setup-prometheus-monitoring
Über
Diese Fähigkeit konfiguriert Prometheus für umfassende Metrikensammlung, einschließlich Scrape-Konfigurationen, Service-Discovery und Recording Rules. Sie ist für den Aufbau zentralisierter Überwachung von Microservices, die Implementierung von Zeitreihen-Tracking für Anwendungen und Infrastruktur sowie die Etablierung von SLO/SLI-Grundlagen konzipiert. Nutzen Sie sie bei der Bereitstellung moderner Observability-Stacks oder bei der Migration von Legacy-Monitoring-Lösungen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/setup-prometheus-monitoringKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
Dokumentation
設 Prometheus 察
配產備 Prometheus 釋含採標、錄則、聯。
用
- 為微服或散系設集指採→用
- 行時序察為應與基設指→用
- 為 SLO/SLI 追與警立基→用
- 跨諸 Prometheus 經聯合指→用
- 自舊察方遷至今察棧→用
入
- 必:採標列(服、出器、端)
- 必:留期與儲需
- 可:既服發現機(Kubernetes、Consul、EC2)
- 可:錄則為預聚指
- 可:聯階為多叢設
行
一:裝配 Prometheus
建基 Prometheus 配含全設與採間:
mkdir -p /etc/prometheus/{rules,file_sd}
mkdir -p /var/lib/prometheus
cd /tmp
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.48.0/prometheus-2.48.0.linux-amd64.tar.gz
tar xvf prometheus-2.48.0.linux-amd64.tar.gz
sudo cp prometheus-2.48.0.linux-amd64/{prometheus,promtool} /usr/local/bin/
建 /etc/prometheus/prometheus.yml:
global:
scrape_interval: 15s
scrape_timeout: 10s
evaluation_interval: 15s
external_labels:
cluster: 'production'
region: 'us-east-1'
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
- localhost:9093
rule_files:
- "rules/*.yml"
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
labels:
env: 'production'
- job_name: 'node'
static_configs:
- targets:
- 'node1:9100'
- 'node2:9100'
labels:
env: 'production'
- job_name: 'app-services'
file_sd_configs:
- files:
- '/etc/prometheus/file_sd/services.json'
refresh_interval: 30s
relabel_configs:
- source_labels: [__address__]
target_label: instance
- source_labels: [env]
target_label: environment
得:Prometheus 啟、網 UI 達於 http://localhost:9090、標列於 Status > Targets。
敗:
promtool check config /etc/prometheus/prometheus.yml察語- 驗檔權:
sudo chown -R prometheus:prometheus /etc/prometheus /var/lib/prometheus - 察日誌:
journalctl -u prometheus -f
二:配服發現
設動標發現以免手管。
Kubernetes:
- 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_port]
action: replace
target_label: __address__
regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
replacement: $1:$2
- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
target_label: kubernetes_namespace
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
target_label: kubernetes_pod_name
檔基服發現—建 /etc/prometheus/file_sd/services.json:
[
{
"targets": ["web-app-1:8080", "web-app-2:8080"],
"labels": {
"job": "web-app",
"env": "production",
"team": "platform"
}
},
{
"targets": ["api-service-1:9090", "api-service-2:9090"],
"labels": {
"job": "api-service",
"env": "production",
"team": "backend"
}
}
]
Consul:
- job_name: 'consul-services'
consul_sd_configs:
- server: 'consul.example.com:8500'
services: []
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_consul_service]
target_label: job
- source_labels: [__meta_consul_tags]
regex: '.*,monitoring,.*'
action: keep
得:動標現於 Prometheus UI、服變/縮時自更。
敗:
- Kubernetes:驗 RBAC
kubectl auth can-i list pods --as=system:serviceaccount:monitoring:prometheus - 檔 SD:驗 JSON
python -m json.tool /etc/prometheus/file_sd/services.json - Consul:測連
curl http://consul.example.com:8500/v1/catalog/services
三:建錄則
預聚貴詢為儀板性與警效。
建 /etc/prometheus/rules/recording_rules.yml:
groups:
- name: api_aggregations
interval: 30s
rules:
- record: job:http_requests:rate5m
expr: |
sum by (job, endpoint, method) (
rate(http_requests_total[5m])
)
- record: job:http_errors:rate5m
expr: |
sum by (job) (
rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])
) / sum by (job) (
rate(http_requests_total[5m])
) * 100
- record: job:http_request_duration_seconds:p95
expr: |
histogram_quantile(0.95,
sum by (job, endpoint, le) (
rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])
)
)
- name: resource_aggregations
interval: 1m
rules:
- record: instance:cpu_usage:ratio
expr: |
1 - avg by (instance) (
rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])
)
- record: instance:memory_usage:ratio
expr: |
1 - (
node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes
)
- record: instance:disk_usage:ratio
expr: |
1 - (
node_filesystem_avail_bytes{fstype!~"tmpfs|fuse.*"}
/ node_filesystem_size_bytes{fstype!~"tmpfs|fuse.*"}
)
驗並重載:
promtool check rules /etc/prometheus/rules/recording_rules.yml
curl -X POST http://localhost:9090/-/reload
sudo killall -HUP prometheus
得:錄則成評、新指見於 Prometheus 含 job: 前、儀板詢性進。
敗:
promtool check rules察則語- 驗評間合資可
- 缺源指:
curl http://localhost:9090/api/v1/targets - 察日誌評誤:
journalctl -u prometheus | grep -i error
四:配儲與留
優儲為留需與詢性。
改 /etc/systemd/system/prometheus.service:
[Unit]
Description=Prometheus Monitoring System
Documentation=https://prometheus.io/docs/introduction/overview/
After=network-online.target
[Service]
Type=simple
User=prometheus
Group=prometheus
ExecStart=/usr/local/bin/prometheus \
--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml \
--storage.tsdb.path=/var/lib/prometheus \
--storage.tsdb.retention.time=30d \
--storage.tsdb.retention.size=50GB \
--web.console.templates=/etc/prometheus/consoles \
--web.console.libraries=/etc/prometheus/console_libraries \
--web.listen-address=:9090 \
--web.enable-lifecycle \
--web.enable-admin-api
Restart=always
RestartSec=10s
[Install]
WantedBy=multi-user.target
要儲旗:
--storage.tsdb.retention.time=30d:留 30 日--storage.tsdb.retention.size=50GB:限 50GB(先觸者)--storage.tsdb.wal-compression:WAL 壓(減盤 I/O)--web.enable-lifecycle:HTTP POST 重載--web.enable-admin-api:快照與刪 API
啟動:
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable prometheus
sudo systemctl start prometheus
sudo systemctl status prometheus
得:Prometheus 按策留指、盤用於限內、舊資自剪。
敗:
- 察盤用:
du -sh /var/lib/prometheus - 察 TSDB 統:
curl http://localhost:9090/api/v1/status/tsdb - 驗留設:
curl http://localhost:9090/api/v1/status/runtimeinfo | jq .data.storageRetention - 強清:
curl -X POST http://localhost:9090/api/v1/admin/tsdb/delete_series?match[]={__name__=~".+"}
五:設聯(多叢)
配階 Prometheus 為跨叢聚指。
於邊 Prometheus(各叢)確外標設:
global:
external_labels:
cluster: 'production-east'
datacenter: 'us-east-1'
於央 Prometheus 加聯採配:
scrape_configs:
- job_name: 'federate-production'
honor_labels: true
metrics_path: '/federate'
params:
'match[]':
- '{__name__=~"job:.*"}'
- '{__name__=~"ALERTS.*"}'
- 'up{job=~".*"}'
static_configs:
- targets:
- 'prometheus-east.example.com:9090'
- 'prometheus-west.example.com:9090'
labels:
env: 'production'
relabel_configs:
- source_labels: [__address__]
target_label: instance
- source_labels: [__address__]
regex: 'prometheus-(.*).example.com.*'
target_label: cluster
replacement: '$1'
聯佳實:
- 用
honor_labels: true保原標 - 僅聯錄則與聚(非原指)
- 設宜採間(長於邊評)
- 用
match[]濾指(避全聯)
得:央 Prometheus 示諸叢聯指、詢可跨域、最少資重。
敗:
- 驗聯端達:
curl http://prometheus-east.example.com:9090/federate?match[]={__name__=~"job:.*"} | head -20 - 察標衝(央 vs 邊外標)
- 察聯延:較時印異
- 察配式:
curl http://localhost:9090/api/v1/label/__name__/values | jq .data | grep "job:"
六:行高可(可)
釋冗 Prometheus 含同配為轉。
用 Thanos 或 Cortex 為真 HA、或簡負衡:
global:
scrape_interval: 15s
external_labels:
prometheus: 'prometheus-1'
replica: 'A'
配 Grafana 詢二:
{
"name": "Prometheus-HA",
"type": "prometheus",
"url": "http://prometheus-lb.example.com",
"jsonData": {
"httpMethod": "POST",
"timeInterval": "15s"
}
}
用 HAProxy 或 nginx 為負衡:
upstream prometheus_backend {
server prometheus-1.example.com:9090 max_fails=3 fail_timeout=30s;
server prometheus-2.example.com:9090 max_fails=3 fail_timeout=30s;
}
server {
listen 9090;
location / {
proxy_pass http://prometheus_backend;
proxy_set_header Host $host;
}
}
得:詢請跨衡、單敗自轉、單敗無資失。
敗:
- 驗二採同標(微時偏可)
- 察配漂於二
- 察詢去重(Grafana 示重序)
- 察負衡健察
驗
- Prometheus 網 UI 達於期端
- 諸配採標於 Status > Targets 示 UP
- 服發現動加除標如期
- 錄則成評(日無誤)
- 指留合配時/大限
- 聯(如配)拉指自邊
- 詢返期指基(不過)
- 盤用穩於配儲預內
- 配重載經 HTTP 端或 SIGHUP 行
- Prometheus 自察指可(up、scrape duration 等)
忌
- 高基指:避無界值標(user ID、時印、UUID)。錄則聚於儲前
- 採間不合:錄則評間 ≥ 採間以免缺
- 聯過載:聯諸指生大資重。僅聯聚錄則
- 缺重標配:無正重標→服發現生混或重標
- 留過短:留長於最長儀板時窗以免「無資」缺
- 無資源限:高基時 Prometheus 可耗大記憶。設
--storage.tsdb.max-block-duration並察堆用 - 禁生命週期端:無
--web.enable-lifecycle→配重載需全重啟致採缺
參
configure-alerting-rulesbuild-grafana-dashboardsdefine-slo-sli-slainstrument-distributed-tracing
GitHub Repository
Verwandte Skills
llamaguard
AndereLlamaGuard ist Metas 7-8B-Parameter-Modell zur Moderation von LLM-Eingaben und -Ausgaben in sechs Sicherheitskategorien wie Gewalt und Hassrede. Es bietet eine Genauigkeit von 94-95 % und kann mit vLLM, Hugging Face oder Amazon SageMaker eingesetzt werden. Nutzen Sie diese Skill, um Inhaltsfilterung und Sicherheitsguardrails einfach in Ihre KI-Anwendungen zu integrieren.
cost-optimization
AndereDiese Claude Skill unterstützt Entwickler bei der Optimierung von Cloud-Kosten durch Ressourcen-Dimensionierung, Tagging-Strategien und Ausgabenanalysen. Sie bietet einen Rahmen zur Senkung von Cloud-Ausgaben und zur Implementierung von Kosten-Governance für AWS, Azure und GCP. Nutzen Sie sie, wenn Sie Infrastrukturkosten analysieren, Ressourcen richtig dimensionieren oder Budgetvorgaben einhalten müssen.
quantizing-models-bitsandbytes
AndereDiese Fähigkeit quantisiert LLMs auf 8-Bit- oder 4-Bit-Präzision mittels bitsandbytes und erreicht dabei eine Speicherreduzierung von 50–75 % bei minimalem Genauigkeitsverlust. Sie ist ideal für den Betrieb größerer Modelle mit begrenztem GPU-Speicher oder zur Beschleunigung von Inferenzvorgängen und unterstützt Formate wie INT8, NF4 und FP4. Die Fähigkeit integriert sich in HuggingFace Transformers und ermöglicht QLoRA-Training sowie 8-Bit-Optimierer.
dispatching-parallel-agents
AndereDiese Claude-Fähigkeit verteilt mehrere Agenten, um drei oder mehr unabhängige Probleme gleichzeitig zu untersuchen und zu beheben. Sie ist für Szenarien konzipiert, die unabhängige Fehler umfassen, die ohne gemeinsamen Zustand oder Abhängigkeiten gelöst werden können. Die Kernfähigkeit ist die parallele Problemlösung, bei der pro unabhängigem Problembereich ein Agent zugewiesen wird, um die Effizienz zu maximieren.
