Solution: Prometheus

Présentation rapide et historique

Prometheus est un logiciel libre de surveillance et d'alerte développé initialement par SoundCloud en 2012. Il a été conçu pour surveiller et alerter sur les métriques de performance des systèmes informatiques, notamment dans les environnements cloud natifs. Depuis sa création, Prometheus a gagné en popularité et est devenu un projet open source majeur, intégré à la Cloud Native Computing Foundation (CNCF) en 2016. Il est largement utilisé dans les infrastructures modernes pour sa capacité à collecter, stocker et visualiser des données de performance en temps réel.

Caractéristiques et fonctionnalités

• Modèle de données dimensionnel: Prometheus utilise un modèle de données basé sur des séries temporelles, ce qui permet de stocker des métriques avec des étiquettes pour une grande flexibilité dans les requêtes et les analyses.
• Langage de requête puissant: Prometheus offre un langage de requête appelé PromQL, qui permet aux utilisateurs de formuler des requêtes complexes pour extraire des informations spécifiques à partir des métriques collectées.
• Alertes et notifications: Le logiciel inclut un système d'alerte intégré, Alertmanager, qui permet de configurer des règles d'alerte basées sur les métriques et d'envoyer des notifications via plusieurs canaux comme les emails, les messages Slack, ou les notifications PagerDuty.
• Haute disponibilité et scalabilité: Prometheus est conçu pour être hautement disponible et évolutif, capable de gérer des milliers de métriques par seconde dans des environnements distribués.
• Intégration avec d'autres outils: Prometheus s'intègre facilement avec d'autres outils de surveillance et de gestion des infrastructures, tels que Grafana pour la visualisation des données, et peut être utilisé avec des orchestrateurs comme Kubernetes pour surveiller les applications et les services en conteneurs.
• Collecte de métriques en temps réel: Prometheus collecte des métriques en temps réel via des exporters, qui sont des programmes légers exécutés sur les serveurs pour collecter et exposer les métriques.
• Stockage efficace des données: Le logiciel utilise un format de stockage optimisé pour les séries temporelles, ce qui permet de stocker efficacement de grandes quantités de données de performance sans surcharger les ressources système.

(Fin de la description).