En 2026, de nombreux monolithes hérités doivent coexister avec des services cloud et des conteneurs répartis. L’observabilité reste le levier central pour identifier les causes réelles des incidents sans multiplications d’outils.
Ce guide explique comment utiliser Prometheus, Grafana et OpenTelemetry pour dompter un monolithe et retrouver une visibilité opérationnelle. Poursuivez avec la section A retenir : pour saisir les éléments essentiels à retenir.
A retenir :
- Contrôle total des données et hébergement local sécurisé
- Corrélation métriques, logs et traces en un clic
- Coût maîtrisé pour PME grâce à solutions open source
- Alertes actionnables, dashboards prêts à l’emploi, exemples inclus
Observabilité monolithe : architecture Prometheus, Grafana et Loki
Pour passer à l’action, comprenons l’architecture de la stack orientée monolithe et la collecte centralisée. Ce schéma sépare un serveur central de monitoring et des agents légers sur chaque nœud applicatif.
Cette séparation protège les serveurs de production du stockage lourd et simplifie la maintenance des collectors et dashboards. Ce partage explique ensuite quelles metrics prioriser et comment procéder à l’instrumentation.
Instrumentation Prometheus et ports standards
Cette sous-partie précise les composants essentiels et leurs points d’accès pour la collecte. Node Exporter expose les métriques système, cAdvisor fournit les métriques des conteneurs et Promtail remonte les logs.
Composant
Rôle
Port par défaut
Remarques
Node Exporter
Métriques système (CPU, RAM, disque)
9100
Agent léger pour chaque serveur
cAdvisor
Métriques conteneurs Docker
9200
Collecte par instance Docker
Prometheus
Scraping et stockage temporel
9090
Interroge tous les targets configurés
Grafana
Visualisation et corrélation
3000
Tableaux de bord et exploration
Composants principaux :
- Node Exporter métriques système
- cAdvisor métriques conteneurs
- Prometheus scraping et stockage temporel
- Grafana visualisation et corrélation
« J’ai déployé Prometheus sur un VPS et j’ai réduit rapidement le temps moyen de diagnostic des incidents. »
Alice D.
Selon CNCF, Prometheus est devenu une référence pour la collecte de metrics temporelles dans les environnements cloud natifs. Selon Grafana Labs, la corrélation entre graphiques et logs accélère la résolution des incidents.
Par où commencer : métriques et instrumentation pour le monolithe
Après l’architecture, concentrons-nous sur les métriques prioritaires et l’instrumentation applicative pour le monolithe. Les bonnes métriques permettent de distinguer un pic normal d’un incident critique.
Métriques prioritaires pour serveurs et conteneurs
Cette section détaille les métriques minimales à collecter pour couvrir l’essentiel de l’infrastructure. Pour chaque serveur, surveillez CPU, RAM disponible et espace disque afin d’éviter des pannes évitables.
Métriques serveur essentielles :
- Utilisation CPU moyenne et pic
- RAM disponible et swap utilisé
- Occupation disque par partition critique
- Redémarrages et état des conteneurs
Aspect
Loki
Elasticsearch
Usage conseillé
Indexation
Indexation minimale, labels only
Indexation complète des textes
Logs containerisés grands volumes
Ressources
Faible consommation CPU et disque
Consommation élevée, mémoire gourmande
Scale selon rétention
Coût de stockage
Optimisé pour coût réduit
Coût élevé pour indexation complète
Longue rétention pour audits
Cas d’usage
Exploration corrélée métriques-logs
Recherches textuelles avancées
Choix selon besoins
« En remplaçant Elasticsearch par Loki pour nos containers, nous avons réduit les coûts d’hébergement sans perdre de visibilité. »
Marc L.
Instrumentation application et OpenTelemetry
Cette partie explique l’usage d’OpenTelemetry pour traces distribuées et métriques applicatives. Selon OpenTelemetry, standardiser l’instrumentation facilite l’export vers Prometheus, Grafana ou des backends cloud.
« Le tracing distribué a permis d’identifier une requête lente causée par une bibliothèque externe. »
Sophie R.
Alertes et exploitation : bonnes pratiques pour monitorer un monolithe
Après l’instrumentation, il faut définir des alertes actionnables et une gestion des incidents claire pour limiter le bruit. Une alerte utile doit déclencher une action précise et documentée dans un playbook.
Réduction du bruit d’alerte et seuils adaptés
Cette sous-section montre comment prioriser les alertes pour éviter la fatigue opérationnelle. Commencez par quelques règles robustes et ajustez-les selon le comportement réel du système.
Alertes recommandées :
- Espace disque inférieur à 10% sur partition critique
- Conteneur unhealthy pendant cinq minutes consécutives
- Taux d’erreurs 5xx supérieur à 5% sur dix minutes
- Certificat SSL expirant dans moins de sept jours
« Les alertes inutiles étaient notre premier problème, nous avons appris à supprimer ce qui n’était pas actionnable. »
Jean P.
Automatisation et playbooks d’intervention
Ce segment détaille l’usage d’AlertManager, de playbooks et du rôle Ansible pour déployer la stack automatiquement. Selon Grafana Labs, l’automatisation des dashboards et des alertes accélère la remédiation et réduit les erreurs humaines.
Étapes de déploiement :
- Server central prêt
- Agents installés sur chaque hôte
- Prometheus configuré pour scrapes
- Dashboards importés et tests effectués
Source : Cloud Native Computing Foundation, « Prometheus », CNCF, 2015 ; Grafana Labs, « Grafana documentation », Grafana Labs, 2024 ; OpenTelemetry Authors, « OpenTelemetry specification », OpenTelemetry, 2023.
