本文へ移動
cccskills
無料GitHub で公開

prometheus-configuration

インフラストラクチャとアプリケーションの包括的なメトリクス収集、ストレージ、モニタリングのためのPrometheusをセットアップします。メトリクス収集の実装、モニタリングインフラストラクチャのセットアップ、アラートシステムの設定時に使用します。

amurata/cc-tools
インストール方法を見る

含まれるファイル（1）

  • SKILL.md11.1 KB

SKILL.md（原文）

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

English | 日本語

Prometheus設定

Prometheusのセットアップ、メトリクス収集、スクレイプ設定、レコーディングルールの完全ガイド。

目的

インフラストラクチャとアプリケーションの包括的なメトリクス収集、アラート、モニタリングのためのPrometheusを設定します。

使用タイミング

  • Prometheusモニタリングのセットアップ
  • メトリクススクレイピングの設定
  • レコーディングルールの作成
  • アラートルールの設計
  • サービスディスカバリーの実装

Prometheusアーキテクチャ

┌──────────────┐
│ Applications │ ← クライアントライブラリで計装
└──────┬───────┘
       │ /metricsエンドポイント
       ↓
┌──────────────┐
│  Prometheus  │ ← 定期的にメトリクスをスクレイプ
│    Server    │
└──────┬───────┘
       │
       ├─→ AlertManager（アラート）
       ├─→ Grafana（可視化）
       └─→ 長期ストレージ（Thanos/Cortex）

インストール

Helmを使用したKubernetes

helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update

helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack \
  --namespace monitoring \
  --create-namespace \
  --set prometheus.prometheusSpec.retention=30d \
  --set prometheus.prometheusSpec.storageVolumeSize=50Gi

Docker Compose

version: '3.8'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - prometheus-data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
      - '--storage.tsdb.retention.time=30d'

volumes:
  prometheus-data:

設定ファイル

prometheus.yml:

global:
  scrape_interval: 15s
  evaluation_interval: 15s
  external_labels:
    cluster: 'production'
    region: 'us-west-2'

# Alertmanager設定
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
          - alertmanager:9093

# ルールファイルの読み込み
rule_files:
  - /etc/prometheus/rules/*.yml

# スクレイプ設定
scrape_configs:
  # Prometheus自身
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

  # Nodeエクスポーター
  - job_name: 'node-exporter'
    static_configs:
      - targets:
        - 'node1:9100'
        - 'node2:9100'
        - 'node3:9100'
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: instance
        regex: '([^:]+)(:[0-9]+)?'
        replacement: '${1}'

  # アノテーション付きKubernetes Pod
  - 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_path]
        action: replace
        target_label: __metrics_path__
        regex: (.+)
      - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]
        action: replace
        regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
        replacement: $1:$2
        target_label: __address__
      - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
        action: replace
        target_label: namespace
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
        action: replace
        target_label: pod

  # アプリケーションメトリクス
  - job_name: 'my-app'
    static_configs:
      - targets:
        - 'app1.example.com:9090'
        - 'app2.example.com:9090'
    metrics_path: '/metrics'
    scheme: 'https'
    tls_config:
      ca_file: /etc/prometheus/ca.crt
      cert_file: /etc/prometheus/client.crt
      key_file: /etc/prometheus/client.key

参照: assets/prometheus.yml.templateを参照

スクレイプ設定

静的ターゲット

scrape_configs:
  - job_name: 'static-targets'
    static_configs:
      - targets: ['host1:9100', 'host2:9100']
        labels:
          env: 'production'
          region: 'us-west-2'

ファイルベースのサービスディスカバリー

scrape_configs:
  - job_name: 'file-sd'
    file_sd_configs:
      - files:
        - /etc/prometheus/targets/*.json
        - /etc/prometheus/targets/*.yml
        refresh_interval: 5m

targets/production.json:

[
  {
    "targets": ["app1:9090", "app2:9090"],
    "labels": {
      "env": "production",
      "service": "api"
    }
  }
]

Kubernetesサービスディスカバリー

scrape_configs:
  - job_name: 'kubernetes-services'
    kubernetes_sd_configs:
      - role: service
    relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]
        action: keep
        regex: true
      - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]
        action: replace
        target_label: __scheme__
        regex: (https?)
      - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path]
        action: replace
        target_label: __metrics_path__
        regex: (.+)

参照: references/scrape-configs.mdを参照

レコーディングルール

頻繁にクエリされる式のために事前計算されたメトリクスを作成します：

# /etc/prometheus/rules/recording_rules.yml
groups:
  - name: api_metrics
    interval: 15s
    rules:
      # サービスごとのHTTPリクエスト率
      - record: job:http_requests:rate5m
        expr: sum by (job) (rate(http_requests_total[5m]))

      # エラー率パーセンテージ
      - record: job:http_requests_errors:rate5m
        expr: sum by (job) (rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m]))

      - record: job:http_requests_error_rate:percentage
        expr: |
          (job:http_requests_errors:rate5m / job:http_requests:rate5m) * 100

      # P95レイテンシ
      - record: job:http_request_duration:p95
        expr: |
          histogram_quantile(0.95,
            sum by (job, le) (rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m]))
          )

  - name: resource_metrics
    interval: 30s
    rules:
      # CPU使用率パーセンテージ
      - record: instance:node_cpu:utilization
        expr: |
          100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)

      # メモリ使用率パーセンテージ
      - record: instance:node_memory:utilization
        expr: |
          100 - ((node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes) * 100)

      # ディスク使用率パーセンテージ
      - record: instance:node_disk:utilization
        expr: |
          100 - ((node_filesystem_avail_bytes / node_filesystem_size_bytes) * 100)

参照: references/recording-rules.mdを参照

アラートルール

# /etc/prometheus/rules/alert_rules.yml
groups:
  - name: availability
    interval: 30s
    rules:
      - alert: ServiceDown
        expr: up{job="my-app"} == 0
        for: 1m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "Service {{ $labels.instance }} is down"
          description: "{{ $labels.job }} has been down for more than 1 minute"

      - alert: HighErrorRate
        expr: job:http_requests_error_rate:percentage > 5
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "High error rate for {{ $labels.job }}"
          description: "Error rate is {{ $value }}% (threshold: 5%)"

      - alert: HighLatency
        expr: job:http_request_duration:p95 > 1
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "High latency for {{ $labels.job }}"
          description: "P95 latency is {{ $value }}s (threshold: 1s)"

  - name: resources
    interval: 1m
    rules:
      - alert: HighCPUUsage
        expr: instance:node_cpu:utilization > 80
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "High CPU usage on {{ $labels.instance }}"
          description: "CPU usage is {{ $value }}%"

      - alert: HighMemoryUsage
        expr: instance:node_memory:utilization > 85
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "High memory usage on {{ $labels.instance }}"
          description: "Memory usage is {{ $value }}%"

      - alert: DiskSpaceLow
        expr: instance:node_disk:utilization > 90
        for: 5m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "Low disk space on {{ $labels.instance }}"
          description: "Disk usage is {{ $value }}%"

検証

# 設定の検証
promtool check config prometheus.yml

# ルールの検証
promtool check rules /etc/prometheus/rules/*.yml

# クエリのテスト
promtool query instant http://localhost:9090 'up'

参照: scripts/validate-prometheus.shを参照

ベストプラクティス

  1. メトリクスに一貫した命名を使用（prefix_name_unit）
  2. 適切なスクレイプ間隔を設定（通常15-60秒）
  3. 高コストなクエリにはレコーディングルールを使用
  4. 高可用性を実装（複数のPrometheusインスタンス）
  5. ストレージ容量に基づいて保持期間を設定
  6. メトリクスのクリーンアップにリラベリングを使用
  7. Prometheus自身を監視
  8. 大規模デプロイにはフェデレーションを実装
  9. 長期ストレージにThanos/Cortexを使用
  10. カスタムメトリクスを文書化

トラブルシューティング

スクレイプターゲットを確認:

curl http://localhost:9090/api/v1/targets

設定を確認:

curl http://localhost:9090/api/v1/status/config

クエリをテスト:

curl 'http://localhost:9090/api/v1/query?query=up'

リファレンスファイル

  • assets/prometheus.yml.template - 完全な設定テンプレート
  • references/scrape-configs.md - スクレイプ設定パターン
  • references/recording-rules.md - レコーディングルールの例
  • scripts/validate-prometheus.sh - 検証スクリプト

関連スキル

  • grafana-dashboards - 可視化のため
  • slo-implementation - SLOモニタリングのため
  • distributed-tracing - リクエストトレーシングのため

レビュー

まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。

ログインしてレビューを書く

同じリポジトリのスキル

概要と使いどころ

angular-migration

無料

Migrate from AngularJS to Angular using hybrid mode, incremental component rewriting, and dependency injection updates. Use when upgrading AngularJS applications, planning framework migrations, or modernizing legacy Angular code.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

amurata/cc-tools62025年11月28日 更新

angular-migration

無料日本語概要

ハイブリッドモード、段階的コンポーネント書き換え、依存性注入更新を使用してAngularJSからAngularへ移行します。AngularJSアプリケーションのアップグレード、フレームワーク移行の計画、またはレガシーAngularコードのモダナイゼーション時に使用します。

amurata/cc-tools62025年11月28日 更新

api-design-principles

無料日本語概要

開発者を喜ばせる直感的でスケーラブルで保守可能なAPIを構築するために、RESTとGraphQL APIの設計原則をマスターします。新しいAPIの設計、API仕様のレビュー、またはAPI設計標準の確立時に使用してください。

amurata/cc-tools62025年11月28日 更新

api-design-principles

無料

Master REST and GraphQL API design principles to build intuitive, scalable, and maintainable APIs that delight developers. Use when designing new APIs, reviewing API specifications, or establishing API design standards.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

amurata/cc-tools62025年11月28日 更新

architecture-patterns

無料

Implement proven backend architecture patterns including Clean Architecture, Hexagonal Architecture, and Domain-Driven Design. Use when architecting complex backend systems or refactoring existing applications for better maintainability.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

amurata/cc-tools62025年11月28日 更新

architecture-patterns

無料日本語概要

クリーンアーキテクチャ、ヘキサゴナルアーキテクチャ、ドメイン駆動設計を含む実証済みのバックエンドアーキテクチャパターンを実装します。複雑なバックエンドシステムの設計や、保守性向上のための既存アプリケーションのリファクタリング時に使用します。

amurata/cc-tools62025年11月28日 更新

amurata のスキルをすべて見る

このスキルの問題を報告する