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Prometheus との統合

Prometheus は構成済みのターゲットから一定の間隔でメトリクスを収集し、ルール式を評価して結果を表示します。また、特定の条件が観察されたときにはアラートをトリガーできます。

この統合により、 Cloud Managerを構成して、配置に関するメトリクス データを Prometheusインスタンスに送信することができます。

  • Prometheus 統合は、 MongoDB Agent を使用する オートメーション管理12 クラスターで利用できます。0 。15 。7646以降に更新します。 MongoDB Agent 12 。 0 。 15 。 7646は Cloud Manager 6でリリースされます。 0 。 7 。

  • Prometheusインスタンスが動作していることを確認します。動作するインスタンスをセットアップするには、インストール ガイドを参照してください。

  • (任意)Grafana を使用して Prometheus メトリクスを視覚化します。

Cloud Manager をPrometheus と統合するには :

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  1. まだ表示されていない場合は、希望するプロジェクトを含む組織を選択しますナビゲーション バーのOrganizationsメニュー

  2. まだ表示されていない場合は、ナビゲーション バーのProjectsメニューから目的のプロジェクトを選択します。

  3. サイドバーで、Project Settings をクリックします。

    [ Project Settings ]ページが表示されます。

2

サイドバーで、 Settings見出しの下のIntegrationsをクリックします。

プロジェクト統合ページが表示されます。

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Prometheus 認証情報は、Cloud Manager の Prometheus 統合で使用するために特別に設計されています。 Cloud Manager はこれらの認証情報を使用して、Prometheus 検出エンドポイントにのみアクセスし、Cloud Manager ノードから Prometheus メトリクスをスクレイピングします。 これらの機能に厳密に制限され、モニタリング データへのアクセスと収集以外の権限や機能はありません。

重要

ユーザー名とパスワードを安全な場所にコピーします。この画面を離れた後は、パスワードにアクセスできません。

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Tip

デフォルト値の0.0.0.0:9216は、ローカル マシン上のすべてのIPv4アドレスのポート9216でメトリクスをスクレイピングします。

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この設定を有効にすると、Cloud Manager は Prometheus インスタンスがhttpsを使用してメトリクスをスクレイピングすることを保証します。

フィールド
説明

TLS 証明書鍵ファイルパス

PEM https Prometheus スクレイピング エンドポイントの起動に必要な証明書とキーを含むファイル パス。

以下の管理はあなたが行います。

  • TLS 証明書鍵ファイルの発行と更新。

  • オートメーションエージェントのログでエンドポイントが正しく起動されたかどうかを確認します。

TLS 証明書鍵ファイルのパスワード

証明書鍵ファイルが暗号化されている場合は必須です。

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確認方法
説明

このメソッドには Prometheus v2.28 以降が必要です。HTTPエンドポイント経由でターゲットを検出するために、構成ファイルの scrape_config 部分を生成します。

この方法により、Prometheus はYAMLまたはJSONドキュメントを読み取って、スクレイピングするターゲットを構成できます。

Discovery API にリクエストを送信し、その結果を targets.json ファイルに保存することで、ターゲットを提供する必要があります。

リクエストを行うには、次のいずれかのタブでプレースホルダー テキストを置き換えるか、別の言語で独自のスクリプトを作成します。

# Sets the `Authorization` header on every scrape# request with the username and password from the# previous step. The URL that Prometheus fetches the# targets from.# Replace the <group-id> with the project ID of your# Cloud Manager instance. curl --header 'Accept: application/json' \ --user <username>:<password> \ --request GET "https://cloud.mongodb.com/prometheus/v1.0/groups/{GROUP-ID}/discovery"

Discovery API の詳細については、「Prometheus の最新のターゲットを返す」を参照してください。

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  1. 生成されたスニペットを構成ファイルの scrape_configs セクションにコピーし、プレースホルダー テキストを置き換えます。

    どちらの方法を行う場合も、構成ファイル例を 参照してください。

  2. Prometheus インスタンスを再起動します。

  3. Prometheus インスタンスで、上部のナビゲーション バーの Status をクリックし、Targets をクリックして配置に関するメトリクスを表示します。

HTTP Service 検出 または ファイル サービス検出 メソッドを使用する場合の 構成ファイル の例を、次に示します。

どちらのメソッドの構成ファイルにも、次のフィールドが含まれています。

フィールド
説明

scrape_interval

ターゲットをスクレイピングする頻度を示す時間。この設定では、最小時間単位が 10 秒となっています。

job_name

スクレイピングされたメトリクスに割り当てられた、人間が読めるラベル。

metrics_path

ターゲットからメトリクスを取得する場所を示す HTTP リソース パス。

scheme

リクエスト用に構成された Prometheus プロトコル スキームhttpまたはhttps 。 httpsを構成する場合は、 tlsPemPathを指定する必要があります。

basic_auth

すべてのスクレイプ リクエストで使用する承認ヘッダー。

HTTP サービス検出メソッドには、次のサブフィールドを持つ http_sd_configs フィールドも含まれています。

フィールド
説明

url

Prometheus がターゲットを取得する URL。

refresh_interval

エンドポイントを再クエリするタイミングを示す時間。

basic_auth

API サーバーへの認証に使用する資格情報。

global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: "CM-Testing-mongo-metrics" scrape_interval: 10s metrics_path: /metrics scheme : https basic_auth: username: prom_user_61e6e34e93eac1632d39f457 password: V7hTyLfkjwiWQbv http_sd_configs: - url: https://cloud.mongodb.com/prometheus/v1.0/groups/61e6e34e93eac1632d39f457/discovery refresh_interval: 60s basic_auth: username: prom_user_61e6e34e93eac1632d39f457 password: V7hTyLfkjwiWQbv

ファイル サービス検出メソッドには、次のサブフィールドを持つ file_sd_configs フィールドも含まれます。

フィールド
説明

files

メトリクスのスクレイピング対象を抽出するためのファイルを含むリスト。

global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: "CM-Testing-mongo-metrics" scrape_interval: 10s metrics_path: /metrics scheme : https basic_auth: username: prom_user_61e6e34e93eac1632d39f457 password: V7hTyLfkjwiWQbv file_sd_configs: - files: - /usr/local/etc/targets.json

サンプルGrafana ダッシュボードをインポートするには、次の手順に従います。

1

Grafana UIで、[] ボタンをクリックし、[Import をクリックします。

2
3

Grafana ダッシュボードのインポートの詳細については、Grafana のドキュメント を参照してください。

MongoDB Atlasクラスターで Prometheus 統合を使用すると、次のメトリクスが利用できます。

各 MongoDB メトリクスには次のラベルが含まれています。

ラベル
説明

group_id

プロジェクトを識別するユニークな 16 進数の文字列。

org_id

組織を識別するユニークな 16 進数の文字列。

cl_role

クラスターのロールを定義する人間が判読できるラベル。

cl_name

クラスターを識別する人間が判読できるラベル。

rs_nm

レプリカセットを識別する人間が判読できるラベル。

rs_state

process_port

プロセスが実行されるポート。

mongodb_info は常に1の値を持つゲージです。 このメトリクスには、すべてのMongoDB メトリクス ラベルと、次のラベルが含まれます。

ラベル
説明

mongodb_version

メジャー、マイナー、およびパッチのバージョンを表す文字列。

replica_state_name

process_type

実行中のプロセスを示す文字列。その値は、mongod、mongos、または config です。

注意

Prometheus式ブラウザ で各ハードウェアメトリクスの説明を表示することもできます。

名前
オペレーティング システム
タイプ
説明

hardware_system_cpu_nice

Unix, Darwin

カウンター

優先順位の低いユーザー モードで費やされた時間。

hardware_system_cpu_io_wait

Unix

カウンター

I/O の完了を待機している時間。

hardware_system_cpu_irq

Unix

カウンター

割り込みの処理に費やされた時間。

hardware_system_cpu_soft_irq

Unix

カウンター

ソフトリンクの処理に費やされた時間。

hardware_system_cpu_steal

Unix

カウンター

仮想環境で実行中に他のオペレーティング システムで費やされた時間。

hardware_system_cpu_guest

Unix

カウンター

Linux カーネルの制御下にあるゲスト オペレーティング システムの仮想 CPU の実行中に費やされた時間。

hardware_system_cpu_guest_nice

Unix

カウンター

調整された快適さでゲスト モードを実行するのに費やした時間。

hardware_system_cpu_kernel_milliseconds

すべて

カウンター

システム モードで費やした時間。

hardware_system_cpu_user_milliseconds

すべて

カウンター

ユーザー モードで費やした時間。

hardware_disk_metrics_weighted_time_io

Unix

カウンター

I/O の実行に費やした時間の重み付け。

hardware_disk_metrics_physical_write_count

Unix

カウンター

処理された物理書込み I/O の数。

hardware_disk_metrics_physical_read_count

Unix

カウンター

処理された物理読み取り I/O の数。

hardware_disk_metrics_total_time

Unix

カウンター

このブロックの仕掛けがアクティブになっている合計時間。

hardware_disk_metrics_idle_time

Windows

カウンター

アイドル タスクに費やされた時間。

hardware_disk_metrics_disk_space_free_bytes

すべて

ゲージ

マウントされたファイル システムで使用可能なディスク容量。

hardware_disk_metrics_disk_space_used_bytes

すべて

ゲージ

マウントされたファイル システムで使用されたディスク領域。

hardware_disk_metrics_read_count

すべて

カウンター

処理された読み取り I/O の数。

hardware_disk_metrics_read_time_milliseconds

すべて

カウンター

読み取り要求の合計待機時間。

hardware_disk_metrics_write_count

すべて

カウンター

処理された書込み I/O の数。

hardware_disk_metrics_write_time_milliseconds

すべて

カウンター

書込みリクエストの合計待機時間。

hardware_process_cpu_children_user

Unix

カウンター

このプロセスが子を待機するためにユーザー モードでスケジュールされた時間。

hardware_process_cpu_children_kernel

Unix

カウンター

このプロセスが子を待つためにカーネル モードでスケジュールされた時間。

hardware_process_cpu_kernel_milliseconds

すべて

カウンター

このプロセスがカーネルモードでスケジュールされた時間。

hardware_process_cpu_user_milliseconds

すべて

カウンター

このプロセスがユーザー モードでスケジュールされた時間。

hardware_system_vm_page_swap_in

Unix

カウンター

システムがディスクからスワップ インしたページ数。

hardware_system_vm_page_swap_out

Unix

カウンター

システムがディスクにスワップ アウトしたページ数。

hardware_system_memory_mem_total

Unix

ゲージ

使用可能な RAM の合計(物理 RAM からいくつかの予約ビットとカーネル バイナリ コードを差し引いたもの)。

hardware_system_memory_mem_free

Unix

ゲージ

LowFree と HighFreeの合計。

hardware_system_memory_mem_available

Unix

ゲージ

スワップなしで新しいアプリケーションを起動するために使用できるメモリ量の推定値。

hardware_system_memory_buffers

Unix

ゲージ

極端に大きくなることのない未加工ディスク ブロックの一時ストレージ。

hardware_system_memory_cached

Unix

ゲージ

ディスクから読み取られたファイルのインメモリ キャッシュ。これには SwapCached は含まれません。

hardware_system_memory_swap_total

Unix

ゲージ

使用可能なスワップ領域の合計量。

hardware_system_memory_swap_free

Unix

ゲージ

未使用のスワップ領域の合計量。

hardware_system_memory_shared_mem

Unix

ゲージ

コンテンツが仮想メモリに存在するファイルシステムで消費されるメモリ量。

hardware_system_memory_swap_free_kilobytes

すべて

ゲージ

未使用のスワップ領域の合計量。

hardware_system_memory_swap_total_kilobytes

すべて

ゲージ

使用可能なスワップ領域の合計量。

hardware_platform_num_logical_cpus

すべて

ゲージ

現在のプロセスで使用可能な論理 CPU の数。

hardware_system_network_eth0_bytes_in_bytes

すべて

カウンター

インターフェースが受信したデータのバイト数。

hardware_system_network_eth0_bytes_out_bytes

すべて

カウンター

インターフェースによって送信されたデータのバイト数。

hardware_system_network_lo_bytes_in_bytes

すべて

カウンター

インターフェースが受信したデータのバイト数。

hardware_system_network_lo_bytes_out_bytes

すべて

カウンター

インターフェースによって送信されたデータのバイト数。

各ハードウェア メトリクスには次のラベルが含まれています。

ラベル
説明

group_id

プロジェクトを識別するユニークな 16 進数の文字列。

org_id

組織を識別するユニークな 16 進数の文字列。

process_port

プロセスが実行されるポート。

disk_name

ディスクを識別する人間が判読できるラベル。