m\u00e9tricas clave al instante. \n[Empieza &#8211; Gratis]\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusion\"><strong>Conclusi\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n<p><strong>Prometheus frente a Grafana<\/strong> no consiste en elegir uno sobre otro, sino en comprender c\u00f3mo se complementan. Prometheus recopila m\u00e9tricas en tiempo real y alerta sobre ellas, mientras que Grafana las visualiza para un mejor an\u00e1lisis.   <\/p>\n\n<p>Cuando los equipos de desarrollo consiguen un uso \u00f3ptimo 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 deber\u00eda consistir en implantar Prometheus para recopilar m\u00e9tricas esenciales, tras lo cual deber\u00edas dise\u00f1ar paneles personalizados en Grafana para supervisar la salud de la infraestructura. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-faq\"><strong>PREGUNTAS FRECUENTES<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Prometheus sirve tanto de base de datos de series temporales como de sistema de monitorizaci\u00f3n, pero Grafana funciona como herramienta de panel de visualizaci\u00f3n. Los usuarios con necesidades de recopilaci\u00f3n de datos junto con alertas deber\u00edan elegir Prometheus como plataforma de monitorizaci\u00f3n. Cuando realicen visualizaciones y an\u00e1lisis avanzados, los usuarios deber\u00edan elegir Grafana en su lugar. De su funcionamiento conjunto surge una soluci\u00f3n de monitorizaci\u00f3n completa.   <\/p>\n\n\n\n\n\n<p>No, Grafana puede trabajar con m\u00faltiples fuentes de datos como InfluxDB, Elasticsearch y MySQL. Sin embargo, si necesitas monitorizaci\u00f3n en tiempo real con datos de series temporales, Prometheus es una opci\u00f3n habitual como fuente de datos para Grafana. <\/p>\n\n\n\n\n\n<p>Prometheus funciona como una base de datos de monitorizaci\u00f3n que procesa m\u00e9tricas en tiempo real utilizando su estructura de series temporales. Grafana funciona como creador de cuadros de mando interactivos para el an\u00e1lisis 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 gesti\u00f3n de registros y fines de observabilidad.  <\/p>\n\n\n\n\n\n<p>El sistema de supervisi\u00f3n y alerta Prometheus funciona como un servicio de recopilaci\u00f3n de datos para el almacenamiento de informaci\u00f3n en series temporales. El sistema funciona con una interfaz web fundamental que no incluye las sofisticadas opciones de visualizaci\u00f3n que se ven en Grafana. <\/p>\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un sistema nativo de la nube necesita revisiones peri\u00f3dicas para mantenerse activo durante las operaciones diarias. Prometheus funciona como una red de sensores inteligentes que supervisa los servidores mediante la recopilaci\u00f3n de datos en tiempo real de las operaciones de la CPU, la utilizaci\u00f3n de la memoria y el rendimiento de la red. 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