Softwaremonitoring mit Prometheus

Monitoringlösungen in Standard-Enterprise-Softwarearchitekturen überwachen typischerweise einige wenige zentrale Services und ihre Komponenten. Microservices-Architekturen oder SaaS/PaaS-Infrastrukturen haben jedoch spezielle Anforderungen an Monitoring-Lösungen. Einerseits sind allgemein mehr Services und Servicearten vorhanden, und andererseits kann die Aussage, ob ein Service funktioniert, nicht mehr rein über das Monitoring einzelner Komponenten getroffen werden. Monitoringmetriken müssen hier schnell über viele Komponenten navigier-, aggregier- und interpretierbar sein. Prometheus, das erste Open Source Cloud-native Monitoringtool, gehört zu dieser neuen Generation von Monitoringtools, die diesen Anforderungen genügen. In der Session werden Datenmodell, Architektur und das Set-up von Prometheus demonstriert mit Bezug auf die Wichtigkeit für DevOps und den Own-Your-Own-Uptime-Gedanken. Im Speziellen werden einfache Alerts definiert, die Metriken über mehrere Komponenten aggregieren und darauf alarmieren. Weiterführend wird gezeigt, wie simple statistische Onboard-Funktionen von Prometheus dazu verwendet werden können, unerwartetes Verhalten von Services (d. h. Outliers) zu detektieren. Als Ausblick wird außerdem vorgestellt, wie Monitoringdaten aus Prometheus exportiert und in Data-Science-Tools wie beispielsweise „R“, Python SciPy, oder in Machine Learning Services der Microsoft Azure Cloud importiert und weiterverarbeitet werden können.