- Wdrożenie ekosystemu obserwowalności opartego na zbieraniu metryk czasowych i ich graficznej wizualizacji.
- Wdrożenie specjalnych agentów eksportowych dla środowisk GNU/Linux i Windows w celu przechwytywania danych systemowych.
- Zaawansowane strategie skalowalności wykorzystujące Thanos i VictoriaMetrics do przechowywania ogromnych ilości danych.
Dziś uważne śledzenie tego, co dzieje się w naszej infrastrukturze technologicznej, nie jest luksusem, lecz absolutną koniecznością. Ciągły monitoring systemu pozwala nam przewidywać problemy, zanim użytkownik końcowy zauważy jakiekolwiek nieprawidłowości, zapobiegając eskalacji drobnego błędu do całkowitej awarii usługi, która spędza nam sen z powiek.
Aby to osiągnąć, wdrożono zwycięską kombinację: połączenie Prometheusa i Grafany. Podczas gdy pierwszy gromadzi i przechowuje metryki w bazie danych szeregów czasowych, drugi oferuje zaawansowany interfejs wizualny, który przekształca te liczby w łatwe do zrozumienia wykresy.
Podstawy monitorowania kompleksowego
Mówiąc o proaktywnym monitorowaniu, mamy na myśli brak oczekiwania na awarię serwera przed podjęciem działań. Podejście do monitorowania oparte na zarządzaniu wydajnością aplikacji (APM) pozwala na obserwację całej ścieżki, jaką pokonuje żądanie, wykrywając wąskie gardła lub błędy wydajności w czasie rzeczywistym. Jest to kluczowe, ponieważ historycznie rzecz biorąc, przeszliśmy od ręcznego sprawdzania wskaźników fizycznych w latach 80. do korzystania z narzędzi automatycznych, które obecnie zapewniają kompleksowy obraz infrastruktury.
Wdrożenie tego typu monitoringu nie tylko skraca przestoje, ale także optymalizuje koszty operacyjne. Co więcej, aby wszystko działało sprawnie, niezbędne jest efektywne zarządzanie API , zapewniające skalowalność i bezpieczeństwo komunikacji między aplikacjami, co stanowi uzupełnienie strategii monitorowania.
Budowanie stosu: Prometheus i Grafana w systemie Linux
Aby wdrożyć ten system w środowisku Linux, potrzebujemy trzech kluczowych komponentów. Po pierwsze, prometheus-node-exporter , który odpowiada za publikację metryk systemu na porcie 9100. Należy pamiętać, że w niektórych dystrybucjach, takich jak Ubuntu, moduł zbierający śmieci systemd może generować nadmierne ilości danych (duża kardynalność), dlatego czasami zaleca się wyłączenie niektórych modułów zbierających za pomocą Ansible, aby uniknąć przeciążenia systemu, zgodnie z kompleksowym przewodnikiem optymalizacji serwera Linux.
Następnym krokiem jest serwer Prometheus, gdzie konfigurujemy plik prometheus.ymlTutaj dokładnie Ci powiemy jaki sprzęt należy monitorować definiowanie scrape_configs oraz cele (adresy IP i porty). Gdy Prometheus zacznie zbierać dane co kilka sekund, do gry wkracza Grafana. To narzędzie jest zazwyczaj instalowane za pomocą pakietów .deb i pozwala nam… podłącz Prometheusa jako źródło danych następnie importujemy gotowe pulpity nawigacyjne, dzięki czemu nie musimy tworzyć każdego wykresu od podstaw.
Szybka alternatywa z Docker Compose
Jeśli nie chcesz zajmować się ręcznymi instalacjami, możesz skonfigurować całe środowisko za pomocą kontenerów. Za pomocą pliku docker-compose.yml możemy zorganizować obraz Prometheus, obraz Grafana i Node Exporter w tej samej sieci wirtualnej. Aby zapobiec utracie danych po ponownym uruchomieniu kontenera, konieczne jest skonfigurowanie woluminów trwałych w systemie plików hosta.
W tej konfiguracji konfiguracja jest znacznie uproszczona. Możemy użyć plików YAML do automatycznego udostępniania źródeł danych Grafany , eliminując konieczność dostępu do interfejsu webowego w celu konfiguracji adresu URL Prometheusa. Ponadto, dla zaawansowanych użytkowników dostępne są opcje w konfiguracji JSON, które umożliwiają zmianę metody zapytania na POST lub zarządzanie alertami bezpośrednio z Grafany.
Rozszerzanie monitorowania na środowiska Windows
Nie wszystko w świecie korporacji opiera się na Linuksie; Windows pozostaje podstawą wielu centrów danych. Aby zintegrować te dedykowane serwery Windows , używamy windows_exporter , który udostępnia metryki na porcie 9182. Proces jest podobny: instalujemy agenta na komputerze z systemem Windows, dodajemy odpowiednie zadanie w Prometheusie i wyszukujemy pulpit nawigacyjny dla systemu Windows (taki jak ID 14694 w galerii Grafana), aby zwizualizować stan procesora, pamięci i dysku.
Rozwiązania dla pamięci masowej i skalowalności
W miarę rozwoju firmy i rozpoczęcia zarządzania milionami metryk, Prometheus może zacząć zawodzić. Aby temu zaradzić, istnieją narzędzia takie jak Thanos , które umożliwiają przenoszenie danych do chmury, takiej jak AWS S3 lub Google Cloud Storage, zapewniając w ten sposób wysoką dostępność i długoterminowe przechowywanie . Thanos korzysta z sidecara towarzyszącego Prometheusowi oraz komponentu Query do obsługi zapytań federacyjnych.
Inną bardzo mocną alternatywą jest VictoriaMetricsTo rozwiązanie jest szczególnie wydajne pod względem wykorzystania procesora i pamięci. W złożonych architekturach można je stosować Operator Prometheusa na Kubernetesie do zarządzania lokalnym zbiorem danych i późniejszego wysyłania wszystkich metryk do klastra VictoriaMetrics. System ten jest podzielony na komponenty takie jak: vmstorage aby zapisać dane, vminsert aby je napisać i vmselect do konsultacji, umożliwiających zarządzanie miliardy punktów danych bez spowalniania systemu.
Wybór między tymi narzędziami zazwyczaj zależy od wolumenu danych. Chociaż Prometheus jest idealny w krótkim okresie, połączenie go z VictoriaMetrics lub Thanos to bezpieczny wybór dla środowisk wielochmurowych, gdzie konieczna jest centralizacja informacji z dziesiątek klastrów i zapewnienie, że ruch danych jest zawsze szyfrowany i uwierzytelniany za pomocą serwerów proxy.
Wdrożenie ekosystemu opartego na systemach Prometheus i Grafana, wzmocnionego agentami dla systemów Linux i Windows oraz skalowalnego za pomocą narzędzi VictoriaMetrics lub Thanos, przekształca zarządzanie IT w przewidywalny i wydajny proces. Centralizując metryki i automatyzując alerty, organizacje zyskują pełną widoczność swojej infrastruktury, optymalizując wydajność i zapewniając ciągłość działania w przypadku nieprzewidzianych problemów technicznych.
