Surveiller son service avec Grafana & Prometheus

Prometheus collecte et stocke les métriques (CPU, RAM, trafic), Grafana les affiche dans des tableaux de bord. Le duo est le standard de l’observabilité auto-hébergée.

Cause / Le problème

Sans monitoring, on découvre les pannes quand elles arrivent : un disque plein, une RAM saturée, une latence qui grimpe. Il faut capter les métriques en continu et les visualiser pour anticiper.

Solution

1. Lancez Prometheus avec ce prometheus.yml :

   global:
     scrape_interval: 15s
   scrape_configs:
     - job_name: "node"
       static_configs:
         - targets: ["localhost:9100"]

2. Démarrez la stack en Docker :

   docker run -d -p 9090:9090 -v ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus

3. Ajoutez node_exporter pour les métriques système (CPU, RAM, disque) :

   docker run -d -p 9100:9100 --net=host prom/node-exporter

4. Démarrez Grafana :

   docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana

   Connexion par défaut : admin / admin (à changer immédiatement).
5. Ajoutez Prometheus comme source de données dans Grafana : Connections → Data sources → Add → type Prometheus, URL http://localhost:9090, puis Save & test.
6. Importez un dashboard : Dashboards → New → Import → saisissez l’ID 1860 (Node Exporter Full) et sélectionnez votre source Prometheus.
7. Configurez une alerte : dans Alerting, créez une règle (ex. node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes < 0.1 pour une alerte RAM < 10 %), puis reliez-la à un point de contact (e-mail, webhook).

Ouvrez Grafana et Prometheus derrière un reverse proxy HTTPS (voir l’article dédié), et ne les exposez jamais sans authentification.