Het evalueren en optimaliseren van Prometheus-query's in een grootschalige omgeving vereist een strategische aanpak. Hier zijn enkele optimalisatiestrategieën voor jouw query: Huidige query: ```promql sum(rate(http_requests_total[1m])) by (service) ``` 1. **Gebruik van juiste time window** - Het gebruik van een korte window (`[1m]`) kan leiden tot hogere overhead bij veel containers. Overweeg een iets langere window, zoals `[5m]`, om de samples te consolideren en de belasting te verminderen, tenzij real-time nauwkeurigheid cruciaal is. 2. **Vermijd onnodige aggregaties** - Als je niet per service maar globaal wilt weten, kun je de `by (service)` weglaten. Omgekeerd, beperk aggregaties waar mogelijk. 3. **Label filtering toepassen** - Voeg filters toe om alleen relevante containers of services te monitoren. Bijvoorbeeld: ```promql sum(rate(http_requests_total{container!="excluded_container"}[1m])) by (service) ``` Dit vermindert het aantal te verwerken tijdreeksgegevens. 4. **Pre-calculatie en recording rules** - Definieer recording rules in Prometheus om complexe of vaak gebruikte berekeningen vooraf te doen. Hierdoor worden query's sneller en minder resource-intensief. 5. **Gebruik van relabeling en labelverwerking** - Zorg dat labels correct en consistent worden toegepast bij het verzamelen, zodat je selectief kunt filteren en minder gegevens hoeft te verwerken. 6. **Partitionering en sharding** - Overweeg om je Prometheus-instanties te splitsen per cluster of regio, zodat elke instantie minder gegevens hoeft te verwerken. Centraliseer aggregatie pas op het eind. 7. **Query optimalisatie door labelselectie** - Voeg zoveel mogelijk labelfilters toe om de hoeveelheid te scannen gegevens te beperken. 8. **Gebruik van Prometheus federation** - Verzamel data op een lager niveau en federateer naar een centrale instantie voor globale queries. Dit vermindert de belasting op de hoofdinstanties. 9. **Monitoring van query-prestaties** - Gebruik Prometheus’ eigen metrics (zoals `prometheus_engine_query_duration_seconds`) om langzame query’s te identificeren en te optimaliseren. 10. **Hardware en infrastructuur optimaliseren** - Zorg voor voldoende CPU, RAM en snelle disks voor je Prometheus-instanties, vooral bij grote datavolumes. **Samenvatting**: - Verleng de time window indien mogelijk. - Voeg filters toe voor gerichte querying. - Gebruik recording rules voor veelgebruikte aggregaties. - Overweeg data federation en partitionering. - Monitor en optimaliseer je query’s regelmatig. Door deze strategieën toe te passen, kun je de query-latentie en resourcegebruik significant verminderen zonder verlies van nauwkeurigheid.

Hallo! Ik help je graag met het evalueren en optimaliseren van je Prometheus-query's voor je grootschalige omgeving. ## Evaluatie van je huidige query Je query `sum(rate(http_requests_total[1m])) by (service)` is functioneel maar suboptimaal voor je schaalgrootte: **Probleemanalyse:** - 3000 containers genereren enorme aantallen tijdreeksen - `rate()[1m]` met 1m interval is resource-intensief - Herhaalde berekeningen bij frequente query-uitvoering - Hoge cardinaliteit door `by (service)` grouping ## Optimalisatiestrategieën ### 1. Query Optimalisatie ```promql # Gebruik een langere rate window voor stabiliteit sum(rate(http_requests_total[5m])) by (service) # Of gebruik increase() met resolutie-afstemming sum(increase(http_requests_total[5m])) by (service) ``` ### 2. Recording Rules Implementatie ```yaml # Voeg recording rules toe aan prometheus.yml groups: - name: http_requests.rules rules: - record: service:http_requests:rate5m expr: sum(rate(http_requests_total[5m])) by (service) - record: service:http_requests:rate1h expr: sum(rate(http_requests_total[1h])) by (service) ``` ### 3. Query Frequentie Optimalisatie - Verhoog query-interval van 15s naar 30-60s waar mogelijk - Gebruik Grafana's query caching functionaliteit - Implementeer client-side aggregatie ### 4. Prometheus Configuratie Optimalisatie ```yaml # Verhoog deze instellingen in prometheus.yml global: scrape_interval: 1m evaluation_interval: 1m # Optimaliseer storage storage: tsdb: retention: 15d # Behoud kortere retention voor real-time monitoring ``` ### 5. Architectuur Verbeteringen - Implementeer Prometheus Federation voor cross-cluster query's - Overweeg Thanos of Cortex voor lange-termijn storage en query-distributie - Gebruik Prometheus Agents per cluster met centrale aggregatie ### 6. Monitoring en Debugging Monitor deze metrics om bottlenecks te identificeren: - `prometheus_engine_query_duration_seconds` - `prometheus_tsdb_head_samples_appended_total` - `process_cpu_seconds_total` - `process_resident_memory_bytes` ## Aanbevolen Implementatie Stappen 1. **Start met recording rules** voor meestgebruikte query's 2. **Verhoog rate-interval** naar 3-5 minuten 3. **Optimaliseer scrape-interval** naar 1-2 minuten 4. **Implementeer query caching** in Grafana 5. **Evalueer federatie-architectuur** voor multi-cluster setup Deze optimalisaties kunnen query-latentie met 40-60% reduceren en resourcegebruik significant verlagen, terwijl de nauwkeurigheid behouden blijft voor operationele monitoring. Heb je specifieke metrics over je huidige performance die ik kan helpen analyseren?