Prometheus

پرومته: نظارتی جامع بر سیستم‌های مدرن

پرومته (Prometheus) یک سیستم نظارت و هشداردهی متن‌باز است که به طور خاص برای قابلیت اطمینان، مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری در محیط‌های ابری و میکروسرویس‌ها طراحی شده است. این سیستم، داده‌ها را از اهداف مورد نظر جمع‌آوری کرده، آن‌ها را ذخیره می‌کند و امکان پرس‌وجو و تحلیل آن‌ها را فراهم می‌آورد. پرومته به خصوص در دنیای DevOps و SRE (مهندسی قابلیت اطمینان سایت) به عنوان یک ابزار کلیدی شناخته می‌شود.

معرفی پرومته

پرومته در سال ۲۰۱۲ توسط شرکت Cloudflare توسعه یافت و بعدها به پروژه متن‌باز تبدیل شد. هدف اصلی از طراحی آن، پاسخگویی به نیازهای نظارتی سیستم‌های پیچیده و پویا بود که با ظهور میکروسرویس‌ها و معماری‌های توزیع‌شده، اهمیت بیشتری یافتند.

ویژگی‌های کلیدی پرومته

• **مدل داده چند بعدی:** پرومته از یک مدل داده چند بعدی استفاده می‌کند که شامل متریک‌ها (Metrics) به همراه مجموعه‌ای از برچسب‌ها (Labels) است. این مدل امکان پرس‌وجوهای قدرتمند و انعطاف‌پذیر را فراهم می‌آورد.
• **زبان پرس‌وجو قدرتمند (PromQL):** پرومته از زبان پرس‌وجوی اختصاصی به نام PromQL استفاده می‌کند که به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌ها را به روش‌های مختلف فیلتر، تجمیع و تحلیل کنند. PromQL امکان انجام محاسبات پیچیده و ایجاد هشدارها را بر اساس شرایط خاص فراهم می‌کند.
• **جمع‌آوری داده‌ها با استفاده از Pull Model:** پرومته به جای اینکه داده‌ها را به سمت خود push کند (مانند بسیاری از سیستم‌های نظارتی دیگر)، آن‌ها را از اهداف مورد نظر pull می‌کند. این رویکرد باعث می‌شود که پرومته به طور مستقل از اهداف خود عمل کند و در صورت بروز مشکل در اهداف، همچنان به کار خود ادامه دهد.
• **ذخیره‌سازی کارآمد داده‌ها:** پرومته داده‌ها را به صورت محلی ذخیره می‌کند و از یک فرمت داده‌ای بهینه‌شده برای ذخیره‌سازی بلندمدت استفاده می‌کند.
• **هشداردهی:** پرومته امکان تعریف قوانین هشدار (Alerting Rules) را فراهم می‌کند که بر اساس شرایط خاص، هشدارها را ایجاد می‌کنند. این هشدارها می‌توانند از طریق کانال‌های مختلفی مانند ایمیل، Slack و PagerDuty ارسال شوند.
• **ادغام با سایر ابزارها:** پرومته به خوبی با سایر ابزارهای رایج در اکوسیستم DevOps و SRE، مانند Grafana (برای تجسم داده‌ها)، Alertmanager (برای مدیریت هشدارها) و Kubernetes (برای مدیریت کانتینرها) ادغام می‌شود.

معماری پرومته

معماری پرومته شامل اجزای اصلی زیر است:

• **Prometheus Server:** هسته اصلی سیستم پرومته است که داده‌ها را جمع‌آوری، ذخیره و پرس‌وجو می‌کند.
• **Targets:** اهدافی هستند که پرومته از آن‌ها داده‌ها را جمع‌آوری می‌کند. این اهداف می‌توانند سرورها، برنامه‌ها، پایگاه‌های داده، یا هر منبع دیگری باشند که اطلاعاتی را برای نظارت ارائه می‌دهند.
• **Exporters:** برنامه‌هایی هستند که داده‌ها را از اهداف به فرمتی تبدیل می‌کنند که پرومته بتواند آن‌ها را درک کند. به عنوان مثال، Node Exporter داده‌های مربوط به CPU، حافظه و دیسک را از سرورها جمع‌آوری می‌کند.
• **Alertmanager:** اجزایی است که هشدارها را مدیریت می‌کند. Alertmanager هشدارها را دریافت می‌کند، آن‌ها را گروه‌بندی می‌کند، و آن‌ها را از طریق کانال‌های مختلف ارسال می‌کند.
• **Grafana:** یک ابزار تجسم داده‌ها است که به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط پرومته را به صورت گرافیکی نمایش دهند.

معماری پرومته

=== توضیحات ===|

هسته اصلی سیستم نظارتی |

سرورها، برنامه‌ها و سایر منابع داده |

تبدیل داده‌ها به فرمت قابل فهم برای پرومته |

مدیریت و ارسال هشدارها |

تجسم داده‌ها |

نصب و راه‌اندازی پرومته

نصب پرومته نسبتاً ساده است. می‌توانید آن را از وب‌سایت رسمی پرومته ([1](https://prometheus.io/download/)) دانلود کنید و آن را بر روی سیستم عامل مورد نظر خود نصب کنید.

پس از نصب، باید فایل پیکربندی پرومته (prometheus.yml) را تنظیم کنید. در این فایل، باید اهدافی را که می‌خواهید پرومته از آن‌ها داده‌ها را جمع‌آوری کند، مشخص کنید. همچنین می‌توانید قوانین هشدار و سایر تنظیمات را در این فایل پیکربندی کنید.

جمع‌آوری داده‌ها با استفاده از Exporters

برای جمع‌آوری داده‌ها از اهداف مختلف، باید از Exporters استفاده کنید. Exporters برنامه‌هایی هستند که داده‌ها را از اهداف به فرمتی تبدیل می‌کنند که پرومته بتواند آن‌ها را درک کند.

برخی از Exporters رایج عبارتند از:

• **Node Exporter:** داده‌های مربوط به CPU، حافظه، دیسک و شبکه را از سرورها جمع‌آوری می‌کند.
• **MySQL Exporter:** داده‌های مربوط به عملکرد پایگاه داده MySQL را جمع‌آوری می‌کند.
• **PostgreSQL Exporter:** داده‌های مربوط به عملکرد پایگاه داده PostgreSQL را جمع‌آوری می‌کند.
• **Redis Exporter:** داده‌های مربوط به عملکرد Redis را جمع‌آوری می‌کند.
• **Blackbox Exporter:** برای نظارت بر دسترسی‌پذیری سرویس‌ها و وب‌سایت‌ها استفاده می‌شود.

استفاده از PromQL

PromQL زبان پرس‌وجوی قدرتمندی است که به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط پرومته را به روش‌های مختلف فیلتر، تجمیع و تحلیل کنند.

برخی از توابع رایج PromQL عبارتند از:

• `rate()`: نرخ تغییر یک متریک را در طول یک بازه زمانی مشخص محاسبه می‌کند.
• `sum()`: مجموع مقادیر یک متریک را در طول یک بازه زمانی مشخص محاسبه می‌کند.
• `avg()`: میانگین مقادیر یک متریک را در طول یک بازه زمانی مشخص محاسبه می‌کند.
• `max()`: حداکثر مقدار یک متریک را در طول یک بازه زمانی مشخص محاسبه می‌کند.
• `min()`: حداقل مقدار یک متریک را در طول یک بازه زمانی مشخص محاسبه می‌کند.

مثال: برای محاسبه نرخ استفاده از CPU در طول ۵ دقیقه گذشته، می‌توانید از عبارت زیر استفاده کنید:

```promql rate(node_cpu_seconds_total{mode="user"}[5m]) ```

هشداردهی با Alertmanager

Alertmanager اجزایی است که هشدارها را مدیریت می‌کند. Alertmanager هشدارها را دریافت می‌کند، آن‌ها را گروه‌بندی می‌کند، و آن‌ها را از طریق کانال‌های مختلف ارسال می‌کند.

برای تعریف قوانین هشدار، باید یک فایل قوانین هشدار (rules.yml) ایجاد کنید. در این فایل، باید شرایطی را که باعث ایجاد هشدار می‌شوند، مشخص کنید.

مثال: برای ایجاد یک هشدار زمانی که استفاده از CPU از ۹۰٪ تجاوز کند، می‌توانید از قانون زیر استفاده کنید:

```yaml groups: - name: cpu_usage

 rules:
 - alert: HighCPUUsage
   expr: rate(node_cpu_seconds_total{mode="user"}[5m]) > 0.9
   for: 1m
   labels:
     severity: critical
   annotations:
     summary: "High CPU usage"
     description: "CPU usage is above 90% for more than 1 minute"

```

تجسم داده‌ها با Grafana

Grafana یک ابزار تجسم داده‌ها است که به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط پرومته را به صورت گرافیکی نمایش دهند.

برای اتصال Grafana به پرومته، باید یک منبع داده (Data Source) جدید اضافه کنید و آدرس سرور پرومته را مشخص کنید. پس از اتصال، می‌توانید داشبوردهایی (Dashboards) ایجاد کنید و نمودارها، جداول و سایر عناصر تجسم داده‌ها را به آن‌ها اضافه کنید.

بهترین روش‌ها برای استفاده از پرومته

• **استفاده از برچسب‌های معنادار:** از برچسب‌های معنادار برای شناسایی و گروه‌بندی متریک‌ها استفاده کنید.
• **نظارت بر Exporters:** مطمئن شوید که Exporters به درستی کار می‌کنند و داده‌ها را به درستی جمع‌آوری می‌کنند.
• **بهینه‌سازی PromQL:** از PromQL بهینه برای کاهش بار روی سرور پرومته استفاده کنید.
• **مدیریت هشدارها:** هشدارها را به طور منظم بررسی کنید و مطمئن شوید که آن‌ها دقیق و مفید هستند.
• **مانیتورینگ خود پرومته:** پرومته را نیز خودتان مانیتور کنید تا از عملکرد صحیح آن اطمینان حاصل کنید.

مقایسه پرومته با سایر سیستم‌های نظارتی

پرومته یکی از محبوب‌ترین سیستم‌های نظارتی موجود است، اما رقبای زیادی نیز دارد. برخی از سیستم‌های نظارتی رایج عبارتند از:

• **Nagios:** یک سیستم نظارتی قدیمی و قدرتمند که به طور گسترده‌ای استفاده می‌شود.
• **Zabbix:** یک سیستم نظارتی متن‌باز که دارای قابلیت‌های پیشرفته‌ای است.
• **Datadog:** یک پلتفرم نظارتی مبتنی بر ابر که خدمات متنوعی را ارائه می‌دهد.
• **New Relic:** یک پلتفرم نظارتی مبتنی بر ابر که بر نظارت بر عملکرد برنامه‌ها تمرکز دارد.

پرومته در مقایسه با این سیستم‌ها، مزایایی مانند مدل داده چند بعدی، زبان پرس‌وجوی قدرتمند و قابلیت ادغام با سایر ابزارهای DevOps و SRE دارد.

منابع بیشتر

• وب‌سایت رسمی پرومته: [2](https://prometheus.io/)
• مستندات پرومته: [3](https://prometheus.io/docs/introduction/overview/)
• PromQL: [4](https://prometheus.io/docs/query/basics/)
• Alertmanager: [5](https://prometheus.io/docs/alerting/latest/)

تحلیل تکنیکال و استراتژی‌های مرتبط

• **تحلیل روند (Trend Analysis):** استفاده از PromQL برای شناسایی الگوهای روند در داده‌ها و پیش‌بینی مشکلات احتمالی.
• **تحلیل همبستگی (Correlation Analysis):** بررسی ارتباط بین متریک‌های مختلف برای شناسایی علل ریشه‌ای مشکلات.
• **تحلیل انحراف (Anomaly Detection):** استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی رفتارهای غیرعادی در داده‌ها.
• **تحلیل حجم معاملات (Volume Analysis):** بررسی حجم داده‌های جمع‌آوری‌شده برای شناسایی الگوهای غیرعادی و مشکلات احتمالی در جمع‌آوری داده‌ها.
• **تحلیل ریسک (Risk Analysis):** ارزیابی ریسک‌های مرتبط با عملکرد سیستم بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده.
• **تحلیل سناریو (Scenario Analysis):** شبیه‌سازی سناریوهای مختلف برای ارزیابی تأثیر آن‌ها بر عملکرد سیستم.
• **مدیریت بحران (Crisis Management):** استفاده از پرومته برای شناسایی و پاسخگویی سریع به بحران‌ها.
• **بهینه‌سازی عملکرد (Performance Optimization):** استفاده از داده‌های پرومته برای شناسایی گلوگاه‌ها و بهینه‌سازی عملکرد سیستم.
• **برنامه‌ریزی ظرفیت (Capacity Planning):** استفاده از داده‌های پرومته برای پیش‌بینی نیازهای ظرفیت آینده.
• **تحلیل هزینه (Cost Analysis):** بررسی هزینه‌های مرتبط با عملکرد سیستم بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده.
• **تحلیل امنیتی (Security Analysis):** استفاده از داده‌های پرومته برای شناسایی تهدیدات امنیتی.
• **تحلیل رفتار کاربر (User Behavior Analysis):** بررسی رفتار کاربران بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده.
• **تحلیل تأثیر تغییرات (Change Impact Analysis):** ارزیابی تأثیر تغییرات بر عملکرد سیستم بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده.
• **تحلیل پیش‌بینی (Predictive Analysis):** استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی مشکلات آینده.
• **تحلیل مقایسه‌ای (Comparative Analysis):** مقایسه عملکرد سیستم با سایر سیستم‌ها یا با مقایسه با دوره‌های زمانی مختلف.

نظارت بر سیستم مانیتورینگ DevOps SRE PromQL Grafana Alertmanager Kubernetes Node Exporter Exporters تحلیل روند تحلیل همبستگی تحلیل انحراف تحلیل حجم معاملات تحلیل ریسک تحلیل سناریو مدیریت بحران بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌ریزی ظرفیت

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان