Prometheus

Когда сервисов больше одного, вопрос «что сейчас с инфраструктурой» превращается в десяток вкладок и ssh-сессий. Prometheus закрывает это одним стандартным способом: он централизованно собирает метрики со всего парка - загрузку CPU и памяти хостов, состояние контейнеров, задержки и ошибки ваших приложений - и хранит их как временные ряды, по которым можно строить графики и правила алертов.

Работает по pull-модели: Prometheus сам по расписанию ходит по HTTP на эндпоинты /metrics ваших целей и забирает цифры. Эти эндпоинты отдают «экспортеры»: node_exporter для метрик хоста, cAdvisor для контейнеров, blackbox_exporter для проверки доступности, плюс сотни готовых экспортеров под Postgres, nginx, Redis и прочее. Свои сервисы отдают метрики через клиентские библиотеки.

Это ядро наблюдаемости в облачном мире: Prometheus - второй проект-выпускник CNCF после Kubernetes, и де-факто стандарт метрик там, где есть докер и оркестрация.

https://45-15-159-158.fatmetal.net/prom/targets

Zabbix - классика инфра-мониторинга, «все в одном» с агентами, которые push-ат данные на сервер. Prometheus, наоборот, pull-ит метрики и берет силу в экосистеме экспортеров и в интеграции с докером и Kubernetes - это выбор, когда инфраструктура контейнерная и динамичная.

InfluxDB - тоже time-series БД, но push-модель и свой язык. Prometheus выигрывает языком PromQL и стандартом де-факто в cloud-native: под него написана большая часть экспортеров и дашбордов.

Datadog, New Relic, Grafana Cloud - облачные APM: удобно, но метрики и деньги уходят наружу. Prometheus поднимается у себя, данные остаются в вашем периметре (для РФ - под 152-ФЗ), а платите вы только за сервер.

Наш Beszel - это «Prometheus-лайт»: метрики хоста и контейнеров с UI из коробки, ставится в один клик, идеален для малого. Prometheus - тяжелее и требует настройки, но безгранично расширяем и рассчитан на рост. Ниже в разделе про стек мы показываем, как из них двоих сложить два тира одного направления.

Prometheus - один Go-бинарь с встроенной time-series БД (TSDB). Чтобы получилась полезная наблюдаемость, рядом ставят экспортеры и Grafana для дашбордов. На стенде мы подняли типовой набор:

Цикл простой: экспортеры отдают /metrics, Prometheus по scrape_interval их опрашивает и складывает ряды, а вы запрашиваете их языком PromQL - для дашбордов в Grafana и для правил алертов. Найденные условия (диск заполнен, цель недоступна) уходят в Alertmanager, а тот маршрутизирует их в почту, Telegram или наш ntfy.

Весь Prometheus настраивается одним YAML-файлом. Минимум - интервал опроса и список целей (для статики; в динамике подключается service discovery по DNS, Kubernetes или Consul):

global:
  scrape_interval: 15s
scrape_configs:
  - job_name: node
    static_configs:
      - targets: ['node-exporter:9100']
  - job_name: cadvisor
    static_configs:
      - targets: ['cadvisor:8080']

Стенд подняли на тарифе Fatmetal Cloud Server CPU2-RAM4-DISK50 с Ubuntu 24.04 и Docker.

1. Сервер и Docker

   Создаем Fatmetal Cloud Server на Ubuntu 24.04 с преднастроенным Docker. Домен вида 45-15-159-158.fatmetal.net резолвится сам.

2. Стек через Docker Compose

   Поднимаем prometheus + node_exporter + cAdvisor + Grafana + Caddy одним docker compose up -d. Prometheus сразу начинает скрейпить цели.

3. TLS на Caddy

   Caddy берет сертификат Let's Encrypt на magic-DNS-домен, отдает Grafana в корне и Prometheus на /prom. Наружу только 80 и 443.

4. Дашборды и алерты

   В Grafana преднастраиваем источник данных Prometheus и импортируем дашборд Node Exporter Full. Правила алертов и Alertmanager - следующий слой.

Замеры с живого стенда, docker stats в простое. Весь набор - Prometheus, два экспортера, Grafana и Caddy - помещается в тариф CPU2-RAM4-DISK50 с большим запасом.

Сам Prometheus в простое ест около 45 MiB - основную память забирает Grafana. Реальное потребление растет с числом целей и рядов (кардинальностью метрик): на большом парке смотрите за памятью и при необходимости берите старший тариф или выносите долгую историю в remote-write.

Сила Prometheus - в языке запросов. PromQL умеет не только выбирать ряды, но и считать по ним производные величины: скорость роста счетчиков через rate(), агрегации по меткам, перцентили латентности через histogram_quantile(). Один и тот же запрос ложится и в дашборд Grafana, и в правило алерта.

За данными стоит экосистема экспортеров: node_exporter (CPU, память, диск, сеть хоста), cAdvisor (контейнеры), blackbox_exporter (доступность сайтов, портов, TLS - альтернатива Uptime Kuma внутри стека метрик), плюс готовые экспортеры почти под любую БД и сервис. Ниже - PromQL-график с нашего стенда: разложение загрузки CPU по режимам.

https://45-15-159-158.fatmetal.net/prom/query

У Prometheus нет своей аутентификации - его веб и API закрывают реверс-прокси (у нас Caddy с TLS и, при необходимости, basic-auth). Наружу торчат только 80 и 443, сами Prometheus, экспортеры и Grafana слушают внутри docker-сети. node_exporter и cAdvisor тоже не стоит выставлять в интернет напрямую.

Обновление - смена тега образа и docker compose up -d; TSDB лежит в docker-томе и переживает перезапуск. Для боевого стенда добавьте бэкап тома данных и правила алертов, а на большом парке - remote-write в долговременное хранилище (Mimir, Thanos, VictoriaMetrics).