Os requisitos de métricas para um gerenciador de tráfego corporativo são simples: qual é a carga do sistema, quantas requisições cada vService está tratando, qual backend está desacelerando, qual health check está DOWN, a taxa de ataque WAAP está subindo? No entanto, em muitas arquiteturas, responder a essas perguntas significa implantar, monitorar, atualizar e recuperar um binário exporter separado.
O problema se agrava em arquiteturas multi-processo e fork. Cada worker gera suas próprias estatísticas; esses valores precisam ser mesclados em um único ponto de coleta. Se a agregação for feita de forma inadequada, o Prometheus acaba com métricas faltando, valores contados em dobro ou painéis inconsistentes. A equipe de operações acaba gerenciando o pipeline de métricas como uma segunda aplicação.
O lado do dashboard carrega seu próprio custo. Conectar dados a uma instância Grafana em branco é apenas o começo — painéis, labels, alertas, thresholds e breakdowns por serviço precisam ser construídos do zero. Sem o modelo correto de label de vService, grupo de backend, status de health check e tenant, o dashboard fornece apenas gráficos de sistema genéricos em vez de insight operacional acionável.
A disciplina de tipo de métrica é outra preocupação crítica. Valores que aumentam monotonicamente devem ser expostos como counters; leituras instantâneas e valores de limite como gauges. Uma atribuição de tipo errada quebra cálculos de taxa, regras de alerta e análise de tendências de longo prazo.
A Integração Nativa Prometheus + Grafana do TR7 remove essa carga: 50+ métricas, agregação multi-processo, separação correta de gauge/counter, um modelo de label de vService e backend e arquivos JSON de dashboard Grafana prontos tornam a observabilidade uma parte natural da plataforma.
O TR7 resolve a publicação de métricas por meio de um endpoint nativo, agregação de processos e um pacote de dashboards pronto — sem exporter externo necessário.
O TR7 publica métricas no formato Prometheus exposition incluindo linhas HELP e TYPE. Os valores de gauge e counter são apresentados em forma diretamente coletável sem qualquer configuração adicional.
Estatísticas de tráfego de workers fork e processos filhos são agregadas no publicador primário de métricas. O Prometheus coleta um único endpoint e recebe a visão consolidada; os operadores não têm exporters por processo para gerenciar.
Counters que aumentam monotonicamente e gauges instantâneos são corretamente tipados no schema. Essa separação fornece o modelo de dados correto para cálculos de taxa, regras de alerta e painéis de dashboard do Prometheus.
O TR7 inclui arquivos JSON de dashboard Grafana para visualizações globais e detalhadas. As equipes de operações os importam e trabalham com um modelo de métricas pronto para produção em vez de construir painéis do zero.
A Integração Nativa Prometheus + Grafana reúne métricas de device, vService, backend, QoS e health check em um único modelo de observabilidade.
`tr7_device_uptime` reporta uptime do device por host em segundos. `tr7_device_cpu_detailed` expõe o detalhamento de CPU por usuário, sistema, nice e irq como gauges. `tr7_device_mem_detailed` rastreia valores de memória total, ativa, em cache e buffer com granularidade em MB. Essas métricas formam a linha de base para correlacionar o comportamento do tráfego com os recursos do sistema subjacente.
`tr7_tm_qos_cpu_count` reporta o número de cores de CPU alocados a um vService. `tr7_tm_qos_cpu_percent_limit` expõe o limite de porcentagem de CPU e `tr7_tm_qos_memory_limit` expõe o limite de memória. Essas métricas são essenciais para planejamento de capacidade e rastreamento de recursos em nível de tenant. Os operadores podem visualizar o crescimento do tráfego junto com o envelope de recursos alocados, não apenas como contagens brutas de requisições.
No nível de vService, as métricas incluem uptime, porcentagem de processo idle, conexões SSL, totais SSL, taxa SSL, compressão in/out, logs descartados, uso de memória, limite de sessão, total de sessão, taxa de requisições e total de requisições. Contagens de código de resposta de 1xx a 5xx são expostas como counters. Totais de conexão, bytes in/out e erros de requisição esclarecem o comportamento do serviço. Essas métricas são os dados primários de painel para rastreamento de SLA, análise de capacidade e diagnóstico de erros.
`tr7_tm_vservice_waf_attack_rate` leva a taxa de ataque WAAP para o lado do Prometheus. As equipes de segurança podem escrever regras de alerta nessa métrica e rastrear tendências de ataque em seus dashboards. O volume de tráfego e a taxa de ataque compartilham o mesmo modelo de label de vService, para que o sinal de segurança fique conectado ao contexto operacional.
No nível de backend, as métricas cobrem newsession, sessão, contadores de classe de resposta, bytes in/out, erro de conexão, erro de resposta e estado do pool de conexão. Métricas de tempo de fila, tempo de conexão, tempo de resposta e tempo total ajudam a analisar a latência do backend. Essas medições revelam qual alvo específico está desacelerando ou começando a gerar erros — tornando o comportamento real do backend visível por trás do gráfico agregado de vService.
`tr7_tm_bservice_hc_state` reporta o status do health check com labels de host, vservice, bservice_group, bservice e state. UP é codificado como 1, DOWN como 0 e NOCHECK como 2. Esse modelo numérico é conveniente para regras de alerta do Prometheus — um backend DOWN pode acionar um alerta diretamente. `tr7_tm_bservice_hc_time` também rastreia a duração do health check em milissegundos.
O modelo de label de backend inclui um campo bservice_group que distingue o grupo padrão dos grupos de backend atribuídos dinamicamente ou condicionalmente. Em grandes configurações de vService, os operadores podem identificar qual grupo está sendo afetado diretamente no painel do dashboard. A equipe de operações ganha visibilidade topológica em vez de uma lista plana de alvos.
Métricas dos processos worker do TR7 são mescladas no publicador primário. O Prometheus coleta um único endpoint `/metrics` e recebe visibilidade completa. Isso elimina a necessidade de coleta por processo e agregação manual, o que é particularmente crítico para produzir dashboards consistentes em implantações multi-fork de alto tráfego.
Campos de métricas sem valor não são emitidos. Isso evita poluição de gauge nulo sem sentido no lado do Prometheus. Os painéis do dashboard mostram apenas valores que realmente existem. Campos ausentes da configuração atual não inflam a contagem de séries de métricas.
Os pacotes JSON TR7_Detailed_Dashboard e TR7_Global_Dashboard podem ser importados diretamente para o Grafana. O dashboard global fornece uma visão geral de device e serviço; o dashboard detalhado foca em breakdowns por vService e por backend. As equipes de operações não precisam construir painéis do zero. Ambos os dashboards são estruturados em torno do modelo de label Prometheus enviado pelo TR7.
A integração Prometheus é operada por meio de prefixos de métricas, um modelo de label definido, separação de tipos e códigos numéricos de estado de health check.
As métricas do gerenciador de tráfego são publicadas sob o prefixo `tr7_tm_*`. As métricas em nível de sistema usam o prefixo `tr7_device_*`. Essa convenção de nomenclatura facilita a localização da família de métricas em consultas PromQL e seletores de variáveis do Grafana.
As métricas de vService são publicadas com um conjunto de labels `{host, vservice}`. O valor do host vem do hostname do device. O label vservice é usado para filtragem por serviço e variáveis de dashboard Grafana.
As métricas de backend são publicadas com um conjunto de labels `{host, vservice, bservice_group, bservice}`. Esse modelo suporta análise nos níveis de serviço, grupo de backend e alvo individual. As regras de alerta podem ser restringidas a um backend específico.
A métrica de estado do health check carrega o label state com valores UP, DOWN ou NOCHECK. A codificação numérica simplifica a escrita de regras de alerta. As correspondências DOWN podem ser vinculadas diretamente a definições de alerta do Prometheus.
Valores que aumentam monotonicamente — req_tot, ssl_tot, session_total, contagens de código de resposta, bytes in/out e erros de requisição — são expostos como counters. Esses valores devem ser analisados com as funções rate ou increase do Prometheus. São o tipo de métrica correto para análise de tendências de tráfego de longo prazo.
Leituras instantâneas — taxa de requisições, contagem atual de conexões, valores de limite, tempo de health check, tempo de fila, tempo de conexão e tempo de resposta — são expostas como gauges. Os gauges refletem o estado atual e são usados para regras de alerta baseadas em threshold. Valores de limite e utilização podem ser mostrados lado a lado no mesmo painel de dashboard.
As equipes SRE adicionam o endpoint `/metrics` do TR7 como alvo de coleta Prometheus. Importar os arquivos JSON de dashboard Grafana prontos abre imediatamente as visualizações global e detalhada. Nenhuma implantação separada de exporter é necessária.
As equipes de operações podem rastrear `tr7_tm_vservice_memory_alloc` e métricas de memória relacionadas ao longo do tempo. Um alerta pode disparar quando a utilização se aproxima de um threshold definido. As decisões de capacidade são baseadas em tendências medidas em vez de estimativas.
As equipes de segurança podem definir uma regra de alerta Prometheus em `tr7_tm_vservice_waf_attack_rate`. Quando a taxa de ataque sobe em um vService específico, o fluxo de trabalho de gerenciamento de incidentes é acionado. A visibilidade de tráfego e segurança converge no mesmo dashboard.
Quando `tr7_tm_bservice_hc_state` reporta uma condição DOWN como 0, um alerta pode ser gerado. O alerta identifica o alvo afetado diretamente por meio de seus labels host, vservice, bservice_group e bservice. As equipes SRE podem identificar qual backend caiu sem escanear logs.
50+ métricas nativas, agregação multi-processo e arquivos JSON de dashboard prontos. Vamos fazer um tour em uma configuração ao vivo no seu próprio ambiente.