Prometheus（プロメテウス）

2025年11月1日

Prometheus（プロメテウス）

英語表記: Prometheus

概要

Prometheusは、主にサーバOSやアプリケーションの稼働状況を監視するために広く利用されている、オープンソースの監視システムです。特にクラウドネイティブ環境やマイクロサービスアーキテクチャにおいて、その柔軟性とスケーラビリティから監視基盤の中核として絶大な人気を誇っています。これは、Linux ServerやWindows Serverといった多様なサーバ環境から、CPU使用率やメモリ使用量、ディスクI/Oといった重要な「メトリクス（時系列データ）」を効率的に収集・保存・分析するために設計されています。

詳細解説

PrometheusがサーバOSの「監視とロギング」の分野でなぜ重要なのか、その動作原理と主要なコンポーネントを通じて詳しく見ていきましょう。

監視基盤としての役割と目的

サーバOS（LinuxやWindows）を運用する上で最も重要な課題の一つは、「今、サーバが正常に動いているか」をリアルタイムで把握することです。Prometheusは、この監視タスクを専門的に担う「監視基盤」として機能します。その最大の目的は、システムが障害に至る前に異常の兆候（パフォーマンスの低下やリソースの枯渇）を検知し、適切なアラートを発することです。

従来の監視ツールが「プッシュ型」（監視対象がデータを監視サーバに送りつける）であったのに対し、Prometheusは「プル型」（監視サーバが監視対象からデータを取得しに行く）を採用している点が特徴的です。このプル型モデルにより、監視設定の一元管理が容易になり、サーバOSの監視設定をシンプルに保つことができます。

主要コンポーネントと動作原理

Prometheusの監視基盤としての機能は、複数のコンポーネントによって成り立っています。

Prometheus Server (プロメテウス・サーバー):
監視の中核を担うメインコンポーネントです。設定された間隔（通常は数秒ごと）で、監視対象のサーバやアプリケーションに対してHTTPリクエストを送信し、メトリクス（時系列データ）を取得します。この「取りに行く」動作こそがプル型の真髄ですね。
Exporter (エクスポーター):
監視対象のサーバOS（例：Linux）上で動作し、その内部の状態（CPU負荷、メモリ使用量など）をPrometheusが理解できる形式（メトリクス）に変換して公開する役割を果たします。例えば、LinuxサーバのOS情報を取得する「Node Exporter」は非常に有名で、Linuxサーバを監視基盤に取り込む際の必須アイテムです。
Time Series Database (TSDB / 時系列データベース):
Prometheus Serverが収集したメトリクスを保存するための専用データベースです。通常のデータベースとは異なり、データが「いつ発生したか」という時刻情報とセットで格納されることに特化しています。これにより、過去のデータと比較したり、トレンド分析を行ったりすることが極めて高速に行えます。これは、監視基盤が大量の連続データを扱うために不可欠な設計思想なのです。
Alertmanager (アラートマネージャー):
Prometheus Serverが設定された閾値（例：CPU使用率が90%を超えた）を超えたことを検知した場合、このコンポーネントがアラートを受け取り、メールやチャットツール（Slackなど）を通じて担当者に通知します。監視基盤が単なるデータ収集で終わらず、「アクション」を起こすための重要な役割を担っています。

監視基盤としてのメリット

Prometheusは、特にコンテナ技術（Docker, Kubernetes）との親和性が非常に高いですが、もちろん従来の物理/仮想サーバOS（Linux/Windows）の監視にも威力を発揮します。

柔軟なクエリ言語 (PromQL): 独自のクエリ言語であるPromQL（Prometheus Query Language）を使うことで、収集した時系列データを柔軟に集計・加工し、「過去1時間における平均CPU使用率」など、高度な分析を簡単に行うことができます。
シンプルな導入: ExporterをサーバOSに導入し、Prometheus Serverに設定を記述するだけで監視を開始できるため、監視基盤の構築が比較的容易です。

このように、Prometheusは単なるツールではなく、サーバOSの健全性を維持し、問題発生時に迅速に対応するための総合的な「監視基盤」を提供しているのです。

具体例・活用シーン

PrometheusがサーバOSの監視基盤としてどのように機能するかを、具体的な例と分かりやすい比喩で説明します。

1. サーバの健康診断とデータ収集

ある企業がウェブサービスを運用しており、複数のLinuxサーバ（Webサーバー、DBサーバー）を使用しているとします。

導入: 各LinuxサーバにNode Exporterを導入します。
監視: Prometheus Serverは、設定された間隔（例：15秒ごと）で各Node Exporterにアクセスし、「今のCPU使用率は？」「空きメモリはどれくらい？」といった情報をプル（引き出し）ます。
活用シーン: もしWebサーバーのCPU使用率が突然上昇し始めた場合、Prometheusはそれを時系列データとして記録し続けます。オペレーターは、連携している可視化ツール（Grafanaなど）を通じて、このデータの推移をグラフで確認し、原因を特定するための手がかりを得ることができます。これは、障害発生前の予兆管理に非常に有効です。

2. 【初心者向け比喩】優秀な専属健康診断士

Prometheusの動作原理は、企業の健康管理を専門に行う「優秀な専属健康診断士」に例えると非常に分かりやすいです。

従来の監視システム（プッシュ型）が、社員（サーバ）が「体調が悪い！」と感じたときに自ら報告書（データ）を提出しに来るのを待つ体制だとしましょう。これだと、報告を忘れたり、報告書が途中で紛失したりするリスクがあります。

一方、Prometheus（プル型）は、専属の健康診断士そのものです。

診断士の訪問（Prometheus ServerのPull）: 診断士（Prometheus Server）は、スケジュール通りに各社員（サーバOS）のデスクを定期的に訪問します。
バイタルサインの測定（Exporter）: 社員は、常に自分の健康状態（CPU、メモリ、ディスク）をすぐに答えられるように準備しています（Exporterの役割）。
データ記録（TSDB）: 診断士は測定したすべてのバイタルサインを、いつ測定したかという時刻情報とともに専用のカルテ（TSDB）に記録し続けます。
異常値の検知と通知（Alertmanager）: もし、誰かの血圧（CPU使用率）が危険なレベルに達したら、診断士はすぐに Alertmanager に連絡し、「すぐに病院へ行くように！」と上司や本人に通知する仕組みです。

この仕組みのおかげで、サーバ管理者（企業）は、社員（サーバOS）の状態を常に客観的かつ体系的に把握でき、迅速な対応が可能になるのです。監視基盤として、この客観的なデータ収集体制は非常に頼りになりますね。

資格試験向けチェックポイント

ITパスポート、基本情報技術者、応用情報技術者試験において、Prometheus自体が直接出題されるケースはまだ少ないかもしれませんが、その概念や関連技術は出題範囲に含まれます。特に「監視とロギング」の分野で、Prometheusが採用している技術的特徴を理解しておくことが重要です。

| 試験レベル | 重点的に理解すべきポイント |
| :— | :— |
| ITパスポート | 監視システムの基本的な役割（稼働状況の把握、障害の早期発見）を理解し、Prometheusがその一つであることを知っておきましょう。特に「時系列データ」や「オープンソース」といった用語の意味を押さえておくと良いでしょう。 |
| 基本情報技術者 | 「プル型監視」の概念を理解することが重要です。従来の監視システム（エージェントがデータをプッシュする）との違いを説明できるようにしておきましょう。また、サーバOSのメトリクス（CPU、メモリなど）が監視対象となることを確認してください。 |
| 応用情報技術者 | アーキテクチャとコンポーネントに焦点を当てた出題が予想されます。TSDB（時系列データベース）を採用する理由、Alertmanagerの役割、そしてPromQLを用いたデータ分析の概念について深く理解しておく必要があります。また、クラウド環境やコンテナ技術（Kubernetes）における監視基盤としての位置づけを問われる可能性があります。 |
| 共通の注意点 | Prometheusは「監視基盤」であり、単なるログ収集ツールではないことを明確に区別してください。また、データ収集には「Exporter」という中間層が必要であることも覚えておきましょう。 |