mettre en place un monitoring node.js avec prometheus et grafana

Dans cet article, nous expliquons comment ajouter un système de monitoring robuste à votre application Node.js en utilisant Prometheus et Grafana. Vous découvrirez pas à pas l’instrumentation du code, la configuration des services et la mise en place d’alertes pour garantir la performance et la fiabilité de votre API.

pourquoi choisir prometheus et grafana pour le monitoring de node.js

Prometheus (v2.45) est une solution open source de collecte de métriques, idéale pour surveiller l’état de vos services. Grafana (v10) apporte une couche de visualisation puissante, avec des dashboards personnalisables et un système d’alerting intégré. Ensemble, ils forment une stack légère, scalable et facile à intégrer à toute application Node.js.

étapes pour intégrer prometheus à votre application node.js

1. Installer le client Prometheus

   npm install prom-client

   Ce module expose des métriques sur un endpoint HTTP.

2. Instrumenter le code

   const client = require('prom-client');
   const express = require('express');
   const app = express();
   const collectDefaultMetrics = client.collectDefaultMetrics;
   
   // Démarre la collecte des métriques système
   collectDefaultMetrics({ timeout: 5000 });
   
   // Expose les métriques sur /metrics
   app.get('/metrics', async (req, res) => {
     res.set('Content-Type', client.register.contentType);
     res.end(await client.register.metrics());
   });

   Vous pouvez ajouter des compteurs et histogrammes :

   const httpRequestDurationMicroseconds = new client.Histogram({
     name: 'http_request_duration_ms',
     help: 'Duration of HTTP requests in ms',
     labelNames: ['method', 'route', 'status_code'],
     buckets: [50, 100, 200, 500, 1000]
   });
   
   // Dans votre middleware
   app.use((req, res, next) => {
     const end = httpRequestDurationMicroseconds.startTimer();
     res.on('finish', () => {
       end({ method: req.method, route: req.path, status_code: res.statusCode });
     });
     next();
   });

3. Configurer Prometheus

   global:
     scrape_interval: 15s
     evaluation_interval: 15s
   
   scrape_configs:
     - job_name: 'nodejs_app'
       static_configs:
         - targets: ['localhost:3000']

   Lancez Prometheus :

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

4. Déployer Grafana et importer un dashboard

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

   • Connectez Grafana à Prometheus (http://localhost:9090).
   • Importez un dashboard Node.js depuis la galerie ou créez-en un personnalisé.
5. Mettre en place Alertmanager

   Créez un fichier alerts.yml :

   groups:
     - name: nodejs_alerts
       rules:
         - alert: HighErrorRate
           expr: increase(http_requests_total{status_code=~"5.."}[5m]) > 5
           for: 2m
           labels:
             severity: critical
           annotations:
             summary: "Taux d'erreur HTTP élevé sur Node.js"

   Lancez Alertmanager :

   docker run -d \
     -p 9093:9093 \
     -v $(pwd)/alerts.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml \
     prom/alertmanager

bonnes pratiques et optimisation

• Séparation des environnements : n’utilisez pas la même base de données de métriques pour dev/prod.
• Retention : ajustez la durée de conservation (retention) selon vos besoins (ex. 30 jours pour la prod).
• Filtrage : limitez le nombre de labels pour réduire le cardinality explosion.
• Sécurité : placez Prometheus et Grafana derrière un reverse-proxy (ex. Nginx) et activez TLS/SSL.
• Scalabilité : pour de très gros volumes, envisagez Cortex ou Thanos en complément de Prometheus.

conclusion

Grâce à cette stack Prometheus + Grafana, vous obtenez une vue en temps réel des performances de votre application Node.js, des alertes proactives et une meilleure maîtrise de votre SLA. Vous pourrez ainsi anticiper les incidents et optimiser vos ressources.

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