TP11.2 - Monitorización con Prometheus & Grafana

Objetivos del TP

En este TP, usted va a:

✅ Configurar Prometheus para recolectar las métricas
✅ Crear dashboards en Grafana
✅ Visualizar las métricas de la aplicación
✅ Configurar alertas

Duración estimada: 1h30

Prerrequisitos: Docker instalado, TP11.1 completado

Contexto

Usted va a implementar un stack de monitorización completo para la aplicación e-commerce del TP1.

┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐
│  Spring Boot    │────▶│   Prometheus    │────▶│    Grafana      │
│  /actuator      │     │   (Recolección) │     │  (Visualización)│
│  /prometheus    │     │                 │     │                 │
└─────────────────┘     └─────────────────┘     └─────────────────┘

Parte 1: Docker Compose

Estructura del Proyecto

project/
├── src/
├── pom.xml
├── docker-compose.yml
├── prometheus/
│   └── prometheus.yml
└── grafana/
    └── provisioning/
        └── datasources/
            └── datasource.yml

docker-compose.yml

version: '3.8'

services:
  # Su aplicación Spring Boot
  app:
    build: .
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - SPRING_PROFILES_ACTIVE=docker
    networks:
      - monitoring

  # Prometheus - Recolección de métricas
  prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    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'
    networks:
      - monitoring

  # Grafana - Visualización
  grafana:
    image: grafana/grafana:latest
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin
      - GF_USERS_ALLOW_SIGN_UP=false
    volumes:
      - grafana_data:/var/lib/grafana
      - ./grafana/provisioning:/etc/grafana/provisioning
    depends_on:
      - prometheus
    networks:
      - monitoring

volumes:
  prometheus_data:
  grafana_data:

networks:
  monitoring:
    driver: bridge

Parte 2: Configuración de Prometheus

prometheus/prometheus.yml

global:
  scrape_interval: 15s      # Frecuencia de recolección
  evaluation_interval: 15s  # Frecuencia de evaluación de reglas

scrape_configs:
  # Prometheus se monitorea a sí mismo
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

  # Aplicación Spring Boot
  - job_name: 'spring-boot-app'
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    scrape_interval: 10s
    static_configs:
      - targets: ['app:8080']  # 'app' = nombre del servicio Docker
        labels:
          application: 'ecommerce-app'
          environment: 'development'

  # Si ejecuta la app localmente (fuera de Docker)
  # - job_name: 'spring-boot-local'
  #   metrics_path: '/actuator/prometheus'
  #   static_configs:
  #     - targets: ['host.docker.internal:8080']

Parte 3: Configuración de Grafana

grafana/provisioning/datasources/datasource.yml

apiVersion: 1

datasources:
  - name: Prometheus
    type: prometheus
    access: proxy
    url: http://prometheus:9090
    isDefault: true
    editable: true

Parte 4: Lanzamiento del Stack

Iniciar los Servicios

# Iniciar el stack
docker-compose up -d

# Verificar los logs
docker-compose logs -f

# Verificar que todo funciona
curl http://localhost:8080/actuator/prometheus  # App
curl http://localhost:9090/targets              # Prometheus
# Grafana: http://localhost:3000 (admin/admin)

Sin Docker (App local)

Si ejecuta la app fuera de Docker:

# prometheus.yml - Modificar el target
- job_name: 'spring-boot-app'
  metrics_path: '/actuator/prometheus'
  static_configs:
    - targets: ['host.docker.internal:8080']

Parte 5: Verificar Prometheus

Acceder a Prometheus

Abra http://localhost:9090

Verificar los Targets

Vaya a Status → Targets

Debería ver:

spring-boot-app con estado UP

Consultas PromQL

Pruebe estas consultas en la pestaña Graph:

# Memoria JVM utilizada
jvm_memory_used_bytes{area="heap"}

# Solicitudes HTTP por segundo
rate(http_server_requests_seconds_count[5m])

# Latencia P99
histogram_quantile(0.99, rate(http_server_requests_seconds_bucket[5m]))

# Pedidos pendientes
business_orders_pending

# Productos con poco stock
business_products_low_stock

Parte 6: Crear un Dashboard en Grafana

Conexión

Abra http://localhost:3000
Login: admin / admin
Cambie la contraseña

Crear un Dashboard

Haga clic en + → Dashboard
Haga clic en Add visualization
Seleccione Prometheus como fuente de datos

Panel 1: Solicitudes/Segundo

Query:

sum(rate(http_server_requests_seconds_count{application="ecommerce-app"}[5m]))

Configuración:

Título: "Requests per Second"
Tipo: Stat o Time series

Panel 2: Latencia P95

Query:

histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_server_requests_seconds_bucket{application="ecommerce-app"}[5m])) by (le))

Configuración:

Título: "P95 Latency"
Unidad: segundos (s)

Panel 3: Memoria JVM

Query:

jvm_memory_used_bytes{area="heap", application="ecommerce-app"} / 1024 / 1024

Configuración:

Título: "Heap Memory Used (MB)"
Unidad: megabytes

Panel 4: Pedidos por Estado

Queries:

business_orders_pending
business_orders_completed
business_orders_cancelled

Configuración:

Título: "Orders by Status"
Tipo: Stat (con repeat para cada consulta)

Panel 5: Productos Low Stock

Query:

business_products_low_stock

Configuración:

Título: "Products with Low Stock"
Tipo: Gauge
Umbrales: 0-5 verde, 5-10 amarillo, 10+ rojo

Panel 6: Ingresos Totales

Query:

business_revenue_total

Configuración:

Título: "Total Revenue"
Unidad: Moneda ($)

Parte 7: Dashboard JSON (Importar)

Puede importar este dashboard preconfigurado:

{
  "title": "E-Commerce Application",
  "panels": [
    {
      "title": "Requests/sec",
      "type": "stat",
      "targets": [
        {
          "expr": "sum(rate(http_server_requests_seconds_count[5m]))",
          "refId": "A"
        }
      ],
      "gridPos": {"h": 4, "w": 6, "x": 0, "y": 0}
    },
    {
      "title": "P95 Latency",
      "type": "gauge",
      "targets": [
        {
          "expr": "histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_server_requests_seconds_bucket[5m])) by (le))",
          "refId": "A"
        }
      ],
      "fieldConfig": {
        "defaults": {"unit": "s", "thresholds": {"steps": [{"value": 0, "color": "green"}, {"value": 0.5, "color": "yellow"}, {"value": 1, "color": "red"}]}}
      },
      "gridPos": {"h": 4, "w": 6, "x": 6, "y": 0}
    },
    {
      "title": "Heap Memory (MB)",
      "type": "timeseries",
      "targets": [
        {
          "expr": "jvm_memory_used_bytes{area=\"heap\"} / 1024 / 1024",
          "refId": "A"
        }
      ],
      "fieldConfig": {"defaults": {"unit": "decmbytes"}},
      "gridPos": {"h": 8, "w": 12, "x": 12, "y": 0}
    },
    {
      "title": "Orders Pending",
      "type": "stat",
      "targets": [{"expr": "business_orders_pending", "refId": "A"}],
      "gridPos": {"h": 4, "w": 4, "x": 0, "y": 4}
    },
    {
      "title": "Low Stock Products",
      "type": "stat",
      "targets": [{"expr": "business_products_low_stock", "refId": "A"}],
      "fieldConfig": {
        "defaults": {"thresholds": {"steps": [{"value": 0, "color": "green"}, {"value": 5, "color": "yellow"}, {"value": 10, "color": "red"}]}}
      },
      "gridPos": {"h": 4, "w": 4, "x": 4, "y": 4}
    },
    {
      "title": "Total Revenue",
      "type": "stat",
      "targets": [{"expr": "business_revenue_total", "refId": "A"}],
      "fieldConfig": {"defaults": {"unit": "currencyUSD"}},
      "gridPos": {"h": 4, "w": 4, "x": 8, "y": 4}
    }
  ],
  "refresh": "10s",
  "time": {"from": "now-1h", "to": "now"}
}

Para importar:

Dashboard → Import
Pegue el JSON
Seleccione la fuente de datos Prometheus
Importar

Parte 8: Generar Tráfico

Script de Prueba

#!/bin/bash
# generate-traffic.sh

API_URL="http://localhost:8080"

# Crear pedidos
for i in {1..20}; do
  curl -X POST "$API_URL/api/orders" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d "{\"customerEmail\":\"user$i@test.com\",\"total\":$((RANDOM % 500 + 100))}"
  sleep 0.5
done

# Consultar productos
for i in {1..50}; do
  curl "$API_URL/api/products" > /dev/null 2>&1
  sleep 0.2
done

echo "¡Tráfico generado!"

Ejecute el script y observe las métricas en Grafana.

Parte 9: Alertas (Bonus)

Añadir Alertas en Grafana

Vaya a un panel (ej: Low Stock Products)
Haga clic en Alert → Create alert rule
Configure:
- Condición: query A > 10
- Evaluar cada: 1m
- Durante: 5m (debe ser verdadero durante 5 min)
Añada una notificación (email, Slack, etc.)

Alertas en Prometheus

Cree prometheus/alert.rules.yml:

groups:
  - name: spring-boot-alerts
    rules:
      - alert: HighMemoryUsage
        expr: jvm_memory_used_bytes{area="heap"} / jvm_memory_max_bytes{area="heap"} > 0.9
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "High memory usage detected"
          description: "Heap memory is above 90%"

      - alert: HighErrorRate
        expr: sum(rate(http_server_requests_seconds_count{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_server_requests_seconds_count[5m])) > 0.05
        for: 2m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "High error rate"
          description: "Error rate is above 5%"

      - alert: LowStock
        expr: business_products_low_stock > 10
        for: 10m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "Many products with low stock"

Checklist Final

Docker Compose inicia sin errores
Prometheus recolecta la aplicación (Target UP)
Métricas visibles en Prometheus
Dashboard de Grafana funcional
Métricas de negocio (orders, products) mostradas
Actualización automática del dashboard

🎯 ¡Módulo Terminado!

¡Felicidades! Ha completado el Módulo 11 - Spring Boot Actuator y Monitorización.

Resumen:

Capítulo 1: Introducción a Actuator
Capítulo 2: Endpoints
Capítulo 3: Métricas Micrometer
Capítulo 4: Health Checks
TP1: Configuración de Actuator
TP2: Prometheus & Grafana

Competencias adquiridas:

✅ Configuración completa de Actuator
✅ Health checks personalizados
✅ Métricas de negocio con Micrometer
✅ Stack de monitorización Prometheus/Grafana
✅ Dashboards y visualizaciones

➡️ Volver al Módulo 11

⬅️ Volver al Plan de Curso

Objetivos del TP​

Contexto​

Parte 1: Docker Compose​

Estructura del Proyecto​

docker-compose.yml​

Parte 2: Configuración de Prometheus​

prometheus/prometheus.yml​

Parte 3: Configuración de Grafana​

grafana/provisioning/datasources/datasource.yml​

Parte 4: Lanzamiento del Stack​

Iniciar los Servicios​

Sin Docker (App local)​

Parte 5: Verificar Prometheus​

Acceder a Prometheus​

Verificar los Targets​

Consultas PromQL​

Parte 6: Crear un Dashboard en Grafana​

Conexión​

Crear un Dashboard​

Panel 1: Solicitudes/Segundo​

Panel 2: Latencia P95​

Panel 3: Memoria JVM​

Panel 4: Pedidos por Estado​

Panel 5: Productos Low Stock​

Panel 6: Ingresos Totales​

Parte 7: Dashboard JSON (Importar)​

Parte 8: Generar Tráfico​

Script de Prueba​

Parte 9: Alertas (Bonus)​

Añadir Alertas en Grafana​

Alertas en Prometheus​

Checklist Final​

🎯 ¡Módulo Terminado!​

Objetivos del TP

Contexto

Parte 1: Docker Compose

Estructura del Proyecto

docker-compose.yml

Parte 2: Configuración de Prometheus

prometheus/prometheus.yml

Parte 3: Configuración de Grafana

grafana/provisioning/datasources/datasource.yml

Parte 4: Lanzamiento del Stack

Iniciar los Servicios

Sin Docker (App local)

Parte 5: Verificar Prometheus

Acceder a Prometheus

Verificar los Targets

Consultas PromQL

Parte 6: Crear un Dashboard en Grafana

Conexión

Crear un Dashboard

Panel 1: Solicitudes/Segundo

Panel 2: Latencia P95

Panel 3: Memoria JVM

Panel 4: Pedidos por Estado

Panel 5: Productos Low Stock

Panel 6: Ingresos Totales

Parte 7: Dashboard JSON (Importar)

Parte 8: Generar Tráfico

Script de Prueba

Parte 9: Alertas (Bonus)

Añadir Alertas en Grafana

Alertas en Prometheus

Checklist Final

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