SkillProgramaçãoExecução
Configuração do Prometheus
Configura o Prometheus: scrape config, recording rules, alerting rules, retenção e remote storage. Use ao montar ou ajustar um Prometheus, incluindo problemas de cardinalidade, retenção ou qualidade de alertas.
Ações
PerfilDev
ProfundidadeMédia
IdiomaInglês (skill original)
Objetivo
Em uma frase.
Configurar e ajustar o Prometheus para coleta confiável de métricas, cobrindo padrões de scrape config, recording rules para performance, alerting rules e estratégia de retenção / remote-write para armazenamento de longo prazo.
Aplicação
Quando
faz sentido.
Usar
- Configurar o Prometheus para um novo serviço ou plataforma
- Ajustar uma instância existente com problemas de cardinalidade, retenção ou qualidade de alertas
- Adicionar recording rules / alerting rules para dar suporte a SLOs
- Migrar de armazenamento local para remote-write (Thanos / Mimir / Cortex)
Não usar
- Construir dashboards — use grafana-dashboards
- Definir SLOs — use slo-implementation; o Prometheus apenas os implementa
- Tracing distribuído — use distributed-tracing
Prompt
Instruções
para a IA.
A arquitetura tem quatro peças: o servidor Prometheus (que faz scrape dos targets e armazena as séries temporais), os exporters (que expõem métricas de sistemas como node, blackbox e postgres), o Alertmanager (que recebe, roteia, silencia e agrupa alertas) e o remote write (que envia para armazenamento de longo prazo).
### Scrape config
Defina jobs com targets e scrape_interval. Prefira service discovery (k8s, consul, file) a configuração estática em ambientes dinâmicos, e use um label por target para gerar dimensões.
### Tipos de métrica
Counter (monotônico crescente), Gauge (sobe e desce), Histogram (distribuição com buckets le) e Summary (quantis calculados no cliente). Prefira histogramas a summaries, pois são agregáveis entre instâncias.
### Recording rules e alerting rules
Use recording rules para pré-computar queries caras (numeradores de SLO, dashboards lentos, avaliação de alertas). Nas alerting rules, inclua sempre a cláusula
### Retenção e cardinalidade
A retenção local costuma ser de 15 a 30 dias; para longo prazo, use remote-write para Thanos / Mimir / Cortex. Evite labels de alta cardinalidade (IDs de usuário ou de request), que explodem o armazenamento — em geral, menos de 100 valores distintos por métrica.
Evite os anti-padrões: labels de alta cardinalidade, ausência de recording rules (dashboards lentos), alertas sem anotação de runbook e alertas sem cláusula
### Scrape config
Defina jobs com targets e scrape_interval. Prefira service discovery (k8s, consul, file) a configuração estática em ambientes dinâmicos, e use um label por target para gerar dimensões.
### Tipos de métrica
Counter (monotônico crescente), Gauge (sobe e desce), Histogram (distribuição com buckets le) e Summary (quantis calculados no cliente). Prefira histogramas a summaries, pois são agregáveis entre instâncias.
### Recording rules e alerting rules
Use recording rules para pré-computar queries caras (numeradores de SLO, dashboards lentos, avaliação de alertas). Nas alerting rules, inclua sempre a cláusula
for para evitar flapping e uma anotação com link para o runbook.### Retenção e cardinalidade
A retenção local costuma ser de 15 a 30 dias; para longo prazo, use remote-write para Thanos / Mimir / Cortex. Evite labels de alta cardinalidade (IDs de usuário ou de request), que explodem o armazenamento — em geral, menos de 100 valores distintos por métrica.
Evite os anti-padrões: labels de alta cardinalidade, ausência de recording rules (dashboards lentos), alertas sem anotação de runbook e alertas sem cláusula
for.Execução
Como usar
com IA.
- 01Copie a skill (botão "Copiar skill para IA", no topo): o texto copiado já é a skill completa, não um resumo.
- 02Abra o Claude ou Claude Code e cole — a IA recebe todas as instruções e fica pronta para a tarefa.
- 03Prefere usar como arquivo reutilizável? Baixe o .zip e coloque o
SKILL.mdem.claude/skills/(Claude Code) ou anexe o arquivo no Claude (claude.ai).