Metrikindsamling: En Omfattende Guide med Prometheus og Grafana

I dagens komplekse IT-landskab er effektiv overvågning afgørende for at opretholde applikationers og infrastrukturs sundhed og ydeevne. Metrikindsamling giver grundlaget for denne overvågning, så du kan spore vigtige KPI'er (Key Performance Indicators), identificere potentielle problemer og optimere ressourceudnyttelsen. Denne omfattende guide vil udforske, hvordan du udnytter Prometheus og Grafana, to kraftfulde open source-værktøjer, til robust metrikindsamling og visualisering.

Hvad er Metrikindsamling?

Metrikindsamling indebærer indsamling af numeriske data, der repræsenterer tilstanden og adfærden af forskellige systemer, applikationer og infrastrukturkomponenter over tid. Disse metrikker kan omfatte CPU-udnyttelse, hukommelsesforbrug, netværkstrafik, svartider, fejlprocenter og mange andre relevante indikatorer. Ved at analysere disse metrikker kan du opnå værdifuld indsigt i din miljøs ydeevne og sundhed.

Hvorfor er Metrikindsamling Vigtigt?

Proaktiv Problemafsløring: Identificer potentielle problemer, før de påvirker brugerne.
Ydeevneoptimering: Afslør flaskehalse og områder, der kan forbedres.
Kapacitetsplanlægning: Forudsig fremtidige ressourcebehov baseret på historiske tendenser.
Overvågning af SLA'er (Service Level Agreements): Sikr overholdelse af ydeevnemål.
Fejlfinding og Rodårsagsanalyse: Diagnostiser og løs problemer hurtigt.

Introduktion til Prometheus og Grafana

Prometheus er et open source-system til overvågning og alarmering, oprindeligt udviklet hos SoundCloud. Det udmærker sig ved at indsamle og lagre tidsseriedata, dvs. data indekseret efter tidsstempler. Prometheus bruger en pull-baseret model til at "scrape" (indsamle) metrikker fra mål (f.eks. servere, applikationer) med jævne mellemrum. Det tilbyder et kraftfuldt forespørgselssprog (PromQL) til analyse af de indsamlede data og definition af alarmeringsregler.

Grafana er en open source-platform til datavisualisering og overvågning. Den giver dig mulighed for at oprette interaktive dashboards og grafer til at visualisere data fra forskellige kilder, herunder Prometheus. Grafana tilbyder et rigt sæt af visualiseringsmuligheder, herunder grafer, diagrammer, tabeller og målere. Den understøtter også alarmering, hvilket giver dig mulighed for at modtage meddelelser, når bestemte tærskler overskrides.

Sammen udgør Prometheus og Grafana en kraftfuld og fleksibel overvågningsløsning, der kan tilpasses en bred vifte af miljøer og brugsscenarier. De anvendes i vid udstrækning i DevOps og SRE (Site Reliability Engineering) praksisser verden over.

Prometheus Arkitektur og Koncepter

Forståelse af Prometheus' kernekomponenter er afgørende for effektiv implementering og udnyttelse:

Prometheus Server: Kernenheden, der er ansvarlig for at scrape, lagre og forespørge på metrikker.
Service Discovery: Opdager automatisk mål, der skal overvåges, baseret på konfiguration eller integrationer med platforme som Kubernetes.
Exporters: Agenter, der eksponerer metrikker i et format, som Prometheus kan forstå. Eksempler inkluderer node_exporter (for systemmetrikker) og forskellige applikationsspecifikke exporters.
Pushgateway (Valgfri): Tillader kortlivede jobs at pushe metrikker til Prometheus. Dette er nyttigt for batchjobs, der muligvis ikke kører kontinuerligt.
Alertmanager: Håndterer alarmer, der genereres af Prometheus baseret på konfigurerede regler. Den kan dirigere alarmer til forskellige meddelelseskanaler, såsom e-mail, Slack eller PagerDuty.
PromQL: Prometheus Query Language bruges til at forespørge på og analysere de indsamlede metrikker.

Prometheus Arbejdsgang

Mål (Applikationer, Server, etc.) eksponerer metrikker. Disse metrikker eksponeres normalt via et HTTP-slutpunkt.
Prometheus Server "scrapr" metrikker fra konfigurerede mål. Den trækker periodisk metrikker fra disse slutpunkter.
Prometheus lagrer de "scrapr" metrikker i sin tidsseriedatabase.
Brugere forespørger metrikkerne ved hjælp af PromQL. Dette giver dem mulighed for at analysere dataene og oprette grafer og dashboards.
Alarmeringsregler evalueres baseret på de lagrede metrikker. Hvis en regelbetingelse er opfyldt, udløses en alarm.
Alertmanager håndterer de udløste alarmer. Den deduplicerer, grupperer og dirigerer dem til de relevante meddelelseskanaler.

Grafana Arkitektur og Koncepter

Grafana komplementerer Prometheus ved at tilbyde en brugervenlig grænseflade til visualisering og analyse af de indsamlede metrikker:

Datakilder: Forbindelser til forskellige datakilder, herunder Prometheus, Graphite, InfluxDB og andre.
Dashboards: Samlinger af paneler, der viser data i forskellige formater (grafer, diagrammer, tabeller osv.).
Paneler: Individuelle visualiseringer, der viser data fra en specifik datakilde ved hjælp af en specifik forespørgsel.
Alarmering: Grafana har også indbyggede alarmeringsfunktioner, der giver dig mulighed for at definere alarmer baseret på dataene vist i dine dashboards. Disse alarmer kan bruge Prometheus som datakilde og udnytte PromQL til kompleks alarmeringslogik.
Organisationer og Teams: Grafana understøtter organisationer og teams, hvilket giver dig mulighed for at administrere adgang og tilladelser til dashboards og datakilder.

Grafana Arbejdsgang

Konfigurer Datakilder: Tilslut Grafana til din Prometheus-server.
Opret Dashboards: Design dashboards til at visualisere dine metrikker.
Tilføj Paneler til Dashboards: Tilføj paneler for at vise specifikke datapunkter fra Prometheus ved hjælp af PromQL-forespørgsler.
Konfigurer Alarmering (Valgfri): Opsæt alarmeringsregler i Grafana for at modtage meddelelser baseret på specifikke metrikters tærskler.
Del Dashboards: Del dashboards med dit team for at samarbejde om overvågning og analyse.

Opsætning af Prometheus og Grafana

Dette afsnit giver en trin-for-trin guide til opsætning af Prometheus og Grafana.

Installation af Prometheus

1. Download Prometheus:

Download den seneste version af Prometheus fra den officielle hjemmeside: https://prometheus.io/download/. Vælg den passende pakke til dit operativsystem (f.eks. Linux, Windows, macOS).

2. Udpak Arkivet:

Udpak det downloadede arkiv til en mappe efter eget valg.

3. Konfigurer Prometheus:

Opret en `prometheus.yml` konfigurationsfil. Denne fil definerer de mål, som Prometheus vil "scrape", og andre konfigurationsmuligheder. En grundlæggende konfiguration kan se således ud:


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']

Denne konfiguration definerer to "scrape" jobs: én for Prometheus selv (der "scrapr" sine egne metrikker) og én for en node_exporter, der kører på localhost port 9100. `scrape_interval` angiver, hvor ofte Prometheus vil "scrape" målene.

4. Start Prometheus:

Kør Prometheus-eksekverbare fil fra den mappe, hvor du udpakkede arkivet:

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

Prometheus starter og lytter som standard på port 9090. Du kan få adgang til Prometheus' webinterface i din browser på http://localhost:9090.

Installation af Grafana

1. Download Grafana:

Download den seneste version af Grafana fra den officielle hjemmeside: https://grafana.com/grafana/download. Vælg den passende pakke til dit operativsystem.

2. Installer Grafana:

Følg installationsvejledningen for dit operativsystem. For eksempel, på 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. Start Grafana:

Start Grafana-servicen:

sudo systemctl start grafana-server

4. Få Adgang til Grafana:

Grafana starter og lytter som standard på port 3000. Du kan få adgang til Grafana's webinterface i din browser på http://localhost:3000.

Standardbrugernavnet og adgangskoden er `admin` og `admin`. Du bliver bedt om at ændre adgangskoden ved første login.

Forbindelse af Grafana til Prometheus

For at visualisere metrikker fra Prometheus i Grafana skal du konfigurere Prometheus som en datakilde i Grafana.

1. Tilføj Datakilde:

I Grafanas webinterface navigerer du til Konfiguration > Datakilder og klikker på Tilføj datakilde.

2. Vælg Prometheus:

Vælg Prometheus som datakildetype.

3. Konfigurer Prometheus Forbindelse:

Indtast URL'en til din Prometheus-server (f.eks. `http://localhost:9090`). Konfigurer andre muligheder efter behov (f.eks. godkendelse).

4. Gem og Test:

Klik på Gem & Test for at bekræfte, at Grafana kan oprette forbindelse til Prometheus.

Oprettelse af Dashboards i Grafana

Når du har forbundet Grafana til Prometheus, kan du oprette dashboards for at visualisere dine metrikker.

1. Opret et Nyt Dashboard:

I Grafanas webinterface klikker du på + ikonet i sidebaren og vælger Dashboard.

2. Tilføj et Panel:

Klik på Tilføj et tomt panel for at tilføje et nyt panel til dashboardet.

3. Konfigurer Panelet:

Vælg Datakilde: Vælg den Prometheus-datakilde, du konfigurerede tidligere.
Indtast PromQL Forespørgsel: Indtast en PromQL-forespørgsel for at hente den metrik, du vil visualisere. For eksempel, for at vise CPU-udnyttelse, kan du bruge følgende forespørgsel:


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

Denne forespørgsel beregner ændringshastigheden af CPU-tid brugt af processer, der er indsamlet af node_exporter over et 5-minutters interval.

Konfigurer Visualiseringsmuligheder: Vælg visualiseringstypen (f.eks. graf, måler, tabel) og konfigurer andre muligheder efter behov (f.eks. aksemærker, farver).

4. Gem Dashboardet:

Klik på gem-ikonet for at gemme dashboardet.

PromQL: Prometheus Forespørgselssprog

PromQL er et kraftfuldt forespørgselssprog, der bruges til at hente og manipulere metrikker lagret i Prometheus. Det giver dig mulighed for at udføre en bred vifte af operationer, herunder:

Filtrering: Vælg metrikker baseret på etiketter.
Aggregering: Beregn aggregerede værdier (f.eks. sum, gennemsnit, maksimum) over tidsperioder eller på tværs af flere instanser.
Hastighedsberegning: Beregn ændringshastigheden af tællermetrikker.
Aritmetiske Operationer: Udfør aritmetiske operationer på metrikker (f.eks. addition, subtraktion, multiplikation).
Tidsserie Funktioner: Anvend funktioner på tidsseriedata (f.eks. glidende gennemsnit, udjævning).

PromQL Eksempler

CPU-udnyttelse:


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

Hukommelsesforbrug:


node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes

Diskpladsforbrug:


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

HTTP Anmodningsrate:


rate(http_requests_total[5m])

At lære PromQL er afgørende for effektiv brug af Prometheus og Grafana. Se Prometheus-dokumentationen for en omfattende guide til sproget.

Alarmering med Prometheus og Alertmanager

Prometheus tilbyder et robust alarmeringssystem, der giver dig mulighed for at definere regler baseret på metrikværdier. Når en regelbetingelse er opfyldt, udløses en alarm, og Alertmanager håndterer meddelelsesprocessen.

Definition af Alarmeringsregler

Alarmeringsregler defineres i `prometheus.yml` konfigurationsfilen. Her er et eksempel på en alarmeringsregel, der udløses, når CPU-udnyttelsen overstiger 80%:


rule_files:
  - "rules.yml"

Derefter placeres regler som disse i en fil ved navn `rules.yml`:


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 }}"

Forklaring:

alert: Navnet på alarmen.
expr: PromQL-udtrykket, der definerer alarmbetingelsen.
for: Varigheden, som betingelsen skal være opfyldt, før alarmen udløses.
labels: Etiketter, der er knyttet til alarmen.
annotations: Annotationer, der giver yderligere information om alarmen, såsom et resumé og en beskrivelse.

Konfiguration af Alertmanager

Alertmanager håndterer dirigering og meddelelse af alarmer. Du skal konfigurere Alertmanager til at specificere, hvor alarmer skal sendes (f.eks. e-mail, Slack, PagerDuty). Se Alertmanager-dokumentationen for detaljerede konfigurationsinstruktioner.

En minimal `alertmanager.yml` konfiguration kan se således ud:


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/'

Denne konfiguration sender alarmer til et webhook på localhost port 8080. Du kan tilpasse `receivers`-afsnittet for at bruge tjenester som Slack eller e-mail i stedet.

Praktiske Eksempler og Brugsscenarier

Prometheus og Grafana kan bruges til at overvåge en bred vifte af applikationer og infrastrukturkomponenter. Her er nogle praktiske eksempler:

Webserver Overvågning: Overvåg HTTP-anmodningsrater, svartider og fejlprocenter for at sikre optimal webserverydelse.
Database Overvågning: Spor databaseforbindelsespool-brug, forespørgselsudførelsestider og langsomme forespørgsler for at identificere databaseflaskehalse.
Kubernetes Overvågning: Overvåg sundheden og ydeevnen af Kubernetes-klynger, herunder ressourceudnyttelse af pods og noder.
Applikations Overvågning: Indsaml brugerdefinerede metrikker fra dine applikationer for at spore specifikke forretnings-KPI'er og identificere applikationsspecifikke problemer.
Netværks Overvågning: Spor netværkstrafik, latenstid og pakketab for at identificere netværksflaskehalse og ydelsesproblemer.
Cloud Infrastruktur Overvågning: Overvåg ydeevnen og tilgængeligheden af cloud-ressourcer, såsom virtuelle maskiner, lager og databaser. Dette er især relevant for AWS-, Azure- og Google Cloud-miljøer, som alle har integrationer med Prometheus og Grafana.

Eksempel: Overvågning af en Mikrotjeneste Arkitektur

I en mikrotjeneste arkitektur kan Prometheus og Grafana bruges til at overvåge sundheden og ydeevnen af individuelle tjenester samt det samlede system. Hver tjeneste kan eksponere sine egne metrikker, såsom anmodningsrater, svartider og fejlprocenter. Prometheus kan derefter "scrape" disse metrikker, og Grafana kan bruges til at visualisere dem. Dette giver dig mulighed for hurtigt at identificere ydelsesflaskehalse eller fejl i specifikke tjenester.

Avancerede Teknikker og Bedste Praksis

For at få mest muligt ud af Prometheus og Grafana, bør du overveje følgende avancerede teknikker og bedste praksis:

Brug Meningsfulde Etiketter: Brug etiketter til at tilføje kontekst til dine metrikker. Dette gør det lettere at filtrere og aggregere data. Brug for eksempel etiketter til at identificere tjenesten, miljøet og instansen, som en metrik er associeret med.
Overvåg Vigtige Ydelsesindikatorer (KPI'er): Fokuser på at overvåge de metrikker, der er mest kritiske for din forretning. Dette giver dig mulighed for hurtigt at identificere og adressere problemer, der har den største indvirkning.
Indstil Passende Alarmeringsgrænser: Indstil alarmeringsgrænser, der er passende for dit miljø. Undgå at indstille grænser, der er for følsomme, da dette kan føre til alarmtræthed.
Brug Dashboards Effektivt: Design dashboards, der er nemme at forstå og giver handlingsrettet indsigt. Brug klare og præcise etiketter og visualiseringer.
Automatiser Implementering og Konfiguration: Automatiser implementering og konfiguration af Prometheus og Grafana ved hjælp af værktøjer som Ansible, Terraform eller Kubernetes.
Sikr Dine Prometheus og Grafana Instanser: Sikr dine Prometheus og Grafana instanser for at forhindre uautoriseret adgang. Brug godkendelse og autorisation til at kontrollere adgangen til følsomme data.
Overvej Horisontal Skalering: For store miljøer, overvej at skalere dine Prometheus og Grafana instanser horisontalt for at håndtere den øgede belastning. Dette kan opnås ved at bruge flere Prometheus-servere og Grafana-instanser bag en load balancer.
Udnyt Service Discovery: Udnyt Prometheus' service discovery-funktioner til automatisk at opdage og overvåge nye mål. Dette er især nyttigt i dynamiske miljøer som Kubernetes.

Fejlfinding af Almindelige Problemer

Selv med omhyggelig planlægning og implementering kan du støde på problemer, når du bruger Prometheus og Grafana. Her er nogle almindelige problemer og deres løsninger:

Prometheus "Scrapr" Ikke Metrikker: Bekræft, at målet er tilgængeligt fra Prometheus-serveren. Tjek Prometheus-logfilerne for fejl. Sikr, at målet eksponerer metrikker i det korrekte format.
Grafana Kan Ikke Forbinde til Prometheus: Bekræft, at Prometheus URL'en er korrekt i Grafana datakildekonfigurationen. Tjek Grafana-logfilerne for fejl. Sikr, at Prometheus-serveren kører og er tilgængelig fra Grafana-serveren.
PromQL Forespørgsler Returnerer Ingen Data: Bekræft, at PromQL-forespørgslen er korrekt. Tjek Prometheus-logfilerne for fejl. Sikr, at den metrik, du forespørger på, eksisterer og bliver "scrapr" af Prometheus.
Alarmer Udløses Ikke: Bekræft, at alarmeringsreglen er defineret korrekt. Tjek Prometheus-logfilerne for fejl. Sikr, at Alertmanager kører og er konfigureret korrekt.
Ydelsesproblemer: Hvis du oplever ydelsesproblemer, overvej at skalere dine Prometheus og Grafana instanser horisontalt. Optimer dine PromQL-forespørgsler for at reducere belastningen på Prometheus-serveren.

Alternative Overvågningsløsninger

Selvom Prometheus og Grafana er kraftfulde værktøjer, er de ikke de eneste muligheder for metrikindsamling og visualisering. Andre populære overvågningsløsninger inkluderer:

Datadog: En kommerciel overvågningsplatform, der tilbyder et bredt udvalg af funktioner, herunder metrikindsamling, logstyring og applikationsydelsesovervågning (APM).
New Relic: Endnu en kommerciel overvågningsplatform, der leverer omfattende overvågningsfunktioner til applikationer og infrastruktur.
InfluxDB og Chronograf: En tidsseriedatabase og visualiseringsplatform, der ofte bruges som et alternativ til Prometheus og Grafana.
Elasticsearch, Logstash og Kibana (ELK Stack): En populær open source-stack til logstyring og analyse. Selvom den primært bruges til logs, kan den også bruges til metrikindsamling og visualisering.
Dynatrace: En AI-drevet overvågningsplatform, der giver ende-til-ende synlighed i applikations- og infrastrukturydeevne.

Den bedste overvågningsløsning for din organisation vil afhænge af dine specifikke krav og budget.

Konklusion

Metrikindsamling er afgørende for at opretholde applikationers og infrastrukturs sundhed og ydeevne. Prometheus og Grafana leverer en kraftfuld og fleksibel open source-løsning til indsamling, lagring og visualisering af metrikker. Ved at forstå kernekoncepterne og følge de bedste praksisser, der er skitseret i denne guide, kan du udnytte Prometheus og Grafana til at opbygge et robust overvågningssystem, der opfylder din organisations behov.

Effektiv overvågning, kombineret med proaktiv alarmering og hurtig hændelsesrespons, er en hjørnesten i moderne IT-drift. Ved at omfavne værktøjer som Prometheus og Grafana styrkes organisationer til at levere pålidelige og performante tjenester til deres brugere, uanset deres placering eller branche.