
The combination of Prometheus and Grafana is becoming a more and more common monitoring stack used by DevOps teams for storing and visualizing time series data. Prometheus acts as the storage backend and Grafana as the interface for analysis and visualization.
Prometheus collects metrics from monitored targets by scraping metrics from HTTP endpoints on these targets. But what about monitoring Prometheus itself?
Like any server running processes on a host machine, there are specific metrics that need to be monitored such as used memory and storage as well as general ones reporting on the status of the service. Conveniently, Prometheus exposes a wide variety of metrics that can be easily monitored. By adding Grafana as a visualization layer, we can easily set up a monitoring stack for our monitoring stack.
Let’s take a closer look.
\\\\\\
Prometheus и Grafana становятся все более распространенным стеком мониторинга, используемым командами DevOps для хранения и визуализации time series данных. Prometheus выступает в качестве хранилища данных, а Grafana - в качестве интерфейса для анализа и визуализации.
Prometheus собирает метрики от отслеживаемых целей, вытаскивая метрики из HTTP endpoints этих целей. Но как насчет мониторинга самого Prometheus?
Как и на любом сервере, выполняющем процессы на хост-машине, существуют определенные показатели, которые необходимо отслеживать, такие как используемая память и диски, а также общие показатели, сообщающие о состоянии сервиса. Prometheus предоставляет широкий спектр показателей, которые можно легко контролировать. Добавив Grafana в качестве слоя визуализации, мы можем легко настроить стек мониторинга для нашего стека мониторинга.
Давайте глянем поближе.
https://logz.io/blog/prometheus-monitoring/
https://t.me/middle_java