Sběr metrik: Komplexní průvodce s Prometheus a Grafana

V dnešním složitém IT prostředí je efektivní monitorování klíčové pro udržení zdraví a výkonu aplikací a infrastruktury. Sběr metrik poskytuje základ pro toto monitorování a umožňuje sledovat klíčové ukazatele výkonu (KPI), identifikovat potenciální problémy a optimalizovat využití zdrojů. Tento komplexní průvodce prozkoumá, jak využít Prometheus a Grafana, dva výkonné open-source nástroje, pro robustní sběr metrik a jejich vizualizaci.

Co je sběr metrik?

Sběr metrik zahrnuje shromažďování číselných dat, která v čase reprezentují stav a chování různých systémů, aplikací a komponent infrastruktury. Tyto metriky mohou zahrnovat využití CPU, spotřebu paměti, síťový provoz, doby odezvy, chybovost a mnoho dalších relevantních ukazatelů. Analýzou těchto metrik můžete získat cenné poznatky o výkonu a zdraví vašeho prostředí.

Proč je sběr metrik důležitý?

• Proaktivní detekce problémů: Identifikujte potenciální problémy dříve, než ovlivní uživatele.
• Optimalizace výkonu: Určete úzká místa a oblasti pro zlepšení.
• Plánování kapacity: Předpovídejte budoucí potřeby zdrojů na základě historických trendů.
• Monitorování Service Level Agreement (SLA): Zajistěte dodržování cílů výkonu.
• Odstraňování problémů a analýza příčin: Rychle diagnostikujte a řešte problémy.

Představení Prometheus a Grafana

Prometheus je open-source sada nástrojů pro monitorování systémů a upozorňování, původně vyvinutá ve společnosti SoundCloud. Vyniká ve sběru a ukládání časových řadových dat, což jsou data indexovaná časovými značkami. Prometheus používá model založený na stahování (pull-based model) k získávání (scrape) metrik z cílů (např. serverů, aplikací) v pravidelných intervalech. Nabízí výkonný dotazovací jazyk (PromQL) pro analýzu shromážděných dat a definování pravidel pro upozorňování.

Grafana je open-source platforma pro vizualizaci dat a monitorování. Umožňuje vytvářet interaktivní dashboardy a grafy pro vizualizaci dat z různých zdrojů, včetně Prometheus. Grafana poskytuje bohatou sadu vizualizačních možností, včetně grafů, diagramů, tabulek a měřidel. Podporuje také upozorňování, což vám umožňuje přijímat oznámení, když jsou překročeny určité prahové hodnoty.

Společně tvoří Prometheus a Grafana výkonné a flexibilní monitorovací řešení, které lze přizpůsobit široké škále prostředí a případů použití. Jsou hojně využívány v DevOps a SRE (Site Reliability Engineering) praxi po celém světě.

Architektura a koncepty Prometheus

Porozumění klíčovým komponentám Prometheus je zásadní pro efektivní implementaci a využití:

• Prometheus Server: Jádrová komponenta zodpovědná za získávání, ukládání a dotazování metrik.
• Service Discovery: Automaticky objevuje cíle k monitorování na základě konfigurace nebo integrací s platformami jako je Kubernetes.
• Exporters: Agenti, kteří vystavují metriky ve formátu, kterému Prometheus rozumí. Příkladem je node_exporter (pro systémové metriky) a různé exportéry specifické pro aplikace.
• Pushgateway (Volitelné): Umožňuje krátkodobým úlohám odesílat (push) metriky do Prometheus. To je užitečné pro dávkové úlohy, které nemusí běžet nepřetržitě.
• Alertmanager: Zpracovává upozornění generovaná Prometheus na základě nakonfigurovaných pravidel. Může směrovat upozornění do různých notifikačních kanálů, jako je e-mail, Slack nebo PagerDuty.
• PromQL: Dotazovací jazyk Prometheus (Prometheus Query Language) používaný k dotazování a analýze shromážděných metrik.

Pracovní postup Prometheus

1. Cíle (Aplikace, Servery atd.) vystavují metriky. Tyto metriky jsou obvykle vystaveny přes HTTP endpoint.
2. Prometheus Server získává metriky z nakonfigurovaných cílů. Periodicky stahuje metriky z těchto endpointů.
3. Prometheus ukládá získané metriky do své časové řadové databáze.
4. Uživatelé se dotazují na metriky pomocí PromQL. To jim umožňuje analyzovat data a vytvářet grafy a dashboardy.
5. Pravidla pro upozorňování jsou vyhodnocována na základě uložených metrik. Pokud je splněna podmínka pravidla, je spuštěno upozornění.
6. Alertmanager zpracovává spuštěná upozornění. Deduplikuje, seskupuje a směruje je do příslušných notifikačních kanálů.

Architektura a koncepty Grafana

Grafana doplňuje Prometheus tím, že poskytuje uživatelsky přívětivé rozhraní pro vizualizaci a analýzu shromážděných metrik:

• Zdroje dat (Data Sources): Připojení k různým zdrojům dat, včetně Prometheus, Graphite, InfluxDB a dalších.
• Dashboardy (Dashboards): Kolekce panelů, které zobrazují data v různých formátech (grafy, diagramy, tabulky atd.).
• Panely (Panels): Jednotlivé vizualizace, které zobrazují data z konkrétního zdroje dat pomocí specifického dotazu.
• Upozorňování (Alerting): Grafana má také vestavěné schopnosti upozorňování, které vám umožňují definovat upozornění na základě dat zobrazených na vašich dashboardech. Tato upozornění mohou jako zdroj dat používat Prometheus a využívat PromQL pro složitou logiku upozornění.
• Organizace a týmy (Organizations and Teams): Grafana podporuje organizace a týmy, což vám umožňuje spravovat přístup a oprávnění k dashboardům a zdrojům dat.

Pracovní postup Grafana

1. Nakonfigurujte zdroje dat: Připojte Grafanu k vašemu Prometheus serveru.
2. Vytvořte dashboardy: Navrhněte dashboardy pro vizualizaci vašich metrik.
3. Přidejte panely do dashboardů: Přidejte panely pro zobrazení specifických datových bodů z Prometheus pomocí PromQL dotazů.
4. Nakonfigurujte upozorňování (Volitelné): Nastavte pravidla upozornění v Grafaně, abyste dostávali oznámení na základě specifických prahových hodnot metrik.
5. Sdílejte dashboardy: Sdílejte dashboardy se svým týmem pro spolupráci na monitorování a analýze.

Nastavení Prometheus a Grafana

Tato sekce poskytuje podrobný návod na nastavení Prometheus a Grafana.

Instalace Prometheus

1. Stáhněte Prometheus:

Stáhněte nejnovější verzi Prometheus z oficiálních stránek: https://prometheus.io/download/. Vyberte vhodný balíček pro váš operační systém (např. Linux, Windows, macOS).

2. Rozbalte archiv:

Rozbalte stažený archiv do adresáře dle vašeho výběru.

3. Nakonfigurujte Prometheus:

Vytvořte konfigurační soubor `prometheus.yml`. Tento soubor definuje cíle, které bude Prometheus získávat, a další konfigurační možnosti. Základní konfigurace může vypadat takto:

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']

Tato konfigurace definuje dvě úlohy pro získávání metrik (scrape jobs): jednu pro samotný Prometheus (získává vlastní metriky) a jednu pro node_exporter běžící na localhost portu 9100. `scrape_interval` specifikuje, jak často bude Prometheus získávat data z cílů.

4. Spusťte Prometheus:

Spusťte spustitelný soubor Prometheus z adresáře, kam jste archiv rozbalili:

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

              
                Copy
              
            
          

Prometheus se spustí a ve výchozím nastavení bude naslouchat na portu 9090. Webové rozhraní Prometheus můžete otevřít v prohlížeči na adrese http://localhost:9090.

Instalace Grafana

1. Stáhněte Grafana:

Stáhněte nejnovější verzi Grafana z oficiálních stránek: https://grafana.com/grafana/download. Vyberte vhodný balíček pro váš operační systém.

2. Nainstalujte Grafana:

Postupujte podle instalačních pokynů pro váš operační systém. Například na 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

            

              
                Copy
              
            
          

3. Spusťte Grafana:

Spusťte službu Grafana:

            sudo systemctl start grafana-server
            

              
                Copy
              
            
          

4. Přístup ke Grafana:

Grafana se spustí a ve výchozím nastavení bude naslouchat na portu 3000. Webové rozhraní Grafana můžete otevřít v prohlížeči na adrese http://localhost:3000.

Výchozí uživatelské jméno a heslo je `admin` a `admin`. Při prvním přihlášení budete vyzváni ke změně hesla.

Připojení Grafana k Prometheus

Abyste mohli vizualizovat metriky z Prometheus v Grafaně, musíte Prometheus nakonfigurovat jako zdroj dat v Grafaně.

1. Přidat zdroj dat:

Ve webovém rozhraní Grafana přejděte na Configuration > Data Sources a klikněte na Add data source.

2. Vyberte Prometheus:

Zvolte Prometheus jako typ zdroje dat.

3. Nakonfigurujte připojení k Prometheus:

Zadejte URL vašeho Prometheus serveru (např. `http://localhost:9090`). Podle potřeby nakonfigurujte další možnosti (např. autentizaci).

4. Uložit a otestovat:

Klikněte na Save & Test pro ověření, že se Grafana může úspěšně připojit k Prometheus.

Vytváření dashboardů v Grafaně

Jakmile propojíte Grafanu s Prometheus, můžete vytvářet dashboardy pro vizualizaci vašich metrik.

1. Vytvořit nový dashboard:

Ve webovém rozhraní Grafana klikněte na ikonu + v postranním panelu a vyberte Dashboard.

2. Přidat panel:

Klikněte na Add an empty panel pro přidání nového panelu do dashboardu.

3. Nakonfigurovat panel:

• Vyberte zdroj dat: Zvolte zdroj dat Prometheus, který jste dříve nakonfigurovali.
• Zadejte PromQL dotaz: Zadejte PromQL dotaz pro získání metriky, kterou chcete vizualizovat. Například pro zobrazení využití CPU můžete použít následující dotaz:

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

            

              
                Copy
              
            
          

Tento dotaz vypočítá rychlost změny času CPU využitého procesy, shromážděného pomocí node_exporter, za 5minutový interval.

• Nakonfigurujte možnosti vizualizace: Vyberte typ vizualizace (např. graf, měřidlo, tabulka) a podle potřeby nakonfigurujte další možnosti (např. popisky os, barvy).

4. Uložit dashboard:

Klikněte na ikonu uložení pro uložení dashboardu.

PromQL: Dotazovací jazyk Prometheus

PromQL je výkonný dotazovací jazyk používaný k získávání a manipulaci s metrikami uloženými v Prometheus. Umožňuje provádět širokou škálu operací, včetně:

• Filtrování: Výběr metrik na základě štítků (labels).
• Agregace: Výpočet agregovaných hodnot (např. součet, průměr, maximum) v časových rozsazích nebo napříč více instancemi.
• Výpočet míry (Rate): Výpočet míry změny čítačových metrik.
• Aritmetické operace: Provádění aritmetických operací s metrikami (např. sčítání, odčítání, násobení).
• Funkce pro časové řady: Aplikace funkcí na data časových řad (např. klouzavý průměr, vyhlazování).

Příklady PromQL

• Využití CPU:

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

            

              
                Copy
              
            
          

• Využití paměti:

            
node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes

            

              
                Copy
              
            
          

• Využití diskového prostoru:

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

            

              
                Copy
              
            
          

• Míra HTTP požadavků:

            
rate(http_requests_total[5m])

            

              
                Copy
              
            
          

Naučit se PromQL je zásadní pro efektivní používání Prometheus a Grafana. Pro komplexní průvodce jazykem se podívejte do dokumentace Prometheus.

Upozorňování (Alerting) s Prometheus a Alertmanager

Prometheus poskytuje robustní systém upozorňování, který vám umožňuje definovat pravidla na základě hodnot metrik. Když je splněna podmínka pravidla, je spuštěno upozornění a Alertmanager se postará o proces oznámení.

Definování pravidel pro upozorňování

Pravidla pro upozorňování jsou definována v konfiguračním souboru `prometheus.yml`. Zde je příklad pravidla, které se spustí, když využití CPU překročí 80%:

            
rule_files:
  - "rules.yml"

            

              
                Copy
              
            
          

Poté do souboru s názvem `rules.yml` umístěte pravidla jako toto:

            
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: "High CPU usage detected"
      description: "CPU usage is above 80% on {{ $labels.instance }}"

            

              
                Copy
              
            
          

Vysvětlení:

• alert: Název upozornění.
• expr: PromQL výraz, který definuje podmínku upozornění.
• for: Doba, po kterou musí být podmínka pravdivá, než se upozornění spustí.
• labels: Štítky, které jsou k upozornění připojeny.
• annotations: Anotace, které poskytují další informace o upozornění, jako je shrnutí a popis.

Konfigurace Alertmanageru

Alertmanager se stará o směrování a oznamování upozornění. Musíte nakonfigurovat Alertmanager, aby specifikoval, kam mají být upozornění odeslána (např. e-mail, Slack, PagerDuty). Podrobné pokyny ke konfiguraci naleznete v dokumentaci Alertmanageru.

Minimální konfigurace `alertmanager.yml` může vypadat takto:

            
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/'

            

              
                Copy
              
            
          

Tato konfigurace odesílá upozornění na webhook na localhost portu 8080. Můžete si přizpůsobit sekci `receivers` a použít služby jako Slack nebo e-mail.

Praktické příklady a případy použití

Prometheus a Grafana lze použít k monitorování široké škály aplikací a komponent infrastruktury. Zde jsou některé praktické příklady:

• Monitorování webového serveru: Monitorujte míru HTTP požadavků, doby odezvy a chybovost pro zajištění optimálního výkonu webového serveru.
• Monitorování databáze: Sledujte využití databázového connection poolu, doby provádění dotazů a pomalé dotazy k identifikaci úzkých míst v databázi.
• Monitorování Kubernetes: Monitorujte zdraví a výkon Kubernetes clusterů, včetně využití zdrojů podů a nodů.
• Monitorování aplikací: Shromažďujte vlastní metriky z vašich aplikací pro sledování specifických obchodních KPI a identifikaci problémů na úrovni aplikace.
• Monitorování sítě: Sledujte síťový provoz, latenci a ztrátu paketů k identifikaci síťových úzkých míst a problémů s výkonem.
• Monitorování cloudové infrastruktury: Monitorujte výkon a dostupnost cloudových zdrojů, jako jsou virtuální stroje, úložiště a databáze. To je zvláště relevantní pro prostředí AWS, Azure a Google Cloud, které všechny mají integrace s Prometheus a Grafana.

Příklad: Monitorování architektury mikroslužeb

V architektuře mikroslužeb lze Prometheus a Grafana použít k monitorování zdraví a výkonu jednotlivých služeb i celého systému. Každá služba může vystavovat své vlastní metriky, jako jsou míry požadavků, doby odezvy a chybovost. Prometheus pak může tyto metriky získávat a Grafana je může vizualizovat. To vám umožní rychle identifikovat úzká místa ve výkonu nebo selhání v konkrétních službách.

Pokročilé techniky a osvědčené postupy

Abyste z Prometheus a Grafana vytěžili maximum, zvažte následující pokročilé techniky a osvědčené postupy:

• Používejte smysluplné štítky (Labels): Používejte štítky k přidání kontextu k vašim metrikám. To usnadňuje filtrování a agregaci dat. Například používejte štítky k identifikaci služby, prostředí a instance, se kterou je metrika spojena.
• Monitorujte klíčové ukazatele výkonu (KPI): Soustřeďte se na monitorování metrik, které jsou pro vaše podnikání nejdůležitější. To vám umožní rychle identifikovat a řešit problémy, které mají největší dopad.
• Nastavte vhodné prahové hodnoty pro upozornění: Nastavte prahové hodnoty, které jsou vhodné pro vaše prostředí. Vyhněte se nastavení příliš citlivých prahů, protože to může vést k únavě z upozornění (alert fatigue).
• Efektivně používejte dashboardy: Navrhujte dashboardy, které jsou snadno srozumitelné a poskytují užitečné informace. Používejte jasné a stručné popisky a vizualizace.
• Automatizujte nasazení a konfiguraci: Automatizujte nasazení a konfiguraci Prometheus a Grafana pomocí nástrojů jako Ansible, Terraform nebo Kubernetes.
• Zabezpečte své instance Prometheus a Grafana: Zabezpečte své instance Prometheus a Grafana, abyste zabránili neoprávněnému přístupu. Používejte autentizaci a autorizaci ke kontrole přístupu k citlivým datům.
• Zvažte horizontální škálování: Pro velká prostředí zvažte horizontální škálování vašich instancí Prometheus a Grafana, abyste zvládli zvýšenou zátěž. Toho lze dosáhnout použitím více serverů Prometheus a instancí Grafana za load balancerem.
• Využijte Service Discovery: Využijte schopností service discovery v Prometheus k automatickému objevování a monitorování nových cílů. To je zvláště užitečné v dynamických prostředích, jako je Kubernetes.

Odstraňování běžných problémů

I při pečlivém plánování a implementaci se můžete při používání Prometheus a Grafana setkat s problémy. Zde jsou některé běžné problémy a jejich řešení:

• Prometheus nezískává metriky: Ověřte, že cíl je dostupný ze serveru Prometheus. Zkontrolujte logy Prometheus na chyby. Ujistěte se, že cíl vystavuje metriky ve správném formátu.
• Grafana se nepřipojuje k Prometheus: Ověřte, že URL Prometheus je správná v konfiguraci zdroje dat Grafana. Zkontrolujte logy Grafana na chyby. Ujistěte se, že server Prometheus běží a je dostupný ze serveru Grafana.
• PromQL dotazy nevracejí data: Ověřte, že PromQL dotaz je správný. Zkontrolujte logy Prometheus na chyby. Ujistěte se, že metrika, na kterou se dotazujete, existuje a je získávána Prometheus.
• Upozornění se nespouštějí: Ověřte, že pravidlo pro upozornění je definováno správně. Zkontrolujte logy Prometheus na chyby. Ujistěte se, že Alertmanager běží a je správně nakonfigurován.
• Problémy s výkonem: Pokud máte problémy s výkonem, zvažte horizontální škálování vašich instancí Prometheus a Grafana. Optimalizujte své PromQL dotazy, abyste snížili zátěž na server Prometheus.

Alternativní monitorovací řešení

Ačkoli jsou Prometheus a Grafana výkonné nástroje, nejsou jedinou možností pro sběr a vizualizaci metrik. Mezi další populární monitorovací řešení patří:

• Datadog: Komerční monitorovací platforma, která nabízí širokou škálu funkcí, včetně sběru metrik, správy logů a monitorování výkonu aplikací (APM).
• New Relic: Další komerční monitorovací platforma, která poskytuje komplexní monitorovací schopnosti pro aplikace a infrastrukturu.
• InfluxDB and Chronograf: Časová řadová databáze a vizualizační platforma, která se často používá jako alternativa k Prometheus a Grafana.
• Elasticsearch, Logstash, and Kibana (ELK Stack): Populární open-source sada pro správu a analýzu logů. Ačkoli se primárně používá pro logy, lze ji použít i pro sběr a vizualizaci metrik.
• Dynatrace: Monitorovací platforma poháněná umělou inteligencí, která poskytuje komplexní přehled o výkonu aplikací a infrastruktury.

Nejlepší monitorovací řešení pro vaši organizaci bude záviset na vašich specifických požadavcích a rozpočtu.

Závěr

Sběr metrik je nezbytný pro udržení zdraví a výkonu aplikací a infrastruktury. Prometheus a Grafana poskytují výkonné a flexibilní open-source řešení pro sběr, ukládání a vizualizaci metrik. Porozuměním základním konceptům a dodržováním osvědčených postupů uvedených v tomto průvodci můžete využít Prometheus a Grafana k vybudování robustního monitorovacího systému, který splní potřeby vaší organizace.

Efektivní monitorování, spojené s proaktivním upozorňováním a rychlou reakcí na incidenty, je základním kamenem moderních IT operací. Přijetí nástrojů jako Prometheus a Grafana umožňuje organizacím poskytovat spolehlivé a výkonné služby svým uživatelům, bez ohledu na jejich polohu nebo odvětví.