Prometheus

圖 15-1 Prometheus

筆者之前建置整個架構的經驗中，Prometheus基本上就是預設建立，很少去找過相關的資料，可能也因為原始的用量並不是多到天上去，所以過了好多年服務也沒炸掉，相安無事。這次稍微找了一下資料，同時幫自己解惑。

Prometheus 是一套開源的監控與告警系統，專門用來收集、儲存和查詢各種服務的 metrics（指標資料）。它的主要用途包括：

• 自動化監控：自動定期從各種服務（這次案例就是從Kong與API Provider）拉取 metrics 資料。
• 時序資料儲存：將收集到的 metrics 以時序資料（time series）的方式儲存，方便後續查詢與分析。
• 告警：根據 metrics 設定告警規則，當異常發生時自動通知相關人員。

雖說Prometheus已經可以做到不少的事情，但大多數網路上都不會直接使用，通常都是透過Prometheus儲存時序資料庫之後，再透過Grafana來做監控的儀表板，最大原因是：Grafana的儀錶板比較帥。

Grafana

圖15-2 Grafana

Grafana 是一套開源的資料視覺化與監控平台，能夠將來自多種資料來源（如 Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch 等）的 metrics 以圖表、儀表板等方式動態呈現。它的主要用途是讓使用者能夠更直觀地觀察系統狀態、分析趨勢、發現異常。

在這裡Grafana與 Prometheus 是互補關係。

• Prometheus 負責收集、儲存和查詢時序型 metrics 資料，但內建的視覺化功能真的很陽春，僅適合簡單查詢呈現的結果。
• Grafana 則專注於資料的視覺化，能夠將 Prometheus 收集到的 metrics 以豐富的圖表和互動式儀表板呈現，讓監控資訊一目了然。

兩者搭配後，Prometheus 提供強大的資料收集與查詢能力，Grafana 則讓這些資料變得易於理解與分析，形成完整的監控解決方案。

而且Grafana真的是帥多了，讀者就可以從圖15-3 體驗一下那個帥氣的儀表板，看不懂也懂一個帥字。(謎之音：特別是長官)

圖15-3 Dashboard Demo

啟動服務

請讀者到這次的示範目錄，ironman2025\case_ELK_Jaeger_Promethus_Grafana，由於這次是新的目錄，因此還是要讀者把API Provider的docker image先建置出來，因此請到找到示範目錄的2.api_provider\case_withelk_jaeger_promethus_grafana\Dockerfile，並執行：

 docker build -t case_withelk_jaeger_promethus_grafana:latest .

圖 15-4 docker build finish

當docker image 被成功順利建置之後，就可以到示範目錄下(ironman2025\case_ELK_Jaeger_Promethus_Grafana)執行下列指令：

docker compose up -d

圖 15-5 一口氣啟動所有服務

如果一切順利，就會看到圖15-5 的畫面，這表示所有的服務都正常被啟動了。

p.s 筆者的電腦是2016年出廠的Intel i5 2.8Ghz / 20 GB Ram / SSD，在這條件下跑起來還可以正常做事情，相信各位讀者一定條件都比我好。(不然就趁momo打折的時候連一台大樹藥局都可以送的PS5 一起打包買回家)。

檢查服務

Prometheus 的檢查

Prometheus啟動後監聽的服務port:9090，因此請打開瀏覽器，並連結至http://localhost:9090/targets，來確認Prometheus是否有被正常啟動。另外也能確認將prometheus\prometheus.yml所設定的target成功載入，並不斷地取得監控資料。

圖 15-6 Prometheus Targets

可以注意到圖 15-6，原始筆者在設定prometheus\prometheus.yml時，除了Prometheus本體的/metrics以外，分別監控：

1. kong的8001port：這是昨日所開啟的prometheus plugin 設定的效果。
2. OTEL-Collector的8889port：昨天的API Provider在撰寫時有提到會持續將monitor的資料發送到OTEL-Collector的4318port。而OTEL-Collector則是透過8889提供給prometheus進行持續的資料取得。

從圖 15-6可以注意到，兩個服務的Status狀態都是UP，這表示服務都被正常啟動且可以被持續取得資料。不過這邊其實有一個雷，那就是當API Provider服務為down的時候，由於prometheus是監控OTEL-Collector的服務，因此就不能用這指標來看API Provider作為狀態正常啟動的判斷。

Grafana的檢查

接下來則是要來確認Grafana是否有被正確的啟動，請讀者一樣開啟瀏覽器，並連結至http://localhost:3000，應該會看到圖 15-7的登入畫面。

圖 15-7 Grafana

Grafana的首次登入，預設帳號以及密碼都是admin，第一次Grafana會要求更改密碼，就請讀者修改成一組自己可以記憶的密碼。

登入後請注意到左側選單，找到Data sources的選單後，點選應該可以看到有一個預設的Data source，那就是被設定在grafana\provisioning\datasources\datasource.yml

圖 15-8 Grafana Data sources

小結

到目前為止，已經將這次新增的所有服務都確認狀態正常了。但畢竟是monitor，因此還是需要做一些實驗後，再來看在Grafana 上面會如何被dashboard呈現。明天筆者會先挑選喜歡的dashboard，並進行實驗後監控相關的數值。