Prometheus v3.11.0, lanzado el 02 de abril de 2026, es una actualización menor que se centra en mejoras del Service Discovery, capacidades avanzadas de PromQL y optimizaciones experimentales de TSDB. Esta versión ofrece actualizaciones valiosas para equipos de DevOps y QA que siguen la evolución de las herramientas de monitoreo. Para la fuente oficial, consulte las notas de la versión Prometheus v3.11.0.

Cambios Clave:

  • Mejoras en Service Discovery: AWS Service Discovery ahora soporta roles de Elasticache y RDS. Azure SD añade soporte para la autenticación Azure Workload Identity. Kubernetes SD introduce selectores de roles de nodo para pods y nuevas etiquetas basadas en pods (__meta_kubernetes_pod_deployment_name, __meta_kubernetes_pod_cronjob_name, __meta_kubernetes_pod_job_name) para una mejor identificación de objetivos. Una nueva métrica prometheus_sd_last_update_timestamp_seconds ayuda a rastrear la frecuencia de actualización de SD.
  • Actualizaciones de PromQL: Se añaden nuevos operadores </ y >/ para recortar observaciones de histogramas nativos. Una función variádica experimental histogram_quantiles permite calcular múltiples cuantiles simultáneamente, ofreciendo un análisis de rendimiento más detallado.
  • Innovaciones en TSDB: Se introducen varias funciones experimentales, incluyendo storage.tsdb.retention.percentage para configurar límites de uso de disco, fast-startup para reinicios más rápidos, st-storage para ingestar timestamps de inicio y xor2-encoding para una codificación optimizada de fragmentos de muestras flotantes.
  • Deprecaciones y Cambios: Los usuarios de Hetzner SD deben actualizar las etiquetas deprecadas como __meta_hetzner_datacenter y __meta_hetzner_hcloud_datacenter_location a sus nuevas contrapartes. La salida de depuración de Promtool ahora se redirige a stderr, evitando interferencias con stdout.
  • Rendimiento y Correcciones de Errores: Las mejoras de rendimiento se dirigen a las uniones de PromQL, agregaciones de histogramas nativos, monitoreo de WAL de escritura remota e intersecciones de valores de etiquetas de TSDB. Numerosas correcciones de errores abordan problemas en AWS SD, fugas de memoria del Agent, estado de alertas, duplicación de objetivos de Kubernetes SD y manejo de errores de OTLP.

Impacto para Equipos de QA: Los ingenieros de QA se benefician de una mayor visibilidad en los entornos de prueba gracias a la expansión del Service Discovery en la nube. Las nuevas funciones de PromQL permiten un análisis más preciso de las métricas de rendimiento, especialmente con histogramas nativos, lo que ayuda a identificar regresiones o cuellos de botella. Una instancia de Prometheus más estable y de mayor rendimiento, gracias a varias correcciones de errores y optimizaciones, asegura datos de monitoreo confiables para los esfuerzos de prueba. Para más información sobre la integración de Prometheus, consulte nuestro artículo sobre Monitoreo con Grafana y Prometheus.