تصور کن که تو مدیر یه شرکت فناوری هستی و باید صدها سرور و سرویس مختلف رو مدیریت کنی. هر روز با چالش‌های جدیدی روبرو می‌شی: از مشکلات سرور و قطعی‌های ناگهانی گرفته تا پیدا کردن دلیل کاهش عملکرد یکی از سرویس‌ها. در این بین، تو به ابزاری نیاز داری که بتونه بهت کمک کنه تا به موقع مشکلات رو شناسایی و حل کنی و البته، بهت دیدگاهی جامع از سلامت زیرساخت‌هات بده. اینجاست که Prometheus وارد میدان می‌شه!

Prometheus چیست؟

Prometheus یک سیستم نظارت و هشداردهی متن‌بازه که بهت این امکان رو می‌ده تا عملکرد و وضعیت سرویس‌ها و سرورهای خودت رو به صورت دقیق و جامع نظارت کنی. با استفاده از Prometheus، می‌تونی داده‌های زمانی (Time Series) رو جمع‌آوری کنی و نمودارهای زنده از وضعیت سیستم خودت ایجاد کنی.

تاریخچه Prometheus

Prometheus در سال ۲۰۱۲ توسط SoundCloud توسعه داده شد و از اون زمان تا حالا به یکی از محبوب‌ترین ابزارهای نظارت در دنیای فناوری تبدیل شده. این ابزار از ابتدا به عنوان یک پروژه متن‌باز توسعه داده شد و در سال ۲۰۱۶ به پروژه‌های بنیاد CNCF (Cloud Native Computing Foundation) پیوست. Prometheus به سرعت مورد توجه جامعه DevOps قرار گرفت و امروز توسط شرکت‌های بزرگ و کوچک در سراسر جهان استفاده می‌شه.

جهانی بدون Prometheus

در دنیایی بدون Prometheus و ابزارهای مشابه، تو و تیمت باید به صورت دستی داده‌های مربوط به عملکرد سرورها و سرویس‌ها رو جمع‌آوری کنید. این کار بسیار زمان‌بر و خسته‌کننده‌ است و احتمال خطا در اون خیلی زیاده. تصور کن که یک سرور مهمت در اواسط شب دچار مشکل می‌شه و هیچ ابزاری برای هشداردهی سریع نداری. باید از خواب بلند شی، به سیستم وارد شی و شروع به بررسی دستی کنی تا مشکل رو پیدا کنی. این سناریو نه تنها باعث کاهش کارایی و افزایش استرس می‌شه، بلکه می‌تونه به کسب و کارت آسیب جدی وارد کنه.

حالا بیا ببینیم Prometheus چطور به حل این مشکلات کمک می‌کنه.

چگونگی عملکرد Prometheus

Prometheus از چندین مؤلفه اصلی تشکیل شده که هر کدوم نقش مهمی در نظارت و هشداردهی دارن:

Prometheus Server

Prometheus Server قلب این سیستم هست. این سرور داده‌ها رو از سرویس‌ها و برنامه‌هات جمع‌آوری، ذخیره و پردازش می‌کنه. Prometheus Server به صورت دوره‌ای به منابع مختلف سر می‌زنه و داده‌ها رو جمع‌آوری می‌کنه. بعد این داده‌ها رو به صورت سری‌های زمانی ذخیره می‌کنه تا بتونی بعداً اونا رو تحلیل کنی.

Client Libraries

Client Libraries یا همون کتابخانه‌های کلاینت بهت کمک می‌کنن تا داده‌ها رو از برنامه‌ها و سرویس‌هات به فرمت مناسب برای Prometheus آماده کنی. این کتابخانه‌ها برای زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف وجود دارن و به راحتی می‌تونی ازشون استفاده کنی. با این کتابخانه‌ها می‌تونی متریک‌های مختلف مثل تعداد درخواست‌ها، میزان استفاده از CPU و حافظه و... رو جمع‌آوری کنی.

Exporters

Exporters ابزارهایی هستن که داده‌ها رو از سرویس‌ها و منابع مختلف جمع‌آوری می‌کنن و به Prometheus تحویل می‌دن. برای مثال، Node Exporter داده‌های مربوط به سرورهای لینوکسی رو جمع‌آوری می‌کنه. Exporters زیادی برای سرویس‌های مختلف مثل دیتابیس‌ها، وب سرورها و... وجود داره که کار تو رو خیلی راحت می‌کنن.

Alertmanager

Alertmanager مؤلفه‌ای هست که هشدارها رو مدیریت و ارسال می‌کنه. با استفاده از Alertmanager می‌تونی قوانین هشداردهی تعریف کنی و مشخص کنی که در صورت بروز مشکل، هشدارها به چه صورت و به چه کسانی ارسال بشه. اینطوری می‌تونی مطمئن باشی که همیشه از وضعیت سرورها و سرویس‌هات باخبر هستی و در صورت بروز مشکل، سریعاً اقدام کنی.

حالا که با این مؤلفه‌ها آشنا شدی، می‌تونی به راحتی از Prometheus برای نظارت بر زیرساخت‌های خودت استفاده کنی و از مزایای این ابزار قدرتمند بهره‌مند بشی.

اصول طراحی Prometheus

خب، بذار برات بگم که Prometheus چطور طراحی شده و چرا اینقدر باحاله. Prometheus بر اساس چند اصل کلیدی طراحی شده که اونو از سایر ابزارهای نظارت متمایز می‌کنه:

مدل داده‌های زمانی

Prometheus داده‌ها رو به صورت سری‌های زمانی (Time Series) ذخیره می‌کنه. هر سری زمانی شامل یک مقدار و یک برچسب زمانی هست. این یعنی می‌تونی به راحتی تغییرات داده‌هات رو در طول زمان پیگیری کنی و نمودارهای دقیق و جذاب بسازی.

پرس‌وجو زبان PromQL

یکی از جذاب‌ترین ویژگی‌های Prometheus، زبان پرس‌وجوی قدرتمندش به نام PromQL هست. PromQL بهت این امکان رو می‌ده تا داده‌هات رو فیلتر کنی، تجزیه و تحلیل کنی و حتی هشدارهای پیچیده تعریف کنی. با این زبان می‌تونی به سادگی از داده‌هات گزارش‌های دقیق بگیری.

معماری Pull-based

Prometheus از معماری Pull-based استفاده می‌کنه. این یعنی سرور Prometheus به صورت دوره‌ای به سرویس‌ها و برنامه‌های تو مراجعه می‌کنه و داده‌ها رو جمع‌آوری می‌کنه. این رویکرد بهت کمک می‌کنه تا از مشکلات معماری Push-based که در اون سرویس‌ها باید داده‌ها رو ارسال کنن، جلوگیری کنی. این یعنی مدیریت و نگهداری سرویس‌ها راحت‌تر و مطمئن‌تر می‌شه.

استقلال از وابستگی‌های خارجی

Prometheus به گونه‌ای طراحی شده که بدون نیاز به وابستگی‌های خارجی کار کنه. یعنی می‌تونی از اون به عنوان یک ابزار مستقل استفاده کنی و نگران هماهنگی با سایر سیستم‌ها نباشی. البته اگر بخوای، می‌تونی اونو با سایر ابزارها مثل Grafana یکپارچه کنی.

ذخیره‌سازی محلی

Prometheus داده‌ها رو به صورت محلی ذخیره می‌کنه. این بهت این امکان رو می‌ده که به سرعت به داده‌ها دسترسی داشته باشی و نیاز به سیستم‌های ذخیره‌سازی پیچیده نداری. البته برای پروژه‌های بزرگ، می‌تونی از راهکارهای ذخیره‌سازی خارجی هم استفاده کنی.

مزایا و معایب Prometheus

هر ابزاری دارای مزایا و معایب خاص خودشه و Prometheus هم از این قاعده مستثنی نیست. بذار نگاهی به برخی از مزایا و معایب این ابزار بندازیم.

مزایا

• متن‌باز بودن: Prometheus یک ابزار متن‌بازه و این یعنی تو می‌تونی اون رو به صورت رایگان استفاده کنی و به کد منبع اون دسترسی داشته باشی.
• پشتیبانی از مقیاس بزرگ: Prometheus می‌تونه داده‌های زیادی رو جمع‌آوری و پردازش کنه و بهت کمک می‌کنه تا عملکرد زیرساخت‌های بزرگ خودت رو به راحتی نظارت کنی.
• جامعه فعال: Prometheus دارای یک جامعه بزرگ و فعاله که بهت کمک می‌کنه تا در صورت بروز مشکل، راه‌حل‌های مناسب رو پیدا کنی.
• یکپارچگی با ابزارهای دیگر: Prometheus به راحتی با ابزارهای دیگه مثل Grafana و Kubernetes یکپارچه می‌شه که این یکپارچگی بهت امکان می‌ده تا نظارت و مدیریت بهتری داشته باشی.
• قابلیت سفارشی‌سازی: می‌تونی Prometheus رو به سادگی مطابق با نیازهای خاص خودت سفارشی‌سازی کنی، از قوانین هشداردهی گرفته تا جمع‌آوری داده‌ها از منابع خاص.

معایب

• مصرف منابع: Prometheus ممکنه منابع زیادی از سرور تو مصرف کنه، به ویژه زمانی که حجم زیادی از داده‌ها رو جمع‌آوری و پردازش می‌کنه.
• محدودیت‌های ذخیره‌سازی: Prometheus به طور پیش‌فرض داده‌ها رو در یک پایگاه داده محلی ذخیره می‌کنه که ممکنه برای برخی از پروژه‌های بزرگ کافی نباشه.
• نیاز به تنظیمات دقیق: برای بهینه‌سازی عملکرد و جلوگیری از مشکلات، نیاز داری که تنظیمات دقیقی رو انجام بدی که ممکنه زمان‌بر باشه.
• عدم پشتیبانی از داده‌های توزیع‌شده: به طور پیش‌فرض، Prometheus داده‌ها رو به صورت محلی ذخیره می‌کنه و پشتیبانی داخلی برای ذخیره‌سازی داده‌های توزیع‌شده نداره که این می‌تونه برای برخی از محیط‌های بزرگ مشکل‌ساز باشه.

نمونه کدهای Prometheus

برای استفاده از Prometheus، نیاز به نوشتن برخی کدها برای جمع‌آوری داده‌ها از برنامه‌ها و سرویس‌های خودت داری. در اینجا چند مثال از نحوه استفاده از Prometheus رو بررسی می‌کنیم.

مثال ۱: جمع‌آوری داده‌های HTTP

در این مثال، ما یک سرور HTTP ساده رو با استفاده از زبان Go پیاده‌سازی می‌کنیم که تعداد درخواست‌های HTTP رو شمارش می‌کنه و اونا رو به Prometheus ارسال می‌کنه.

package main
import (
    "net/http"
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)
func main() {
    httpRequestsTotal := prometheus.NewCounterVec(
        prometheus.CounterOpts{
            Name: "http_requests_total",
            Help: "Total number of HTTP requests",
        },
        []string{"path"},
    )
    prometheus.MustRegister(httpRequestsTotal)
    http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
    http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        httpRequestsTotal.WithLabelValues(r.URL.Path).Inc()
        w.Write([]byte("Hello, 7Learn!"))
    })
    http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

• prometheus.NewCounterVec یک شمارنده (Counter) ایجاد می‌کنه که تعداد درخواست‌های HTTP رو بر اساس مسیر (path) شمارش می‌کنه.
• prometheus.MustRegister این شمارنده رو در رجیستری Prometheus ثبت می‌کنه.
• http.Handle("/metrics", promhttp.Handler()) یک هندلر برای مسیر /metrics ایجاد می‌کنه که داده‌های متریک رو به Prometheus ارسال می‌کنه.
• http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) یک هندلر ساده برای مسیر ریشه ایجاد می‌کنه که به ازای هر درخواست، شمارنده رو افزایش می‌ده.

مثال ۲: نظارت بر میزان استفاده از CPU

در این مثال، با استفاده از زبان Python و کتابخانه prometheus_client، میزان استفاده از CPU رو نظارت می‌کنیم و این داده‌ها رو به Prometheus ارسال می‌کنیم.

from prometheus_client import start_http_server, Gauge
import psutil
import time
cpu_usage = Gauge('cpu_usage', 'CPU usage')
if __name__ == '__main__':
    start_http_server(8000)
    while True:
        cpu_usage.set(psutil.cpu_percent())
        time.sleep(1)

• Gauge('cpu_usage', 'CPU usage') یک گیج (Gauge) ایجاد می‌کنه که میزان استفاده از CPU رو ذخیره می‌کنه.
• start_http_server(8000) یک سرور HTTP روی پورت 8000 راه‌اندازی می‌کنه که داده‌های متریک رو به Prometheus ارسال می‌کنه.
• در حلقه اصلی برنامه، هر ثانیه میزان استفاده از CPU رو به‌روزرسانی می‌کنیم و مقدار جدید رو به گیج اختصاص می‌دیم.

مثال ۳: نظارت بر حافظه RAM

در این مثال، با استفاده از زبان Python و کتابخانه prometheus_client، میزان استفاده از حافظه RAM رو نظارت می‌کنیم و این داده‌ها رو به Prometheus ارسال می‌کنیم.

from prometheus_client import start_http_server, Gauge
import psutil
import time
ram_usage = Gauge('ram_usage', 'RAM usage')
if __name__ == '__main__':
    start_http_server(8000)
    while True:
        ram_usage.set(psutil.virtual_memory().percent)
        time.sleep(1)

• Gauge('ram_usage', 'RAM usage') یک گیج (Gauge) ایجاد می‌کنه که میزان استفاده از RAM رو ذخیره می‌کنه.
• start_http_server(8000) یک سرور HTTP روی پورت 8000 راه‌اندازی می‌کنه که داده‌های متریک رو به Prometheus ارسال می‌کنه.
• در حلقه اصلی برنامه، هر ثانیه میزان استفاده از RAM رو به‌روزرسانی می‌کنیم و مقدار جدید رو به گیج اختصاص می‌دیم.

مقایسه Prometheus با رقبا

Prometheus تنها ابزار نظارت و هشداردهی موجود نیست و رقبای زیادی داره. یکی از معروف‌ترین رقبای Prometheus، ابزار Grafana Loki هست. بذار یه مقایسه کوتاه بین این دو ابزار انجام بدیم:

Prometheus

• مناسب برای نظارت و هشداردهی: Prometheus به طور خاص برای جمع‌آوری و نظارت بر داده‌های متریک طراحی شده.
• زبان پرس‌وجوی قوی (PromQL): PromQL یک زبان پرس‌وجوی بسیار قدرتمنده که امکان تحلیل پیچیده داده‌ها رو فراهم می‌کنه.
• معماری Pull-based: داده‌ها رو به صورت دوره‌ای از سرویس‌ها جمع‌آوری می‌کنه.
• مناسب برای داده‌های زمانی: به خوبی برای ذخیره و تحلیل داده‌های زمانی بهینه شده.

Grafana Loki

• مناسب برای لاگ‌ها: Loki به طور خاص برای جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌ها طراحی شده.
• یکپارچگی با Grafana: لوکی به طور کامل با Grafana یکپارچه می‌شه و بهت امکان می‌ده تا لاگ‌ها و متریک‌ها رو در یک داشبورد مشاهده کنی.
• معماری Pull-based: مشابه Prometheus، اما برای داده‌های لاگ بهینه شده.
• پشتیبانی از فیلترهای پیچیده: می‌تونی لاگ‌ها رو با فیلترهای پیچیده جستجو و تحلیل کنی.

هر دو ابزار قدرت خاص خودشون رو دارن و انتخاب بین اون‌ها بستگی به نیازهای خاص تو داره. اگر بیشتر به دنبال نظارت بر متریک‌ها هستی، Prometheus گزینه بهتریه، ولی اگر به تحلیل لاگ‌ها نیاز داری، Loki می‌تونه مفیدتر باشه.

سوالات متداول

۱. Prometheus چیست و چه کاربردی دارد؟

Prometheus یک سیستم نظارت و هشداردهی متن‌بازه که بهت کمک می‌کنه تا عملکرد و وضعیت سرورها و سرویس‌های خودت رو نظارت کنی و به مشکلات سریعاً پاسخ بدی.

۲. PromQL چیست؟

PromQL یک زبان پرس‌وجوی قدرتمنده که توسط Prometheus استفاده می‌شه و بهت این امکان رو می‌ده تا داده‌های زمانی خودت رو فیلتر و تحلیل کنی.

۳. چگونه می‌توانم Prometheus را نصب کنم؟

Prometheus رو می‌تونی به راحتی از سایت رسمی اون دانلود و نصب کنی. همچنین، می‌تونی از بسته‌های موجود در سیستم‌عامل‌های مختلف استفاده کنی.

۴. Prometheus از چه نوع داده‌هایی پشتیبانی می‌کند؟

Prometheus داده‌ها رو به صورت سری‌های زمانی (Time Series) ذخیره می‌کنه که هر کدوم دارای یک مقدار و یک برچسب زمانی هستن.

۵. چه شرکت‌هایی از Prometheus استفاده می‌کنند؟

بسیاری از شرکت‌های بزرگ و کوچک از Prometheus استفاده می‌کنن، از جمله SoundCloud، DigitalOcean، و Red Hat.

۶. آیا Prometheus از هشداردهی پشتیبانی می‌کند؟

بله، Prometheus دارای یک مؤلفه به نام Alertmanager هست که هشدارها رو مدیریت و ارسال می‌کنه.

۷. چگونه می‌توانم داده‌های خود را به Prometheus ارسال کنم؟

می‌تونی از کتابخانه‌های کلاینت مختلف برای زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف استفاده کنی تا داده‌های خودت رو به Prometheus ارسال کنی.

۸. Prometheus از چه معماری‌ای استفاده می‌کند؟

Prometheus از معماری Pull-based استفاده می‌کنه که در اون داده‌ها به صورت دوره‌ای از سرویس‌ها و برنامه‌هات جمع‌آوری می‌شه.

۹. آیا Prometheus قابلیت تجسم داده‌ها را دارد؟

بله، Prometheus با ابزارهای تجسم داده مثل Grafana یکپارچه می‌شه و بهت این امکان رو می‌ده تا نمودارهای زنده از داده‌های خودت ایجاد کنی.

۱۰. محدودیت‌های Prometheus چیست؟

Prometheus ممکنه منابع زیادی از سرور تو مصرف کنه و دارای محدودیت‌های ذخیره‌سازی پیش‌فرض باشه که برای پروژه‌های بزرگ نیاز به تنظیمات اضافی داره.

جمع‌بندی

Prometheus یکی از قدرتمندترین و محبوب‌ترین ابزارهای نظارت و هشداردهی در دنیای فناوری هست که بهت کمک می‌کنه تا عملکرد و سلامت سرورها و سرویس‌های خودت رو به صورت دقیق و جامع نظارت کنی. با استفاده از این ابزار، می‌تونی به سرعت مشکلات رو شناسایی و حل کنی و از کارایی و عملکرد بهتر زیرساخت‌های خودت اطمینان حاصل کنی. اگر به دنبال ابزاری مطمئن و قدرتمند برای نظارت بر زیرساخت‌های خودت هستی، Prometheus یک انتخاب عالیه.