#Prometheus

Prometheus açık kaynak bir izleme çözümü. Bir CNCF projesi (Kubernetes ile aynı vakıf altında) ve eksiksiz bir izleme bileşenleri takımı barındırıyor.

#Kaynaklar

• Prometheus dökümantasyonu
• İndirme ve kurulum ayrıntıları
• Yapılandırma ve servis keşfi
• Prometheus HTTP API dökümantasyonu

#Prometheus'u çalıştırmak

Prometheus'u bir Docker container'ında çalıştıracağız:

• prometheus.yml — container kurulumu, 9090 portunu

  yayınlıyor

• config/prometheus.yml — Prometheus yapılandırma

  dosyası

Container'ı başlatın:

docker compose -f labs/prometheus/prometheus.yml up -d

Prometheus arayüzünü http://localhost:9090 adresinde açın

Varsayılan sayfa metrik sorgulamanıza imkân veriyor — biraz sonra bunu yapacağız. Önce birkaç başka sayfaya bakın:

• http://localhost:9090/config (Status...Configuration menüsünden) —

  Prometheus'un kullandığı yapılandırmayı gösteriyor

• http://localhost:9090/targets (Status...Targets menüsünden) — veri

  toplama (scrape) hedeflerinin durumunu gösteriyor

İzlemek istediğimiz hedeflerin hiçbiri çalışmıyor ama Prometheus onları bulmaya çalışmaya devam edecek.

Şu Docker Compose dosyası (apps.yml) metrik yayınlayan birkaç örnek uygulama başlatıyor. Container'lar Prometheus ile aynı Docker ağına bağlanacak ve Prometheus'un bulmayı beklediği DNS adlarını kullanacaklar.

Uygulamaları çalıştırın:

docker compose -f labs/prometheus/apps.yml up -d

http://localhost:9090/targets durum sayfasını yenileyin, hedeflerin devreye girdiğini göreceksiniz

Prometheus arayüzündeki Query sayfasını açın (http://localhost:9090 adresindeki varsayılan sayfa). İfade kutusunun yanındaki metrik seçici toplanan tüm metrikleri listeliyor.

Bu lab'ın eski sürümü /classic/graph adresine bağlanıyordu. Prometheus 3 arayüzü değiştirdi ve klasik arayüz artık açılışta --enable-feature=old-ui gerektiriyor; dolayısıyla o adres 404 veriyor.

En basit sorgu için yalnızca metrik adı yeterli.

📋 process_cpu_seconds_total ve app_info sorgularını çalıştırdığınızda ne görüyorsunuz?

Prometheus bir hedeften veri toplarken her metriğe iki etiket ekliyor:

• job — yapılandırılmış job'ın adı, genellikle tek bir bileşeni belirtmek

  için kullanılır, örneğin döküman işleyici

• instance — hedefin belirli örneği, genellikle bir sunucu veya bir

  container; örneğin fulfilment-processor:9110 işleyici hedefinin DNS adı ve portu

Prometheus her metrik için bir zaman damgası da kaydediyor; yani her veri parçası için nereden geldiğini ve ne zaman toplandığını biliyorsunuz.

#Zaman serisi verisi

Table sekmesi yalnızca en güncel metrik değerini gösteriyor. Prometheus şu anda her hedeften 30 saniyede bir veri toplayıp tüm metrikleri zaman serisi veritabanına kaydediyor.

Bu veriyi keşfetmek için Graph sayfasını kullanabilirsiniz.

📋 fulfilment_requests_total metriğini sorgulayın, sonra sorguyu yalnızca processed etiketinin değerini gösterecek şekilde değiştirin.

Prometheus bu sonuca instant vector (anlık vektör) diyor; çünkü yalnızca tek bir an için veriyi gösteriyor — toplanan en güncel değeri.

Graph sekmesine geçin; sonuçları bir zaman aralığı boyunca, zaman aralığını seçebileceğiniz bir grafikte göreceksiniz:

Graph sekmesi her seri için bir çizgi çizer. Bir counter (sayaç) ile çizgi yalnızca yükselir — rate() fonksiyonunu faydalı kılan şey de budur.

Bu metrik bir counter, dolayısıyla grafik sürekli artıyor.

📋 fulfilment_in_flight_total metriği için bir grafik, bir de (etiket seçicisi olmadan) fulfilment_requests_total metriği için bir grafik oluşturun. Nasıl karşılaştırılıyorlar?

Prometheus arayüzü veriyi keşfetmek ve basit sorgular kurmak için iyi, ama onunla tam bir dashboard oluşturamazsınız. Onun için Prometheus HTTP API'sine sorgu gönderen Grafana'yı kullanacaksınız.

## Sorgu API'si

Genellikle sorgu API'siyle doğrudan çalışmazsınız, ama sorgu sonuçlarının ham verisini görmek için iyi bir kaynak.

curl ile çağırabileceğiniz basit bir HTTP API'si.

_Windows kullanıyorsanız doğru curl komutunu kullanmak için şu script'i çalıştırın:_

# once script'lere izin verin:
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Unrestricted -Scope Process

# sonra calistirin:
. ./scripts/windows-tools.ps1

İşlemde olan döküman metriği için bir sorgu yapın:

curl 'localhost:9090/api/v1/query?query=fulfilment_in_flight_total'

JSON biçiminde, şuna benzer bir çıktı göreceksiniz (ama bu kadar düzgün biçimlendirilmemiş):

{
  "status": "success",
  "data": {
    "resultType": "vector",
    "result": [
      {
        "metric": {
          "__name__": "fulfilment_in_flight_total",
          "instance": "fulfilment-processor:9110",
          "job": "fulfilment-processor"
        },
        "value": [
          1626510033.385,
          "71"
        ]
      }
    ]
  }
}

Bu bir anlık vektör. Gerçek değer bir metin olarak dönüyor — bu örnekte 71 — ve değerin kaydedildiği zaman damgasını da içeriyor (Linux epoch olarak; 1626510033.385, 17 Temmuz 2021 Cumartesi 08:20:33.385).

📋 API'yi kullanarak up metriğini sorgulayın. Yanıt size ne söylüyor?

curl 'localhost:9090/api/v1/query?query=up'

{
  "status": "success",
  "data": {
    "resultType": "vector",
    "result": [
      {
        "metric": {
          "__name__": "up",
          "instance": "fulfilment-api",
          "job": "fulfilment-api"
        },
        "value": [
          1626510366.389,
          "1"
        ]
      },
      {
        "metric": {
          "__name__": "up",
          "instance": "fulfilment-processor:9110",
          "job": "fulfilment-processor"
        },
        "value": [
          1626510366.389,
          "1"
        ]
      },
      {
        "metric": {
          "__name__": "up",
          "instance": "node-exporter:9100",
          "job": "node-exporter"
        },
        "value": [
          1626510366.389,
          "1"
        ]
      }
    ]
  }
}

API yanıtı her metrik için zaman damgasını, instance ve job etiketleriyle birlikte gösteriyor. Metrik adı da aslında bir etiket olarak saklanıyor: __name__.

#Lab

Bazen güncel metrik değerini görmek istersiniz, ama genellikle zaman içinde değişen değerleri görmek isteriz.

API'yi kullanarak fulfilment_in_flight_total metriğinin son bir saatlik değerlerini sorgulayın.

Takıldınız mı? İpuçlarına bakın veya çözümü inceleyin.

#Temizlik

Bu lab'ın container'larını kaldırın:

docker compose -f labs/prometheus/prometheus.yml down
docker compose -f labs/prometheus/apps.yml down

Bu komut yalnızca bu lab'in baslattigi container'lari kaldırır. Tamamen temiz bir başlangıç istiyorsanız docker ps ile hâlâ çalışan varsa görebilirsiniz.