最新のアプリケーションがより複雑になるにつれて、監視とパフォーマンス分析の重要性が増しています。今日のビッグデータ環境では、開発者はアプリケーションを効果的に監視し、問題を迅速に特定できる必要があります。これらの問題に対処するには、高度な監視およびパフォーマンス分析ツールが不可欠になっています。この記事では、Prometheus と Grafana を使用してアプリケーションの監視とパフォーマンス分析を実装する方法について説明します。
プロメテウスとは何ですか?
Prometheus は、SoundCloud によって開発されたオープンソースのモニタリング システムおよび時系列データベースです。 Prometheus は、あらゆる観察可能なデータを記録でき、強力なクエリ言語と画像またはグラフィカル インターフェイスを提供します。これは Cloud Native Computing Foundation の一部であり、Kubernetes、Docker などの最新のコンテナ プラットフォームやツール セットとのシームレスな統合を提供します。
Prometheus の利点
Grafana とは何ですか?
Grafana は、データ ソースからの結果を 1 つのダッシュボードに集約するオープンソースのデータ分析および視覚化ツールです。 Grafana は、Prometheus やその他の時系列データベース、リレーショナル データベース、ログ ファイル、IoT デバイスなど、さまざまなデータ ソースをサポートしています。 Grafana は、大企業でのデータの分析と監視だけでなく、開発プロジェクトの小規模チームによる使用にも適しています。
Grafana の利点
Prometheus と Grafana を使用したアプリケーションの監視
Prometheus と Grafana は、開発者がマシン リソースの使用状況、リクエストの遅延、応答時間など、アプリケーションのさまざまなメトリクスを監視するのに役立ちます。このセクションでは、Prometheus と Grafana を使用してアプリケーション メトリックをダッシュボードに統合する方法について説明します。
ステップ 1: Prometheus のインストールと構成
Prometheus をインストールする最も簡単な方法は、コンテナー プラットフォーム (Docker や Kubernetes など) を使用することです。 Prometheus バイナリをソースからビルドする場合は、Go と Git をインストールする必要があります。構成ファイル config.yml には、監視対象のすべてのターゲットと、エクスポートされたサンプルのファイルを保存および取得するための永続的な場所が含まれており、次の方法で構成できます:
global:
scrape_interval: 10s # Periodic検出頻度
scrape_timeout: 5s # 検出タイムアウト時間
scrape_configs:
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