Prometheus

Kicap Karan

22 Jun 2025 • 2 min read

🧠 Konsep dan Arsitektur Prometheus

Prometheus memiliki beberapa komponen utama:

1. Prometheus Server

Komponen inti yang melakukan scraping (mengambil data) dari target endpoint (biasanya HTTP).
Menyimpan semua data metrik dalam time series database (TSDB) miliknya sendiri.

2. Exporters

Software atau agen yang berjalan di sistem target untuk meng-expose metrik dalam format Prometheus.
Contoh:
- node_exporter → metrik server (CPU, RAM, disk, dsb)
- blackbox_exporter → monitoring jaringan (ping, HTTP, TCP)
- mysqld_exporter, snmp_exporter, dll

3. Push Gateway (opsional)

Digunakan untuk job short-lived (misalnya batch jobs), karena Prometheus biasanya menggunakan pull model.
Push Gateway memungkinkan job mem-push metrik ke Prometheus secara manual.

4. Alertmanager

Menangani notifikasi dan alert berdasarkan rule yang didefinisikan di Prometheus.
Bisa mengirim ke:
- Email
- Slack
- Telegram
- Ntfy
- Webhook
- dsb

5. Grafana

Bukan bagian dari Prometheus, tapi sering digunakan bersama-sama.
Menyediakan visualisasi (dashboard) metrik Prometheus.

📦 Cara Kerja Prometheus (Pull-based model)

Prometheus dikonfigurasi untuk scrape endpoint tertentu (misalnya http://192.168.1.100:9100/metrics)
Endpoint tersebut menyediakan data metrik dalam format text/plain (misalnya: node_exporter)
Prometheus menyimpan metrik tersebut dalam database time-series miliknya
Bisa ditampilkan di dashboard (Grafana) atau di-query dengan bahasa PromQL
Jika kondisi tertentu terpenuhi (misalnya CPU > 90%), maka alert akan dikirim oleh Alertmanager

📊 Contoh Format Data Metrik Prometheus

# HELP node_cpu_seconds_total Seconds the CPUs spent in each mode. # TYPE node_cpu_seconds_total counter node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="user"} 2345.6
node_cpu_seconds_total{cpu="0",mode="system"} 1234.5

🔍 PromQL (Prometheus Query Language)

PromQL adalah bahasa query Prometheus untuk menampilkan atau menganalisis metrik.

Contoh:

promqlCopyEditnode_cpu_seconds_total{mode="user"}
rate(node_network_receive_bytes_total[5m])
avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total[1m]))

✅ Kelebihan Prometheus

Kelebihan	Penjelasan
✅ Open-source & CNCF Project	Aktif dikembangkan dan komunitas besar
✅ Pull model	Aman dari target (tidak perlu agent push)
✅ TSDB internal	Tidak perlu database eksternal
✅ PromQL	Powerful query untuk analisis
✅ Integrasi mudah	Dengan Grafana, Alertmanager, Docker, Kubernetes, dsb
✅ Exporter banyak	Bisa monitoring hampir semua hal

⚠️ Kekurangan Prometheus

Kekurangan	Penjelasan
❌ Bukan untuk data log	Tidak cocok untuk analisis log (gunakan Loki, ELK)
❌ Tidak ada long-term storage bawaan	Data bisa hilang jika Prometheus crash (bisa diatasi dengan Thanos atau Cortex)
❌ Push model tidak native	Perlu Push Gateway untuk job sementara

⚙️ Contoh Use Case di Homelab

Monitoring Proxmox dengan pve-exporter
Monitoring router MikroTik pakai snmp_exporter
Visualisasi dengan Grafana (CPU, RAM, Disk, Bandwidth)
Alert jika CPU over 90%, disk hampir penuh, VM mati
Monitoring kontainer Docker dengan cadvisor atau prometheus-node-exporter + label Docker