Развёртывание в Docker: первый запуск Prometheus

«Лучше один раз запустить, чем сто раз прочитать»

#Почему Docker

Можно установить Prometheus напрямую на сервер через apt или brew. Но мы будем использовать Docker, и вот почему:

Изоляция — Prometheus не загрязняет систему зависимостями
Портативность — одинаково работает на Linux, macOS, Windows
Версионность — легко переключаться между версиями
Production-like — в продакшене вы скорее всего тоже будете использовать контейнеры

Требования:

Docker и Docker Compose установлены
Базовое понимание работы с контейнерами

#Структура проекта

Создадим директорию для нашего проекта мониторинга:

monitoring/
├── docker-compose.yml
├── prometheus/
│   └── prometheus.yml
└── grafana/
    └── provisioning/
        └── datasources/
            └── prometheus.yml

#Prometheus: минимальная конфигурация

Создадим файл prometheus/prometheus.yml:

global:
  scrape_interval: 15s      # Как часто опрашивать цели
  evaluation_interval: 15s  # Как часто вычислять правила

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

Разбираем:

scrape_interval — глобальная частота опроса целей (15 секунд по умолчанию). Можно переопределить для каждой job отдельно.
evaluation_interval — как часто вычислять правила алертинга и recording rules.
job_name — имя логической группы целей. Prometheus автоматически добавит лейбл job="prometheus" ко всем метрикам от этой job.
targets — список адресов для опроса. localhost:9090 — это сам Prometheus (он отдаёт метрики о себе).

Важный момент: Prometheus использует pull-модель. Он сам забирает метрики с целей. Поэтому target должен быть доступен из контейнера Prometheus.

#Docker Compose: запускаем всё вместе

Создадим docker-compose.yml:

version: '3.8'

services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:v2.52.0
    container_name: prometheus
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - prometheus_data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
      - '--storage.tsdb.retention.time=15d'
    restart: unless-stopped

  grafana:
    image: grafana/grafana:10.4.0
    container_name: grafana
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - grafana_data:/var/lib/grafana
      - ./grafana/provisioning:/etc/grafana/provisioning
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_USER=admin
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin
      - GF_INSTALL_PLUGINS=grafana-clock-panel,grafana-piechart-panel
    restart: unless-stopped

volumes:
  prometheus_data:
  grafana_data:

Разбираем ключевые моменты:

#Prometheus

image: prom/prometheus:v2.52.0 — официальный образ Prometheus. Всегда фиксируйте версию в production — не используйте latest.
ports: "9090:9090" — пробрасываем порт 9090 на хост. Web UI Prometheus будет доступен по адресу http://localhost:9090.
volumes — монтируем:
- Конфигурацию (prometheus.yml) в /etc/prometheus/
- Данные в volume prometheus_data (сохраняется после перезапуска)
command — аргументы командной строки:
- --config.file — путь к конфигу
- --storage.tsdb.path — где хранить данные
- --storage.tsdb.retention.time — сколько хранить данные (15 дней)
restart: unless-stopped — автоматически перезапускать при падении

#Grafana

image: grafana/grafana:10.4.0 — официальный образ Grafana.
ports: "3000:3000" — Grafana будет доступна по http://localhost:3000.
volumes — монтируем:
- Данные (дашборды, пользователи) в volume grafana_data
- Provisioning (автоконфигурация источников данных)
environment — переменные окружения:
- GF_SECURITY_ADMIN_USER/PASSWORD — логин/пароль администратора
- GF_INSTALL_PLUGINS — плагины для установки
restart: unless-stopped — автоперезапуск

#Volumes

prometheus_data — хранение метрик Prometheus
grafana_data — хранение дашбордов и настроек Grafana

Важно: без volumes данные потеряются при удалении контейнеров.

#Запуск

Запускаем стек:

cd monitoring
docker compose up -d

Проверяем статус:

docker compose ps

Должны увидеть два запущенных контейнера:

NAME          STATUS         PORTS
prometheus    Up (healthy)   0.0.0.0:9090->9090/tcp
grafana       Up (healthy)   0.0.0.0:3000->3000/tcp

#Проверка работы

#Prometheus UI

Откройте http://localhost:9090.

Вы увидите web-интерфейс Prometheus. Вверху есть строка для PromQL-запросов.

Проверочный запрос: введите promhttp_metric_handler_requests_total и нажмите Execute.

Вы должны увидеть метрики — количество обработанных запросов самого Prometheus.

Что вы видите:

Таблицу с временными рядами
Лейблы (например, code="200", instance="localhost:9090")
Значения метрик

#Grafana UI

Откройте http://localhost:3000.

Логин: admin, пароль: admin (или те, что указали в docker-compose.yml).

Проверка источника данных:

Нажмите ⚙️ (Settings) → Data sources
Должен быть Prometheus с URL http://prometheus:9090

Важный момент: Grafana обращается к Prometheus по имени сервиса Docker Compose (http://prometheus:9090), а не по localhost. Это работает благодаря Docker network.

#Первый дашборд

Создадим простой дашборд для мониторинга самого Prometheus:

В Grafana нажмите Create → Dashboard
Нажмите Add visualization
Выберите источник данных Prometheus
В редакторе запросов введите: rate(promhttp_metric_handler_requests_total[5m])
Нажмите Run
Должен появиться график — запросы в секунду к Prometheus

Что означает запрос:

promhttp_metric_handler_requests_total — counter обработанных запросов
rate(...[5m]) — скорость изменения за последние 5 минут (запросов в секунду)

Сохраните дашборд (Ctrl+S или кнопка Save).

#Мониторинг Docker контейнеров

Хотите мониторить не только Prometheus, но и Docker? Добавьте cAdvisor.

#Добавляем cAdvisor в docker-compose

cAdvisor (Container Advisor) собирает метрики о контейнерах Docker.

Обновите docker-compose.yml:

services:
  prometheus:
    # ... (без изменений)

  grafana:
    # ... (без изменений)

  cadvisor:
    image: gcr.io/cadvisor/cadvisor:v0.47.0
    container_name: cadvisor
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - /:/rootfs:ro
      - /var/run:/var/run:ro
      - /sys:/sys:ro
      - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro
    restart: unless-stopped

#Добавляем cAdvisor в конфигурацию Prometheus

Обновите prometheus/prometheus.yml:

global:
  scrape_interval: 15s
  evaluation_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

  - job_name: 'cadvisor'
    static_configs:
      - targets: ['cadvisor:8080']

Важно: target — cadvisor:8080, а не localhost:8080. Prometheus работает в отдельном контейнере и обращается к cAdvisor через Docker network.

#Перезапускаем

docker compose down
docker compose up -d

#Проверяем

Откройте Prometheus UI (http://localhost:9090) и выполните запрос:

container_cpu_usage_seconds_total

Должны увидеть метрики CPU для всех контейнеров (включая сам Prometheus и Grafana).

#Частые проблемы и решения

#Ошибка: "connection refused"

Симптом: Prometheus не может подключиться к target.

Причины:

Target не запущен
Неправильный адрес (например, localhost вместо имени сервиса)
Фаервол блокирует порт

Решение:

Проверьте docker compose ps — все ли контейнеры запущены
Убедитесь, что используете имя сервиса Docker Compose (cadvisor:8080, а не localhost:8080)
Попробуйте curl http://cadvisor:8080/metrics из контейнера Prometheus

#Ошибка: "no data"

Симптом: Запросы возвращают пустые результаты.

Причины:

Метрики ещё не накопились (подождите 1-2 минуты)
Неправильное имя метрики
Неправильные лейблы

Решение:

Подождите пару минут, Prometheus должен собрать данные
Используйте автодополнение в Prometheus UI для проверки имён метрик
Проверьте лейблы через {job="cadvisor"}

#Ошибка: "write: no space left on device"

Симптом: Prometheus не может записать данные.

Причины:

Закончилось место на диске
Volume не настроен, данные пишутся в контейнер

Решение:

Проверьте место: df -h
Убедитесь, что volume prometheus_data существует
Увеличьте storage.tsdb.retention.time или уменьшите scrape_interval

#Домашнее задание

Запустите стек из docker-compose
Откройте Prometheus UI, поэкспериментируйте с запросами:
- up — показывает статус всех targets (1 = доступен, 0 = недоступен)
- prometheus_tsdb_head_samples_appended_total — сколько метрик записано
Откройте Grafana, создайте дашборд с 2-3 панелями для Prometheus
Добавьте cAdvisor, найдите метрики использования памяти контейнерами

monitoring/ ├── docker-compose.yml ├── prometheus/ │ └── prometheus.yml └── grafana/ └── provisioning/ └── datasources/ └── prometheus.yml