So sánh Prometheus và Grafana

Tác giả: Tran Thao 20 tháng 05, 2025

Trong thế giới quản lý hệ thống hiện đại, việc giám sát là yếu tố then chốt để đảm bảo sự ổn định và hiệu suất. Prometheus và Grafana là hai công cụ mã nguồn mở hàng đầu, thường được nhắc đến cùng nhau như một bộ đôi không thể thiếu. Tuy nhiên, mặc dù hoạt động song hành, chúng phục vụ những mục đích rất khác nhau. Bài viết này sẽ đi sâu vào so sánh từng khía cạnh của Prometheus và Grafana để giúp bạn hiểu rõ vai trò riêng biệt và cách chúng bổ trợ lẫn nhau trong một giải pháp giám sát toàn diện.

Giới thiệu tổng quan về Prometheus và Grafana

Prometheus

Prometheus là một hệ thống giám sát và cảnh báo mã nguồn mở mạnh mẽ, chuyên biệt cho việc thu thập và lưu trữ dữ liệu chuỗi thời gian (time-series data). Nó được thiết kế để hoạt động hiệu quả trong môi trường động, từ các máy chủ vật lý truyền thống đến các kiến trúc microservices phức tạp và containerized.

Chức năng cốt lõi của Prometheus bao gồm:

Thu thập Metrics (Pull-based model): Prometheus chủ động “kéo” (pull) dữ liệu metrics từ các endpoint đã được cấu hình (thường là các exporter hoặc các ứng dụng có tích hợp Prometheus client library) theo định kỳ.
Lưu trữ Time Series Data: Dữ liệu thu thập được lưu trữ cục bộ trong cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian hiệu suất cao của Prometheus.
Ngôn ngữ truy vấn PromQL: Cung cấp ngôn ngữ truy vấn linh hoạt và mạnh mẽ (Prometheus Query Language – PromQL) để phân tích dữ liệu thời gian thực.
Đánh giá luật cảnh báo: Prometheus có khả năng đánh giá các luật cảnh báo dựa trên PromQL và gửi cảnh báo đến Alertmanager khi các điều kiện được thỏa mãn.

Grafana

Grafana là một nền tảng phân tích và trực quan hóa dữ liệu mã nguồn mở hàng đầu. Nó không tự thu thập hay lưu trữ dữ liệu giám sát mà hoạt động như một giao diện người dùng để kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và hiển thị chúng dưới dạng các dashboard trực quan, tương tác.

Chức năng cốt lõi của Grafana bao gồm:

Tạo Dashboard tương tác: Grafana cho phép người dùng xây dựng các dashboard tùy chỉnh với đa dạng các loại biểu đồ, đồ thị, bảng…
Hỗ trợ đa dạng nguồn dữ liệu (Data Source): Grafana có thể kết nối với hầu hết các nguồn dữ liệu phổ biến, bao gồm Prometheus, InfluxDB, Elasticsearch, PostgreSQL, MySQL, Loki, v.v.
Khả năng cảnh báo nâng cao: Mặc dù không phải là chức năng chính, Grafana cũng cho phép thiết lập cảnh báo trực tiếp dựa trên dữ liệu hiển thị trên dashboard và gửi thông báo qua nhiều kênh.

Mối quan hệ “cộng sinh”

Prometheus và Grafana thường được sử dụng cùng nhau để tận dụng điểm mạnh của từng công cụ, tạo thành một giải pháp giám sát toàn diện: Prometheus thu thập và lưu trữ dữ liệu, còn Grafana trực quan hóa dữ liệu đó thành các dashboard dễ hiểu và hấp dẫn.

So sánh chi tiết về chức năng cốt lõi

Để hiểu rõ hơn sự khác biệt, chúng ta sẽ đi sâu vào so sánh từng chức năng quan trọng:

Thu thập dữ liệu (Data Collection)

Prometheus:
- Mô hình “Pull”: Đây là đặc điểm nổi bật nhất của Prometheus. Nó chủ động “kéo” (scrape) dữ liệu từ các ứng dụng hoặc exporter (như Node Exporter, Blackbox Exporter) được cài đặt trên các máy chủ hoặc dịch vụ cần giám sát.
- Phát hiện dịch vụ (Service Discovery): Prometheus có khả năng tự động khám phá các target mới thông qua tích hợp với các hệ thống như Kubernetes, Consul, AWS EC2, giúp việc giám sát các môi trường động trở nên dễ dàng.
Grafana:
- Không tự thu thập dữ liệu: Grafana hoàn toàn không có khả năng tự thu thập dữ liệu. Nó chỉ hoạt động như một công cụ truy vấn và hiển thị.
- Phụ thuộc vào Data Source: Để hiển thị bất kỳ dữ liệu nào, Grafana phải được kết nối với một hoặc nhiều “Data Source” bên ngoài, nơi dữ liệu thực sự được lưu trữ (ví dụ: Prometheus, InfluxDB, PostgreSQL).

Lưu trữ dữ liệu (Data Storage)

Prometheus:
- Time Series Database (TSDB): Prometheus đi kèm với cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian riêng, được tối ưu hóa để lưu trữ dữ liệu số có dấu thời gian. Dữ liệu này được lưu trữ cục bộ trên đĩa (hoặc có thể được cấu hình để lưu trữ từ xa – remote storage – cho các trường hợp mở rộng).
- Tối ưu cho Metrics: Được thiết kế đặc biệt cho dữ liệu metrics, không phù hợp để lưu trữ logs hay traces.
Grafana:
- Không có kho lưu trữ Metrics riêng: Grafana không có cơ sở dữ liệu để lưu trữ dữ liệu metrics giám sát.
- Lưu trữ cấu hình: Nó chỉ lưu trữ các thông tin liên quan đến cấu hình của chính nó, như các dashboard đã tạo, thiết lập người dùng, quyền hạn và kết nối Data Source.

Ngôn ngữ truy vấn (Query Language)

Prometheus:
- PromQL (Prometheus Query Language): Là ngôn ngữ truy vấn độc quyền của Prometheus, được thiết kế đặc biệt để làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian. PromQL rất mạnh mẽ, cho phép bạn thực hiện các phép tính toán, tổng hợp, lọc, và kết hợp dữ liệu từ nhiều metrics khác nhau.
Grafana:
- Không có ngôn ngữ truy vấn riêng: Grafana không có ngôn ngữ truy vấn độc lập. Thay vào đó, nó sử dụng ngôn ngữ truy vấn của chính nguồn dữ liệu mà nó kết nối.
- Hỗ trợ đa dạng: Khi kết nối với Prometheus, Grafana sẽ sử dụng PromQL. Khi kết nối với MySQL, nó sử dụng SQL; với Elasticsearch, nó sử dụng cú pháp truy vấn Elasticsearch, v.v.

Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)

Prometheus:
- Giao diện web cơ bản: Prometheus có một giao diện web tích hợp cho phép bạn truy vấn PromQL và hiển thị kết quả dưới dạng biểu đồ đường thời gian đơn giản.
- Hạn chế: Tính năng trực quan hóa của Prometheus khá cơ bản, chủ yếu dùng để kiểm tra nhanh hoặc gỡ lỗi truy vấn PromQL. Nó không cung cấp các tùy chỉnh phong phú hay các loại biểu đồ đa dạng như Grafana.
Grafana:
- Điểm mạnh cốt lõi: Trực quan hóa là thế mạnh lớn nhất của Grafana.
- Dashboard tương tác, đa dạng biểu đồ: Cung cấp hàng loạt các loại biểu đồ (Graph, Stat, Gauge, Table, Heatmap, Geomap…) với khả năng tùy chỉnh cao về màu sắc, trục, chú giải, và tương tác người dùng (ví dụ: phóng to, thu nhỏ, thay đổi khoảng thời gian).
- Thẩm mỹ và dễ chia sẻ: Các dashboard của Grafana rất trực quan, dễ đọc và có thể dễ dàng chia sẻ hoặc nhúng vào các ứng dụng khác.

Cảnh báo (Alerting)

Prometheus:
- Đánh giá Alerting Rules: Prometheus là nơi các Alerting Rules được định nghĩa và đánh giá liên tục. Khi một điều kiện trong rule được thỏa mãn trong một khoảng thời gian xác định, Prometheus sẽ kích hoạt cảnh báo.
- Đẩy cảnh báo đến Alertmanager: Prometheus không tự mình gửi thông báo cảnh báo trực tiếp. Thay vào đó, nó đẩy các cảnh báo đã kích hoạt đến Alertmanager để xử lý thêm.
Grafana:
- Tạo cảnh báo trực quan: Grafana cũng có khả năng tạo cảnh báo riêng (Grafana Alerts) trực tiếp từ các panel trên dashboard của nó. Các cảnh báo này thường dựa trên ngưỡng giá trị hiển thị.
- Gửi thông báo đa kênh: Grafana có thể gửi cảnh báo đến nhiều kênh thông báo khác nhau như email, Slack, Discord, Webhook, v.v.
- Bổ trợ cho Prometheus Alerts: Mặc dù Grafana có thể tạo cảnh báo, đối với các hệ thống giám sát lớn với Prometheus, Alertmanager thường được sử dụng để quản lý cảnh báo tập trung do khả năng nhóm, định tuyến và silence vượt trội.

Quản lý cảnh báo (Alert Management)

Prometheus:
- Không có tính năng quản lý phức tạp: Prometheus chỉ chịu trách nhiệm tạo và đẩy cảnh báo đến Alertmanager. Nó không có các tính năng như nhóm cảnh báo, định tuyến thông minh đến các nhóm khác nhau, hoặc tạm thời tắt cảnh báo (silence).
Grafana:
- Quản lý cơ bản qua UI: Grafana cho phép người dùng xem, quản lý và silence các cảnh báo được tạo từ chính Grafana Alerts thông qua giao diện người dùng.
Alertmanager (Bên ngoài Prometheus): Đây là giải pháp chuyên biệt và mạnh mẽ nhất để quản lý cảnh báo phát ra từ Prometheus. Alertmanager đảm nhiệm việc nhóm các cảnh báo tương tự, định tuyến chúng đến các receiver phù hợp, giảm nhiễu thông báo, và cho phép tạo các quy tắc silence.

Khả năng mở rộng (Scalability)

Prometheus:
- Thiết kế để phân phối: Prometheus được thiết kế để hoạt động hiệu quả với nhiều instance (Prometheus servers) giám sát các phần khác nhau của hệ thống.
- Scale ngang (Horizontal Scaling): Mặc dù có các giải pháp như Federation, Thanos hay Mimir để mở rộng Prometheus cho quy mô lớn, việc scale ngang bản thân Prometheus để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ có thể phức tạp hơn so với các hệ thống lưu trữ phân tán khác.
Grafana:
- Dễ mở rộng: Grafana rất dễ mở rộng. Nó có thể được triển khai trên một máy chủ đơn lẻ hoặc được mở rộng thông qua các kiến trúc high-availability và load balancing.
- Hệ sinh thái Plugin/Data Source: Khả năng kết nối với vô số Data Source và hỗ trợ plugin mạnh mẽ giúp Grafana cực kỳ linh hoạt và mở rộng chức năng.

Tính độc lập (Independence)

Prometheus:
- Có thể hoạt động độc lập: Prometheus có thể hoạt động độc lập để thu thập, lưu trữ, truy vấn và kích hoạt cảnh báo cơ bản. Tuy nhiên, để có cảnh báo gửi đi và quản lý cảnh báo hiệu quả, nó cần Alertmanager.
Grafana:
- Phụ thuộc vào Data Source: Grafana không thể hoạt động độc lập. Nó cần ít nhất một Data Source để có dữ liệu mà nó có thể trực quan hóa. Không có Data Source, Grafana chỉ là một giao diện trống rỗng.

Bảng so sánh tổng hợp

Tiêu chí	Prometheus	Grafana
Vai trò chính	Thu thập, lưu trữ dữ liệu metrics & đánh giá cảnh báo	Trực quan hóa, phân tích dữ liệu & tạo dashboard
Mô hình hoạt động	Pull-based (kéo dữ liệu từ exporter)	Query-based (truy vấn từ Data Source)
Thu thập dữ liệu	Có (Exporter, Service Discovery)	Không (chỉ hiển thị dữ liệu từ nguồn khác)
Lưu trữ dữ liệu	Time Series Database cục bộ	Không (lưu cấu hình UI, phụ thuộc nguồn ngoài)
Ngôn ngữ truy vấn	PromQL (chuyên biệt cho time-series)	Sử dụng ngôn ngữ của Data Source (PromQL, SQL, v.v.)
Trực quan hóa	Giao diện web cơ bản, đồ thị đơn giản	Mạnh mẽ, dashboard tương tác, đa dạng biểu đồ
Cảnh báo	Đánh giá rule, kích hoạt cảnh báo, đẩy đến Alertmanager	Tạo cảnh báo từ ngưỡng hiển thị trên panel
Quản lý cảnh báo	Không (đẩy cho Alertmanager)	Cơ bản (qua UI, cho cảnh báo Grafana)
Mở rộng	Phân phối, cần giải pháp bên ngoài cho scale ngang lớn	Rất dễ mở rộng (plugins, nhiều Data Source)
Tính độc lập	Có thể hoạt động độc lập (cần Alertmanager cho thông báo)	Alertmanager cho thông báo) Phụ thuộc hoàn toàn vào Data Source bên ngoài
Đối tượng phù hợp	Back-end developers, SREs, ops teams	DevOps, SREs, managers, business users

Khi nào sử dụng Prometheus? Khi nào sử dụng Grafana?

Việc hiểu rõ vai trò của từng công cụ sẽ giúp bạn đưa ra quyết định phù hợp cho hệ thống giám sát của mình:

Sử dụng Prometheus khi:
- Bạn cần thu thập và lưu trữ dữ liệu hiệu suất (metrics) từ các ứng dụng, máy chủ, dịch vụ của mình.
- Bạn muốn có một cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian hiệu quả để phân tích dữ liệu lịch sử.
- Bạn cần đánh giá các điều kiện phức tạp dựa trên dữ liệu metrics để kích hoạt cảnh báo.
- Bạn đang xây dựng một hệ thống giám sát trong môi trường động (ví dụ: Kubernetes, microservices).
Sử dụng Grafana khi:
- Bạn muốn biến dữ liệu thô thành các biểu đồ và dashboard đẹp mắt, dễ hiểu để theo dõi và phân tích.
- Bạn cần giám sát dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (metrics, logs, traces) trên cùng một giao diện tập trung.
- Bạn muốn chia sẻ các dashboard tương tác với đồng đội hoặc các bên liên quan khác.
- Bạn muốn tạo các cảnh báo trực quan dựa trên các ngưỡng hiển thị trên dashboard.
Sử dụng cả hai (và Alertmanager) khi:
- Đây là kịch bản phổ biến và hiệu quả nhất. Prometheus thu thập và lưu trữ dữ liệu, đánh giá rule cảnh báo. Alertmanager xử lý các cảnh báo đó, và Grafana trực quan hóa tất cả dữ liệu (bao gồm cả trạng thái cảnh báo), cung cấp một giải pháp giám sát toàn diện, mạnh mẽ và thân thiện với người dùng.

Kết luận

Prometheus và Grafana không phải là đối thủ cạnh tranh mà là hai công cụ bổ trợ hoàn hảo cho nhau, mỗi công cụ đảm nhiệm một vai trò chuyên biệt. Prometheus là “bộ não” thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, đồng thời đánh giá các điều kiện cảnh báo. Trong khi đó, Grafana là “khuôn mặt” thân thiện, biến những dữ liệu phức tạp đó thành các biểu đồ trực quan, dashboard tương tác dễ hiểu. Việc kết hợp chúng cùng với Alertmanager sẽ mang lại một giải pháp giám sát toàn diện, giúp bạn quản lý hiệu suất và sức khỏe của hệ thống một cách hiệu quả và chủ động.