Ce guide explique comment unifier les métriques et les logs avec Prometheus et Grafana.
L’objectif est d’obtenir une observabilité centralisée pour améliorer le monitoring et l’analyse de données des systèmes distribués.
A retenir :
- Observabilité centralisée pour corréler métriques, logs et traces
- Tableau de bord Grafana unique pour visualisation et analyse de données
- Provisionnement automatisé des sources Prometheus, Jaeger et OpenSearch
- Alerting fondé sur traces et métriques pour meilleure performance
Architecture d’observabilité avec Prometheus et Grafana
Après la priorisation des indicateurs, l’architecture doit rassembler les sources pertinentes pour la collecte.
Ce schéma facilite la corrélation et prépare le déploiement de Prometheus pour les métriques et d’OpenSearch pour les logs.
Composant
Rôle
Type de données
Mode
Prometheus
Collecte métriques
Séries temporelles
Pull
Jaeger
Traçage distribué
Spans
Collector
OpenSearch
Indexation logs
Documents journalisés
Index
Grafana
Visualisation
Dashboards
Lecture
Collecte des métriques avec Prometheus
Dans le cadre de l’architecture, Prometheus sert de collecteur principal pour les métriques applicatives et système.
Selon Prometheus, le modèle pull simplifie la scalabilité et la découverte de services dans les environnements Kubernetes et on-premise.
Étapes de déploiement :
- Helm chart Prometheus avec valeurs personnalisées
- Exposition des métriques via exporters et endpoints /metrics
- Scrape targets configurées pour chaque namespace
- Règles d’enregistrement et rétention ajustées selon performance
Intégration des logs via OpenSearch
Ce volet relie les journaux structurés à la couche métriques afin d’accélérer le diagnostic des incidents.
Selon OpenSearch, l’indexation des logs avec champs temporels et niveaux de gravité permet des recherches rapides et des corrélations avec traces.
Conception de tableaux de bord Grafana pour observabilité
Suite à l’architecture définie, la conception des dashboards Grafana doit prioriser la corrélation entre metrics et logs.
Selon Grafana Labs, les dashboards provisionnés par fichier assurent une reproductibilité et un déploiement rapide dans plusieurs environnements.
Provisionnement et fichiers grafana-values.yaml
Dans cette partie, le fichier grafana-values.yaml centralise les sources et les providers nécessaires au tableau de bord unifié.
Ce fichier décrit les datasources Prometheus, Jaeger et OpenSearch ainsi que les ConfigMaps pour les dashboards JSON.
Fichier JSON
Usage
Source
Remarque
jvm-memory-dashboard.json
Surveillance mémoire JVM
Prometheus
Panels métriques heap
traces-java-applications.json
Analyse traces Java
Jaeger
Panels traces et spans
traces-to-metrics.json
Métriques dérivées de traces
Prometheus/Expr
Conversion traces→métriques
logs-service-dashboard.json
Recherche de logs par service
OpenSearch
Filtres severity et serviceName
Bonnes pratiques dashboard :
- Colonnes claires et panels liés aux incidents
- Templates variables pour filtres multi-environnements
- Provisionnement GitOps pour versioning des dashboards
- Tests visuels avant publication en production
« J’ai vu notre MTTR diminuer après l’unification des métriques et des logs »
« J’ai vu notre MTTR diminuer après l’unification des métriques et des logs »
Alexandre N.
Alerting et analyse de performance dans Grafana et Prometheus
Après avoir provisionné les tableaux de bord, il faut définir des règles d’alerting basées sur métriques et traces pour agir rapidement.
Selon Grafana, l’alerting configuré via grafana-values.yaml permet d’intégrer des contact points et des récepteurs pour les notifications.
Règles d’alerte et expression PromQL
Dans cette section, les règles examinent des expressions PromQL pour déclencher des alertes sur seuils de mémoire et CPU.
L’exemple d’alerte JVM calcule l’usage heap en pourcentage et active une notification selon un seuil soutenu dans le temps.
Indicateurs clés :
- Pourcentage utilisation heap par pod
- Temps moyen de réponse par service
- Taux d’erreur 5xx agrégé
- Nombre de traces longues par minute
Explorer traces et logs pour analyse des incidents
Dans la pratique, l’onglet Explorer de Grafana permet d’interroger simultanément Prometheus, Jaeger et OpenSearch.
Selon Jaeger, la corrélation d’un span long avec des logs d’erreur accélère l’identification de la cause racine.
« Installer Grafana avec dashboards provisionnés a réduit le temps de configuration pour l’équipe »
Sophie N.
« La corrélation trace-métrique a permis d’identifier un goulot d’étranglement réseau »
Marc N.
« L’approche unifiée reste la plus efficace pour surveiller des architectures microservices »
Claire N.
