O Prometheus é onde a maioria das métricas relevantes de rollout de um time já vive: taxa de requisição, taxa de erro, histograma de latência, tudo consultável via PromQL. O que o Prometheus não faz sozinho é transformar um resultado ruim de query numa ação. O Alertmanager pode acionar alguém. Nada na stack do Prometheus em si reverte um deploy.
Pra ir de "resultado de PromQL cruzou um limite" até "tráfego revertido, automaticamente, ninguém acionado", você precisa de três coisas: a métrica avaliada regularmente, um limite com uma janela de avaliação de verdade, e algo do outro lado que realmente muda o split de tráfego do deploy. O Prometheus é bom em exatamente uma dessas três.
Onde o rollfuse entra, e onde ainda não entra
Pra ser direta sobre isso: o rollfuse não faz scrape do Prometheus nem roda PromQL. Não existe um botão "conectar seu Prometheus". O que os guardrails do rollfuse fazem é avaliar uma MetricDefinition, um valor com um tipo de agregação, numa programação, e abortar um rollout automaticamente quando ele cruza um limite. A distância entre "o Prometheus tem o dado" e "o rollfuse consegue agir sobre ele" é uma ponte que você constrói, não uma feature que você liga.
Duas formas de construir essa ponte hoje:
Empurrar o valor derivado. Rode sua query PromQL na programação que bate com sua janela de avaliação (um cron job, um sidecar, uma recording rule consultada por um script pequeno), e empurre o resultado pro endpoint de observação do rollfuse pra essa métrica:
POST /v1/environments/{environment_id}/metric-definitions/{metric_definition_id}/observations
{
"value": 0.014,
"observed_at": "2026-08-21T14:32:00Z"
}
O guardrail anexado a essa definição de métrica avalia exatamente da mesma forma que avaliaria qualquer outro valor empurrado: mesmo limite, mesma janela de avaliação, mesmo comportamento de abort automático.
Puxar via um Connector. O sistema de Connector do rollfuse mapeia a resposta JSON de uma fonte externa pro formato {value, observed_at} numa programação, via um template de contrato reutilizável. A própria API HTTP de query do Prometheus retorna JSON, então um template que mapeia o formato dessa resposta deixa um Connector fazer polling direto nela, sem você escrever e hospedar o script de polling sozinha.
Por que vale a pena construir a ponte em vez de pular
A alternativa: Alertmanager aciona um humano, o humano olha o Grafana, o humano roda o comando de rollback. Funciona, mas são minutos, não segundos, e só funciona quando alguém está de fato olhando o plantão às 3 da manhã. A distância entre "o Prometheus sabe" e "o rollout reverteu" é exatamente a distância que transforma uma regressão contida num relatório de incidente. Fechar isso não exige substituir o Prometheus. Exige mais um consumidor do resultado de query que você já está calculando.