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prometheus-configuration

prometheus-configuration

github.com/ormus-solutionsクラウド・DevOps12378 回インストール4 週間前に更新
リポジトリ

prometheus-configuration について

インフラやアプリケーションの監視を設定する運用担当者と開発者向けの Prometheus 設定スキルです。メトリクスのスクレイプ、サービスディスカバリー、記録・アラートルール、設定検証を扱います。

主な機能

  1. 01静的ターゲットと検出ターゲット
  2. 02記録ルールとアラートルール
  3. 03設定とルールの検証
  4. 04Prometheus のインストール例
  5. 05監視トラブルシューティング資料

活用シーン

  1. 01サービスのメトリクス収集設定
  2. 02Kubernetes サービスディスカバリーの追加
  3. 03記録ルールとアラートルールの作成
  4. 04Prometheus 設定変更の検証

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/ormus-solutions/libreuiux-claude-code --skill prometheus-configuration

インストール後、Claude Code で/prometheus-configurationを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

Prometheus の設定

Prometheus のセットアップ、メトリクス収集、スクレイプ設定、記録ルールに関する完全ガイドです。

目的

インフラストラクチャとアプリケーションの包括的なメトリクス収集、アラート、監視のために Prometheus を設定します。

使用する場面

  • Prometheus の監視をセットアップする
  • メトリクスのスクレイプを設定する
  • 記録ルールを作成する
  • アラートルールを設計する
  • サービスディスカバリーを実装する

Prometheus のアーキテクチャ

┌──────────────┐
│ Applications │ ← Instrumented with client libraries
└──────┬───────┘
       │ /metrics endpoint
       ↓
┌──────────────┐
│  Prometheus  │ ← Scrapes metrics periodically
│    Server    │
└──────┬───────┘
       │
       ├─→ AlertManager (alerts)
       ├─→ Grafana (visualization)
       └─→ Long-term storage (Thanos/Cortex)

インストール

Helm を使用した Kubernetes
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update

helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack \
  --namespace monitoring \
  --create-namespace \
  --set prometheus.prometheusSpec.retention=30d \
  --set prometheus.prometheusSpec.storageVolumeSize=50Gi
Docker Compose
version: '3.8'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - prometheus-data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
      - '--storage.tsdb.retention.time=30d'

volumes:
  prometheus-data:

設定ファイル

prometheus.yml:

global:
  scrape_interval: 15s
  evaluation_interval: 15s
  external_labels:
    cluster: 'production'
    region: 'us-west-2'

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
          - alertmanager:9093

# Load rules files
rule_files:
  - /etc/prometheus/rules/*.yml

# Scrape configurations
scrape_configs:
  # Prometheus itself
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

  # Node exporters
  - job_name: 'node-exporter'
    static_configs:
      - targets:
        - 'node1:9100'
        - 'node2:9100'
        - 'node3:9100'
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: instance
        regex: '([^:]+)(:[0-9]+)?'
        replacement: '${1}'

  # Kubernetes pods with annotations
  - job_name: 'kubernetes-pods'
    kubernetes_sd_configs:
      - role: pod
    relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
        action: keep
        regex: true
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path]
        action: replace
        target_label: __metrics_path__
        regex: (.+)
      - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]
        action: replace
        regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
        replacement: $1:$2
        target_label: __address__
      - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
        action: replace
        target_label: namespace
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
        action: replace
        target_label: pod

  # Application metrics
  - job_name: 'my-app'
    static_configs:
      - targets:
        - 'app1.example.com:9090'
        - 'app2.example.com:9090'
    metrics_path: '/metrics'
    scheme: 'https'
    tls_config:
      ca_file: /etc/prometheus/ca.crt
      cert_file: /etc/prometheus/client.crt
      key_file: /etc/prometheus/client.key

参照: assets/prometheus.yml.template を参照してください。

スクレイプ設定

静的ターゲット
scrape_configs:
  - job_name: 'static-targets'
    static_configs:
      - targets: ['host1:9100', 'host2:9100']
        labels:
          env: 'production'
          region: 'us-west-2'
ファイルベースのサービスディスカバリー
scrape_configs:
  - job_name: 'file-sd'
    file_sd_configs:
      - files:
        - /etc/prometheus/targets/*.json
        - /etc/prometheus/targets/*.yml
        refresh_interval: 5m

targets/production.json:

[
  {
    "targets": ["app1:9090", "app2:9090"],
    "labels": {
      "env": "production",
      "service": "api"
    }
  }
]
Kubernetes のサービスディスカバリー
scrape_configs:
  - job_name: 'kubernetes-services'
    kubernetes_sd_configs:
      - role: service
    relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]
        action: keep
        regex: true
      - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]
        action: replace
        target_label: __scheme__
        regex: (https?)
      - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path]
        action: replace
        target_label: __metrics_path__
        regex: (.+)

参照: references/scrape-configs.md を参照してください。

記録ルール

頻繁にクエリされる式に対して、事前計算済みのメトリクスを作成します。

# /etc/prometheus/rules/recording_rules.yml
groups:
  - name: api_metrics
    interval: 15s
    rules:
      # HTTP request rate per service
      - record: job:http_requests:rate5m
        expr: sum by (job) (rate(http_requests_total[5m]))

      # Error rate percentage
      - record: job:http_requests_errors:rate5m
        expr: sum by (job) (rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m]))

      - record: job:http_requests_error_rate:percentage
        expr: |
          (job:http_requests_errors:rate5m / job:http_requests:rate5m) * 100

      # P95 latency
      - record: job:http_request_duration:p95
        expr: |
          histogram_quantile(0.95,
            sum by (job, le) (rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m]))
          )

  - name: resource_metrics
    interval: 30s
    rules:
      # CPU utilization percentage
      - record: instance:node_cpu:utilization
        expr: |
          100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)

      # Memory utilization percentage
      - record: instance:node_memory:utilization
        expr: |
          100 - ((node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes) * 100)

      # Disk usage percentage
      - record: instance:node_disk:utilization
        expr: |
          100 - ((node_filesystem_avail_bytes / node_filesystem_size_bytes) * 100)

参照: references/recording-rules.md を参照してください。

アラートルール

# /etc/prometheus/rules/alert_rules.yml
groups:
  - name: availability
    interval: 30s
    rules:
      - alert: ServiceDown
        expr: up{job="my-app"} == 0
        for: 1m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "Service {{ $labels.instance }} is down"
          description: "{{ $labels.job }} has been down for more than 1 minute"

      - alert: HighErrorRate
        expr: job:http_requests_error_rate:percentage > 5
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "High error rate for {{ $labels.job }}"
          description: "Error rate is {{ $value }}% (threshold: 5%)"

      - alert: HighLatency
        expr: job:http_request_duration:p95 > 1
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "High latency for {{ $labels.job }}"
          description: "P95 latency is {{ $value }}s (threshold: 1s)"

  - name: resources
    interval: 1m
    rules:
      - alert: HighCPUUsage
        expr: instance:node_cpu:utilization > 80
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "High CPU usage on {{ $labels.instance }}"
          description: "CPU usage is {{ $value }}%"

      - alert: HighMemoryUsage
        expr: instance:node_memory:utilization > 85
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "High memory usage on {{ $labels.instance }}"
          description: "Memory usage is {{ $value }}%"

      - alert: DiskSpaceLow
        expr: instance:node_disk:utilization > 90
        for: 5m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "Low disk space on {{ $labels.instance }}"
          description: "Disk usage is {{ $value }}%"

検証

# Validate configuration
promtool check config prometheus.yml

# Validate rules
promtool check rules /etc/prometheus/rules/*.yml

# Test query
promtool query instant http://localhost:9090 'up'

参照: scripts/validate-prometheus.sh を参照してください。

ベストプラクティス

  1. メトリクスには一貫した命名規則（prefix_name_unit）を使用する
  2. 適切なスクレイプ間隔を設定する（通常は15～60秒）
  3. 負荷の高いクエリには記録ルールを使用する
  4. 高可用性を実装する（複数の Prometheus インスタンス）
  5. ストレージ容量に基づいて保持期間を設定する
  6. メトリクスの整理にはリラベリングを使用する
  7. Prometheus 自体を監視する
  8. 大規模なデプロイメントにはフェデレーションを実装する
  9. 長期保存にはThanos/Cortexを使用する
  10. カスタムメトリクスを文書化する

トラブルシューティング

スクレイプターゲットを確認する:

curl http://localhost:9090/api/v1/targets

設定を確認する:

curl http://localhost:9090/api/v1/status/config

クエリをテストする:

curl 'http://localhost:9090/api/v1/query?query=up'

参照ファイル

  • assets/prometheus.yml.template - 完全な設定テンプレート
  • references/scrape-configs.md - スクレイプ設定のパターン
  • references/recording-rules.md - 記録ルールの例
  • scripts/validate-prometheus.sh - 検証スクリプト

関連スキル

  • grafana-dashboards - 可視化用
  • slo-implementation - SLO 監視用
  • distributed-tracing - リクエストトレーシング用

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