クラウドネイティブシステムは、日々の運用でアクティブな状態を維持するために定期的なチェックが必要です。プロメテウスは、CPUオペレーション、メモリ使用率、ネットワークパフォーマンスのリアルタイムデータ収集を通じてサーバーを監視するスマートセンサーネットワークとして機能する。Graphana は、すべての監視データを視覚的かつインタラクティブな表示に変換するデジタル・コントロール・ルーム・インターフェースです。
この記事では、この2つのツールの違いを説明します。一方はデータを収集し、もう一方はそれを消化しやすい方法で表示します。
PrometheusとGrafanaの比較：主な違い
Prometheusは、センサーシステムのようにサーバーを監視し、CPU、メモリ、ネットワークアクティビティなどのメトリクスを追跡します。例えば、SaaSプラットフォームでは、レスポンスタイムが遅くなったときに警告を出すために使用することができます。
一方、Grafanaは、気温の傾向を示す天気予報アプリのように、この生データを明確で視覚的なダッシュボードに変える。
評決：Prometheusはモニタリングに優れ、Grafanaは可視化に適している。
データハンドリング：PrometheusとGrafanaの比較
プロメテウスは、データ記録の収集と維持に優れている。このプラットフォームは、すべてのシステム変更を記録するため、監視カメラと同様に動作する。
Grafanaは、Prometheus（または他のソース）から既存のデータを取得して視覚的な出力を作成するため、表示ツールとして機能する。詳細なログブックエントリーをレビューする際、Prometheusはそれらを読みやすいチャートに簡略化し、ユーザーが問題を特定するのに役立ちます。
評決：Prometheusは生のデータ収集で勝ち、Grafanaはそのデータを明確に提示することで勝つ。
Grafanaのスタンドアロン機能とPrometheusの比較
PrometheusとGrafanaのツールは、その独立した運用特性が異なる。Prometheusは独立して動作する。このシステムは、人間の監督者に依存することなく、データ保存や通知生成と並行して収集タスクを実行する。
Grafanaは、その情報を得るためにPrometheusを通してデータソースを必要とする。このシステムは、デジタル画像表示と同じように動作し、画面に入力するために電話ベースの分析を必要とする。
評決：Prometheusは単独で機能するが、Grafanaが輝くにはデータソースが必要だ。
GrafanaとPrometheusの柔軟性と拡張性
Prometheusはシステムメトリクスの収集に特化しており、それ以外のデータ収集機能は持っていない。Grafanaはビジュアルなシステムパフォーマンス監視を可能にし、Prometheusは深い分析データを提供する。
Grafanaは、Prometheus以外の複数のデータソースとの接続を可能にするため、適応可能なシステムとして機能する。このツールは、テレビシステムと音響機器を同時に管理するデバイスのように、一対一のリモートコントロール機能を提供する。
評決：Grafanaは、その汎用性と様々なシステムとの統合能力で勝る。
PrometheusとGrafanaの統合アプローチ
PrometheusとGrafanaの統合は簡単だ：Prometheusがメトリクスを収集する。Grafanaはそのデータを使ってダッシュボードを構築する。このアプローチにより、精密なセンサーシステムと直感的なコントロールパネルを組み合わせたような、堅牢なモニタリングと可視化が可能になる。
評決：両者とも、データ収集のためのPrometheusと、そのデータを表示するためのGrafanaを統合したときに最もうまく機能する。
PrometheusとGrafanaの使用例
Prometheusは、コンテナ化されたアプリケーションやマイクロサービスのような環境におけるリアルタイムのモニタリングや自動化されたアラートに最適です。
Grafanaは、エグゼクティブダッシュボードや過去のトレンド分析の作成で輝きを放ち、情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うのに最適です。
結論ライブのシステムヘルスにはPrometheusを使い、深い洞察と過去のトレンドにはGrafanaを使う。
PrometheusとGrafanaにおけるスケーリングの課題
Prometheusは、特に長期的なデータ保持やカーディナリティの高いメトリクスなど、スケーリング時に課題に直面することがある。フェデレーションやシャーディングのような技術は助けになるが、複雑さが増す。
Grafanaは複数のデータソースを統合することに優れているが、あまりにも多くのビジュアライゼーションが組み合わされると、ダッシュボードの過負荷で苦労するかもしれない。
評決：どちらのツールも、効果的に拡張するには慎重な計画が必要であり、Prometheusはデータ管理のための戦略が必要であり、Grafanaはダッシュボードのパフォーマンスを管理する必要がある。
PrometheusとGrafanaの簡単な比較です：
Prometheus vs Grafana：あなたに合うのはどちら？
PrometheusとGrafanaのどちらを選ぶかは、モニタリングのニーズ、チームの規模、既存のセットアップによって異なります。ここでは、それぞれのツールをいつ使うべきかを説明する：
プロメテウスの使用時期
- ライブシステム監視と警告機能は、プロメテウスの連続的な時系列データ収集と保存システムによって最適に処理される。
- Prometheusサービスは、ポッド、サービス、ノードからデータポイントを抽出するため、Kubernetesと同様に優れたインフラ監視機能を提供する。
- 自動アラート機能ビルトインのアラートマネージャーは、事前に定義されたしきい値に違反した場合、即座にチームに通知し、応答時間を短縮します。
- 限られた視覚化機能。プロメテウスには基本的なグラフ作成機能はあるが、高度なダッシュボードがないため、視覚的に傾向を分析することが難しい。
Grafanaの使用時期
- データの可視化とダッシュボードの作成は、Grafanaで最高の機能を発揮します。Grafanaは、メトリクスをグラフィカルなダッシュボードに変換し、システムパフォーマンスを時系列で分析するからです。
- Grafanaは、Prometheusのような多くのデータベースシステムへの接続をメインソースとして、MySQL、Elasticsearch、Loki、その他のデータソースへの拡張を可能にする。
- Prometheusが限定的なデータ保持機能を維持しているのに対して、Grafanaは履歴データの保存を維持しているため、長期的なトレンドがより可視化される。
- 意思決定者は、このプラットフォームから利益を得ることができる。なぜなら、チームはダッシュボードを構築し、実行可能なシステム情報を提示して、より良い経営者の選択をサポートすることができるからだ。
PrometheusとGrafanaのベストプラクティス
モニタリングを効率的に拡張するには、Prometheusを最適化してデータ収集を高速化し、Grafanaダッシュボードを明快に構成します。これにより、リアルタイムの洞察が保証され、生のメトリクスを実用的なインテリジェンスに変えると同時に、システムの応答性と効率を維持することができます。
最適なパフォーマンスを得るためのプロメテウスの設定
最適化されたPrometheusのセットアップにより、効率的なデータ収集、最小限のリソース使用、効果的なアラートが保証されます。
プロメテウスのパフォーマンスを最適化する
- スクレイプの間隔：トラフィックの多いアプリには5秒～15秒、あまり動的でないメトリクスには30秒～1分を使用し、精度とパフォーマンスのバランスをとる。
- メトリックのカーディナリティを制限する：カーディナリティの高いラベル（user_idなど）を避け、集約されたラベル（status_code、endpoint）を使用することで、メモリ使用量とクエリ負荷を削減する。
- 記録ルールの使用：頻繁なクエリを事前に計算し、ダッシュボードの高速化と効率的なアラートを実現。
- スケーリング：より多くのデータを処理し、Prometheusを円滑に稼動させ続けるために、フェデレーションは複数のサーバーからメトリクスを一箇所に集め、モニタリングを容易にします。シャーディングはワークロードを異なるサーバーに分散し、過負荷を防ぎます。これらの方法は、Prometheusのスケーリングと信頼性の維持に役立ちます。
Grafanaダッシュボードをデザインする
適切に整理されたダッシュボードは、アプリケーション KPI やビジネス KPI とは別にインフラ KPI を持つべきである。Barely Trendsが使用する折れ線グラフは、より良い分析のためにメトリクスをグループ化するパターンを使用するヒートマップと一緒にトレンドを表示する。ユーザーは、イベント注釈の作成に加え、アラートを設定する機能を得ることができる。再設計は、ユーザーが単純なクエリ構造を記述する際に、Prometheusの記録ルールとGrafanaの時間範囲機能の組み合わせにより、より良いパフォーマンスを提供する。
プロメテウスのデータ保持管理
Prometheus のユーザーは、--storage.tsdb.retention.time` コマンドでデータ保存期間を管理することができる。ThanosとCortexはVictoriaMetricsと並んでスケーラビリティ機能を有しており、圧縮効果が得られるため、長期間のデータ保存ソリューションはVictoriaMetricsと同様にThanosとCortexに限定される。TSDBにおけるシステムの安定性とデータストレージのブロックコンパクションは、スケジュールされた監視オペレーションに依存するマージプロセスを通じて行われる。
PrometheusとGrafanaの連携方法
Prometheusは、時系列データベース機能を提供しながら監視ツールとして動作するオープンソースプラットフォームです。Prometheusのプルベースの収集システムは、CPUやメモリデータなどのシステムメトリクスや計測統計を取得し、リアルタイムな評価を可能にする。オープンソースソフトウェアのGrafanaは、ダッシュボード情報の可視化により、Prometheusデータの効率的な異常検知を可能にし、DevOpsチームの傾向監視を支援する。これらのツールが統合されることで、DevOps運用のための高度なシステム観測ソリューションが実現します。
PrometheusとGrafanaを接続するためのステップバイステップガイド
Dockerを使用することで、PrometheusとGrafanaの統合によるモニタリングと可視化を確立することができます。セットアップガイドでは、すべてのテストシナリオで標準的なデプロイプロセスを維持する手段として、PrometheusとGrafanaのDockerコンテナを実装するよう読者に指示します。prometheus.yml`設定ファイルを作成します。このファイルは、Prometheusがどのメトリクスをどこからスクレイピングするかを定義します。以下がその設定です：
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 はノードスクレーパーイベントを `prometheus.yml` 設定で 15 秒のプリセットで動作させる。Prometheus はポート `localhost:9090` を使って内部メトリクスを監視し、`node-exporter:9100` への接続を通じてシステムのパフォーマンスを追跡する。
9090`ポートでPrometheusサーバーを起動するには、このコマンドを実行する必要があります：
docker run -d --name=prometheus \
-p 9090:9090 \
-v $(pwd)/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
prom/Prometheus
インストールを確認するには http://localhost:9090にアクセスしてください。次に、ステータスに移動し、「ターゲットの健全性」を選択して、メトリクスが正常にスクレイピングされているかどうかを確認します。
これは、KubernetesスクレイプターゲットをリストしたPrometheus Targetsページを示しています。UP “ステータスが示すように、Kubernetes-nodes とkubernetes-node-cadvisor ターゲットはノードとコンテナのメトリクスを正常に収集しています。
次に、DockerでGrafanaをセットアップする。Grafanaコンテナを起動する際、定義済みの設定ファイルは必要ない。Grafana にはセットアップインターフェースが組み込まれており、ユーザーは初回起動後に対話型インターフェースを通じてデータソースやダッシュボード、その他の設定を変更できる。
http://localhost:3000 にアクセスし、admin でログインし、Configuration> Data Sources に移動します。Add Data Sourceをクリックし、Prometheusを選択し、サーバーURLを入力する（http://localhost:9090）。
Save & Testをクリックして接続します。統合されると、GrafanaはPromQLを使用してサーバー負荷、CPU、メモリ使用量のPrometheusメトリクスをプルできるようになります。グラフ、ヒートマップ、ゲージでリアルタイムのダッシュボードを作成できます。
Dashboards > New Dashboard > Add New Panel で Grafana ダッシュボードを作成する。データソースとしてのPrometheusと入力としてのnode_cpu_seconds_total PromQLクエリの組み合わせにより、効果的に監視するための可視化を適用して表示することができる。
ここで、Grafanaダッシュボードは、`node_cpu_seconds_total`クエリを使用してPrometheusからのCPU使用率データを示している。これは過去30分間の稼働時間を追跡し、データは30秒ごとにリフレッシュされ、リアルタイムでシステムパフォーマンスを監視するのに役立ちます。
共通の課題と解決策
PrometheusとGrafanaがインフラストラクチャの成長に合わせてスケールするにつれ、パフォーマンスの管理、乱雑なダッシュボードの回避、リアルタイムの正確性の確保など、いくつかの課題が発生します。これらの課題に効果的に対処することで、スムーズで効率的なモニタリング体験が保証されます。
1.大規模環境でのプロメテウスのスケーリング
データが増大するにつれ、単一のPrometheusインスタンスはパフォーマンスの問題に直面する可能性があります。フェデレーションを使用して効率的にデータを集約し、シャーディングを使用してターゲットを複数のサーバーに分散することで、負荷を軽減し、クエリパフォーマンスを向上させます。
2.Grafanaダッシュボードの過負荷を避ける
ビジュアライゼーションが多すぎると、ダッシュボードの動作が遅くなり、効果が低下します。重要なメトリクスに焦点を当て、動的ビューにテンプレートと変数を使用し、データを個別のパネルに整理することで、ダッシュボードをすっきりさせましょう。関連するメトリクスをグループ化すると、読みやすさとシステム効率が向上します。
3.プロメテウスとグラファナの統合におけるリアルタイム精度の確保
データの遅延を避けるには、Prometheusで最適化されたスクレイプ間隔を設定し、頻繁なクエリには記録ルールを使用し、データの更新に合わせてGrafanaのリフレッシュレートを調整する。これにより、ダッシュボードの正確性と応答性が保たれます。
より良いPrometheusとGrafanaの代替：ミドルウェア
監視要件を簡素化する監視用の単一プラットフォームが、複数の組織から求められている。ミドルウェアが所有する完全なモニタリング・プラットフォームにより、ユーザーはデータの取得と保存、可視化とアラート機能を1つの相互リンクされたシステム内で追跡することができ、複雑なコンフィギュレーション・ニーズを合理化することができる。ミドルウェアは開発者のために作られたものであり、インフラの頭痛の種のために作られたものではない。ミドルウェアは、複数の異なるツールを寄せ集めるのではなく、ログ、メトリクス、トレースのすべてを単一のダッシュボードに集約します。
Middleware Monitoring Dashboardは、エラー、レイテンシ、トレース、テスト、サービス、コンテナなどの主要なメトリクスを追跡する。現在、Minikubeと Victusの2つのホストが上記のように停止していますが、アラートは発生していません。Usageセクションには最近のメトリクスが表示され、LogsセクションにはシステムのアクティビティがINFOステータスで表示されます。サイドバーからダッシュボードや統合に素早くアクセスできます。
このmy-k8s-cluster 用のミドルウェアダッシュボードは、CPU、メモリ、ポッドの状態などの主要なメトリクスを追跡します。円グラフはノードとポッドの健全性を示します（緑は実行中、赤は問題あり）。クラスタ情報] セクションには総ノード数、ネームスペース、実行中のポッドが表示され、[最近のイベント] にはジョブの完了とポッドのスケーリングが記録されます。左サイドバーでは、ノード、ワークロード、およびサービスを管理するためのナビゲーションが簡単に行えます。
結論
PrometheusとGrafanaの比較は、どちらかを選ぶということではなく、それぞれがどのように補完し合っているかを理解することである。Prometheusはリアルタイムのメトリクスを収集してアラートを出し、Grafanaはより良い分析のためにそれらを可視化する。
Devチームがこれらのツールの最適な利用を実現すれば、データに基づいて意思決定を行いながら、システムのパフォーマンスを監視し、早い段階で問題を特定できるようになる。最初のステップでは、Prometheusを導入して重要なメトリクスを収集し、その後、Grafanaでカスタマイズしたダッシュボードを設計してインフラの健全性を監視する必要がある。
よくあるご質問
Prometheusは時系列データベースと監視システムの両方の役割を果たすが、Grafanaは可視化ダッシュボードツールとして機能する。アラートとともにデータ収集が必要なユーザーは、監視プラットフォームとしてPrometheusを選択すべきである。高度なビジュアライゼーションやアナリティクスを行う場合は、代わりにGrafanaを選択すべきである。完全なモニタリング・ソリューションは、両者の共同作業から生まれる。
いいえ、GrafanaはInfluxDB、Elasticsearch、MySQLのような複数のデータソースで動作できます。しかし、時系列データによるリアルタイムモニタリングが必要な場合、PrometheusはGrafanaのデータソースとして一般的な選択肢です。
Prometheusは、時系列構造を利用してメトリクスをリアルタイムに処理するモニタリング・データベースとして機能する。Grafana は、他のデータソースの中でも Prometheus と接続する機能を通じて、データ分析のためのインタラクティブなダッシュボード作成ツールとして機能する。Kibana は主に Elasticsearch 内に保存されたログデータを検索・分析し、ログ管理業務や観測可能性を目的として動作する。
監視・アラートシステムPrometheusは、時系列情報保存のためのデータ収集サービスとして機能する。このシステムは、Grafanaに見られるような洗練された可視化オプションを含まない、基本的なウェブ・インターフェイスで動作する。
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