- Zamansal ölçümlerin toplanmasına ve bunların grafiksel olarak görselleştirilmesine dayalı bir gözlemlenebilirlik ekosisteminin uygulanması.
- GNU/Linux ve Windows ortamlarında sistem verilerini yakalamak için özel dışa aktarma aracıları dağıtılması.
- Thanos ve VictoriaMetrics kullanarak büyük veri depolama için gelişmiş ölçeklenebilirlik stratejileri.
Günümüzde, teknoloji altyapımızda olup bitenleri yakından takip etmek bir lüks değil, mutlak bir gerekliliktir. Sürekli sistem izleme, son kullanıcı herhangi bir sorun fark etmeden önce problemleri öngörmemizi sağlayarak, küçük bir hatanın gece uykumuzu kaçıran tam bir hizmet kesintisine dönüşmesini önler.
Bunu başarmak için, Prometheus ve Grafana'nın birlikte kullanılmasıyla elde edilen başarılı bir kombinasyon hayata geçirildi. Prometheus ölçümleri zaman serisi veritabanında toplayıp saklarken, Grafana bu sayıları kolayca anlaşılabilir grafiklere dönüştüren güçlü bir görsel arayüz sağlıyor.
Uçtan uca izlemenin temelleri
Proaktif izlemeden bahsettiğimizde, sunucunun çökmesini beklemeden harekete geçmeyi kastediyoruz. Uygulama Performans Yönetimi (APM) izleme yaklaşımı , bir isteğin izlediği tüm yolu gözlemlemenize, darboğazları veya performans hatalarını gerçek zamanlı olarak tespit etmenize olanak tanır. Bu çok önemlidir çünkü tarihsel olarak, 80'lerde fiziksel göstergeleri manuel olarak kontrol etmekten, şimdi bize altyapının kapsamlı bir görünümünü sağlayan otomatik araçlar kullanmaya geçtik.
Bu tür bir izleme sisteminin uygulanması yalnızca arıza sürelerini azaltmakla kalmaz, aynı zamanda işletme maliyetlerini de optimize eder. Dahası, her şeyin sorunsuz çalışması için verimli API yönetimi şarttır ; bu da uygulamalar arasındaki iletişimin ölçeklenebilir ve güvenli olmasını sağlayarak izleme stratejisini tamamlar.
Prometheus ve Grafana'yı Linux üzerinde kullanarak teknoloji yığınını oluşturma:
Bu sistemi Linux ortamında uygulamak için üç temel bileşene ihtiyacımız var. İlk olarak, sistemin metriklerini 9100 numaralı portta yayınlamaktan sorumlu olan prometheus-node-exporter . Ubuntu gibi bazı dağıtımlarda systemd çöp toplayıcısının aşırı miktarda veri (yüksek kardinalite) üretebileceğini belirtmek önemlidir; bu nedenle, kapsamlı bir Linux sunucu optimizasyon kılavuzunu izleyerek, sistemi aşırı yüklemekten kaçınmak için Ansible kullanarak belirli toplayıcıları devre dışı bırakmak bazen tavsiye edilir.
Bir sonraki adım, dosyayı yapılandırdığımız Prometheus sunucusudur. prometheus.ymlİşte size tam olarak bunu anlatacağımız yer burası. Hangi ekipmanların izlenmesi gerektiği tanımlama scrape_configs ve hedefler (IP adresleri ve portlar). Prometheus birkaç saniyede bir veri toplamaya başladığında, Grafana devreye girer. Bu araç genellikle .deb paketleri kullanılarak kurulur ve bize şunları sağlar: Prometheus'u veri kaynağı olarak bağlayın. Ardından, her grafiği sıfırdan oluşturma zahmetinden bizi kurtaran önceden tasarlanmış gösterge panolarını içe aktarıyoruz.
Docker Compose ile hızlı alternatif
Manuel kurulumlarla uğraşmak istemiyorsanız, tüm ortamı konteynerler kullanarak kurabilirsiniz. Bir docker-compose.yml dosyası kullanarak, Prometheus imajını, Grafana imajını ve Node Exporter'ı aynı sanal ağ üzerinde birlikte çalıştırabiliriz. Konteyner yeniden başlatıldığında veri kaybını önlemek için, ana bilgisayarın dosya sisteminde kalıcı depolama birimleri yapılandırmak çok önemlidir .
Bu kurulumda, yapılandırma büyük ölçüde basitleştirilmiştir. Prometheus URL'sini yapılandırmak için web arayüzüne erişme ihtiyacını ortadan kaldırarak, Grafana'nın veri kaynaklarını otomatik olarak sağlamak için YAML dosyalarını kullanabiliriz . Ayrıca, ileri düzey kullanıcılar için, yapılandırma JSON'unda sorgu yöntemini POST olarak değiştirmeye veya uyarıları doğrudan Grafana'dan yönetmeye olanak tanıyan seçenekler mevcuttur.
İzleme özelliğini Windows ortamlarına genişletme
Kurumsal dünyada her şey Linux değil; Windows birçok veri merkezinde temel bir unsur olmaya devam ediyor. Bu özel Windows sunucularını entegre etmek için, 9182 numaralı portta ölçümleri gösteren windows_exporter'ı kullanıyoruz . İşlem benzer: Windows makinesine ajanı kuruyoruz, Prometheus'ta ilgili işi ekliyoruz ve CPU, bellek ve disk durumunu görselleştirmek için Windows'a özgü bir kontrol paneli (Grafana galerisinde 14694 numaralı kimlik gibi) buluyoruz.
Toplu depolama ve ölçeklenebilirlik çözümleri
Bir şirket büyüdükçe ve milyonlarca metriği yönetmeye başladıkça, Prometheus yetersiz kalmaya başlayabilir. Bunu çözmek için, verilerin AWS S3 veya Google Cloud Storage gibi bulut depolama alanlarına taşınmasına olanak tanıyan ve böylece yüksek kullanılabilirlik ve uzun vadeli saklama sağlayan Thanos gibi araçlar mevcuttur . Thanos, Prometheus'a eşlik eden bir sidecar ve birleşik sorgular için bir Sorgu bileşeni kullanır.
Bir diğer çok güçlü alternatif ise Victoria MetrikleriBu çözüm, özellikle işlemci ve bellek kullanımında oldukça verimlidir. Karmaşık mimarilerde kullanılabilir. Kubernetes üzerinde Prometheus-Operator Yerel veri toplama işlemini yönetmek ve daha sonra tüm ölçümleri bir VictoriaMetrics kümesine göndermek. Bu sistem aşağıdaki gibi bileşenlere ayrılmıştır: vmstorage Verileri kaydetmek için, vminsert onları yazmak ve vmselect istişareler için, yönetime olanak sağlamak milyarlarca veri noktası sistem yavaşlamadan.
Bu araçlar arasındaki seçim genellikle veri hacmine bağlıdır. Prometheus kısa vadeli çözümler için ideal olsa da, VictoriaMetrics veya Thanos ile birlikte kullanılması , onlarca kümeden gelen bilgilerin merkezileştirilmesi ve veri trafiğinin her zaman şifrelenip güvenlik proxy'leri kullanılarak doğrulanmasının sağlanması gereken çoklu bulut ortamları için güvenli bir seçenektir.
Prometheus ve Grafana tabanlı, Linux ve Windows için ajanlarla güçlendirilmiş ve VictoriaMetrics veya Thanos kullanılarak ölçeklendirilmiş bir ekosistem uygulamak, BT yönetimini öngörülebilir ve verimli bir sürece dönüştürür. Metrikleri merkezileştirerek ve uyarıları otomatikleştirerek, kuruluşlar altyapılarına tam görünürlük kazanır, performansı optimize eder ve öngörülemeyen teknik sorunlar karşısında iş sürekliliğini sağlar.
