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📈 Prometheus Cheatsheet Completo 📈

Prometheus es una solución de monitoreo de código abierto y sistema de alertado. Se especializa en recolectar métricas de “series de tiempo” (time series data) y ofrece un modelo de datos multidimensional, un lenguaje de consulta flexible (PromQL) y capacidades de alertado.

1. 🌟 Conceptos Clave

Series de Tiempo (Time Series): Un conjunto de valores de datos indexados por un timestamp. En Prometheus, cada serie de tiempo se identifica por un nombre de métrica y un conjunto de pares clave-valor (etiquetas/labels).
Métrica (Metric): Un nombre para el tipo de datos que se está midiendo (ej. http_requests_total, cpu_usage_seconds_total).
Etiquetas (Labels): Pares clave-valor que proporcionan dimensiones adicionales a una métrica, lo que permite consultas flexibles (ej. http_requests_total{method="POST", path="/api/users"}).
Target (Objetivo): Un endpoint que Prometheus scrapea (raspa) para obtener métricas (ej. /metrics de una aplicación).
Scraping (Raspado): El proceso mediante el cual Prometheus extrae métricas de los Targets en intervalos regulares.
PromQL (Prometheus Query Language): Un lenguaje de consulta funcional potente para seleccionar y agregar datos de series de tiempo.
Alertmanager: Un componente separado que maneja las alertas enviadas por Prometheus. Se encarga de la deduplicación, el agrupamiento y el enrutamiento de las alertas a las herramientas de notificación.

2. Arquitectura de Prometheus

Prometheus Server:
- Retriever: Scrapea métricas de los targets.
- Time Series Database (TSDB): Almacena las métricas scrapeadas.
- HTTP Server: Para la UI, el API y los Pushgateway.
- Rule Manager: Evalúa reglas de grabación y reglas de alerta.
Exporters: Aplicaciones o librerías que exponen métricas en el formato Prometheus desde sistemas que no lo hacen nativamente (ej. Node Exporter para métricas de host, JMX Exporter para JVMs).
Pushgateway (Opcional): Para métricas de trabajos de corta duración que no pueden ser scrapeadas directamente. Los jobs envían sus métricas al Pushgateway, y Prometheus las scrapea del Pushgateway.
Alertmanager: Recibe alertas de Prometheus, las agrupa, silencia y las envía a los destinatarios.
Service Discovery: Prometheus puede descubrir Targets dinámicamente de sistemas como Kubernetes, Consúl, EC2, etc.

3. ⚙️ Instalación y Configuración Básica

3.1. Con Docker (Recomendado para Desarrollo/Pruebas)

docker run -d --name prometheus -p 9090:9090 \
  -v /path/to/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
  prom/prometheus:v2.48.0 # Usar la versión específica

3.2. Archivo de Configuración (`prometheus.yml`)

Define cómo Prometheus scrapea los targets, evalúa las reglas y almacena los datos.

# prometheus.yml
global:
  scrape_interval: 15s # Intervalo por defecto para raspar targets
  evaluation_interval: 15s # Intervalo por defecto para evaluar reglas

# Reglas de alerta
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets: ['localhost:9093'] # Dirección del Alertmanager

rule_s: # Archivos que contienen reglas de grabación y alerta
  - "alert.rules.yml" # Ejemplo

scrape_configs: # Cómo Prometheus encuentra y scrapea los targets
  - job_name: "prometheus" # Monitorear el propio Prometheus
    static_configs:
      - targets: ["localhost:9090"]

  - job_name: "node_exporter" # Monitorear hosts (si tienes node_exporter ejecutándose)
    static_configs:
      - targets: ["localhost:9100"] # Puerto por defecto de Node Exporter

  - job_name: "my_java_app" # Monitorear tu aplicación Java (ej. Spring Boot Actuator)
    metrics_path: "/actuator/prometheus" # Endpoint de métricas de Actuator
    static_configs:
      - targets: ["localhost:8080"] # Dirección de tu aplicación
        labels:
          application: "my-app-service" # Etiquetas personalizadas para este job

3.3. Acceder a la UI de Prometheus

http://localhost:9090 (para la UI, explorador de PromQL, estado del servidor).

4. 📈 PromQL (Prometheus Query Language) Cheatsheet

Lenguaje funcional potente para consultar métricas.

4.1. Tipos de Datos

Instant vector: Un conjunto de series de tiempo que contienen un único valor para cada serie de tiempo, todos con la misma marca de tiempo.
- http_requests_total
- http_requests_total{method="POST"}
Range vector: Un conjunto de series de tiempo que contienen un rango de valores para cada serie de tiempo.
- http_requests_total[5m] (últimos 5 minutos)
Scalar: Un simple valor numérico de punto flotante.
- 100
String: Una cadena de caracteres (poco usado en consultas).
- "hello"

4.2. Selectores de Métricas y Etiquetas

metric_name: Selecciona todas las series de tiempo con ese nombre.
metric_name{label1="value1", label2!="value2"}: Filtra por etiquetas.
- =: Seleccionar etiquetas que son exactamente iguales.
- !=: Seleccionar etiquetas que no son exactamente iguales.
- =~: Seleccionar etiquetas que coinciden con una expresión regular.
- !~: Seleccionar etiquetas que no coinciden con una expresión regular.
- {method="POST", path="/api.*"}: Método POST y path que empieza por /api.

4.3. Operadores de Rango

[duration]: Especifica un rango de tiempo.
- [5m], [1h], [1d], [30s].

4.4. Operadores de Agregación (Agregadores)

Operan sobre un vector instantáneo. Agregan sobre dimensiones de etiquetas.

sum(): Calcula la suma de los valores.
avg(): Calcula el promedio.
count(): Cuenta el número de elementos.
min(), max(): Mínimo / Máximo.
stddev(), stdvar(): Desviación estándar / Varianza.
group(): Agrupa por etiquetas.

topk(k, vector): Los k elementos con los valores más grandes.

sum(http_requests_total)                   # Suma de todas las solicitudes HTTP
sum by (path) (http_requests_total)        # Suma por cada 'path'
avg by (status_code) (http_requests_total) # Promedio por 'status_code'
count(http_requests_total{method="GET"})  # Cantidad de requests GET

4.5. Operadores de Vector a Vector / Vector a Escalar

+, -, *, /, %, ^ (exponente).
and, or, unless.

4.6. Funciones Comunes

rate(instant_vector_range): Calcula la tasa promedio por segundo de un contador sobre un rango de tiempo. ¡CRÍTICO para contadores!
- rate(http_requests_total[5m]): Tasa de solicitudes HTTP por segundo en los últimos 5 minutos.
irate(instant_vector_range): Tasa instantánea por segundo (basada en los dos últimos puntos).
increase(instant_vector_range): El aumento total de un contador sobre un rango de tiempo.
- increase(node_cpu_seconds_total[1h]): Total de segundos de CPU en la última hora.
delta(instant_vector_range): La diferencia de un gauge sobre un rango de tiempo.
resets(instant_vector_range): Cuenta el número de veces que un contador se reinicia.
predict_linear(instant_vector_range, sec_ahead): Predice valores futuros usando regresión lineal.
histogram_quantile(φ, histogram_bucket_vector): Calcula cuantiles de histogramas.
- histogram_quantile(0.99, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])): El 99 percentil de duración de solicitudes.
deriv(instant_vector_range): La derivada de un gauge.
abs(vector), ceil(vector), floor(vector), round(vector).
exp(vector), ln(vector), log2(vector), log10(vector).
sqrt(vector).
clamp_min(vector, scalar), clamp_max(vector, scalar).
topk(k, vector): Los k elementos con los valores más grandes.
bottomk(k, vector): Los k elementos con los valores más pequeños.

5. 🔔 Alerting (Alertmanager)

Prometheus evalúa reglas de alerta y envía alertas a Alertmanager. Alertmanager luego las agrupa, silencia y las enruta.

5.1. Archivo de Reglas (`alert.rules.yml`)

# alert.rules.yml
groups:
  - name: my_app_alerts
    rules:
      - alert: HighRequestLatency # Nombre de la alerta
        expr: rate(http_request_duration_seconds_sum[5m]) / rate(http_request_duration_seconds_count[5m]) > 0.5 # Latencia promedio > 0.5s
        for: 1m # La condición debe ser verdadera durante 1 minuto
        labels: # Etiquetas adicionales para la alerta
          severity: critical
        annotations: # Anotaciones para la alerta
          summary: "Alta latencia de solicitud en servicio {{ $labels.service_name }}"
          description: "La latencia promedio para el servicio {{ $labels.service_name }} ha excedido 0.5 segundos por más de 1 minuto."

      - alert: ServiceDown # Alerta si un servicio está inactivo
        expr: up{job="my_java_app"} == 0 # 'up' es una métrica de Prometheus que es 1 si el target está UP, 0 si está DOWN
        for: 30s
        labels:
          severity: major
        annotations:
          summary: "Servicio {{ $labels.job }} está inactivo"
          description: "El servicio {{ $labels.job }} en instancia {{ $labels.instance }} está inactivo por más de 30 segundos."

5.2. Configuración de Alertmanager (`alertmanager.yml`)

# alertmanager.yml
global:
  resolve_timeout: 5m

route:
  receiver: 'default-receiver' # Receptor por defecto
  group_by: ['alertname', 'instance'] # Agrupar alertas por nombre de alerta e instancia
  group_wait: 30s # Esperar 30s para más alertas antes de enviar
  group_interval: 5m # Intervalo para enviar nuevas alertas en un grupo
  repeat_interval: 3h # Intervalo para reenviar alertas resueltas

receivers:
  - name: 'default-receiver'
    email_configs: # Configuración de email
      - to: 'your-email@example.com'
        send_resolved: true # Enviar notificación cuando la alerta se resuelve
  - name: 'slack-receiver'
    slack_configs: # Configuración de Slack
      - api_url: 'https://hooks.slack.com/services/T00000000/B00000000/XXXXXXXXXXXX'
        channel: '#alerts'
        send_resolved: true
        title: '[{{ .Status | toUpper }}] {{ .CommonLabels.alertname }} for {{ .CommonLabels.instance }}'
        text: '{{ .CommonAnnotations.description }}'

6. 📊 Integración con Grafana (Visualización)

Grafana es la herramienta de visualización de dashboards más popular para Prometheus.

Instalar Grafana: Sigue las instrucciones de Grafana.

docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana:latest
# Accede a http://localhost:3000 (admin/admin)
```2.  **Añadir Fuente de Datos**: En Grafana UI, ve a "Configuration" -&gt; "Data Sources" -&gt; "Add data source" -&gt; "Prometheus". Configura la URL de tu Prometheus (ej. `http://localhost:9090`).

Crear Dashboards: Crea paneles en Grafana y usa PromQL para consultar tus métricas de Prometheus.

7. Buenas Prácticas y Consejos

Exportadores Oficiales y Comunitarios: Utiliza exportadores existentes (ej. Node Exporter para hosts, cAdvisor para contenedores, JMX Exporter para JVM) antes de escribir los tuyos.
Nombres de Métricas Claros: Usa nombres de métricas descriptivos y consistentes (snake_case).
Etiquetas Granulares: Utiliza etiquetas para añadir dimensiones útiles a tus métricas (ej. method, path, status_code, instance, job, service_name). Esto permite consultas y agregaciones flexibles.
Tipos de Métricas Correctos:
- Counter: Para valores que solo aumentan (ej. número de solicitudes). Usa rate() o increase().
- Gauge: Para valores que pueden subir y bajar (ej. uso de CPU, número de usuarios activos).
- Histogram: Para muestrear observaciones (ej. duración de solicitudes) y agruparlas en rangos configurables. Permite calcular percentiles.
- Summary: Similar a Histogram, pero calcula los cuantiles en el cliente.
Manejo de Contadores: Los contadores pueden reiniciarse (ej. cuando un servicio se reinicia). Usa rate() o increase() para manejar esto correctamente.
Reglas de Grabación (Recording Rules): Para consultas PromQL complejas o costosas que se ejecutan con frecuencia, crea reglas de grabación para pre-calcular y almacenar los resultados como nuevas series de tiempo.
Reglas de Alerta Claras: Define reglas de alerta con umbrales y for (duración para la condición) adecuados. Incluye summary y description útiles en las anotaciones.
Monitoreo del Propio Prometheus: Incluye el job prometheus en scrape_configs para monitorear la salud de tu servidor Prometheus.
Federación (Federation): Para monitorear múltiples clústeres de Prometheus o centralizar métricas.
Largo Plazo (Long-Term Storage): Prometheus está optimizado para el almacenamiento de datos a corto plazo. Para el almacenamiento a largo plazo, considera integrar soluciones como Thanos, Cortex o Mimir.

Este cheatsheet te proporciona una referencia completa de Prometheus, cubriendo sus conceptos esenciales, arquitectura, cómo configurarlo, el potente lenguaje de consulta PromQL, el sistema de alertado y las mejores prácticas para construir un sistema de monitoreo robusto y escalable.

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