- Ajaliste mõõdikute kogumisel ja nende graafilisel visualiseerimisel põhineva jälgitavuse ökosüsteemi rakendamine.
- Süsteemiandmete jäädvustamiseks spetsiifiliste ekspordiagentide juurutamine GNU/Linuxi ja Windowsi keskkondade jaoks.
- Täiustatud skaleeritavusstrateegiad, mis kasutavad Thanose ja VictoriaMetricsi abil massiivse andmesalvestuse jaoks.
Tänapäeval pole meie tehnoloogilise infrastruktuuri sündmuste tähelepanelik jälgimine luksus, vaid absoluutne vajadus. Pidev süsteemi jälgimine võimaldab meil probleeme ennetada enne, kui lõppkasutaja midagi valesti märkab, hoides ära väikese vea eskaleerumise täielikuks teenusekatkestuseks, mis meid öösiti üleval hoiab.
Selle saavutamiseks on rakendatud võidukas kombinatsioon: Prometheuse ja Grafana paaristamine. Esimene kogub ja salvestab mõõdikuid aegridade andmebaasi, teine aga pakub võimsat visuaalset liidest, mis teisendab need arvud hõlpsasti mõistetavateks graafikuteks.
Lõpp-otsa jälgimise põhitõed
Ennetava jälgimise all peame silmas seda, et enne tegutsemist ei tohiks oodata serveri krahhi. Rakenduste jõudluse halduse (APM) jälgimismeetod võimaldab jälgida kogu päringu teed, tuvastades reaalajas kitsaskohti või jõudlusvigu. See on oluline, sest ajalooliselt oleme 80. aastate füüsiliste näitajate käsitsi kontrollimiselt läinud üle automatiseeritud tööriistade kasutamisele, mis annavad meile nüüd infrastruktuurist tervikliku ülevaate.
Sellise jälgimise rakendamine mitte ainult ei vähenda seisakuid, vaid optimeerib ka tegevuskulusid. Lisaks on kõige sujuvaks toimimiseks hädavajalik tõhus API-haldus , mis tagab rakendustevahelise suhtluse skaleeritavuse ja turvalisuse, täiendades seega jälgimisstrateegiat.
Stacki loomine: Prometheus ja Grafana Linuxis
Selle süsteemi rakendamiseks Linuxi keskkonnas vajame kolme põhikomponenti. Esiteks, prometheus-node-exporter , mis vastutab süsteemi mõõdikute avaldamise eest pordil 9100. Oluline on märkida, et mõnes distributsioonis, näiteks Ubuntus, võib systemd prügikoguja genereerida liigselt andmeid (kõrge kardinaalsusega), seega on mõnikord soovitatav teatud prügikogujad Ansible'i abil keelata , et vältida süsteemi ülekoormamist, järgides põhjalikku Linuxi serveri optimeerimise juhendit.
Järgmine samm on Prometheuse server, kus me faili konfigureerime prometheus.ymlSiin me ütleme teile täpselt milliseid seadmeid tuleks jälgida määratledes scrape_configs ja sihtmärgid (IP-d ja pordid). Kui Prometheus hakkab iga paari sekundi tagant andmeid koguma, tuleb mängu Grafana. See tööriist installitakse tavaliselt .deb pakettide abil ja see võimaldab meil Ühenda Prometheus andmeallikana seejärel importige eelnevalt kujundatud armatuurlauad, mis säästavad meid iga diagrammi nullist loomise vaevast.
Kiire alternatiiv Docker Compose'iga
Kui te ei soovi käsitsi installimisega tegeleda, saate kogu keskkonna seadistada konteinerite abil. Kasutades faili docker-compose.yml , saame Prometheuse kujutise, Grafana kujutise ja Node Exporteri samas virtuaalses võrgus orkestreerida. Andmete kadumise vältimiseks konteineri taaskäivitamisel on oluline konfigureerida püsivusmahud hosti failisüsteemis.
Selle seadistuse puhul on konfigureerimine oluliselt lihtsustatud. Grafana andmeallikate automaatseks eraldamiseks saame kasutada YAML-faile , vältides vajadust veebiliidesele juurde pääseda Prometheuse URL-i konfigureerimiseks. Lisaks on edasijõudnutele kasutajatele konfiguratsiooni JSON-is valikud, mis võimaldavad muuta päringumeetodiks POST-i või hallata teateid otse Grafanast.
Jälgimise laiendamine Windowsi keskkondadele
Ärimaailmas ei ole kõik Linux; Windows on endiselt paljude andmekeskuste alustala. Nende spetsiaalsete Windowsi serverite integreerimiseks kasutame windows_exporter , mis kuvab mõõdikud pordil 9182. Protsess on sarnane: installime agendi Windowsi masinasse, lisame vastava töö Prometheusesse ja leiame Windowsi-spetsiifilise armatuurlaua (näiteks ID 14694 Grafana galeriis), et visualiseerida protsessori, mälu ja ketta olekut.
Masssalvestuse ja skaleeritavuse lahendused
Ettevõtte kasvades ja miljonite mõõdikute haldamisega alustades võib Prometheus hakata takerduma. Selle probleemi lahendamiseks on olemas sellised tööriistad nagu Thanos , mis võimaldavad andmeid teisaldada pilvesalvestusse, näiteks AWS S3 või Google Cloud Storage, pakkudes seeläbi kõrget käideldavust ja pikaajalist säilitust . Thanos kasutab Prometheusega kaasnevat kõrvalkorvi ja päringukomponenti föderatiivsete päringute jaoks.
Teine väga võimas alternatiiv on VictoriaMetricsSee lahendus on eriti efektiivne protsessori ja mälu kasutamisel. Seda saab kasutada keerukates arhitektuurides Prometheus-operaator Kuberneteses kohaliku kogu haldamiseks ja seejärel kõigi mõõdikute saatmiseks VictoriaMetricsi klastrisse. See süsteem on jagatud komponentideks, näiteks vmstorage andmete salvestamiseks, vminsert neid kirjutada ja vmselect konsultatsioonideks, mis võimaldavad juhtkonnal miljardeid andmepunkte ilma et süsteem aeglustuks.
Nende tööriistade valik sõltub tavaliselt andmete mahust. Kuigi Prometheus sobib ideaalselt lühiajaliselt, on selle kombineerimine VictoriaMetricsi või Thanosega turvaline valik mitmepilveliste keskkondade jaoks, kus on vaja koondada teavet kümnetest klastritest ja tagada, et andmeliiklus oleks alati krüptitud ja autentitud turvaproksi abil.
Prometheusel ja Grafanal põhineva ökosüsteemi rakendamine, mida toetavad Linuxi ja Windowsi agentid ning mida skaleeritakse VictoriaMetricsi või Thanose abil, muudab IT-halduse prognoositavaks ja tõhusaks protsessiks. Mõõdikute tsentraliseerimise ja teadete automatiseerimise abil saavad organisatsioonid täieliku ülevaate oma infrastruktuurist, optimeerides jõudlust ja tagades äritegevuse järjepidevuse ettenägematute tehniliste probleemide korral.
