prometheus

Despliega y configura Prometheus como sistema de métricas time-series para el pipeline de verificación de identidad. Gestiona el scraping de métricas desde todos los servicios KYC, el almacenamiento local de series temporales y las consultas PromQL para análisis de rendimiento. Este skill se centra exclusivamente en Prometheus como backend de métricas, separado de la visualización con Grafana.

When to use

Usar este skill cuando el observability_agent necesite configurar Prometheus para recolectar y almacenar métricas del pipeline KYC, definir reglas de alertas basadas en PromQL, o ajustar la configuración de scraping y retención.

Instructions

1. Desplegar Prometheus con Docker y configuración base para el pipeline KYC:

``yaml # docker-compose.yml prometheus: image: prom/prometheus:v2.48.0 ports: - "9090:9090" volumes: - ./prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml - ./prometheus/rules/:/etc/prometheus/rules/ - prometheus_data:/prometheus command: - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml' - '--storage.tsdb.path=/prometheus' - '--storage.tsdb.retention.time=30d' - '--web.enable-lifecycle' ``

1. Configurar los scrape targets para todos los microservicios del pipeline KYC:

```yaml # prometheus/prometheus.yml global: scrapeinterval: 15s evaluationinterval: 15s

rule_files: - "rules/*.yml"

scrapeconfigs: - jobname: 'kyc-liveness' staticconfigs: - targets: ['liveness:8000'] metricspath: '/metrics'

- jobname: 'kyc-ocr' staticconfigs: - targets: ['ocr:8000']

- jobname: 'kyc-face-match' staticconfigs: - targets: ['face-match:8000']

- jobname: 'kyc-antifraud' staticconfigs: - targets: ['antifraud:8000']

- jobname: 'kyc-decision' staticconfigs: - targets: ['decision:8000']

- jobname: 'kyc-api-gateway' staticconfigs: - targets: ['api-gateway:8000'] ```

1. Instrumentar los servicios FastAPI del pipeline KYC con prometheus_client:

```python from prometheusclient import Counter, Histogram, Gauge, generatelatest from fastapi import FastAPI, Response

app = FastAPI()

VERIFICATIONREQUESTS = Counter( "kycverificationrequeststotal", "Total de solicitudes de verificación", ["module", "status"] ) VERIFICATIONDURATION = Histogram( "kycverificationdurationseconds", "Duración de la verificación por módulo", ["module"], buckets=[0.1, 0.5, 1.0, 2.0, 5.0, 8.0, 10.0] ) CONFIDENCESCORE = Histogram( "kycconfidencescore", "Distribución de scores de confianza", ["module"], buckets=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 1.0] ) ACTIVESESSIONS = Gauge( "kycactivesessions", "Sesiones de verificación activas" )

@app.get("/metrics") async def metrics(): return Response(generatelatest(), mediatype="text/plain") ```

1. Definir reglas de recording para pre-calcular métricas agregadas del pipeline:

```yaml # prometheus/rules/kyc-recording.yml groups: - name: kycrecordingrules rules: - record: kyc:verificationsuccessrate:5m expr: rate(kycverificationrequeststotal{status="success"}[5m]) / rate(kycverificationrequeststotal[5m])

- record: kyc:p99duration:5m expr: histogramquantile(0.99, rate(kycverificationdurationsecondsbucket[5m]))

- record: kyc:spoofingdetectionrate:1h expr: rate(kycverificationrequeststotal{module="liveness", status="rejectedspoofing"}[1h]) ```

1. Configurar alerting rules para los SLOs del pipeline KYC:

```yaml # prometheus/rules/kyc-alerts.yml groups: - name: kycalerts rules: - alert: HighFalseAcceptanceRate expr: kyc:verificationsuccessrate:5m{module="facematch"} > 0.999 for: 10m labels: severity: critical annotations: summary: "FAR potencialmente alto - el face_match acepta demasiadas verificaciones"

- alert: VerificationLatencyHigh expr: kyc:p99_duration:5m > 8 for: 5m labels: severity: warning annotations: summary: "Latencia p99 de verificación supera los 8 segundos (SLO)"

- alert: LivenessServiceDown expr: up{job="kyc-liveness"} == 0 for: 1m labels: severity: critical annotations: summary: "El servicio de liveness detection no está respondiendo" ```

1. En Kubernetes, usar ServiceMonitor para descubrimiento automático de targets:

``yaml apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 kind: ServiceMonitor metadata: name: kyc-pipeline-monitor labels: release: prometheus spec: selector: matchLabels: pipeline: kyc endpoints: - port: http path: /metrics interval: 15s ``

1. Verificar que Prometheus está scrapeando correctamente todos los targets:

```bash # Verificar targets activos curl -s http://localhost:9090/api/v1/targets | jq '.data.activeTargets[] | {job: .labels.job, health: .health}'

# Ejecutar una query PromQL de prueba curl -s "http://localhost:9090/api/v1/query?query=up{job=~'kyc-.*'}"; | jq . ```

Notes

• El intervalo de scrape de 15 segundos es adecuado para el pipeline KYC; reducirlo aumenta la carga en Prometheus y en los servicios, sin beneficio significativo para las métricas de verificación.
• Los buckets del histograma de duración deben alinearse con el SLO de 8 segundos del pipeline; incluir buckets en 5s y 8s permite medir con precisión el cumplimiento.
• Configurar retención de 30 días para métricas operacionales; para análisis histórico a largo plazo, considerar Thanos o Cortex como almacenamiento remoto.