Monitoring d'infrastructure : Grafana, Prometheus

Vous ne pouvez pas opérer une infrastructure fiable sans observabilité. Lorsqu'une application ralentit ou qu'un service tombe hors ligne, vous devez le savoir avant vos utilisateurs — et vous avez besoin des données pour diagnostiquer rapidement la cause racine. Prometheus et Grafana sont devenus la stack de monitoring open source standard pour l'infrastructure cloud-native, offrant une collecte de métriques puissante, de l'alerting et de la visualisation. Les organisations qui ont déjà adopté Kubernetes pour leurs charges de travail bénéficient particulièrement de cette stack, car les deux outils ont été conçus avec l'orchestration de conteneurs à l'esprit.

Prometheus : collecte de métriques et alerting

Prometheus est une base de données de séries temporelles et un système de monitoring conçu pour la fiabilité et la simplicité. Il collecte les métriques en scrutant les endpoints HTTP exposés par vos applications et composants d'infrastructure à intervalles réguliers.

• Modèle pull — Prometheus tire les métriques des cibles plutôt que de recevoir des données poussées. Cela signifie que Prometheus contrôle l'intervalle de scraping et peut détecter quand les cibles sont en panne (un scrape manqué est en soi un signal).
• PromQL — le langage de requête de Prometheus est puissant et flexible, vous permettant d'agréger, filtrer et transformer les métriques pour répondre à des questions opérationnelles comme "quelle est la latence au 99e percentile des requêtes pour le service X sur la dernière heure ?"
• Découverte de services — Prometheus s'intègre avec Kubernetes, les APIs des fournisseurs cloud, Consul et d'autres registres de services pour découvrir automatiquement les cibles de monitoring à mesure qu'elles sont créées et détruites.
• Alertmanager — un composant compagnon qui gère le routage des alertes, la déduplication, le regroupement et la mise en sourdine. Il peut envoyer des notifications par email, Slack, PagerDuty, OpsGenie et d'autres canaux.

Grafana : visualisation et tableaux de bord

Grafana fournit la couche de visualisation qui rend les données de monitoring exploitables. Bien que Prometheus dispose d'un navigateur d'expressions basique, Grafana offre des tableaux de bord riches et interactifs que les équipes peuvent utiliser pour le monitoring en temps réel et l'analyse historique.

• Tableaux de bord multi-sources — Grafana peut interroger des données de Prometheus, Elasticsearch, CloudWatch, Azure Monitor, PostgreSQL et des dizaines d'autres sources de données dans un seul tableau de bord.
• Variables de template — créez des tableaux de bord dynamiques qui permettent aux utilisateurs de filtrer par environnement, service, région ou toute autre dimension sans créer de tableaux de bord séparés pour chaque combinaison.
• Alerting — Grafana inclut également son propre système d'alerting, qui peut être plus simple à configurer qu'Alertmanager pour les équipes utilisant déjà Grafana comme interface de monitoring principale.
• Tableaux de bord communautaires — des milliers de tableaux de bord préconstruits sont disponibles sur Grafana.com pour les infrastructures courantes (Kubernetes, PostgreSQL, NGINX, Node Exporter) et peuvent être importés et personnalisés.

Mise en place de la stack de monitoring

Pour les environnements Kubernetes, l'approche la plus courante est de déployer le chart Helm kube-prometheus-stack, qui inclut Prometheus, Grafana, Alertmanager, node-exporter et kube-state-metrics dans un déploiement unique et bien configuré :

1. Déployer la stack — installez le chart Helm kube-prometheus-stack dans un namespace de monitoring dédié. Cela fournit une visibilité immédiate sur la santé du cluster, les ressources des nœuds et les métriques des pods.
2. Instrumenter vos applications — ajoutez les bibliothèques client Prometheus à vos applications pour exposer des métriques personnalisées. Des bibliothèques sont disponibles pour tous les langages majeurs (Go, Java, Python, Node.js, .NET). Concentrez-vous sur les quatre signaux d'or : latence, trafic, erreurs et saturation.
3. Configurer les service monitors — créez des ressources ServiceMonitor qui indiquent à Prometheus quels services scruter et comment. Cela s'intègre naturellement avec la découverte de services Kubernetes.
4. Construire des tableaux de bord — commencez par les tableaux de bord préconstruits inclus dans le chart Helm, puis créez des tableaux de bord personnalisés pour les métriques spécifiques à votre application.
5. Configurer les alertes — définissez des règles d'alerting dans Prometheus pour les conditions critiques (taux d'erreurs élevés, épuisement des ressources, indisponibilité de service) et configurez Alertmanager pour router les notifications vers les équipes appropriées.

Au-delà des métriques : logs et traces

Les métriques vous disent que quelque chose ne va pas. Les logs et les traces vous disent pourquoi. Une stack d'observabilité complète inclut les trois piliers :

• Logging — Loki (de Grafana Labs) est le complément naturel de Prometheus et Grafana. Il indexe les métadonnées des logs (labels) plutôt que le contenu en texte intégral, ce qui le rend efficace et économique. Les logs peuvent être interrogés aux côtés des métriques dans les tableaux de bord Grafana.
• Tracing distribué — pour les architectures microservices, des outils de tracing comme Jaeger ou Tempo (également de Grafana Labs) suivent les requêtes à travers plusieurs services, vous aidant à identifier les goulots d'étranglement et les pannes dans des chaînes d'appels complexes.
• OpenTelemetry — un framework de plus en plus standard pour instrumenter les applications avec des métriques, des logs et des traces en utilisant un SDK unique et neutre vis-à-vis des fournisseurs. Si vous partez de zéro, OpenTelemetry est l'approche d'instrumentation recommandée.

Mise à l'échelle de Prometheus

Une seule instance Prometheus fonctionne bien pour les déploiements de petite à moyenne taille, mais les environnements plus importants peuvent nécessiter des stratégies de mise à l'échelle. Une bonne planification de la mise à l'échelle va de pair avec un plan de reprise après sinistre pour l'infrastructure cloud, car les données de monitoring doivent rester disponibles même lors de défaillances régionales.

• Thanos — étend Prometheus avec du stockage à long terme, des requêtes globales sur plusieurs instances Prometheus et de la déduplication. Thanos stocke les données historiques dans du stockage objet (S3, Azure Blob) pour une rétention économique.
• Cortex / Mimir — backends Prometheus multi-tenants et horizontalement scalables. Grafana Mimir est l'option recommandée pour les organisations qui doivent centraliser les métriques de nombreux clusters ou équipes.
• Fédération — Prometheus supporte la fédération hiérarchique, où un Prometheus global scrute les métriques agrégées depuis des instances Prometheus par cluster.

Comment ICTLAB peut vous aider

ICTLAB conçoit et déploie des solutions de monitoring et d'observabilité pour les organisations belges. De la mise en place de Prometheus et Grafana sur vos clusters Kubernetes à la création de tableaux de bord personnalisés, de workflows d'alerting et de stockage de métriques à long terme, nous aidons votre équipe à obtenir une visibilité complète sur votre infrastructure et vos applications.

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