💻
Cheet Sheets
  • 🦁Başlarken
  • 🟧DevOps Pre-Requisite
    • ❤️Why Linux? | Linux Basics #1
    • 💛Vi Editor | Linux Basics #2
    • 💙Basics Commands | Linux Basics #3
    • 🧡Package Managers | Linux Basics #4
    • 💚Services | Linux Basics #5
    • 💛Networking Basics
    • 🤎DNS Basics
    • 🩶Applications Basics
    • 🟨Java introduction
    • 🟩NodeJS Introduction
    • 🟦Python Introduction
    • 🟪GIT Introduction
    • 🟧Apache Web Server Introduction
    • ⬛Apache Tomcat
    • 🟫Python Flask
    • 🟥Node.js Express App
    • 🟨Databases
    • 🟩MySQL
    • 🟪MongoDB
    • 🟨SSL & TLS
    • 🟦YAML & JSON - JSON Path
    • ⬛Labs Resources
  • 🍎Kubernetes
    • 🍏Kubernetes: Nedir ?
    • 🍒Bileşenler
    • 🍵Kubectl ve Versiyon
    • ❤️Pod
    • 🏷️Label ve Selector
    • 🔎Annotation
    • 📲Namespaces
    • 📦Deployments
    • 🔁ReplicaSet
    • 🔙Rollout & Rollback
    • 🌐Networking - 1
    • 🌏Service
    • 🛠️Liveness Probe & Readiness Probe
    • 🥐Resource Limits
    • 💰Environment Variables
    • 📃Ephemeral Volumes
    • 🔑Secrets
    • 🌂ConfigMap
    • 🖥️Node Affinity
    • 🔌Pod Affinity
    • ✍️Taint and Toleration
    • 🔦DaemonSet
    • 🧀PV/PVC
    • 🌜Storage Class
    • 🗿StatefulSet
    • 🕹️Job & Cronjob
    • 🔐Authentication
    • 📏Role-based access control (RBAC)
    • 🈷️Service Account
    • 📈Ingress
    • 📂ImagePullPolicy & ImageSecret
    • 📖Static Pods
    • 🌐Network Policy
    • 🫐Helm Nedir?
    • 📽️Prometheus Stack - Monitoring
    • 💼EFK Stack - Monitoring
    • 🥳CRD & Operator
  • 🧑‍⚕️GIT & GITHUB
    • 👉Girizgah
    • 🌴Branch
    • 🤝Merge
    • 🤔Conflict - Rebase
    • 🇸🇴Alias
    • 🛑Gitignore
    • 🥢Diff
    • ◀️Checkout
    • 🔦Stash
    • 👉Other
  • ☁️AWS
    • 🪣S3
    • 🚙EC2
    • ⚖️ELB
    • 🤝Auto Scaling
    • 🗄️EFS
    • 🔐VPC
    • 🎆CloudFront
    • ❤️Route53
    • 🦈RDS
    • 🏢ElastiCache
    • 🔭CloudWatch
    • 👀CloudTrail
    • 📃CloudFormation
    • 🔕SNS
    • 📬SQS
    • 🎇SWF
    • 📧SES
    • 📦Kinesis
    • 📐AWSConfig
    • 👩‍🏭OpsWork
    • 🚀Lambda - Api Gateway
    • 📌ECS - EKS
    • 🔑KMS
    • 📂Directory Service
    • 🏐Snowball
    • 💾Storage Gateway
    • 💽Volume Gateway
    • 📼Tape Gateway
    • 🏠Organizations
    • 🔙Backup-Transfer-CloudShell
    • 🆔IAM
    • 📀DataSync
    • 🗃️FSx
    • 🎒Aurora Serverless
    • 🌐Global Accelerator
    • 💪HPC
    • 🎰Outposts
    • 🗼Others
  • 👨‍🔬Ansible
    • 👉Girizhah
    • 📔YAML
    • ⚙️Komponentler
    • 🎒Inventory
    • 🏑ad-hoc
    • ▶️Playbook
  • 👨‍⚕️PROMETHEUS
    • 📈Terminoloji
    • 🦯Ubuntu 20.04 Prometheus Kurulum
    • 🗒️prometheus.yml dosyasına ilk bakış:
    • 🧭promQL up query
    • 📇Exporters
    • 🔦promQL Data Types
    • 🦯Selectors & Matchers
    • 🔢Binary Operators
    • 💀ignoring and on
    • ✍️Aggregation Operators
    • 🧠Functions
    • 🖊️Alıştırma
    • 💻Client Libraries
    • 🐍Examining the data of our Python application
    • 🐐Examining the data of our GO application
    • ⏺️Recording Rules
    • 💡rate functions
    • ⏰Alerting
    • ⌚Alert Routing
    • ⏰Slack integration with Prometheus
    • 🤯PagerDuty integration with Prometheus
    • ◼️BlackBox exporter
    • 📍Push Gateway
    • 🪒Service Discovery
    • 🧊kube cadvisor with external prometheus
    • 👉aws with prometheus
    • ☁️CloudWatch Exporter
    • 👨‍🚒mysql exporter
    • 🛃Custom exporter with Python
    • ⚙️Prometheus with HTTP API
    • 🤖Prometheus Federation For Kubernetes
    • 📺Grafana
    • ⁉️Prometheus: Ne zaman kullanılmalı? Ne zaman kullanılmamalıdır?
  • 🍪Sheets
    • 🛳️Docker Sheets
    • 🐐Kube Sheets
  • 🔢12 Factor APP
    • 🏗️Introduction
    • 1️⃣Codebase
    • 2️⃣Dependencies
    • 3️⃣Concurrency
    • 4️⃣Processes
    • 5️⃣Backing Services
    • 6️⃣Config
    • 7️⃣Build, release, run
    • 8️⃣Port binding
    • 9️⃣Disposability
    • 🔟Dev/prod parity
    • 🕚Logs
    • 🕛Admin processes
  • ☁️Azure 104
    • 👨‍👨‍👧‍👧Azure Active Directory ( Entra ID )
    • 💰Subscriptions
    • 🌎Virtual Network (VNET)
    • 💻Virtual Machines
    • 🧑‍🌾Load Balancing
    • 🥍Network Advanced
    • 🪡Automating Deployment and Configuration
    • 💂Securing Storage
    • 📓Administering Azure Blobs and Azure Files
    • 🔧Managing Storage
    • 🎁App Service
    • 🛳️Azure Container
    • 🥇Backup And Recovery
    • 🪐Network Watcher
    • ⏰Resource Monitoring And Alerts
  • ⛅AZURE 305
    • 🆔identity and access management
    • 💼Desing Azure AD (Entra ID)
    • 👨‍💼Desing for Azure B2B
    • 🛃Desing for Azure B2C
    • 💳Design for MFA and Conditional Access
    • ⛑️Design for Identity Protection
    • 🚶Access Reviews
    • 🚦Managed identity Demostration
    • 🔐Key Vault Demostration
    • 👑Governance hierarchy
    • 💠Design for Management Groups
    • 🔑Desing for Subscriptions
    • 🍇Desing for resource groups
    • 📟Design for resource tags
    • 🚷Azure Policy & RBAC
    • 🫐Desing For Blueprints
    • 🪡Desing for Virtual Networks
    • 🛫Design for on-premises connectivity to Azure
    • 🔽Design for network connectivity
    • 📦Design for application delivery
    • 🥞Design for network security and application protection
    • 📕Choose a compute solution
    • 🌊Design for virtual machines
    • 🔋Azure Batch Demostration
    • 🛰️Design for Azure App Service
    • ⛲Design for Azure Container Instances
    • 🎢Design for Azure Kubernetes Service
    • 📠Azure Functions Demostration
    • 💪Azure Logic Apps Demostration
    • 🧑‍💼Design for data storage
    • 🎞️Design for Azure storage accounts
    • 🌟Choose the storage replication
    • 📹Azure blob storage - Lifecycle & immutable demo
    • 🥌Azure Files Demostration
    • 🕸️Design Azure disks
    • 🦼Design for storage security
    • 🔮Azure Table Storage And Cosmos DB Demostration
    • 🟧Azure SQL Solutions
    • 🎡Azure SQL Database - Purchasing models
    • 🕯️Database availability
    • 📜Data security strategy
    • 🧮Azure SQL Edge
    • 🚲Azure Data Factory
    • 🔅Azure Data Lake Storage
    • 🧘‍♂️Azure Databricks
    • 🎒Azure Synapse Analytics
    • 🅰️Azure Stream Analytics
    • 📼Data flow strategy
    • 🍥Cloud Adoption Framework
    • ☣️Azure Migration Framework
    • 🦿Assessing workloads
    • 🪡Migration tools
    • 🤖Azure Database migration
    • 👥Storage migration
    • 👜Azure Backup
    • ⏲️Azure Blob Backup and Recovery
    • 💈Azure files backup and recovery
    • 🎞️Azure VM backup and recovery
    • 🧺Azure SQL backup and recovery
    • ⏰Azure Site Recovery
    • 📩Differentiate event and message
    • ✈️Azure messaging solutions
    • 🚜Event Hub
    • 🥍Application optimization solution
    • 🎁Application lifecycle
    • 📺Azure Monitor
    • 🅱️Log Analytics
    • 👥Azure workbooks and Insights
    • 🚌Azure Data Explorer
  • Github Actions
    • Github Actions Nedir?
    • Workflow & Schedule Triggers
    • Single and Multiple Events
    • Manuel Events
    • Webhook Events
    • Conditional Keywords For Steps
    • Expressions - 1
    • Expressions - 2
    • Runners
    • Workflow Commands
    • Workflow Context
    • Dependent Jobs
    • Encrypted Secrets
    • Configuration Variables
    • Default & Custom Env Varb
    • Set Env Varb with Workflow Commands
    • Github Token Secret
    • Add Script to workflow
    • Push Package #1
    • Push Package #2 Docker
    • Service Containers
    • Routing workflow to runner
    • CodeQL Step
    • Caching Package and Dependency Files
    • Remove workflow Artifact
    • Workflow Status Badge
    • Env Protection
    • Job Matrix Configuration
    • Disable & Delete Workflows
    • Actions type for Action
    • Inputs and Outputs for actions
    • Action Versions
    • Files and Directories for Actions
    • Exit Codes
    • Reusable Workflow & Reuse Templates for Actions and Workflows
    • Configure Self Hosted Runners for Enterprise
  • Loki
    • What is Loki?
    • Architecture of Loki
    • Install Loki For Ubuntu
    • Install Promtail For Ubuntu
    • Querying Logs
    • Loki in Kubernetes
    • Deploying Loki in Kubernetes
    • Connecting to Grafana
    • Viewing Kubernetes logs
    • Promtail Customize & Pipeline
  • Ansible
    • Ansible Introduction
    • Introduction to Ansible Configuration Files
    • Ansible Inventory
    • Inventory Formats
    • Ansible Variables
    • Variable Types
    • Registering Variables and Variable Precedence
    • Variable Scoping
    • Magic Variables
    • Ansible Facts
    • Ansible Playbooks
    • Verifying Playbooks
    • Ansible lint
    • Ansible Conditionals
    • Ansible Conditionals based on facts, variables, re-use
    • Ansible Loops
    • Ansible Modules
    • Introduction to Ansible Plugins
    • Modules and Plugins Index
    • Introduction to Handlers
    • Ansible Roles
    • Ansible Collections
    • Introduction to Templating
    • Jinja2 Templates for Dynamic Configs
  • 🅰️Ansible Advanced
    • Playbook run options
    • Facts
    • Configuration files
Powered by GitBook
On this page

Was this helpful?

  1. PROMETHEUS

Client Libraries

PreviousAlıştırmaNextExamining the data of our Python application

Last updated 2 years ago

Was this helpful?

Prometheus Client Libraries, Prometheus'un desteklediği dillerde yazılı uygulamalarınızı ve hizmetlerinizi Prometheus ile entegre etmenizi sağlayan bir dizi kütüphanedir. Bu kütüphaneler, uygulamalarınızın veya hizmetlerinizin içinden metrikler toplamanıza ve Prometheus sunucusu tarafından alınabilir ve analiz edilebilir bir formatta bu metrikleri sunmanıza olanak tanır.

Prometheus Client Libraries, çeşitli programlama dilleri için kullanılabilir. Bu diller arasında Go, Java, Python, Ruby, .NET, Node.js, Rust ve diğerleri bulunur. Bu kütüphaneleri kullanarak, uygulamanızın veya hizmetinizin performansını ve sağlığını izlemek, hataları ve sorunları tespit etmek ve uygun ölçekleme ve optimizasyon kararları almak için değerli bilgiler elde edebilirsiniz.

Prometheus Client Libraries, kullanıcıların uygulamalarından ve hizmetlerinden metrikler toplamasına yardımcı olmak için çeşitli metrik türleri sunar. Bu metrik türleri, Prometheus'un ölçüm değerlerini toplamak, saklamak ve analiz etmek için kullandığı veri yapılarıdır. Prometheus'un temel metrik türleri şunlardır:

  1. Counter (Sayaç): Counter, sadece artabilecek veya sıfırlanabilecek (ör. uygulama yeniden başlatıldığında) bir değeri temsil eder. Genellikle istek sayısı, hata sayısı ve tamamlanan işlemler gibi olayların sayısını ölçmek için kullanılır.

  2. Gauge (Gösterge): Gauge, herhangi bir değere sahip olabilen ve artırılabilir veya azaltılabilir bir değeri temsil eder. Göstergeler, örneğin bellek kullanımı, CPU kullanımı veya bağlantı sayısı gibi anlık değerlerin ölçülmesinde kullanılır.

  3. Histogram (Histogram): Histogram, gözlemlenen değerlerin belirli aralıklara göre sayısını toplayarak değerlerin dağılımını ölçer. Bu metrik türü, ölçüm süresi, gecikme veya istek boyutu gibi değerlerin dağılımını ölçmek için kullanılır. Histogram, gözlemlenen değerlerin toplam sayısı, toplam değeri ve her bir aralık için değer sayısı içeren üç metriği otomatik olarak sağlar.

  4. Summary (Özet): Summary, gözlemlenen değerlerin sayısı, toplam değeri ve isteğe bağlı olarak belirli yüzdelik dilimler (ör. P50, P90, P99) gibi istatistikleri sağlar. Özetler, istek süresi veya işlem süresi gibi ölçümlerin istatistiksel özetlerini elde etmek için kullanılır.

Bu temel metrik türlerini kullanarak, Prometheus Client Libraries ile entegre olan uygulamalarınız ve hizmetlerinizden anlamlı ve kullanışlı ölçümler toplayabilirsiniz. Bu ölçümler, performansı izlemek, hataları ve sorunları tespit etmek ve uygun ölçekleme ve optimizasyon kararları almak için kullanılabilir.

Prometheus metrik türlerinin kullanımı, metrik türüne bağlı olarak çeşitli yöntemlere sahiptir. İşte temel metrik türleri için kullanılabilir yöntemler:

  1. Counter (Sayaç):

    • inc(): Sayaç değerini 1 artırır.

    • add(value): Sayaç değerini belirtilen value kadar artırır. value pozitif olmalıdır.

  2. Gauge (Gösterge):

    • inc(): Gösterge değerini 1 artırır.

    • dec(): Gösterge değerini 1 azaltır.

    • add(value): Gösterge değerini belirtilen value kadar artırır. value hem pozitif hem de negatif olabilir.

    • sub(value): Gösterge değerini belirtilen value kadar azaltır. value hem pozitif hem de negatif olabilir.

    • set(value): Gösterge değerini belirtilen value olarak ayarlar.

  3. Histogram (Histogram):

    • observe(value): Gözlemlenen değeri histograma ekler ve uygun aralık sayacını artırır.

  4. Summary (Özet):

    • observe(value): Gözlemlenen değeri özete ekler ve istatistiksel değerlerin hesaplanması için kullanılır.

Bu yöntemler, belirtilen metrik türü için uygun olan işlemleri gerçekleştirir ve metriklerin Prometheus tarafından alınabilmesi için uygun veri yapılarını günceller.

Histogram, genellikle süreler veya boyutlar gibi sürekli değerlerin dağılımını ölçmek için kullanılır. Önceden tanımlanmış aralıklar (veya "bucket" denilen) belirlenir ve her gözlem için uygun aralığın sayacı artırılır.

Örneğin, bir web sunucusunda istek sürelerini ölçmek istediğinizi düşünelim. Histograma şu şekilde aralıklar belirleyebiliriz: 0-100 ms, 100-200 ms, 200-300 ms vb. Bir istek 150 ms sürerse, 100-200 ms aralığındaki sayacı artırırız.

👨‍⚕️
💻
Metric types | Prometheus
Logo