تجميع المقاييس: دليل شامل مع Prometheus و Grafana

في مشهد تكنولوجيا المعلومات المعقد اليوم، تعد المراقبة الفعالة أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على صحة وأداء التطبيقات والبنية التحتية. يوفر تجميع المقاييس الأساس لهذه المراقبة، مما يمكّنك من تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، وتحديد المشكلات المحتملة، وتحسين استخدام الموارد. يستكشف هذا الدليل الشامل كيفية الاستفادة من Prometheus و Grafana، وهما أداتان قويتان مفتوحتا المصدر، لتجميع المقاييس وتصورها بشكل قوي.

ما هو تجميع المقاييس؟

يتضمن تجميع المقاييس جمع البيانات الرقمية التي تمثل حالة وسلوك الأنظمة والتطبيقات ومكونات البنية التحتية المختلفة بمرور الوقت. يمكن أن تتضمن هذه المقاييس استخدام وحدة المعالجة المركزية، واستهلاك الذاكرة، وحركة مرور الشبكة، وأوقات الاستجابة، ومعدلات الخطأ، والعديد من المؤشرات الأخرى ذات الصلة. من خلال تحليل هذه المقاييس، يمكنك الحصول على رؤى قيمة حول أداء وصحة بيئتك.

لماذا يعتبر تجميع المقاييس مهمًا؟

• الكشف الاستباقي عن المشكلات: تحديد المشكلات المحتملة قبل أن تؤثر على المستخدمين.
• تحسين الأداء: تحديد الاختناقات ومجالات التحسين.
• تخطيط القدرات: توقع احتياجات الموارد المستقبلية بناءً على الاتجاهات التاريخية.
• مراقبة اتفاقية مستوى الخدمة (SLA): ضمان الامتثال لأهداف الأداء.
• استكشاف الأخطاء وإصلاحها وتحليل السبب الجذري: تشخيص المشكلات وحلها بسرعة.

تقديم Prometheus و Grafana

Prometheus هي مجموعة أدوات مفتوحة المصدر لمراقبة الأنظمة والتنبيه، تم تطويرها في الأصل في SoundCloud. وهي تتفوق في جمع وتخزين بيانات السلاسل الزمنية، وهي البيانات المفهرسة بواسطة الطوابع الزمنية. يستخدم Prometheus نموذجًا قائمًا على السحب لسحب المقاييس من الأهداف (مثل الخوادم والتطبيقات) على فترات منتظمة. وهو يوفر لغة استعلام قوية (PromQL) لتحليل البيانات التي تم جمعها وتحديد قواعد التنبيه.

Grafana هي منصة مفتوحة المصدر لتصور البيانات والمراقبة. يتيح لك إنشاء لوحات معلومات ورسوم بيانية تفاعلية لتصور البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك Prometheus. يوفر Grafana مجموعة غنية من خيارات التصور، بما في ذلك الرسوم البيانية والمخططات والجداول والمقاييس. كما يدعم التنبيه، مما يتيح لك تلقي الإشعارات عند تجاوز عتبات معينة.

تشكل Prometheus و Grafana معًا حل مراقبة قويًا ومرنًا يمكن تكييفه مع مجموعة واسعة من البيئات وحالات الاستخدام. يتم استخدامها بكثافة في ممارسات DevOps و SRE (هندسة موثوقية الموقع) في جميع أنحاء العالم.

هندسة Prometheus والمفاهيم

يعد فهم المكونات الأساسية لـ Prometheus أمرًا ضروريًا للتنفيذ والاستخدام الفعال:

• خادم Prometheus: المكون الأساسي المسؤول عن سحب المقاييس وتخزينها والاستعلام عنها.
• اكتشاف الخدمة: يكتشف تلقائيًا الأهداف المراد مراقبتها بناءً على التكوين أو التكامل مع منصات مثل Kubernetes.
• المصدّرون: الوكلاء الذين يعرضون المقاييس بتنسيق يمكن لـ Prometheus فهمه. تتضمن الأمثلة node_exporter (لمقاييس النظام) والمصدّرين المختلفين الخاصة بالتطبيقات.
• Pushgateway (اختياري): يسمح للوظائف قصيرة العمر بدفع المقاييس إلى Prometheus. هذا مفيد للوظائف الدفعية التي قد لا تعمل باستمرار.
• Alertmanager: يعالج التنبيهات التي تم إنشاؤها بواسطة Prometheus بناءً على القواعد التي تم تكوينها. يمكنه توجيه التنبيهات إلى قنوات إعلام مختلفة، مثل البريد الإلكتروني أو Slack أو PagerDuty.
• PromQL: لغة استعلام Prometheus المستخدمة للاستعلام عن المقاييس التي تم جمعها وتحليلها.

تدفق عمل Prometheus

1. تعرض الأهداف (التطبيقات والخوادم وما إلى ذلك) المقاييس. عادةً ما يتم عرض هذه المقاييس عبر نقطة نهاية HTTP.
2. يقوم خادم Prometheus بسحب المقاييس من الأهداف التي تم تكوينها. يقوم بشكل دوري بسحب المقاييس من نقاط النهاية هذه.
3. يقوم Prometheus بتخزين المقاييس التي تم سحبها في قاعدة بيانات السلاسل الزمنية الخاصة به.
4. يستعلم المستخدمون عن المقاييس باستخدام PromQL. يتيح لهم ذلك تحليل البيانات وإنشاء الرسوم البيانية ولوحات المعلومات.
5. يتم تقييم قواعد التنبيه بناءً على المقاييس المخزنة. إذا تم استيفاء شرط القاعدة، فسيتم تشغيل تنبيه.
6. يعالج Alertmanager التنبيهات التي تم تشغيلها. يقوم بإزالة التكرارات وتجميعها وتوجيهها إلى قنوات الإعلام المناسبة.

هندسة Grafana والمفاهيم

يكمل Grafana Prometheus من خلال توفير واجهة سهلة الاستخدام لتصور المقاييس التي تم جمعها وتحليلها:

• مصادر البيانات: اتصالات بمصادر بيانات مختلفة، بما في ذلك Prometheus و Graphite و InfluxDB وغيرها.
• لوحات المعلومات: مجموعات من اللوحات التي تعرض البيانات بتنسيقات مختلفة (الرسوم البيانية والمخططات والجداول وما إلى ذلك).
• اللوحات: تصورات فردية تعرض البيانات من مصدر بيانات معين باستخدام استعلام معين.
• التنبيه: يحتوي Grafana أيضًا على إمكانات تنبيه مدمجة، مما يتيح لك تحديد التنبيهات بناءً على البيانات المعروضة في لوحات المعلومات الخاصة بك. يمكن أن تستخدم هذه التنبيهات Prometheus كمصدر للبيانات والاستفادة من PromQL لمنطق التنبيه المعقد.
• المؤسسات والفرق: يدعم Grafana المؤسسات والفرق، مما يتيح لك إدارة الوصول والأذونات إلى لوحات المعلومات ومصادر البيانات.

تدفق عمل Grafana

1. تكوين مصادر البيانات: قم بتوصيل Grafana بخادم Prometheus الخاص بك.
2. إنشاء لوحات معلومات: تصميم لوحات معلومات لتصور مقاييسك.
3. إضافة لوحات إلى لوحات المعلومات: إضافة لوحات لعرض نقاط بيانات محددة من Prometheus باستخدام استعلامات PromQL.
4. تكوين التنبيه (اختياري): قم بإعداد قواعد التنبيه داخل Grafana لتلقي الإشعارات بناءً على عتبات مقاييس محددة.
5. مشاركة لوحات المعلومات: شارك لوحات المعلومات مع فريقك للتعاون في المراقبة والتحليل.

إعداد Prometheus و Grafana

يوفر هذا القسم دليلًا تفصيليًا حول إعداد Prometheus و Grafana.

تثبيت Prometheus

1. تنزيل Prometheus:

قم بتنزيل أحدث إصدار من Prometheus من الموقع الرسمي: https://prometheus.io/download/. اختر الحزمة المناسبة لنظام التشغيل الخاص بك (مثل Linux و Windows و macOS).

2. استخراج الأرشيف:

استخرج الأرشيف الذي تم تنزيله إلى دليل من اختيارك.

3. تكوين Prometheus:

قم بإنشاء ملف تكوين `prometheus.yml`. يحدد هذا الملف الأهداف التي سيسحبها Prometheus وخيارات التكوين الأخرى. قد يبدو التكوين الأساسي كما يلي:

global:
  scrape_interval:     15s
  evaluation_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

  - job_name: 'node_exporter'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']

يحدد هذا التكوين مهمتين لسحب المقاييس: واحدة لـ Prometheus نفسه (سحب مقاييسه الخاصة) وواحدة لـ node_exporter يعمل على المنفذ المحلي 9100. تحدد `scrape_interval` عدد المرات التي سيسحب فيها Prometheus الأهداف.

4. بدء Prometheus:

قم بتشغيل الملف التنفيذي Prometheus من الدليل الذي استخرجت الأرشيف إليه:

./prometheus --config.file=prometheus.yml

سيبدأ Prometheus ويستمع على المنفذ 9090 افتراضيًا. يمكنك الوصول إلى واجهة الويب Prometheus في متصفحك على http://localhost:9090.

تثبيت Grafana

1. تنزيل Grafana:

قم بتنزيل أحدث إصدار من Grafana من الموقع الرسمي: https://grafana.com/grafana/download. اختر الحزمة المناسبة لنظام التشغيل الخاص بك.

2. تثبيت Grafana:

اتبع تعليمات التثبيت لنظام التشغيل الخاص بك. على سبيل المثال، على Debian/Ubuntu:

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y apt-transport-https
sudo apt-get install -y software-properties-common wget
wget -q -O - https://packages.grafana.com/gpg.key | sudo apt-key add -
echo "deb https://packages.grafana.com/oss/deb stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/grafana.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install grafana

3. بدء Grafana:

ابدأ خدمة Grafana:

sudo systemctl start grafana-server

4. الوصول إلى Grafana:

سيبدأ Grafana ويستمع على المنفذ 3000 افتراضيًا. يمكنك الوصول إلى واجهة الويب Grafana في متصفحك على http://localhost:3000.

اسم المستخدم وكلمة المرور الافتراضيان هما `admin` و `admin`. ستتم مطالبتك بتغيير كلمة المرور عند تسجيل الدخول لأول مرة.

توصيل Grafana بـ Prometheus

لتصور المقاييس من Prometheus في Grafana، تحتاج إلى تكوين Prometheus كمصدر بيانات في Grafana.

1. إضافة مصدر بيانات:

في واجهة الويب Grafana، انتقل إلى التكوين > مصادر البيانات وانقر فوق إضافة مصدر بيانات.

2. حدد Prometheus:

اختر Prometheus كنوع مصدر البيانات.

3. تكوين اتصال Prometheus:

أدخل عنوان URL لخادم Prometheus الخاص بك (على سبيل المثال، `http://localhost:9090`). قم بتكوين الخيارات الأخرى حسب الحاجة (على سبيل المثال، المصادقة).

4. حفظ واختبار:

انقر فوق حفظ واختبار للتحقق من أن Grafana يمكنه الاتصال بـ Prometheus بنجاح.

إنشاء لوحات معلومات في Grafana

بمجرد توصيل Grafana بـ Prometheus، يمكنك إنشاء لوحات معلومات لتصور مقاييسك.

1. إنشاء لوحة معلومات جديدة:

في واجهة الويب Grafana، انقر فوق الرمز + في الشريط الجانبي وحدد لوحة معلومات.

2. إضافة لوحة:

انقر فوق إضافة لوحة فارغة لإضافة لوحة جديدة إلى لوحة المعلومات.

3. تكوين اللوحة:

• حدد مصدر البيانات: اختر مصدر بيانات Prometheus الذي قمت بتكوينه سابقًا.
• أدخل استعلام PromQL: أدخل استعلام PromQL لاسترداد المقياس الذي تريد تصوره. على سبيل المثال، لعرض استخدام وحدة المعالجة المركزية، يمكنك استخدام الاستعلام التالي:

rate(process_cpu_seconds_total{job="node_exporter"}[5m])

يحسب هذا الاستعلام معدل التغير في وقت وحدة المعالجة المركزية الذي تستخدمه العمليات التي جمعها node_exporter على مدى فترة 5 دقائق.

• تكوين خيارات التصور: اختر نوع التصور (على سبيل المثال، الرسم البياني، المقياس، الجدول) وقم بتكوين الخيارات الأخرى حسب الحاجة (على سبيل المثال، تسميات المحور، الألوان).

4. حفظ لوحة المعلومات:

انقر فوق رمز الحفظ لحفظ لوحة المعلومات.

PromQL: لغة استعلام Prometheus

PromQL هي لغة استعلام قوية تستخدم لاسترداد ومعالجة المقاييس المخزنة في Prometheus. يتيح لك إجراء مجموعة واسعة من العمليات، بما في ذلك:

• التصفية: تحديد المقاييس بناءً على التسميات.
• التجميع: حساب القيم المجمعة (على سبيل المثال، المجموع، المتوسط، الحد الأقصى) على مدى فترات زمنية أو عبر مثيلات متعددة.
• حساب المعدل: حساب معدل التغير في مقاييس العداد.
• العمليات الحسابية: إجراء عمليات حسابية على المقاييس (على سبيل المثال، الجمع والطرح والضرب).
• وظائف السلاسل الزمنية: تطبيق وظائف على بيانات السلاسل الزمنية (على سبيل المثال، المتوسط المتحرك، التنعيم).

أمثلة على PromQL

• استخدام وحدة المعالجة المركزية:

rate(process_cpu_seconds_total{job="node_exporter"}[5m])

• استخدام الذاكرة:

node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes

• استخدام مساحة القرص:

(node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"} - node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/"}) / node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"} * 100

• معدل طلب HTTP:

rate(http_requests_total[5m])

يعد تعلم PromQL أمرًا ضروريًا للاستخدام الفعال لـ Prometheus و Grafana. ارجع إلى وثائق Prometheus للحصول على دليل شامل للغة.

التنبيه باستخدام Prometheus و Alertmanager

يوفر Prometheus نظام تنبيه قويًا يتيح لك تحديد القواعد بناءً على قيم المقاييس. عندما يتم استيفاء شرط القاعدة، يتم تشغيل تنبيه، ويتعامل Alertmanager مع عملية الإعلام.

تحديد قواعد التنبيه

يتم تحديد قواعد التنبيه في ملف التكوين `prometheus.yml`. فيما يلي مثال على قاعدة تنبيه يتم تشغيلها عندما يتجاوز استخدام وحدة المعالجة المركزية 80٪:

rule_files:
  - "rules.yml"

ثم، في ملف باسم `rules.yml`، ضع قواعد مثل هذه:

groups:
- name: example
  rules:
  - alert: HighCPUUsage
    expr: rate(process_cpu_seconds_total{job="node_exporter"}[5m]) > 0.8
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "تم الكشف عن استخدام عالي لوحدة المعالجة المركزية"
      description: "استخدام وحدة المعالجة المركزية أعلى من 80٪ على {{ $labels.instance }}"

شرح:

• alert: اسم التنبيه.
• expr: تعبير PromQL الذي يحدد شرط التنبيه.
• for: المدة التي يجب أن يكون فيها الشرط صحيحًا قبل تشغيل التنبيه.
• labels: التسميات المرفقة بالتنبيه.
• annotations: التعليقات التوضيحية التي تقدم معلومات إضافية حول التنبيه، مثل ملخص ووصف.

تكوين Alertmanager

يتعامل Alertmanager مع توجيه التنبيهات والإعلام بها. تحتاج إلى تكوين Alertmanager لتحديد مكان إرسال التنبيهات (على سبيل المثال، البريد الإلكتروني، Slack، PagerDuty). ارجع إلى وثائق Alertmanager للحصول على تعليمات التكوين التفصيلية.

قد يبدو تكوين `alertmanager.yml` بسيطًا كما يلي:

global:
  resolve_timeout: 5m

route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 12h
  receiver: 'web.hook'

receivers:
- name: 'web.hook'
  webhook_configs:
  - url: 'http://localhost:8080/'

يرسل هذا التكوين تنبيهات إلى webhook على المنفذ المحلي 8080. يمكنك تخصيص قسم `receivers` لاستخدام خدمات مثل Slack أو البريد الإلكتروني بدلاً من ذلك.

أمثلة عملية وحالات استخدام

يمكن استخدام Prometheus و Grafana لمراقبة مجموعة واسعة من التطبيقات ومكونات البنية التحتية. فيما يلي بعض الأمثلة العملية:

• مراقبة خادم الويب: مراقبة معدلات طلب HTTP وأوقات الاستجابة ومعدلات الخطأ لضمان الأداء الأمثل لخادم الويب.
• مراقبة قاعدة البيانات: تتبع استخدام تجمع اتصال قاعدة البيانات وأوقات تنفيذ الاستعلام والاستعلامات البطيئة لتحديد اختناقات قاعدة البيانات.
• مراقبة Kubernetes: مراقبة صحة وأداء مجموعات Kubernetes، بما في ذلك استخدام موارد pod والعقد.
• مراقبة التطبيق: جمع المقاييس المخصصة من تطبيقاتك لتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) الخاصة بالعمل وتحديد المشكلات على مستوى التطبيق.
• مراقبة الشبكة: تتبع حركة مرور الشبكة والكمون وفقدان الحزم لتحديد اختناقات الشبكة ومشكلات الأداء.
• مراقبة البنية التحتية السحابية: مراقبة أداء وتوافر الموارد السحابية، مثل الأجهزة الظاهرية والتخزين وقواعد البيانات. هذا وثيق الصلة بشكل خاص ببيئات AWS و Azure و Google Cloud، وكلها لديها عمليات تكامل مع Prometheus و Grafana.

مثال: مراقبة بنية الخدمات المصغرة

في بنية الخدمات المصغرة، يمكن استخدام Prometheus و Grafana لمراقبة صحة وأداء الخدمات الفردية، بالإضافة إلى النظام العام. يمكن لكل خدمة عرض مقاييسها الخاصة، مثل معدلات الطلب وأوقات الاستجابة ومعدلات الخطأ. يمكن لـ Prometheus بعد ذلك سحب هذه المقاييس ويمكن استخدام Grafana لتصورها. يتيح لك ذلك تحديد اختناقات الأداء أو حالات الفشل في خدمات معينة بسرعة.

التقنيات المتقدمة وأفضل الممارسات

لتحقيق أقصى استفادة من Prometheus و Grafana، ضع في اعتبارك التقنيات المتقدمة وأفضل الممارسات التالية:

• استخدم تسميات ذات معنى: استخدم التسميات لإضافة سياق إلى مقاييسك. هذا يجعل من السهل تصفية البيانات وتجميعها. على سبيل المثال، استخدم التسميات لتحديد الخدمة والبيئة والمثيل المرتبط بالمقياس.
• مراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs): ركز على مراقبة المقاييس الأكثر أهمية لعملك. يتيح لك ذلك تحديد ومعالجة المشكلات التي لها أكبر تأثير بسرعة.
• تعيين عتبات تنبيه مناسبة: تعيين عتبات تنبيه مناسبة لبيئتك. تجنب تعيين عتبات حساسة للغاية، لأن ذلك قد يؤدي إلى إرهاق التنبيه.
• استخدام لوحات المعلومات بفعالية: تصميم لوحات معلومات سهلة الفهم وتوفر رؤى قابلة للتنفيذ. استخدم تسميات وتصورات واضحة وموجزة.
• أتمتة النشر والتكوين: أتمتة نشر وتكوين Prometheus و Grafana باستخدام أدوات مثل Ansible أو Terraform أو Kubernetes.
• تأمين مثيلات Prometheus و Grafana الخاصة بك: قم بتأمين مثيلات Prometheus و Grafana الخاصة بك لمنع الوصول غير المصرح به. استخدم المصادقة والترخيص للتحكم في الوصول إلى البيانات الحساسة.
• ضع في اعتبارك التحجيم الأفقي: بالنسبة للبيئات الكبيرة، ضع في اعتبارك تحجيم مثيلات Prometheus و Grafana الخاصة بك أفقيًا للتعامل مع الحمل المتزايد. يمكن تحقيق ذلك باستخدام خوادم Prometheus متعددة ومثيلات Grafana خلف موازن التحميل.
• الاستفادة من اكتشاف الخدمة: استخدم إمكانات اكتشاف خدمة Prometheus لاكتشاف ومراقبة الأهداف الجديدة تلقائيًا. هذا مفيد بشكل خاص في البيئات الديناميكية مثل Kubernetes.

استكشاف الأخطاء الشائعة وإصلاحها

حتى مع التخطيط والتنفيذ الدقيقين، قد تواجه مشكلات عند استخدام Prometheus و Grafana. فيما يلي بعض المشكلات الشائعة وحلولها:

• Prometheus لا يسحب المقاييس: تحقق من إمكانية الوصول إلى الهدف من خادم Prometheus. تحقق من سجلات Prometheus بحثًا عن أخطاء. تأكد من أن الهدف يعرض المقاييس بالتنسيق الصحيح.
• Grafana لا يتصل بـ Prometheus: تحقق من أن عنوان URL الخاص بـ Prometheus صحيح في تكوين مصدر بيانات Grafana. تحقق من سجلات Grafana بحثًا عن أخطاء. تأكد من أن خادم Prometheus قيد التشغيل ويمكن الوصول إليه من خادم Grafana.
• استعلامات PromQL لا تُرجع بيانات: تحقق من أن استعلام PromQL صحيح. تحقق من سجلات Prometheus بحثًا عن أخطاء. تأكد من أن المقياس الذي تستعلمه موجود ويتم سحبه بواسطة Prometheus.
• التنبيهات لا تعمل: تحقق من أن قاعدة التنبيه محددة بشكل صحيح. تحقق من سجلات Prometheus بحثًا عن أخطاء. تأكد من أن Alertmanager قيد التشغيل وتم تكوينه بشكل صحيح.
• مشكلات في الأداء: إذا كنت تواجه مشكلات في الأداء، ففكر في تحجيم مثيلات Prometheus و Grafana الخاصة بك أفقيًا. قم بتحسين استعلامات PromQL لتقليل الحمل على خادم Prometheus.

حلول المراقبة البديلة

في حين أن Prometheus و Grafana أدوات قوية، إلا أنها ليست الخيارات الوحيدة لتجميع المقاييس وتصورها. تتضمن حلول المراقبة الشائعة الأخرى ما يلي:

• Datadog: نظام أساسي تجاري للمراقبة يقدم مجموعة واسعة من الميزات، بما في ذلك تجميع المقاييس وإدارة السجلات ومراقبة أداء التطبيق (APM).
• New Relic: نظام أساسي تجاري آخر للمراقبة يوفر إمكانات مراقبة شاملة للتطبيقات والبنية التحتية.
• InfluxDB و Chronograf: قاعدة بيانات سلاسل زمنية ومنصة تصور تُستخدم غالبًا كبديل لـ Prometheus و Grafana.
• Elasticsearch و Logstash و Kibana (ELK Stack): مجموعة أدوات مفتوحة المصدر شائعة لإدارة السجلات وتحليلها. على الرغم من أنها تستخدم في المقام الأول للسجلات، إلا أنه يمكن استخدامها أيضًا لتجميع المقاييس وتصورها.
• Dynatrace: نظام أساسي للمراقبة مدعوم بالذكاء الاصطناعي يوفر رؤية شاملة لأداء التطبيق والبنية التحتية.

سيعتمد أفضل حل مراقبة لمؤسستك على متطلباتك وميزانيتك المحددة.

الخلاصة

يعد تجميع المقاييس ضروريًا للحفاظ على صحة وأداء التطبيقات والبنية التحتية. يوفر Prometheus و Grafana حلاً قويًا ومرنًا مفتوح المصدر لجمع المقاييس وتخزينها وتصورها. من خلال فهم المفاهيم الأساسية واتباع أفضل الممارسات الموضحة في هذا الدليل، يمكنك الاستفادة من Prometheus و Grafana لبناء نظام مراقبة قوي يلبي احتياجات مؤسستك.

تعد المراقبة الفعالة، جنبًا إلى جنب مع التنبيه الاستباقي والاستجابة السريعة للحوادث، حجر الزاوية في عمليات تكنولوجيا المعلومات الحديثة. إن تبني أدوات مثل Prometheus و Grafana يمكّن المؤسسات من تقديم خدمات موثوقة وعالية الأداء لمستخدميها، بغض النظر عن موقعهم أو صناعتهم.