Los requisitos de métricas para un gestor de tráfico empresarial son sencillos: ¿qué carga tiene el sistema?, ¿cuántas solicitudes maneja cada vService?, ¿qué backend está ralentizándose?, ¿qué health check está DOWN?, ¿está subiendo la tasa de ataques WAAP? Sin embargo, en muchas arquitecturas, responder a esas preguntas significa desplegar, monitorear, actualizar y recuperar un binario exporter separado.
El problema se agrava en arquitecturas multi-proceso y fork. Cada worker genera sus propias estadísticas; esas cifras deben fusionarse en un único punto de scrape. Si la agregación se realiza mal, Prometheus termina con métricas faltantes, valores contados dos veces o paneles inconsistentes. El equipo de operaciones termina gestionando el pipeline de métricas como una segunda aplicación.
El lado de los dashboards conlleva su propio coste. Conectar datos a una instancia Grafana en blanco es solo el comienzo — los paneles, etiquetas, alertas, umbrales y desgloses por servicio todos tienen que construirse desde cero. Sin el modelo correcto de etiquetas de vService, grupo de backend, estado de health check y tenant, el dashboard solo produce gráficos genéricos del sistema en lugar de información operacional accionable.
La disciplina de tipo de métrica es otra preocupación crítica. Los valores que aumentan monótonamente deben exponerse como counters; las lecturas instantáneas y los valores de límite, como gauges. Un tipo incorrecto rompe los cálculos de tasa, las reglas de alerta y el análisis de tendencias a largo plazo por igual.
La Integración Nativa con Prometheus + Grafana de TR7 elimina esta carga: más de 50 métricas, agregación multi-proceso, separación correcta de gauge/counter, un modelo de etiquetas de vService y backend y archivos JSON de dashboard Grafana listos para usar hacen que la observabilidad sea una parte natural de la plataforma.
TR7 resuelve la publicación de métricas mediante un endpoint integrado, agregación de procesos y un paquete de dashboards listo — sin exporter externo requerido.
TR7 publica métricas en formato de exposición Prometheus incluyendo líneas HELP y TYPE. Los valores gauge y counter se presentan en una forma directamente scrapeables sin ninguna configuración adicional.
Las estadísticas de tráfico de workers fork y procesos hijos se agregan en el publicador de métricas principal. Prometheus hace scrape de un único endpoint y recibe la vista consolidada; los operadores no tienen exporters por proceso que gestionar.
Los counters que aumentan monótonamente y los gauges instantáneos están correctamente tipados en el esquema. Esta separación proporciona el modelo de datos correcto para los cálculos de tasa de Prometheus, las reglas de alerta y los paneles de dashboard.
TR7 incluye archivos JSON de dashboard Grafana tanto para vistas globales como detalladas. Los equipos de operaciones los importan y trabajan con un modelo de métricas listo para producción en lugar de construir paneles desde cero.
La Integración Nativa con Prometheus + Grafana reúne las métricas de dispositivo, vService, backend, QoS y health check en un único modelo de observabilidad.
`tr7_device_uptime` reporta el uptime del dispositivo por host en segundos. `tr7_device_cpu_detailed` expone el desglose de CPU por usuario, sistema, nice e irq como gauges. `tr7_device_mem_detailed` rastrea los valores de memoria total, activa, en caché y en buffer con granularidad en MB. Estas métricas forman la línea base para correlacionar el comportamiento del tráfico con los recursos del sistema subyacente.
`tr7_tm_qos_cpu_count` reporta el número de núcleos CPU asignados a un vService. `tr7_tm_qos_cpu_percent_limit` expone el límite de porcentaje de CPU y `tr7_tm_qos_memory_limit` expone el límite de memoria. Estas métricas son esenciales para la planificación de capacidad y el seguimiento de recursos a nivel de tenant. Los operadores pueden ver el crecimiento del tráfico junto con el sobre de recursos asignados, no solo como recuentos de solicitudes brutos.
A nivel de vService, las métricas incluyen uptime, porcentaje de inactividad del proceso, conexiones SSL, totales SSL, tasa SSL, compresión entrada/salida, logs descartados, uso de memoria, límite de sesión, total de sesiones, tasa de solicitudes y total de solicitudes. Los recuentos de códigos de respuesta de 1xx a 5xx se exponen como counters. Los totales de conexiones, bytes entrada/salida y errores de solicitudes aclaran el comportamiento del servicio. Estas métricas son los datos principales del panel para el seguimiento de SLA, análisis de capacidad y diagnóstico de errores.
`tr7_tm_vservice_waf_attack_rate` lleva la tasa de ataques WAAP al lado de Prometheus. Los equipos de seguridad pueden escribir reglas de alerta contra esta métrica y rastrear las tendencias de ataques en sus dashboards. El volumen de tráfico y la tasa de ataques comparten el mismo modelo de etiquetas de vService, por lo que la señal de seguridad permanece conectada al contexto operacional.
A nivel de backend, las métricas cubren newsession, sesión, contadores de clase de respuesta, bytes entrada/salida, error de conexión, error de respuesta y estado del pool de conexiones. Las métricas de tiempo de cola, tiempo de conexión, tiempo de respuesta y tiempo total ayudan a analizar la latencia del backend. Estas mediciones muestran qué objetivo específico se está ralentizando o comenzando a generar errores — haciendo visible el comportamiento real del backend detrás del gráfico agregado del vService.
`tr7_tm_bservice_hc_state` reporta el estado del health check con etiquetas de host, vservice, bservice_group, bservice y state. UP se codifica como 1, DOWN como 0 y NOCHECK como 2. Este modelo numérico es conveniente para las reglas de alerta de Prometheus — un backend DOWN puede desencadenar una alerta directamente. `tr7_tm_bservice_hc_time` también rastrea la duración del health check en milisegundos.
El modelo de etiquetas de backend incluye un campo bservice_group que distingue el grupo predeterminado de los grupos de backend asignados dinámica o condicionalmente. En configuraciones de vService grandes, los operadores pueden identificar qué grupo está afectado directamente desde el panel del dashboard. El equipo de operaciones obtiene visibilidad topológica en lugar de una lista plana de objetivos.
Las métricas de los procesos worker de TR7 se fusionan en el publicador principal. Prometheus hace scrape de un único endpoint `/metrics` y recibe visibilidad completa. Esto elimina la necesidad de scraping por proceso y agregación manual, lo que es especialmente crítico para producir dashboards consistentes en despliegues de alto tráfico con múltiples forks.
Los campos de métricas sin valor no se emiten. Esto previene la contaminación de gauges nulos sin sentido en el lado de Prometheus. Los paneles del dashboard muestran solo los valores que genuinamente existen. Los campos ausentes de la configuración actual no inflan el recuento de series de métricas.
Los paquetes JSON TR7_Detailed_Dashboard y TR7_Global_Dashboard pueden importarse directamente en Grafana. El dashboard global proporciona una vista general del dispositivo y servicio; el dashboard detallado se centra en los desgloses por vService y por backend. Los equipos de operaciones no necesitan construir paneles desde cero. Ambos dashboards están estructurados alrededor del modelo de etiquetas Prometheus enviado por TR7.
La integración Prometheus se opera mediante prefijos de métricas, un modelo de etiquetas definido, separación de tipos y códigos numéricos de estado de health check.
Las métricas del gestor de tráfico se publican bajo el prefijo `tr7_tm_*`. Las métricas a nivel de sistema usan el prefijo `tr7_device_*`. Esta convención de nomenclatura facilita localizar la familia de métricas en consultas PromQL y selectores de variables de Grafana.
Las métricas de vService se publican con un conjunto de etiquetas `{host, vservice}`. El valor de host proviene del hostname del dispositivo. La etiqueta vservice se usa para el filtrado por servicio y las variables de dashboard Grafana.
Las métricas de backend se publican con un conjunto de etiquetas `{host, vservice, bservice_group, bservice}`. Este modelo soporta el análisis a nivel de servicio, grupo de backend y objetivo individual. Las reglas de alerta pueden reducirse a un backend específico.
La métrica de estado del health check lleva la etiqueta state con valores UP, DOWN o NOCHECK. La codificación numérica simplifica la escritura de reglas de alerta. Las coincidencias DOWN pueden vincularse directamente a definiciones de alerta de Prometheus.
Los valores que aumentan monótonamente — req_tot, ssl_tot, session_total, recuentos de códigos de respuesta, bytes entrada/salida y errores de solicitudes — se exponen como counters. Estos valores deben analizarse con las funciones rate o increase de Prometheus. Son el tipo de métrica correcto para el análisis de tendencias de tráfico a largo plazo.
Las lecturas instantáneas — tasa de solicitudes, recuento actual de conexiones, valores de límite, tiempo de health check, tiempo de cola, tiempo de conexión y tiempo de respuesta — se exponen como gauges. Los gauges reflejan el estado actual y se usan para las reglas de alerta basadas en umbrales. Los valores de límite y utilización pueden mostrarse uno al lado del otro en el mismo panel del dashboard.
Los equipos SRE agregan el endpoint `/metrics` de TR7 como objetivo de scrape de Prometheus. Importar los archivos JSON de dashboard Grafana listos para usar abre inmediatamente las vistas global y detallada. No se requiere despliegue de exporter separado.
Los equipos de operaciones pueden rastrear `tr7_tm_vservice_memory_alloc` y las métricas de memoria relacionadas a lo largo del tiempo. Se puede disparar una alerta cuando la utilización se acerca a un umbral definido. Las decisiones de capacidad se basan en tendencias medidas en lugar de estimaciones.
Los equipos de seguridad pueden definir una regla de alerta Prometheus sobre `tr7_tm_vservice_waf_attack_rate`. Cuando la tasa de ataques sube en un vService específico, se desencadena el flujo de gestión de incidentes. La visibilidad de tráfico y seguridad converge en el mismo dashboard.
Cuando `tr7_tm_bservice_hc_state` reporta una condición DOWN como 0, se puede generar una alerta. La alerta identifica el objetivo afectado directamente a través de sus etiquetas de host, vservice, bservice_group y bservice. Los equipos SRE pueden identificar qué backend ha caído sin escanear logs.
Más de 50 métricas integradas, agregación multi-proceso y archivos JSON de dashboard listos para usar. Le mostramos una configuración en vivo en su propio entorno.