Curso Prometheus en Madrid, Barcelona y Online

Formación en Prometheus para desarrolladores o profesionales de empresa que deseen conocer esta solución de monitorización. Curso Prometheus ofrecido en modalidad presencial In Company u online en Madrid, Barcelona, Valencia, Alicante, Sevilla y Bilbao, bajo demanda para empresas.

¿Qué es Prometheus?

Prometheus es un sistema de monitorización de código abierto basado en métricas, que nos permite recopilar datos de servicios y hosts a través del envío de solicitudes HTTP, así como almacenar los resultados en una base de datos de series de tiempo y establecer alertas o realizar análisis.

Esta herramienta consta de múltiples componentes, tales como:

• El servidor principal de Prometheus, que extrae y almacena datos de series de tiempo.
• Bibliotecas. Actualmente Prometheus soporta 4 lenguajes (GO, Java, Python y Ruby), pero tenemos a nuestra disposición otras bibliotecas hechas por la propia comunidad abierta de desarolladores.
• Push Gateway, una biblioteca para procesos efímeros o procesos por lotes, cuyo funcionamiento es muy sencillo. Cada vez que se ejecuta un proceso, las métricas llegan a esta biblioteca, donde se almacenan para que Prometheus pueda consultarlas, hasta que el proceso por lotes se ejecute de nuevo y envíe nuevos datos.
• Exportadores, bibliotecas que nos ayudan a la hora de extraer información de servidores, bases de datos o almacenamiento, entre otros servicios, que se exponen para solamente consumirlos y almacenarlos. Además, existe la posibilidad de recurrir a integraciones para exponer las métricas, como por ejemplo, Grafana.
• AlertManager, un administrador de alertas, que se encarga de administrar las alertas que se le manden, enviando notificaciones a través de distintos canales o silenciar alertas si alguna condición previamente definida no se cumple.

Entre sus características más importantes destacamos las siguientes:

• Modelado de datos multidimensional, con datos de series de tiempo identificados por nombre métrico y claves / valores pares.
• Lenguaje flexible para consultar los datos de manera simple y flexible.
• Nodos autónomos de servidor único, con la colección de series de tiempo a través de un modelo de extracción por medio de HTTP.
• Configuración estática.