Google Cloud Managed Service pour Prometheus

Google Cloud Managed Service pour Prometheus vous permet de surveiller vos charges de travail et d'envoyer des alertes à l'aide de Prometheus, sans avoir à gérer et faire fonctionner manuellement Prometheus à grande échelle.

Ce document décrit certaines des caractéristiques du service géré. Pour recevoir des notifications lorsque le produit atteint la disponibilité générale, envoyez le formulaire d'inscription. Vous pouvez également demander de l'aide en envoyant le message à gmp-support@google.com.

Managed Service pour Prometheus est le service de stockage et de requête entièrement géré de Google Cloud pour les métriques Prometheus. Ce service est basé sur Monarch, le même datastore évolutif à l'échelle mondiale que Cloud Monitoring. Une copie légère de Prometheus remplace les déploiements Prometheus existants et envoie des données au service géré sans intervention de l'utilisateur. Vous pouvez ensuite interroger ces données à l'aide de PromQL via l'API de requête Prometheus compatible avec le service géré, et en utilisant les mécanismes de requête Cloud Monitoring existants.

Managed Service pour Prometheus vous donne accès aux fonctionnalités de Prometheus et de Cloud Monitoring

Ce service prêt à l'emploi est destiné à remplacer Prometheus et élimine le besoin de Thanos, tout en vous permettant de conserver vos tableaux de bord Grafana, vos alertes basées sur PromQL et vos workflows. Vous pouvez utiliser le binaire Prometheus géré partout où vous utilisez actuellement Prometheus en amont. Ce collecteur conserve toutes les fonctionnalités Prometheus standards, telles que le stockage local et l'évaluation des règles.

Collecter des données avec Managed Service pour Prometheus

Managed Service pour Prometheus présente deux modes d'utilisation : avec la collecte des données gérée ou avec la collecte des données auto-déployée. Ce document décrit les différences entre les modes.

Managed Service pour Prometheus propose un opérateur pour la collecte des données gérée dans les environnements Kubernetes. Nous vous recommandons d'utiliser la collecte gérée qui réduit la complexité du déploiement, du scaling, de la segmentation, de la configuration et de la maintenance des serveurs Prometheus. La collecte gérée est compatible avec les environnements Kubernetes GKE et non-GKE.

La collecte des données autodéployée vous permet de gérer votre installation Prometheus comme vous l'avez toujours fait. La seule différence par rapport à Prometheus en amont est que vous exécutez le binaire de remplacement Managed Service pour Prometheus au lieu du binaire Prometheus en amont.

Lorsque vous choisissez entre lacollecte gérée et la collecte auto-déployée, tenez compte des points suivants :

  • Collecte gérée :

    • Approche recommandée pour les environnements Kubernetes.
    • Déployée à l'aide de l'outil kubectl.
    • Le mode opératoire de Prometheus (génération des configurations de scraping, scaling et ingestion, règles de champ d'application sur les bonnes données, etc.) est entièrement géré par l'opérateur Kubernetes.
    • Le scraping et les règles sont configurés à l'aide de ressources personnalisées légères.
    • Convient à ceux qui souhaitent bénéficier d'une expérience plus automatisée et entièrement gérée.
    • Migration intuitive à partir des configurations prometheus-operator.
    • Compatibilité avec la plupart des cas d'utilisation Prometheus actuels.
  • Collecte auto-déployée :

    • Le binaire de Managed Service pour Prometheus est une solution de remplacement prête à l'emploi du binaire Prometheus en amont.
    • Vous pouvez utiliser le mécanisme de déploiement de votre choix, tel que prometheus-operator ou le déploiement manuel.
    • Vous pouvez configurer le scraping en utilisant les méthodes de votre choix, telles que les annotations ou prometheus-operator.
    • Le scaling et la segmentation fonctionnelle sont effectués manuellement.
    • Idéal pour une intégration rapide dans des configurations existantes plus complexes. Vous pouvez réutiliser vos configurations existantes et exécuter côte à côte Prometheus en amont et Managed Service pour Prometheus.
    • Il est possible que les cas d'utilisation ne soient pas encore pris en charge par la collecte gérée.

    La diffusion de données vers Managed Service pour Prometheus consomme des ressources supplémentaires. Si vous déployez manuellement des collecteurs, nous vous recommandons d'augmenter les limites de processeur et de mémoire de cinq et de les ajuster en fonction de l'utilisation réelle.

Managed Service pour Prometheus et Google Cloud

Managed Service pour Prometheus est un produit Google Cloud soumis à certaines facturations et quotas.

Facturation

La facturation du service est principalement basée sur le nombre d'échantillons de métriques ingérés dans l'espace de stockage. Les appels en lecture de l'API entraînent également des frais minimes. Managed Service pour Prometheus ne facture pas le stockage ni la conservation des données de métriques.

Quotas

Managed Service pour Prometheus partage les quotas d'ingestion et de lecture avec Cloud Monitoring. Le quota d'ingestion par défaut est de 500 RPS par projet, avec jusqu'à 200 échantillons dans un seul appel. Le quota de lectures par défaut est de 100 RPS par champ d'application des métriques.

Vous pouvez demander une augmentation de ces quotas pour prendre en charge vos volumes de métriques et de requêtes. Pour en savoir plus sur la gestion des quotas et demander une augmentation de quota, consultez la page Utiliser des quotas.

Interopérabilité avec Prometheus en amont

Les sections suivantes décrivent certains cas d'utilisation courants de Prometheus et la manière dont Managed Service pour Prometheus est intégré.

Déploiements Prometheus existants

Managed Service pour Prometheus ajoute des collecteurs gérés pour les environnements Kubernetes à Prometheus en amont. La collecte gérée simplifie la configuration et la maintenance des déploiements Prometheus, comme décrit dans la page Collecte des données avec Managed Service pour Prometheus. Pour obtenir des instructions de configuration, consultez la page Premiers pas avec la collecte gérée.

Vous pouvez également exécuter le service géré avec la collecte auto-déployée. Vous pouvez dupliquer et utiliser votre configuration de déploiement existante avec l'image de conteneur ou le binaire Managed Service pour Prometheus. Toutes vos configurations et tous vos workflows existants continueront de fonctionner et vos données seront stockées dans Monarch. Pour obtenir des instructions de configuration, consultez la page Premiers pas avec la collecte auto-déployée.

Si vous utilisez le service géré en dehors de Google Kubernetes Engine, une configuration supplémentaire peut être nécessaire. Consultez la section Fournir les identifiants explicitement.

Règles d'enregistrement

Vous pouvez continuer à évaluer les règles d'enregistrement en local dans vos collecteurs. Les résultats des règles d'enregistrement sont stockés dans Monarch, comme les données de métrique collectées directement.

Managed Service pour Prometheus fournit également un évaluateur de règle autonome qui évalue les règles d'enregistrement et d'alerte par rapport à toutes les données accessibles dans un champ d'application des métriques. En évaluant les règles par rapport à un champ d'application des métriques multiprojets, vous n'avez plus besoin de colocaliser toutes les données d'intérêt sur un seul serveur Prometheus ou dans un seul projet Google Cloud.

Limiter les données exportées

Pour les données à fort volume, vous pouvez empêcher l'envoi de certaines séries temporelles à Managed Service pour Prometheus afin de réduire les coûts. Vous pouvez utiliser des filtres pour limiter les données exportées. Pour en savoir plus, consultez les sections Filtrer par collecte gérée ou Filtrer par collecte auto-déployée.

Serveurs de fédération

Nous vous déconseillons d'utiliser le binaire Managed Service pour Prometheus sur les serveurs de fédération. Le service géré offre une vue globale de toutes vos données grâce à un stockage évolutif à l'échelle mondiale. La fédération Prometheus tente généralement de contourner l'absence d'un tel stockage évolutif. Par conséquent, la fédération et le service géré représentent deux approches différentes pour obtenir une vue globale de vos données de métriques.

Managed Service pour Prometheus est compatible avec le filtrage pour limiter les métriques exportées vers Monarch. Le filtrage d'exportation possède la même sémantique de configuration que la fédération. Vous pouvez donc remplacer la fédération par un filtrage d'exportation pour atteindre le même objectif.

Prometheus haute disponibilité

Managed Service pour Prometheus n'est pas compatible avec la collecte haute disponibilité. L'utilisation de collecteurs gérés élimine le besoin de collecteurs haute disponibilité, car ils s'exécutent en tant qu'agents de nœuds.

Autoscaling

Vous pouvez utiliser la même technique d'autoscaling que pour les métriques de charge de travail GKE, mais au lieu du préfixe de métrique workload.googleapis.com, utilisez prometheus.googleapis.com. Pour en savoir plus, consultez la page Effectuer un autoscaling des déploiements avec les métriques de charge de travail GKE.

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