Metrikas apkopošana: Visaptverošs ceļvedis ar Prometheus un Grafana

Mūsdienu sarežģītajā IT vidē efektīva uzraudzība ir ļoti svarīga lietojumprogrammu un infrastruktūras veselības un veiktspējas uzturēšanai. Metriku apkopošana nodrošina pamatu šai uzraudzībai, ļaujot izsekot galvenos veiktspējas rādītājus (KPI), identificēt potenciālās problēmas un optimizēt resursu izmantošanu. Šajā visaptverošajā ceļvedī tiks aplūkots, kā izmantot Prometheus un Grafana — divus jaudīgus atvērtā pirmkoda rīkus — efektīvai metrikas apkopošanai un vizualizēšanai.

Kas ir metrikas apkopošana?

Metriku apkopošana ietver skaitlisku datu vākšanu, kas laika gaitā atspoguļo dažādu sistēmu, lietojumprogrammu un infrastruktūras komponentu stāvokli un uzvedību. Šīs metrikas var ietvert CPU lietojumu, atmiņas patēriņu, tīkla datplūsmu, reakcijas laikus, kļūdu biežumu un daudzus citus svarīgus rādītājus. Analizējot šīs metrikas, jūs varat gūt vērtīgu ieskatu par savas vides veiktspēju un veselību.

Kāpēc metrikas apkopošana ir svarīga?

• Proaktīva problēmu noteikšana: identificējiet potenciālās problēmas pirms tās ietekmē lietotājus.
• Veiktspējas optimizācija: atrodiet šaurās vietas un uzlabojamās jomas.
• Ietilpības plānošana: prognozējiet nākotnes resursu vajadzības, pamatojoties uz vēsturiskajām tendencēm.
• Pakalpojumu līmeņa līgumu (SLA) uzraudzība: nodrošiniet atbilstību veiktspējas mērķiem.
• Problēmu novēršana un cēloņu analīze: ātri diagnosticējiet un risiniet problēmas.

Iepazīšanās ar Prometheus un Grafana

Prometheus ir atvērtā pirmkoda sistēmu uzraudzības un brīdinājumu rīkkopa, kas sākotnēji tika izstrādāta SoundCloud. Tā izceļas ar laika rindu datu (datu, kas indeksēti pēc laika zīmogiem) apkopošanu un glabāšanu. Prometheus izmanto pievilkšanas modeli, lai periodiski izgūtu metrikas no mērķiem (piemēram, serveriem, lietojumprogrammām). Tā piedāvā jaudīgu vaicājumu valodu (PromQL) savākto datu analīzei un brīdinājumu noteikumu definēšanai.

Grafana ir atvērtā pirmkoda datu vizualizācijas un uzraudzības platforma. Tā ļauj izveidot interaktīvus informācijas paneļus un grafikus, lai vizualizētu datus no dažādiem avotiem, tostarp Prometheus. Grafana nodrošina bagātīgu vizualizācijas opciju kopumu, tostarp grafikus, diagrammas, tabulas un mērinstrumentus. Tā atbalsta arī brīdinājumus, ļaujot saņemt paziņojumus, kad tiek pārsniegti noteikti sliekšņi.

Kopā Prometheus un Grafana veido jaudīgu un elastīgu uzraudzības risinājumu, ko var pielāgot plašam vides un lietošanas gadījumu klāstam. Tās plaši izmanto DevOps un SRE (Site Reliability Engineering) praksē visā pasaulē.

Prometheus arhitektūra un koncepcijas

Lai efektīvi ieviestu un izmantotu Prometheus, ir svarīgi saprast tā galvenās sastāvdaļas:

• Prometheus Server: galvenā sastāvdaļa, kas ir atbildīga par metrikas izgūšanu, glabāšanu un vaicājumu veikšanu.
• Pakalpojumu atklāšana: automātiski atklāj uzraudzāmos mērķus, pamatojoties uz konfigurāciju vai integrāciju ar platformām, piemēram, Kubernetes.
• Eksportieri (Exporters): aģenti, kas nodrošina metrikas formātā, ko Prometheus var saprast. Piemēri ir node_exporter (sistēmas metrikām) un dažādi lietojumprogrammu specifiski eksportieri.
• Pushgateway (nav obligāti): ļauj īslaicīgiem uzdevumiem nosūtīt metrikas uz Prometheus. Tas ir noderīgi pakešu darbiem, kas var nedarboties nepārtraukti.
• Alertmanager: apstrādā Prometheus radītos brīdinājumus, pamatojoties uz konfigurētiem noteikumiem. Tā var novirzīt brīdinājumus uz dažādiem paziņojumu kanāliem, piemēram, e-pastu, Slack vai PagerDuty.
• PromQL: Prometheus vaicājumu valoda, ko izmanto savākto metrikas vaicāšanai un analīzei.

Prometheus darbplūsma

1. Mērķi (Lietojumprogrammas, serveri u.c.) nodrošina metrikas. Šīs metrikas parasti tiek nodrošinātas, izmantojot HTTP galapunktu.
2. Prometheus Server izgūst metrikas no konfigurētajiem mērķiem. Tas periodiski izvelk metrikas no šiem galapunktiem.
3. Prometheus glabā izgūtās metrikas savā laika rindu datubāzē.
4. Lietotāji veic vaicājumus par metrikām, izmantojot PromQL. Tas ļauj viņiem analizēt datus un izveidot grafikus un informācijas paneļus.
5. Brīdinājumu noteikumi tiek novērtēti, pamatojoties uz saglabātajām metrikām. Ja tiek izpildīts noteikuma nosacījums, tiek izsaukts brīdinājums.
6. Alertmanager apstrādā izsauktos brīdinājumus. Tas dublē, grupē un novirza tos uz attiecīgajiem paziņojumu kanāliem.

Grafana arhitektūra un koncepcijas

Grafana papildina Prometheus, nodrošinot lietotājam draudzīgu saskarni savākto metrikas vizualizēšanai un analīzei:

• Datu avoti: savienojumi ar dažādiem datu avotiem, tostarp Prometheus, Graphite, InfluxDB un citiem.
• Informācijas paneļi (Dashboards): paneļu kolekcijas, kas parāda datus dažādos formātos (grafiki, diagrammas, tabulas utt.).
• Paneļi (Panels): atsevišķas vizualizācijas, kas parāda datus no noteikta datu avota, izmantojot noteiktu vaicājumu.
• Brīdinājumi: Grafana ir arī iebūvētas brīdinājumu iespējas, kas ļauj definēt brīdinājumus, pamatojoties uz informācijas paneļos parādītajiem datiem. Šie brīdinājumi var izmantot Prometheus kā datu avotu un izmantot PromQL sarežģītai brīdinājumu loģikai.
• Organizācijas un komandas: Grafana atbalsta organizācijas un komandas, ļaujot jums pārvaldīt piekļuvi un atļaujas informācijas paneļiem un datu avotiem.

Grafana darbplūsma

1. Konfigurējiet datu avotus: savienojiet Grafana ar savu Prometheus serveri.
2. Izveidojiet informācijas paneļus: izveidojiet informācijas paneļus savu metrikas vizualizēšanai.
3. Pievienojiet paneļus informācijas paneļiem: pievienojiet paneļus, lai parādītu konkrētus datus no Prometheus, izmantojot PromQL vaicājumus.
4. Konfigurējiet brīdinājumus (nav obligāti): iestatiet brīdinājumu noteikumus Grafana, lai saņemtu paziņojumus, pamatojoties uz konkrētiem metrikas sliekšņiem.
5. Kopīgojiet informācijas paneļus: kopīgojiet informācijas paneļus ar savu komandu, lai sadarbotos uzraudzībā un analīzē.

Prometheus un Grafana iestatīšana

Šajā sadaļā ir sniegts soli pa solim ceļvedis Prometheus un Grafana iestatīšanai.

Prometheus instalēšana

1. Lejupielādējiet Prometheus:

Lejupielādējiet jaunāko Prometheus versiju no oficiālās vietnes: https://prometheus.io/download/. Atlasiet piemērotu pakotni savai operētājsistēmai (piemēram, Linux, Windows, macOS).

2. Izpakojiet arhīvu:

Izpakojiet lejupielādēto arhīvu izvēlētajā direktorijā.

3. Konfigurējiet Prometheus:

Izveidojiet konfigurācijas failu `prometheus.yml`. Šis fails definē mērķus, kurus Prometheus izgūs, un citas konfigurācijas opcijas. Pamata konfigurācija var izskatīties šādi:

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']

Šī konfigurācija definē divus izgūšanas uzdevumus: vienu pašam Prometheus (izgūst tā metrikas) un vienu node_exporter, kas darbojas uz localhost 9100. portā. `scrape_interval` norāda, cik bieži Prometheus izgūs mērķus.

4. Palaidiet Prometheus:

Palaidiet Prometheus izpildāmo failu no direktorijas, kurā izpakojāt arhīvu:

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

Prometheus sāks darboties un pēc noklusējuma klausīsies 9090. portā. Prometheus tīmekļa saskarni varat atvērt savā pārlūkprogrammā vietnē http://localhost:9090.

Grafana instalēšana

1. Lejupielādējiet Grafana:

Lejupielādējiet jaunāko Grafana versiju no oficiālās vietnes: https://grafana.com/grafana/download. Atlasiet piemērotu pakotni savai operētājsistēmai.

2. Instalējiet Grafana:

Izpildiet instalācijas norādījumus savai operētājsistēmai. Piemēram, 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. Palaidiet Grafana:

Palaidiet Grafana pakalpojumu:

sudo systemctl start grafana-server

4. Piekļūstiet Grafana:

Grafana sāks darboties un pēc noklusējuma klausīsies 3000. portā. Grafana tīmekļa saskarni varat atvērt savā pārlūkprogrammā vietnē http://localhost:3000.

Noklusētais lietotājvārds un parole ir `admin` un `admin`. Pirmajā pieteikšanās reizē jums tiks piedāvāts mainīt paroli.

Grafanas savienošana ar Prometheus

Lai vizualizētu metrikas no Prometheus Grafana, jums ir jākonfigurē Prometheus kā datu avots Grafana.

1. Pievienojiet datu avotu:

Grafana tīmekļa saskarnē dodieties uz Konfigurācija > Datu avoti un noklikšķiniet uz Pievienot datu avotu.

2. Atlasiet Prometheus:

Atlasiet Prometheus kā datu avota veidu.

3. Konfigurējiet Prometheus savienojumu:

Ievadiet savu Prometheus servera URL (piemēram, `http://localhost:9090`). Konfigurējiet citas opcijas pēc vajadzības (piemēram, autentifikācija).

4. Saglabājiet un pārbaudiet:

Noklikšķiniet uz Saglabāt un pārbaudīt, lai pārbaudītu, vai Grafana var veiksmīgi savienoties ar Prometheus.

Informācijas paneļu izveide Grafana

Kad esat savienojis Grafana ar Prometheus, varat izveidot informācijas paneļus savu metrikas vizualizēšanai.

1. Izveidojiet jaunu informācijas paneli:

Grafana tīmekļa saskarnē sānu joslā noklikšķiniet uz ikonas + un atlasiet Informācijas panelis.

2. Pievienojiet paneli:

Noklikšķiniet uz Pievienot tukšu paneli, lai pievienotu jaunu paneli informācijas panelim.

3. Konfigurējiet paneli:

• Atlasiet datu avotu: atlasiet iepriekš konfigurēto Prometheus datu avotu.
• Ievadiet PromQL vaicājumu: ievadiet PromQL vaicājumu, lai iegūtu metrikas, ko vēlaties vizualizēt. Piemēram, lai parādītu CPU lietojumu, varētu izmantot šādu vaicājumu:

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

Šis vaicājums aprēķina CPU laika izmaiņu ātrumu, ko izmanto procesi, ko node_exporter savācis 5 minūšu intervālā.

• Konfigurējiet vizualizācijas opcijas: atlasiet vizualizācijas veidu (piemēram, grafiks, mērinstruments, tabula) un konfigurējiet citas opcijas pēc vajadzības (piemēram, asu etiķetes, krāsas).

4. Saglabājiet informācijas paneli:

Noklikšķiniet uz saglabāšanas ikonas, lai saglabātu informācijas paneli.

PromQL: Prometheus vaicājumu valoda

PromQL ir jaudīga vaicājumu valoda, ko izmanto Prometheus glabāto metrikas iegūšanai un manipulēšanai. Tā ļauj veikt plašu operāciju klāstu, tostarp:

• Filtrēšana: atlasiet metrikas, pamatojoties uz etiķetēm.
• Agregācija: aprēķiniet agregātās vērtības (piemēram, summu, vidējo, maksimumu) laika periodos vai vairākās instancēs.
• Ātruma aprēķināšana: aprēķiniet skaitītāju metrikas izmaiņu ātrumu.
• Aritmētiskās operācijas: veiciet aritmētiskās operācijas ar metrikām (piemēram, saskaitīšana, atņemšana, reizināšana).
• Laika rindu funkcijas: lietojiet funkcijas laika rindu datiem (piemēram, kustīgais vidējais, izlīdzināšana).

PromQL piemēri

• CPU lietojums:

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

• Atmiņas lietojums:

node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes

• Diska vietas lietojums:

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

• HTTP pieprasījumu ātrums:

rate(http_requests_total[5m])

PromQL apgūšana ir būtiska, lai efektīvi izmantotu Prometheus un Grafana. Lai iegūtu visaptverošu valodas ceļvedi, skatiet Prometheus dokumentāciju.

Brīdinājumi ar Prometheus un Alertmanager

Prometheus nodrošina izturīgu brīdinājumu sistēmu, kas ļauj definēt noteikumus, pamatojoties uz metrikas vērtībām. Kad tiek izpildīts noteikuma nosacījums, tiek izsaukts brīdinājums, un Alertmanager apstrādā paziņojumu procesu.

Brīdinājumu noteikumu definēšana

Brīdinājumu noteikumi ir definēti konfigurācijas failā `prometheus.yml`. Šeit ir piemērs brīdinājuma noteikumam, kas tiek izsaukts, ja CPU lietojums pārsniedz 80%:

rule_files:
  - "rules.yml"

Pēc tam failā ar nosaukumu `rules.yml` ievietojiet šādus noteikumus:

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 }}"

Paskaidrojums:

• alert: brīdinājuma nosaukums.
• expr: PromQL izteiksme, kas definē brīdinājuma nosacījumu.
• for: laika periods, kurā nosacījumam jābūt spēkā, pirms brīdinājums tiek izsaukts.
• labels: etiķetes, kas tiek pievienotas brīdinājumam.
• annotations: anotācijas, kas sniedz papildu informāciju par brīdinājumu, piemēram, kopsavilkumu un aprakstu.

Alertmanager konfigurēšana

Alertmanager apstrādā brīdinājumu maršrutēšanu un paziņošanu. Jums ir jākonfigurē Alertmanager, lai norādītu, kur brīdinājumi ir jānosūta (piemēram, e-pasts, Slack, PagerDuty). Detalizētus konfigurācijas norādījumus skatiet Alertmanager dokumentācijā.

Minimāla `alertmanager.yml` konfigurācija var izskatīties šādi:

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/'

Šī konfigurācija nosūta brīdinājumus uz webhook uz localhost 8080. portu. Jūs varat pielāgot `receivers` sadaļu, lai izmantotu tādus pakalpojumus kā Slack vai e-pasts.

Praktiski piemēri un lietošanas gadījumi

Prometheus un Grafana var izmantot plaša lietojumprogrammu un infrastruktūras komponentu uzraudzībai. Šeit ir daži praktiski piemēri:

• Web servera uzraudzība: uzraugiet HTTP pieprasījumu ātrumu, reakcijas laikus un kļūdu biežumu, lai nodrošinātu optimālu web servera veiktspēju.
• Datubāzes uzraudzība: izsekojiet datubāzes savienojumu kopnes lietojumu, vaicājumu izpildes laikus un lēnos vaicājumus, lai identificētu datubāzes šaurās vietas.
• Kubernetes uzraudzība: uzraugiet Kubernetes klasteru veselību un veiktspēju, ieskaitot podu un mezglu resursu izmantošanu.
• Lietojumprogrammu uzraudzība: apkopoiet pielāgotas metrikas no savām lietojumprogrammām, lai izsekotu specifiskus biznesa KPI un identificētu lietojumprogrammu līmeņa problēmas.
• Tīkla uzraudzība: izsekojiet tīkla datplūsmu, latentumu un pakešu zudumu, lai identificētu tīkla šaurās vietas un veiktspējas problēmas.
• Mākoņu infrastruktūras uzraudzība: uzraugiet mākoņu resursu, piemēram, virtuālo mašīnu, krātuves un datubāzu, veiktspēju un pieejamību. Tas ir īpaši svarīgi AWS, Azure un Google Cloud vidēs, kurām visām ir integrācija ar Prometheus un Grafana.

Piemērs: Mikropakalpojumu arhitektūras uzraudzība

Mikropakalpojumu arhitektūrā Prometheus un Grafana var izmantot, lai uzraudzītu atsevišķu pakalpojumu, kā arī kopējās sistēmas veselību un veiktspēju. Katrs pakalpojums var nodrošināt savas metrikas, piemēram, pieprasījumu ātrumu, reakcijas laikus un kļūdu biežumu. Prometheus pēc tam var izgūt šīs metrikas, un Grafana var izmantot tās vizualizēšanai. Tas ļauj ātri identificēt veiktspējas šaurās vietas vai kļūmes konkrētos pakalpojumos.

Papildu metodes un paraugprakses

Lai maksimāli izmantotu Prometheus un Grafana, apsveriet šādas papildu metodes un paraugprakses:

• Izmantojiet jēgpilnas etiķetes: izmantojiet etiķetes, lai pievienotu kontekstu savām metrikām. Tas atvieglo datu filtrēšanu un agregēšanu. Piemēram, izmantojiet etiķetes, lai identificētu pakalpojumu, vidi un instanci, ar kuru saistīta metrika.
• Uzraugiet galvenos veiktspējas rādītājus (KPI): koncentrējieties uz to metrikas uzraudzību, kas ir vissvarīgākās jūsu biznesam. Tas ļauj ātri identificēt un risināt problēmas, kurām ir vislielākā ietekme.
• Iestatiet atbilstošus brīdinājumu sliekšņus: iestatiet brīdinājumu sliekšņus, kas ir piemēroti jūsu videi. Izvairieties iestatīt pārāk jutīgus sliekšņus, jo tas var radīt brīdinājumu nogurumu.
• Efektīvi izmantojiet informācijas paneļus: izstrādājiet informācijas paneļus, kas ir viegli saprotami un sniedz praktiskus ieskatus. Izmantojiet skaidras un kodolīgas etiķetes un vizualizācijas.
• Automatizējiet izvietošanu un konfigurēšanu: automatizējiet Prometheus un Grafana izvietošanu un konfigurēšanu, izmantojot tādus rīkus kā Ansible, Terraform vai Kubernetes.
• Droši nodrošiniet savus Prometheus un Grafana instanču: droši nodrošiniet savus Prometheus un Grafana instanču, lai novērstu neatļautu piekļuvi. Izmantojiet autentifikāciju un autorizāciju, lai kontrolētu piekļuvi sensitīviem datiem.
• Apsveriet horizontālo mērogošanu: lielām vidēm apsveriet savu Prometheus un Grafana instanču horizontālo mērogošanu, lai apstrādātu palielināto slodzi. To var panākt, izmantojot vairākus Prometheus serverus un Grafana instanču aiz slodzes balansa.
• Izmantojiet pakalpojumu atklāšanu: izmantojiet Prometheus pakalpojumu atklāšanas iespējas, lai automātiski atklātu un uzraudzītu jaunus mērķus. Tas ir īpaši noderīgi dinamiskās vidēs, piemēram, Kubernetes.

Bieži sastopamo problēmu novēršana

Pat ar rūpīgu plānošanu un ieviešanu, izmantojot Prometheus un Grafana, var rasties problēmas. Šeit ir dažas bieži sastopamas problēmas un to risinājumi:

• Prometheus neizgūst metrikas: pārbaudiet, vai mērķis ir pieejams no Prometheus servera. Pārbaudiet Prometheus žurnālus par kļūdām. Nodrošiniet, ka mērķis nodrošina metrikas pareizajā formātā.
• Grafana nevar savienoties ar Prometheus: pārbaudiet, vai Prometheus URL ir pareizs Grafana datu avota konfigurācijā. Pārbaudiet Grafana žurnālus par kļūdām. Nodrošiniet, ka Prometheus serveris darbojas un ir pieejams no Grafana servera.
• PromQL vaicājumi neatgriež datus: pārbaudiet, vai PromQL vaicājums ir pareizs. Pārbaudiet Prometheus žurnālus par kļūdām. Nodrošiniet, ka vaicātā metrika pastāv un to izgūst Prometheus.
• Brīdinājumi netiek izsaukts: pārbaudiet, vai brīdinājuma noteikums ir pareizi definēts. Pārbaudiet Prometheus žurnālus par kļūdām. Nodrošiniet, ka Alertmanager darbojas un ir pareizi konfigurēts.
• Veiktspējas problēmas: ja rodas veiktspējas problēmas, apsveriet savu Prometheus un Grafana instanču horizontālo mērogošanu. Optimizējiet savus PromQL vaicājumus, lai samazinātu slodzi uz Prometheus serveri.

Alternatīvi uzraudzības risinājumi

Lai gan Prometheus un Grafana ir jaudīgi rīki, tie nav vienīgās iespējas metrikas apkopošanai un vizualizēšanai. Citi populāri uzraudzības risinājumi ietver:

• Datadog: komerciāla uzraudzības platforma, kas piedāvā plašu funkciju klāstu, ieskaitot metrikas apkopošanu, žurnālu pārvaldību un lietojumprogrammu veiktspējas uzraudzību (APM).
• New Relic: cita komerciāla uzraudzības platforma, kas nodrošina visaptverošas uzraudzības iespējas lietojumprogrammām un infrastruktūrai.
• InfluxDB un Chronograf: laika rindu datubāze un vizualizācijas platforma, ko bieži izmanto kā alternatīvu Prometheus un Grafana.
• Elasticsearch, Logstash un Kibana (ELK Stack): populārs atvērtā pirmkoda komplekts žurnālu pārvaldībai un analīzei. Lai gan tas galvenokārt tiek izmantots žurnāliem, to var izmantot arī metrikas apkopošanai un vizualizēšanai.
• Dynatrace: ar AI darbināma uzraudzības platforma, kas nodrošina pilnīgu redzamību lietojumprogrammu un infrastruktūras veiktspējā.

Labākais uzraudzības risinājums jūsu organizācijai būs atkarīgs no jūsu specifiskajām prasībām un budžeta.

Secinājums

Metrikas apkopošana ir būtiska lietojumprogrammu un infrastruktūras veselības un veiktspējas uzturēšanai. Prometheus un Grafana nodrošina jaudīgu un elastīgu atvērtā pirmkoda risinājumu metrikas apkopošanai, glabāšanai un vizualizēšanai. Saprotot galvenās koncepcijas un ievērojot šajā ceļvedī izklāstītās paraugprakses, jūs varat izmantot Prometheus un Grafana, lai izveidotu izturīgu uzraudzības sistēmu, kas atbilst jūsu organizācijas vajadzībām.

Efektīva uzraudzība, kopā ar proaktīviem brīdinājumiem un ātru incidentu novēršanu, ir mūsdienu IT operāciju stūrakmens. Tādu rīku kā Prometheus un Grafana izmantošana dod organizācijām iespēju nodrošināt uzticamus un efektīvus pakalpojumus saviem lietotājiem neatkarīgi no viņu atrašanās vietas vai nozares.