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infrastruktur

Prometheus

Open-Source-Monitoring-System mit Zeitreihendatenbank – sammelt Metriken per Pull-Modell und bildet das Herzstück moderner Observability-Stacks.

Aktualisiert: 23. Februar 2026

Was ist Prometheus?

Prometheus ist ein Open-Source-Monitoring- und Alerting-System, das 2012 bei SoundCloud entwickelt und 2016 als zweites Projekt nach Kubernetes in die Cloud Native Computing Foundation (CNCF) aufgenommen wurde. Es ist heute der De-facto-Standard für Metriken in containerisierten Infrastrukturen und bildet zusammen mit Grafana den Kern der meisten modernen Observability-Stacks.

Das Besondere an Prometheus: Es verwendet ein Pull-Modell statt eines Push-Modells. Prometheus fragt Applikationen und Infrastrukturkomponenten aktiv ab ("scraped"), anstatt darauf zu warten, dass Daten geschickt werden. Das macht die Konfiguration deterministisch und vereinfacht das Debugging von Monitoring-Ausfällen.

Kurzprofil Prometheus

Kurzprofil Prometheus

  • Typ: Monitoring-System / Zeitreihendatenbank
  • Entwickelt von: SoundCloud (2012), heute CNCF-Projekt
  • Lizenz: Apache 2.0
  • Datenmodell: Metriken als Zeitreihen (Metrikname + Labels + Timestamp + Float64-Wert)
  • Abfragesprache: PromQL (Prometheus Query Language)
  • Datenbeschaffung: Pull-Modell (HTTP-Scraping von /metrics-Endpunkten)
  • Speicher: Eingebettete Zeitreihendatenbank (TSDB), remote write für externe Systeme
  • Alerting: Alertmanager (separater Dienst) für E-Mail, Slack, PagerDuty, etc.

Wie funktioniert Prometheus?

Prometheus besteht aus mehreren Komponenten:

Prometheus Server: Scrapt in konfigurierten Intervallen (typisch 15–60 Sekunden) alle konfigurierten Targets. Jeder Target exponiert einen HTTP-Endpunkt /metrics im Prometheus-Exposition-Format — einem einfachen Textformat:

# HELP http_requests_total Total HTTP requests
# TYPE http_requests_total counter
http_requests_total{method="GET",status="200"} 1234
http_requests_total{method="POST",status="500"} 7

Zeitreihendatenbank (TSDB): Prometheus speichert Metriken als Zeitreihen auf Disk. Jede Zeitreihe wird durch Metrikname + Label-Set eindeutig identifiziert. Die eingebettete TSDB ist für kurz- bis mittelfristige Retention optimiert (typisch 15 Tage).

PromQL: Die Abfragesprache ermöglicht komplexe Auswertungen:

# HTTP-Anfragen pro Sekunde in den letzten 5 Minuten:
rate(http_requests_total[5m])

# CPU-Nutzung pro Container:
100 - (avg by(container) (rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])) * 100)

Alertmanager: Empfängt Alerts von Prometheus, dedupliziert und routet sie an Benachrichtigungskanäle.

Service Discovery: Prometheus kann Targets dynamisch entdecken — aus Kubernetes, Consul, DNS, Docker, EC2, etc. Keine manuelle Pflege von IP-Listen nötig.

Prometheus für WordPress-Betreiber

Für WordPress-Betreiber, die ihre Infrastruktur (Server, Docker-Container, Datenbanken) überwachen wollen, ist Prometheus der Standardweg:

Wichtige Exporters für WordPress-Stacks:

  • node_exporter: Server-Metriken (CPU, RAM, Disk, Netzwerk)
  • cAdvisor: Container-Metriken (Docker/Podman)
  • mysqld_exporter: MySQL/MariaDB-Metriken (Query-Rate, Connections, InnoDB)
  • redis_exporter: Redis-Metriken (Hit-Rate, Memory, Commands/s)
  • php-fpm_exporter: PHP-FPM-Pool-Metriken (Active Workers, Queue Length)
  • nginx-prometheus-exporter / apache_exporter: Webserver-Metriken

WordPress-Plugin für Prometheus-Metriken: Das WP Prometheus Exporter Plugin exponiert WordPress-spezifische Metriken: Post-Count, User-Count, Plugin-Updates, Cron-Status.

Praxis-Tipps

Prometheus in Betrieb nehmen

  • Docker-Compose als Einstieg: Prometheus + Grafana + node_exporter in unter 10 Minuten
  • Retention: Standard 15 Tage reicht für operative Überwachung, für Trends Thanos oder VictoriaMetrics
  • Scrape-Interval: 15s für kritische Systeme, 60s für weniger kritische (spart Storage)
  • Alerting-Regeln: CPU > 90 %, RAM > 85 %, Disk > 80 %, HTTP 5xx > Schwellenwert
  • Grafana: Prometheus als Datenquelle einbinden, fertige Dashboards von grafana.com importieren
  • Remote Write: Für Langzeit-Retention an Victoria Metrics oder Grafana Mimir schicken

Was passiert ohne Monitoring?

Ohne Prometheus (oder ein vergleichbares System) fällt ein Serverausfall oft erst durch Nutzerbeschwerde auf — nicht durch proaktive Erkennung. Mit Prometheus und Alerting: Automatische Benachrichtigung bei Disk-Full, Memory-Leak, High-Error-Rate, bevor Nutzer es bemerken. Für Produktions-WordPress-Seiten ist Monitoring kein Nice-to-have, sondern Betriebspflicht.

Häufige Fragen

Prometheus vs. InfluxDB — was ist der Unterschied? InfluxDB verwendet ein Push-Modell (Applikationen schicken aktiv Daten). Prometheus verwendet Pull (Prometheus fragt aktiv ab). Beide sind Zeitreihendatenbanken, aber Prometheus ist tiefer in das Cloud-Native-Ökosystem integriert. InfluxDB ist besser für hochfrequente Telemetrie-Daten geeignet.

Kann Prometheus Logs speichern? Nein. Prometheus ist für Metriken (Zahlen über die Zeit) — nicht für Logs (Textereignisse). Für Logs ist Grafana Loki der Companion im LGTM-Stack (Loki, Grafana, Tempo, Mimir/Prometheus).

Verwandte Begriffe

Jaeger · OTLP · OpenTelemetry

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