Managed Service for Prometheus は、フルマネージドの Prometheus 互換モニタリングサービスであり、コンテナやホストからクラウドサービス、カスタムアプリケーションに至るまで、スタック全体にわたるメトリクスを収集、保存、分析します。基盤となるインフラストラクチャを管理することなく、使い慣れた PromQL クエリ、エクスポーター、ダッシュボードをそのまま使用できます。
説明 Prometheus は、オープンソースのモニタリングおよびアラートシステムです。主な特徴として、多次元データモデル、柔軟なクエリ言語 (PromQL)、データ可視化などが挙げられます。詳細については、「Prometheus ドキュメント」をご参照ください。
基本概念
Prometheus インスタンスは、Managed Service for Prometheus における中心的な論理ユニットです。各インスタンスには以下が含まれます。
データ収集設定
時系列データベースインスタンス
ダッシュボード監視パネル
アラート設定
環境、チーム、またはワークロードごとにモニタリングを整理するために、1 つ以上の Prometheus インスタンスを作成します。
仕組み
Managed Service for Prometheus は、統一されたメトリクスの収集とストレージを提供し、可視化、アラート、分析のための複数の利用オプションを備えています。
データ収集
Managed Service for Prometheus は、6 種類のソースからメトリクスを収集します。
| ソース | 利用シーン | 仕組み |
|---|---|---|
| クライアント/サーバーアプリケーション | RUM を使用してフロントエンドアプリを監視するか、APM を使用してバックエンドサービスを監視します。 | メトリクスはデフォルトで Managed Service for Prometheus に送信されます。カスタムアプリのメトリクスについては、Prometheus SDK または OpenTelemetry SDK で計装します。 |
| コンテナ | Container Service for Kubernetes (ACK)、ACK Serverless、または Container Compute Service (ACS) 上でワークロードを実行します。 | 組み込みの Prometheus エージェントが、コアコンテナメトリクスを自動的に収集します。カスタムメトリクスターゲットには、ServiceMonitor および PodMonitor リソースを定義します。自己管理型 Kubernetes クラスターや他のクラウドプロバイダー上のクラスターの場合は、ACK One に登録することで同様の収集機能を利用できます。 |
| ホスト | 仮想マシンまたは Elastic Compute Service (ECS) インスタンス上でワークロードを実行します。 | マネージド Prometheus エージェントが CPU、メモリ、ディスク、ネットワークなどの OS レベルのメトリクスに加え、プロセスやコンテナのメトリクスも収集します。ECS 上では、node-exporter の textfile 形式を使用してカスタムメトリクスを収集します。オンプレミスデータセンターや他のクラウドプロバイダー上のホストの場合は、オープンソースの node-exporter と Prometheus をデプロイし、Remote Write を介してデータを転送します。 |
| クラウドサービス | Alibaba Cloud サービスを監視します。 | コンソールから CloudMonitor と統合します。クラウドサービス統合により、インスタンス名やタグでメトリクスが自動的にエンリッチされ、多次元の集約、フィルタリング、アラートのルーティングが可能になります。 |
| カスタムメトリクス | コードからアプリケーション固有のメトリクスを送信します。 | Prometheus SDK または OpenTelemetry Metrics SDK を使用してコードを計装します。Managed Service for Prometheus は両方のプロトコルと互換性があります。 |
| 自己管理型 Prometheus | 既存の Prometheus インスタンスからのデータを一元化します。 | 標準の Remote Write プロトコルを介して、既存の Prometheus インスタンスからメトリクスを転送します。 |
データストレージ
Managed Service for Prometheus は、コストと保持期間のバランスを取るために階層型ストレージを使用します。
| 階層 | 説明 | 課金 |
|---|---|---|
| 標準ストレージ | アクティブなメトリクスに対して複数の保持期間をサポートします。 | データ書き込み量またはデータレポート量に基づきます。 |
| アーカイブストレージ | 標準ストレージのデータが有効期限切れになると、自動的にアーカイブストレージに移動され、低コストで長期保持されます。 | ストレージ量に基づきます。 |
データ利用
収集されたメトリクスは、複数の利用パターンをサポートします。
| 機能 | 説明 |
|---|---|
| 可視化 | クラウドサービスや一般的なオープンソースコンポーネント向けに事前構築されたダッシュボードを使用します。それらを Managed Service for Grafana にインポートしたり、カスタムの Grafana ダッシュボードを構築したり、Prometheus HTTP API を介して DataV に接続したりできます。 |
| グローバルビュー | 複数の Prometheus インスタンスやアカウントを横断してクエリを実行し、集約ビューで統一されたマルチアカウントモニタリングを実現します。 |
| データ処理 | ダウンサンプリングと次元削減のために、レコーディングルール (オープンソースの Prometheus 仕様と互換) を定義します。これにより、ストレージコストが削減され、クエリが高速化されます。 |
| アラート | クラウドサービスや一般的なオープンソースコンポーネント向けの組み込みのアラートルールから開始し、PromQL でルールをカスタマイズしたり、オープンソースの Prometheus から既存のルールをインポートしたりできます。アラートイベントはアラート管理に送られ、通知、割り当て、エスカレーションが行われます。 |
| CloudLens | ログ、メトリクス、イベントを横断した統一された可観測性により、主要なモニタリングのユースケースに対応します。 |
| メトリクス分析 | 完全な PromQL 互換性を持つアドホッククエリを実行します。メトリクス管理ツールを使用して、メトリクスの分布を調査し、高カーディナリティ系列を特定します。 |
| データエクスポート | メトリクスをリアルタイムで Kafka、MaxCompute、または自己管理型の Prometheus サービスにストリーミングします。 |
メリット
| メリット | 詳細 |
|---|---|
| 運用の簡素化 | Prometheus サーバーのデプロイ、パッチ適用、スケールが不要な、フルマネージドのモニタリングスタックです。事前構築済みのダッシュボードとアラートルールにより、数分でモニタリングを開始できます。 |
| コスト効率 | データ量に基づく階層型ストレージと従量課金制を採用しています。ダウンサンプリングのためのレコーディングルールは、自己管理型の Prometheus デプロイメントと比較してコスト削減に役立ちます。 |
| Alibaba Cloud との緊密な統合 | ACK、ACS、ECS、CloudMonitor、およびその他の Alibaba Cloud サービスをネイティブサポートし、自動的なメトリクスエンリッチメントと事前構築済みダッシュボードを提供します。 |
| オープンスタンダードとの互換性 | 完全な PromQL サポート、Remote Write による取り込み、および OpenTelemetry との互換性を備えています。既存の Prometheus セットアップを段階的に移行できます。 |
| プロフェッショナルサポート | サービスレベルアグリーメント (SLA) に裏付けられた技術サポートを提供します。 |