La observabilité contemporaine combine métriques, logs et traces pour donner une vue complète du comportement applicatif. Cette approche devient essentielle pour diagnostiquer rapidement un monolithe coexistant avec des services cloud et des conteneurs.
Le starter pack décrit ici rassemble Prometheus, Grafana et OpenTelemetry pour un monitoring pratique et contrôlable. Les points clés et gains concrets sont présentés juste après.
A retenir :
- Contrôle des données et hébergement local sécurisé
- Corrélation métriques, logs et traces immédiate
- Coût maîtrisé pour PME grâce aux solutions open source
- Alerte actionnable et dashboards prêts à l’emploi
À partir des éléments clés, Architecture observabilité pour monolithe avec Prometheus et Grafana, vers instrumentation métriques
Pour garantir isolation, Structure du serveur central et agents légers
L’architecture sépare un serveur central de monitoring et des agents légers sur chaque hôte applicatif. Cette séparation limite l’impact du stockage temporel sur les serveurs de production et simplifie la maintenance des collectors. Selon CNCF, Prometheus reste une référence pour la collecte temporelle dans les environnements cloud natifs.
Les collectors exposent des endpoints scrappables et les règles de scrape définissent la fréquence de collecte des métriques. Cette démarche permet de protéger la production et de prioriser les métriques à instrumenter avant d’enchaîner sur l’application. Selon Grafana Labs, la corrélation entre graphiques et logs accélère la résolution des incidents.
Composants principaux du stack :
- Node Exporter pour métriques système
- cAdvisor pour métriques conteneurs Docker
- Prometheus pour scraping et stockage temporel
- Grafana pour visualisation et corrélation
Composant
Rôle
Port par défaut
Remarques
Node Exporter
Métriques système (CPU, RAM, disque)
9100
Agent léger pour chaque serveur
cAdvisor
Métriques conteneurs Docker
9200
Collecte par instance Docker
Prometheus
Scraping et stockage temporel
9090
Interroge tous les targets configurés
Grafana
Visualisation et corrélation
3000
Tableaux de bord et exploration
Pour protéger la production, Collecte et sécurité des données
La collecte centralisée se fait par des agents qui poussent ou qui attendent le scrape de Prometheus selon l’architecture choisie. Le stockage local permet de garder le contrôle des données et de répondre aux contraintes réglementaires. Selon OpenTelemetry Authors, standardiser l’instrumentation facilite l’export vers différents backends.
La configuration des accès, des certificats et des règles de rétention réduit le risque d’exposition des métriques sensibles. La séparation des rôles et des ports évite la surcharge des services applicatifs et prépare l’étape d’instrumentation applicative. Cette approche prépare l’angle opérationnel suivant centré sur l’instrumentation.
Une fois l’architecture posée, Instrumentation et métriques prioritaires pour monolithe, vers alerting et exploitation
Pour trier l’essentiel, Métriques prioritaires pour serveurs et conteneurs
Commencez par les métriques système et conteneur pour détecter rapidement les pannes évitables et les saturations resources. Les métriques applicatives viennent ensuite pour isoler les fonctions lentes et les goulets d’étranglement. Selon Grafana Labs, une corrélation rapide entre métriques et logs réduit significativement le temps de diagnostic.
Métriques serveur essentielles :
- Utilisation CPU moyenne et pics
- RAM disponible et usage swap
- Occupation disque par partition critique
- Redémarrages et état des conteneurs
L’instrumentation applicative via OpenTelemetry permet d’ajouter traces et métriques personnalisées avec une API standardisée. Les bibliothèques OpenTelemetry exportent vers Prometheus pour les métriques et vers des backends de traces pour l’analyse détaillée. Selon OpenTelemetry Authors, la standardisation améliore la portabilité entre outils.
Pour choisir le backend logs, Comparaison Loki versus Elasticsearch
Le choix du moteur de logs influe sur le coût, la recherche et la consommation de ressources pendant l’exploitation. Loki privilégie la corrélation labels-métriques tandis qu’Elasticsearch favorise la recherche textuelle avancée et l’indexation complète. Cette décision conditionne ensuite la stratégie d’alerte et de rétention.
Aspect
Loki
Elasticsearch
Indexation
Indexation minimale, labels seulement
Indexation complète des textes
Ressources
Faible consommation CPU et disque
Consommation élevée, mémoire gourmande
Coût de stockage
Optimisé pour coût réduit
Coût élevé pour indexation complète
Cas d’usage
Exploration corrélée métriques-logs
Recherches textuelles avancées
« En remplaçant Elasticsearch par Loki pour nos containers, nous avons réduit les coûts d’hébergement sans perdre de visibilité. »
Marc L.
Après l’instrumentation, Alerting et exploitation pour monitorer un monolithe, vers automatisation et playbooks
Pour limiter le bruit, Réduction du bruit et seuils adaptés
Des alertes actionnables exigent des seuils réalistes et une documentation d’intervention précise pour chaque alerte. Les équipes doivent définir des playbooks clairs afin d’éviter la fatigue d’alerte et d’améliorer la réactivité. Selon Grafana Labs, l’automatisation des dashboards et alertes réduit les erreurs humaines et accélère la remédiation.
Alertes recommandées :
- Espace disque inférieur à dix pour cent partition critique
- Conteneur unhealthy pendant cinq minutes consécutives
- Taux d’erreurs cinq pour cent sur dix minutes
- Certificat SSL expirant dans moins de sept jours
« Les alertes inutiles étaient notre premier problème, nous avons appris à supprimer ce qui n’était pas actionnable. »
Jean P.
Pour accélérer les réponses, Automatisation et playbooks d’intervention
L’automatisation commence par Alertmanager pour regrouper, silencer et router les alertes vers les équipes appropriées. Les playbooks décrivent étapes, responsabilités et commandes d’exécution pour chaque incident fréquent. Selon Grafana Labs, l’intégration d’outils de déploiement réduit le temps de mise en production des règles et dashboards.
Étapes de déploiement :
- Server central prêt et sécurisé
- Agents installés sur chaque hôte
- Prometheus configuré pour scrapes
- Dashboards importés et tests exécutés
« J’ai déployé Prometheus sur un VPS et j’ai réduit rapidement le temps moyen de diagnostic des incidents. »
Alice D.
« Le tracing distribué a permis d’identifier une requête lente causée par une bibliothèque externe. »
Sophie R.
Source : Cloud Native Computing Foundation, « Prometheus », CNCF, 2015 ; Grafana Labs, « Grafana documentation », Grafana Labs, 2024 ; OpenTelemetry Authors, « OpenTelemetry specification », OpenTelemetry, 2023.