Для того что бы понять как работает prometheus_flask_exporter достаточно минимального примера: Это все что нужно для начала! Добавив импорт и строку для инициализации PrometheusMetrics, вы получите метрики продолжительности запросов и счетчики запросов, отображаемые в конечной точке /metrics приложения Flask, в котором оно зарегистрировано, а также все метрики по умолчанию, которые вы получаете из базовой клиентской библиотеки Prometheus. Вы можете найти простой в использовании пример в репозитории GitHub, который запускает экземпляр Prometheus и Grafana вместе с демонстрационным приложением для генерации метрик, которые будут выглядеть примерно так: Вы также найдете список показателей в README примера, которые отображаются на панели управления, вместе с запросами Prometheus, которые заполняют панели. В библиотеке есть множество опций конфигурации, посмотрите в README проекта их примеры с кратким объяснением. Базовая конфигурация показана вверху. Просто создайте экземпляр PrometheusMetrics, назовем его metrics, а затем с его помощью определите дополнительные метрики, которые вы хотите собирать, декорировав функции: @metrics.counter(..) @metrics.gauge(..) @metrics.summary(..) @metrics.histogram(..) Счетчики подсчитывают вызовы, а остальные собирают метрики в зависимости от продолжительности этих вызовов. Вы можете определить метки для каждого из них, потенциально используя свойства запроса или ответа. Например: В приведенном выше примере нажатие на конечную точку /collection/10002/item/76 приведет к увеличению счетчика, например cnt_collection{collection = "10002", status = "200"}, плюс вы получите метрики по умолчанию (для каждой конечной точки в этом примере ) из библиотеки по умолчанию: flask_http_request_duration_seconds - Продолжительность HTTP-запроса в секундах для всех запросов Flask по методу, пути и статусу flask_http_request_total - Общее количество HTTP-запросов по методам и статусам Есть варианты пропустить отслеживание определенных конечных точек, зарегистрировать дополнительные метрики по умолчанию или пропустить те, что указаны выше, или применить одну и ту же настраиваемую метрику к нескольким конечным точкам. Ознакомьтесь с README проекта, чтобы узнать, что доступно. В библиотеке есть удобные расширения для популярных многопроцессорных библиотек, таких как uWSGI и Gunicorn. Вы также можете найти небольшие примеры целевых вариантов использования, в том числе многопроцессорных. Как упоминалось выше, библиотека по умолчанию предоставляет конечную точку /metrics в приложении Flask, которая может служить целью для сборщика Prometheus. В приведенном выше примере с дашбордом вы можете нацелить свой Prometheus на приложение Flask с настройками по умолчанию с такой конфигурацией: Смотрите полный пример в репозитории GitHub. Это предполагает, что Prometheus может найти ваши экземпляры приложения Flask на http://app:5000/metrics, где имя домена приложения может потенциально разрешаться на несколько IP-адресов, например, при работе в Kubernetes или Docker Swarm. Если такое раскрытие конечной точки метрик вам не подходит, возможно, потому что вы не хотите разрешать внешний доступ к ней, вы можете легко отключить ее, передав path=None при создании экземпляра PrometheusMetrics. Затем вы можете использовать start_http_server(port), чтобы открыть эту конечную точку на другом HTTP-порту, 5099 в приведенном выше примере. В качестве альтернативы, если вас устраивает то, что конечная точка находится в том же приложении Flask, но вам нужно изменить ее путь от /metrics, вы можете либо передать другой URI в качестве параметра пути, либо использовать register_endpoint(..), чтобы установить это позже. rycus86/prometheus_flask_exporter - Этот экспортер флаконов для Prometheus prometheus-flask-exporter README - Использование, примеры и параметры конфигурации prometheus-flask-exporter examples - Примеры настройки мониторинга приложений Flask разными способами prometheus-flask-exporter on PyPI - Этот проект на PyPI prometheus/client_python - Официальная клиентская библиотека Prometheus для Python Если вы решите попробовать, не стесняйтесь откройте issue на GitHub или оставлять свои комментарии, отзывы и предложения!  SR-Engineer