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Serviço gerenciado para o Prometheus

Serviço gerenciado para o Prometheus

Um serviço de monitoramento totalmente gerenciado e fácil de usar, criado no mesmo armazenamento de dados globalmente escalonável usado pelo Google Cloud.

Vantagens

Usar o Prometheus sem gerenciar a infraestrutura

Pilha de monitoramento suportada pelo Prometheus® totalmente gerenciado com retenção padrão de dois anos e consultas globais em dados regionalizados. Não é necessário federar, adicionar recursos manualmente ou dedicar tempo à manutenção.

Retenção de métricas padrão de dois anos incluída

A fragmentação de um espaço de armazenamento em expansão é um problema ao executar o próprio agregador compatível com o Prometheus. Para aliviar esse problema, todas as métricas são armazenadas por dois anos sem custo adicional.

Mantenha ferramentas de código aberto e evite a dependência de fornecedores

Use o PromQL com o Cloud Monitoring e ferramentas de código aberto, como o Grafana®. Configure a implantação e a raspagem de dados usando qualquer método de código aberto, como operador ou anotações do Prometheus.

Principais recursos

Principais recursos

Suporte do Monarch, o banco de dados de séries temporais na memória do Google

O Managed Service para Prometheus usa a mesma tecnologia que o Google usa para monitorar os próprios serviços, o que significa que até mesmo as maiores implantações do Prometheus podem ser monitoradas em escala global. Além disso, o serviço é mantido pela mesma equipe de engenharia de confiabilidade do site (SRE) que mantém o monitoramento do Google. Assim, é possível ter certeza de que suas métricas estarão disponíveis quando precisar delas.

Usar o Cloud Monitoring com o Managed Service for Prometheus

É possível visualizar métricas do Prometheus e mais de 1.500 métricas gratuitas do sistema do Google Cloud em um único painel de infraestrutura e aplicativos. As métricas do Prometheus podem ser usadas com os recursos de criação de painéis, alertas e monitoramento de SLO no Cloud Monitoring. Crie um gráfico das métricas do Prometheus junto com as do GKE, do balanceador de carga e muito mais. O Cloud Monitoring é compatível com o PromQL, permitindo que seus desenvolvedores comecem a usá-lo imediatamente.

Coletores gerenciados ou implantados automaticamente e o agente de operações

O Managed Service para Prometheus oferece coletores gerenciados que são implantados, escalonados, fragmentados, configurados e mantidos automaticamente. A coleta e as regras são configuradas usando recursos personalizados leves (CRs). A migração de um operador Prometheus é fácil, e a coleção gerenciada suporta a maioria dos casos de uso. Também é possível manter o método de implantação e as configurações do coletor existente se os coletores gerenciados não forem compatíveis com seu caso de uso. O Agente de operações simplifica a coleta de métricas do Prometheus em máquinas virtuais para facilitar a padronização de todos os ambientes no Prometheus.

Ver todos os recursos
Logotipo da Horizon Blockchain Games
Estamos executando o Prometheus para métricas do GKE, mas a manutenção contínua levou muitas horas de desenvolvimento. Começamos a usar o Managed Service para Prometheus, e ele simplesmente funciona. Ele pode processar qualquer volume, porque se baseia no mesmo back-end que o Google usa, e conseguimos continuar usando os mesmos painéis do Grafana de antes, mantendo os padrões e protocolos abertos.

Peter Kieltyka, CEO e arquiteto-chefe da Horizon Blockchain Games

Documentação

Documentação

Guia de início rápido

Visão geral da documentação

Introdução ao Managed Service para Prometheus.
Tutorial

Configurar a coleta de dados do Managed Service para Prometheus

O serviço oferece coletores gerenciados e autoimplantados. Confira as instruções detalhadas configurar cada opção.
Tutorial

Consultar dados do Managed Service para Prometheus

Consulte os dados enviados ao serviço usando a API Prometheus HTTP, a IU do Prometheus, o Grafana, a página do serviço no Console do Google Cloud e o Cloud Monitoring.
Tutorial

Avaliação de regras e filtragem de métricas

Saiba como usar as funções que você espera do Prometheus, como avaliação de regras e filtragem de métricas.

Não encontrou o que procura?

Casos de uso

Casos de uso

Caso de uso
Diagnosticar problemas com os aplicativos rapidamente

Use o PromQL para definir alertas e diagnosticar problemas quando os alertas forem acionados. Com o Managed Service para Prometheus, você não precisa alterar suas ferramentas ou alertas de visualização. Portanto, os fluxos de trabalho de criação e investigação de incidentes existentes continuam funcionando.

Caso de uso
Monitore ambientes dinâmicos de maneira econômica

A cobrança do Managed Service para Prometheus é por amostra, sem cobrança de cardinalidade antecipada quando um novo contêiner é gerado. Com o preço por amostra, você paga apenas enquanto o contêiner está ativo. Portanto, você não é penalizado pelo uso do escalonamento automático horizontal de pods. O Managed Service para Prometheus apresenta outros controles de custo, como períodos de amostragem personalizáveis, filtros e a capacidade de manter dados no local e não enviá-los ao repositório de dados.

Caso de uso
Padronize no Prometheus em todos os seus ambientes

Adotar um padrão de métricas nas implantações do Kubernetes, de VMs e sem servidor facilita a combinação de painéis para melhorar o monitoramento. Além disso, os desenvolvedores e administradores só precisam conhecer o PromQL para trabalhar com as métricas. O Managed Service para Prometheus oferece suporte a esse caso de uso com opções de coleta para GKE, Cloud Run e o Agente de operações para VMs no Google Cloud.

Todos os recursos

Todos os recursos

Avaliador independente de regras globais
É possível continuar avaliando as regras existentes de gravação e alerta em relação aos dados globais no Managed Service para Prometheus. Os resultados são armazenados da mesma forma que os dados coletados, o que significa que você não precisará colocar dados agregados em um único servidor do Prometheus.
Monitoramento dinâmico de vários projetos
Os escopos de métricas são uma construção somente de leitura no Cloud Monitoring que permite o monitoramento de vários projetos com única fonte de dados do Grafana. Cada escopo de métrica aparece como uma fonte de dados separada no Grafana e pode receber permissões de leitura por serviço.
Coletores gerenciados
Os coletores gerenciados são implantados, escalonados, fragmentados, configurados e mantidos automaticamente. A coleta e as regras são configuradas usando recursos personalizados leves (CRs).
Coletores autoimplantados
Para usar o mecanismo de implantação de sua preferência, basta trocar o binário regular do Prometheus pelo binário do coletor do Managed Service para Prometheus. A cópia é configurada no seu método padrão preferido, e você escalona e fragmenta manualmente. Reutilize as configurações existentes e execute o Prometheus e o Managed Service para Prometheus lado a lado.
Arquivo secundário do Prometheus para o Cloud Run
Receba monitoramento no estilo do Prometheus para serviços do Cloud Run ao adicionar o arquivo secundário. Esse arquivo usa o Google Cloud Managed Service para Prometheus no lado do servidor e uma distribuição do OpenTelemetry Collector, personalizado para cargas de trabalho sem servidor no lado do cliente.
Suporte para monitorar outros ambientes
Os coletores implantados automaticamente podem ser configurados para coletar dados de aplicativos executados fora do Google Cloud. Esses destinos podem ser ambientes do Kubernetes ou não, como VMs.
Use o PromQL no Cloud Monitoring
Use o PromQL na interface do usuário do Cloud Monitoring, inclusive no Metrics Explorer e no Painel Builder. Receba preenchimento automático de nomes de métricas, chaves de rótulo e valores de rótulo. Consulte métricas gratuitas do sistema, métricas do Kubernetes, métricas com base em registros e métricas personalizadas, além das métricas do Prometheus com o PromQL.
Suporte do Monarch, o banco de dados de séries temporais na memória do Google
O serviço usa a mesma tecnologia usada pelo Google para monitorar os próprios serviços, o que significa que até mesmo as maiores implantações do Prometheus podem ser monitoradas em escala global.
Mecanismos de controle de custos
Ajude a manter os gastos sob controle com um filtro de métricas exportado, uma cobrança reduzida para histogramas esparsos, uma estrutura de tarifas que cobra menos por períodos de amostragem mais longos e a capacidade de apenas enviar dados pré-agregados localmente.
Identificação e atribuição de custos
Use o Cloud Monitoring para dividir o volume de ingestão do Prometheus por nome da métrica e namespace. Identifique rapidamente as métricas que mais geram custos e qual namespace as envia.
Por exemplo: migração em tempo real para VMs
Exemplo: as máquinas virtuais do Compute Engine podem ser migradas em tempo real entre sistemas host sem a necessidade de reinicializar, o que mantém os aplicativos em execução mesmo durante manutenções.

Preços

Preços

Os preços do Managed Service para Prometheus permitem controlar seu uso e seus gastos. Saiba mais no guia de preços detalhado.

Recurso
Preço
Cota gratuita por mês
Início da vigência

US$ 0,060/milhão de amostras: as primeiras 0 a 50 bilhões de amostras #

US$ 0,048/milhão de amostras: próximas 50 a 250 bilhões de amostras ingeridas

US$ 0,036/milhão de amostras: próximas 250 a 500 bilhões de amostras ingeridas

US$ 0,024/milhão de amostras: mais de 500 bilhões de amostras

Não relevante
8 de agosto de 2023
Chamadas de API do Monitoring

US$ 0,01/1.000 chamadas de API de leitura

(As chamadas de API de gravação são gratuitas)

Primeiro milhão de chamadas de API de leitura incluídas por conta de faturamento
1º de julho de 2018

O Google Cloud Managed Service para Prometheus usa o armazenamento do Cloud Monitoring para dados de métricas criados externamente e usa a API Monitoring para recuperar esses dados. Medidores do Managed Service para Prometheus com base em amostras ingeridas em vez de bytes para se alinhar às convenções do Prometheus. Para mais informações sobre a medição baseada em amostra, consulte Preços para controle e previsibilidade. Para exemplos computacionais, consulte Exemplos de preços com base em amostras ingeridas.

#As amostras são contadas por conta de faturamento.


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