Prometheus (logiciel)

Prometheus a été développé chez SoundCloud à partir de 2012^[4], lorsque la société a estimé que les solutions de surveillance qu'elle utilisait (StatsD et Graphite) n'étaient pas adaptées à ses besoins. SoundCloud a ainsi développé Prometheus avec pour objectif de disposer d'une base de données multidimensionnelle, d'un outil simple à faire fonctionner, d'un mécanisme de collecte simple et évolutif et d'un langage de requête puissant, le tout dans un seul outil^[5]. Le code source du projet a été dès le départ livré sous une licence libre. Cette caractéristique a aidé à une adoption rapide, notamment par Boxever et Docker^[6]. Prometheus s'est inspiré de l'outil de surveillance Borgmon utilisé par Google^[7],[8].

Depuis 2013, Prometheus est utilisé pour la surveillance de la production chez SoundCloud^[5].

En mai 2016, Prometheus a été le second projet incubé au sein de la Cloud Native Computing Foundation après Kubernetes. Le blog annonçant cette nouvelle indiquait que l'outil était utilisé dans de nombreuses entreprises, notamment Digital Ocean, Ericsson, CoreOS, Weaveworks, Red Hat et Google^[9].

La version 1 de Prometheus est sortie en juillet 2016^[10]. La version 2 est sortie en novembre 2017^[11].

En août 2018, la Cloud Native Computing Foundation annonçait que Prometheus était utilisable en production^[3].

Les données Prometheus sont stockées sous la forme de métriques. Chaque métrique dispose d'un nom ainsi que d'un ensemble d'étiquettes prenant la forme de paire clé = valeur. Chaque métrique peut être sélectionnée en fonction de ces étiquettes. Ces étiquettes incluent des informations sur l'origine de la métrique (agent, adresse du serveur) ainsi que d'un ensemble d'informations spécifiques à l'application (code HTTP, méthode de requête), le point de terminaison, etc. La possibilité de spécifier une liste arbitraire d'étiquettes et d'interroger en fonction de celles-ci en temps réel explique pourquoi le modèle de données de Prometheus est appelé multidimensionnel^{[12],[5],[13]}.

Prometheus collecte des données sous forme de séries temporelles. Les séries temporelles sont récupérées de manière active : le serveur Prometheus interroge une liste de sources de données (les exporteurs) à une fréquence d'interrogation spécifique. Ces points de collecte servent de sources de données à Prometheus. Le serveur dispose également de mécanismes de découverte automatique des ressources à surveiller^[14].

La configuration des alertes se configure depuis Prometheus à l'aide de conditions se basant sur une expression au format PromQL ainsi qu'une durée de temps permettant de caractériser le temps nécessaire pour déclencher une alerte. Lorsque les alertes se déclenchent, elles sont transmises au service d'alerte (Alertmanager). Ce dernier se charge de réaliser un certain nombre d'opérations d'agrégation, désactivation et temporisation de ces alertes avant de les transmettre par différents moyens (messagerie électronique, notification Slack ou SMS)^[15].

Prometheus n'est pas conçu pour faire de la restitution d'informations sous la forme de tableau de bord bien qu'il dispose d'une solution pour le faire. Une bonne pratique est de faire appel à un outil comme Grafana même si cette solution a comme inconvénient de rendre l'installation du système de surveillance plus complexe^[16].

Prometheus a été utilisé pour la première fois en interne chez SoundCloud, où il a été développé, pour surveiller leurs systèmes^[5]. La Cloud Native Computing Foundation a un certain nombre d'études de cas d'autres sociétés utilisant Prometheus. On retrouve par exemple la société Digital Ocean^[17], le festival numérique DreamHack^[18] et le service de migration de messagerie et de contact ShuttleCloud^[19]. Par ailleurs, Pandora Radio a mentionné l'utilisation de Prometheus pour surveiller son pipeline de données^[20].

• Zabbix
• Check_MK
• Nagios