Prometheus Metrics: ആധുനിക ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രകടന നിരീക്ഷണത്തിനുള്ള ആഗോള നിലവാരം

ഇന്നത്തെ പരസ്പരാശ്രിതമായ ഡിജിറ്റൽ ലോകത്ത്, ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ബിസിനസ്സുകളുടെ നട്ടെല്ലാണ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ. ഭൂഖണ്ഡങ്ങൾക്കിടയിൽ ഇടപാടുകൾ നടത്തുന്ന ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങൾ മുതൽ ലക്ഷക്കണക്കിന് വ്യത്യസ്ത ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് അനുദിനം സേവനം നൽകുന്ന ഇ-കൊമേഴ്‌സ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ വരെ, സോഫ്റ്റ്‌വെയറിൻ്റെ വിശ്വാസ്യതയും പ്രകടനവും പരമപ്രധാനമാണ്. ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രകടന നിരീക്ഷണം (APM) ഒരു പ്രത്യേക വിഷയമെന്ന നിലയിൽ നിന്ന് ഒരു നിർണായക പ്രവർത്തനപരമായ ആവശ്യകതയായി പരിണമിച്ചു, ഈ നിർണായക സംവിധാനങ്ങൾ ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ സ്ഥാനമോ സാംസ്കാരിക പശ്ചാത്തലമോ പരിഗണിക്കാതെ സുഗമമായും കാര്യക്ഷമമായും തടസ്സമില്ലാതെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

ക്ലൗഡ്-നേറ്റീവ് മാതൃകകളിലേക്കും മൈക്രോസർവീസുകളിലേക്കും കണ്ടെയ്‌നറൈസേഷനിലേക്കുമുള്ള വാസ്തുവിദ്യയിലെ മാറ്റം അഭൂതപൂർവമായ സങ്കീർണ്ണത അവതരിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഈ വാസ്തുവിദ്യകൾ സമാനതകളില്ലാത്ത അയവും വികസിപ്പിക്കാനുള്ള കഴിവും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുമ്പോൾ, അവ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിന് പുതിയ വെല്ലുവിളികളും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. മോണോലിത്തിക് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത പരമ്പരാഗത APM ടൂളുകൾ, ഉയർന്ന വിതരണമുള്ള, эфемерные (ക്ഷണികമായ) പരിതസ്ഥിതികളിൽ സമഗ്രമായ ദൃശ്യപരത നൽകുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്നു. Prometheus, ഒരു ഓപ്പൺ-സോഴ്‌സ് മോണിറ്ററിംഗ് സിസ്റ്റവും ടൈം-സീരീസ് ഡാറ്റാബേസും, പരിവർത്തനപരമായ ഒരു പരിഹാരമായി ഉയർന്നുവരുന്നു, ഇത് ആധുനിക, ലോകമെമ്പാടും വിതരണം ചെയ്ത സിസ്റ്റങ്ങളിൽ APM-നുള്ള ഡി ഫാക്ടോ നിലവാരമായി അതിവേഗം മാറുന്നു.

ഈ സമഗ്രമായ ഗൈഡ് Prometheus Metrics-നെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിൽ പരിശോധിക്കുന്നു, ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രകടന നിരീക്ഷണം, അതിൻ്റെ പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ, നടപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങൾ, ലോകമെമ്പാടുമുള്ള സംഘടനകളെ എങ്ങനെ അപ്രതീക്ഷിതമായ നിരീക്ഷിക്കൽ ശേഷി നേടാനും പ്രവർത്തന മികവ് കൈവരിക്കാനും ഇത് സഹായിക്കുന്നു എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള അതിൻ്റെ കഴിവുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു. സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾ മുതൽ ബഹുരാഷ്ട്ര കോർപ്പറേഷനുകൾ വരെയുള്ള വിവിധ പരിതസ്ഥിതികളിൽ അതിൻ്റെ പ്രസക്തി ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യും, കൂടാതെ അതിൻ്റെ അയവുള്ള, പുൾ-ബേസ്ഡ് മോഡൽ ഒരു ആഗോള അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങളുടെ ആവശ്യകതകൾക്ക് എങ്ങനെ അനുയോജ്യമാണ് എന്നും ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യും.

Prometheus എന്താണ്? ഉത്ഭവം, തത്ത്വചിന്ത, പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ

Prometheus 2012-ൽ SoundCloud-ൽ അവരുടെ വളരെ ചലനാത്മകവും കണ്ടെയ്‌നറൈസ്ഡ് ആയതുമായ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള വെല്ലുവിളികളെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നതിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു ആഭ്യന്തര പ്രോജക്റ്റായി ഉത്ഭവിച്ചു. Google-ൻ്റെ Borgmon മോണിറ്ററിംഗ് സിസ്റ്റത്തിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ട്, ഇത് 2015-ൽ ഓപ്പൺ-സോഴ്‌സ് ആക്കുകയും Kubernetes-ന് ശേഷം ക്ലൗഡ് നേറ്റീവ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഫൗണ്ടേഷൻ (CNCF) ഹോസ്റ്റ് ചെയ്ത രണ്ടാമത്തെ പ്രോജക്റ്റായി മാറുകയും ചെയ്തു. അതിൻ്റെ തത്ത്വചിന്ത ലളിതത്വം, വിശ്വാസ്യത, വളരെ ചലനാത്മകമായ പരിതസ്ഥിതികളിൽ ഫലപ്രദമായി പ്രവർത്തിക്കാനുള്ള കഴിവ് എന്നിവയിൽ വേരൂന്നിയതാണ്.

ഡാറ്റ പുഷ് ചെയ്യുന്ന ഏജൻ്റുമാരെ ആശ്രയിക്കുന്ന പല പരമ്പരാഗത നിരീക്ഷണ സംവിധാനങ്ങളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, Prometheus ഒരു പുൾ-ബേസ്ഡ് മോഡൽ സ്വീകരിക്കുന്നു. മെട്രിക്കുകൾ ശേഖരിക്കുന്നതിനായി കോൺഫിഗർ ചെയ്ത ടാർഗെറ്റുകളിൽ നിന്ന് HTTP എൻഡ്‌പോയിന്റുകൾ സ്ക്രേപ്പ് ചെയ്യുന്നു, ഇത് സ്റ്റാൻഡേർഡ് HTTP ഇൻ്റർഫേസ് വഴി അതിൻ്റെ മെട്രിക്കുകൾ എക്സ്പോസ് ചെയ്യുന്ന ക്ലൗഡ്-നേറ്റീവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് പ്രത്യേകിച്ചും അനുയോജ്യമാക്കുന്നു. ഈ സമീപനം, പ്രത്യേകിച്ച് നെറ്റ്‌വർക്ക് ടോപ്പോളജികൾ പതിവായി മാറുന്ന പരിതസ്ഥിതികളിൽ അല്ലെങ്കിൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ korte-lived കണ്ടെയ്‌നറുകളായി വിന്യസിക്കുമ്പോൾ, വിന്യാസവും മാനേജ്‌മെൻ്റും ലളിതമാക്കുന്നു.

Prometheus ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിൻ്റെ പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ

Prometheus-ൻ്റെ ശക്തി അതിൻ്റെ സംയോജിത ടൂളുകളുടെ ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിൽ നിന്നാണ് വരുന്നത്, അവ പരസ്പരം സുഗമമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു:

• Prometheus Server: ഇത് സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ ഹൃദയമാണ്. കോൺഫിഗർ ചെയ്ത ടാർഗെറ്റുകളിൽ നിന്ന് മെട്രിക്കുകൾ സ്ക്രേപ്പ് ചെയ്യുക, അവയെ ടൈം-സീരീസ് ഡാറ്റയായി സംഭരിക്കുക, നിയമത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അലേർട്ടുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, PromQL ചോദ്യങ്ങൾക്ക് സേവനം നൽകുക എന്നിവയുടെ ചുമതല ഇതിനാണ്. അതിൻ്റെ പ്രാദേശിക സംഭരണം ടൈം-സീരീസ് ഡാറ്റയ്ക്കായി വളരെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തതാണ്.
• Exporters: Prometheus-ന് എല്ലാ ആപ്ലിക്കേഷനുകളോ സിസ്റ്റങ്ങളോ നേരിട്ട് നിരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയില്ല. Exporters എന്നത് വിവിധ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള (ഉദാഹരണത്തിന്, ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ, ഡാറ്റാബേസുകൾ, മെസ്സേജ് ക്യൂകൾ) മെട്രിക്കുകൾ Prometheus-ഇണങ്ങുന്ന ഫോർമാറ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്ന ചെറിയ, ഏക-ഉദ്ദേശ്യ ആപ്ലിക്കേഷനുകളാണ്, അവ ഒരു HTTP എൻഡ്‌പോയിന്റ് വഴി എക്സ്പോസ് ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണങ്ങളിൽ ഹോസ്റ്റ്-ലെവൽ മെട്രിക്കുകൾക്കായുള്ള node_exporter, Kubernetes ക്ലസ്റ്റർ ആരോഗ്യത്തിനായി kube-state-metrics, വിവിധ ഡാറ്റാബേസ് എക്സ്പോർട്ടറുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.
• Pushgateway: Prometheus പ്രധാനമായും പുൾ-ബേസ്ഡ് ആണെങ്കിലും, эфемерные അല്ലെങ്കിൽ korte-lived ബാച്ച് ജോബുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചില സാഹചര്യങ്ങളുണ്ട്, അവിടെ ടാർഗെറ്റുകൾ വിശ്വസനീയമായി സ്ക്രേപ്പ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല. Pushgateway അത്തരം ജോബുകൾക്ക് അവയുടെ മെട്രിക്കുകൾ ഇതിലേക്ക് പുഷ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് Prometheus പിന്നീട് സ്ക്രേപ്പ് ചെയ്യുന്നു. താൽക്കാലിക പ്രോസസ്സുകളിൽ നിന്നുള്ള മെട്രിക്കുകൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു എന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
• Alertmanager: Prometheus സെർവറിൽ നിന്ന് അയച്ച അലേർട്ടുകൾ ഈ ഘടകം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. ഇത് അലേർട്ടുകൾ ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ചെയ്യുക, ഗ്രൂപ്പ് ചെയ്യുക, അനുയോജ്യമായ സ്വീകർത്താക്കളിലേക്ക് (ഉദാഹരണത്തിന്, ഇമെയിൽ, Slack, PagerDuty, VictorOps, കസ്റ്റം വെബ്ഹൂക്കുകൾ) റൂട്ട് ചെയ്യുക എന്നിവ ചെയ്യുന്നു. അലേർട്ടുകൾ നിശബ്ദമാക്കുന്നതിനും ഇൻഹിബിഷൻ നിയമങ്ങൾക്കും ഇത് പിന്തുണ നൽകുന്നു, ഇത് അലേർട്ട് കൊടുങ്കാറ്റുകൾ തടയുന്നതിനും ശരിയായ ടീമുകൾക്ക് പ്രസക്തമായ അറിയിപ്പുകൾ ലഭിക്കുന്നു എന്നും ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് വളരെ പ്രധാനമാണ്.
• Client Libraries: കസ്റ്റം ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഇൻസ്ട്രുമെൻ്റ് ചെയ്യുന്നതിന്, Prometheus ജനപ്രിയ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകൾക്ക് (Go, Java, Python, Ruby, Node.js, C#, മുതലായവ) ക്ലയിൻ്റ് ലൈബ്രറികൾ നൽകുന്നു. ഈ ലൈബ്രറികൾ ഡെവലപ്പർമാർക്ക് അവരുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ നിന്ന് Prometheus ഫോർമാറ്റിൽ കസ്റ്റം മെട്രിക്കുകൾ എക്സ്പോസ് ചെയ്യുന്നത് ലളിതമാക്കുന്നു.
• Grafana: Prometheus പ്രോജക്റ്റിൻ്റെ കർശനമായ ഭാഗമല്ലെങ്കിലും, Prometheus-നൊപ്പം ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏറ്റവും സാധാരണവും ശക്തവുമായ വിഷ്വലൈസേഷൻ ടൂൾ Grafana ആണ്. ഇത് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് Prometheus ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സമ്പന്നവും സംവേദനാത്മകവുമായ ഡാഷ്ബോർഡുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് ആപ്ലിക്കേഷൻ്റെയും ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിൻ്റെയും പ്രകടനം സംബന്ധിച്ച് സമാനതകളില്ലാത്ത ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു.

ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു: ഒരു ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള അവലോകനം

പല ക്ലൗഡ് റീജിയണുകളിലായി വിന്യസിച്ചിട്ടുള്ള മൈക്രോസർവീസുകളുള്ള ഒരു ആഗോള ഇ-കൊമേഴ്‌സ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം സങ്കൽപ്പിക്കുക. Prometheus എങ്ങനെ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു എന്നത് ഇതാ:

• Instrumentation: ഡെവലപ്പർമാർ അവരുടെ മൈക്രോസർവീസുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, ഇൻവെൻ്ററി സർവീസ്, പേയ്‌മെൻ്റ് ഗേറ്റ്‌വേ, ഉപയോക്തൃ ഓതൻ്റിക്കേഷൻ) ഇൻസ്ട്രുമെൻ്റ് ചെയ്യാൻ Prometheus ക്ലയിൻ്റ് ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അവർ http_requests_total (ഒരു കൗണ്ടർ), request_duration_seconds (ഒരു ഹിസ്റ്റോഗ്രാം), active_user_sessions (ഒരു ഗേജ്) പോലുള്ള മെട്രിക്കുകൾ നിർവചിക്കുന്നു.
• Metric Exposure: ഓരോ മൈക്രോസർവീസും ഈ മെട്രിക്കുകൾ ഒരു പ്രത്യേക HTTP എൻഡ്‌പോയിന്റിൽ, സാധാരണയായി /metrics, എക്സ്പോസ് ചെയ്യുന്നു.
• Scraping: ഓരോ റീജിയണിലോ കേന്ദ്രത്തിലോ വിന്യസിച്ചിട്ടുള്ള Prometheus സെർവറുകൾ, ക്രമമായ ഇടവേളകളിൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, ഓരോ 15 സെക്കൻഡിലും) ഈ /metrics എൻഡ്‌പോയിന്റുകൾ കണ്ടെത്താനും സ്ക്രേപ്പ് ചെയ്യാനും കോൺഫിഗർ ചെയ്യുന്നു.
• Storage: സ്ക്രേപ്പ് ചെയ്ത മെട്രിക്കുകൾ Prometheus-ൻ്റെ ടൈം-സീരീസ് ഡാറ്റാബേസിൽ സംഭരിക്കുന്നു. ഓരോ മെട്രിക്കിനും ഒരു പേരും ലേബലുകൾ എന്ന് വിളിക്കുന്ന കീ-വാല്യൂ ജോഡികളുടെ ഒരു കൂട്ടവും ഉണ്ട്, ഇത് ശക്തമായ ഫിൽട്ടറിംഗും ഏകീകരണവും അനുവദിക്കുന്നു.
• Querying: സൈറ്റ് റിലയബിലിറ്റി എഞ്ചിനീയർമാരും (SREs) DevOps ടീമുകളും ഈ ഡാറ്റ ചോദ്യം ചെയ്യാൻ PromQL (Prometheus Query Language) ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, പേയ്‌മെൻ്റ് സർവീസിൽ നിന്നുള്ള 5xx പിശകുകളുടെ 5 മിനിറ്റ് നിരക്ക് കാണാൻ അവർ rate(http_requests_total{job="payment_service", status="5xx"}[5m]) എന്ന് ചോദ്യം ചെയ്തേക്കാം.
• Alerting: PromQL ചോദ്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, Prometheus-ൽ അലേർട്ടിംഗ് നിയമങ്ങൾ നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു. ഒരു ചോദ്യ ഫലം മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച പരിധി (ഉദാഹരണത്തിന്, പിശക് നിരക്ക് 1%-ൽ കൂടുതലാണെങ്കിൽ) കടക്കുകയാണെങ്കിൽ, Prometheus Alertmanager-ലേക്ക് ഒരു അലേർട്ട് അയയ്ക്കുന്നു.
• Notifications: Alertmanager അലേർട്ട് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക, സമാനമായ അലേർട്ടുകളുമായി ഗ്രൂപ്പ് ചെയ്യുക, ബന്ധപ്പെട്ട ഓൺ-കോൾ ടീമുകൾക്ക് Slack, PagerDuty, അല്ലെങ്കിൽ ഇമെയിൽ വഴി അറിയിപ്പുകൾ അയയ്ക്കുക, പ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ തീവ്രതയോ ദിവസത്തിലെ സമയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വ്യത്യസ്ത ടീമുകളിലേക്ക് വർദ്ധിപ്പിക്കുക എന്നിവ ചെയ്യുന്നു.
• Visualization: Grafana ഡാഷ്ബോർഡുകൾ Prometheus-ൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എടുത്ത് തത്സമയ, ചരിത്രപരമായ പ്രകടന മെട്രിക്കുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു, എല്ലാ റീജിയണുകളിലുമുള്ള ആപ്ലിക്കേഷൻ്റെ ആരോഗ്യത്തെയും പെരുമാറ്റത്തെയും കുറിച്ച് ഒരു ദൃശ്യപരമായ അവലോകനം നൽകുന്നു.

ആഗോള പശ്ചാത്തലത്തിൽ APM-നുള്ള Prometheus-ൻ്റെ ശക്തി

Prometheus പ്രത്യേക നേട്ടങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് APM-ന്, പ്രത്യേകിച്ച് സങ്കീർണ്ണവും വിതരണം ചെയ്തതുമായ സിസ്റ്റങ്ങളുള്ള ആഗോള തലത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന സംഘടനകൾക്ക് വളരെ അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.

ആധുനിക വാസ്തുവിദ്യകളിലേക്കുള്ള ദൃശ്യപരത

ആധുനിക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പലപ്പോഴും Kubernetes പോലുള്ള ഓർക്കിസ്ട്രേറ്റർമാർ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന കണ്ടെയ്‌നറുകളിൽ വിന്യസിച്ചിരിക്കുന്ന മൈക്രോസർവീസുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് നിർമ്മിക്കുന്നത്. ഈ ഘടകങ്ങൾ эфемерные ആണ്, വേഗത്തിൽ അപ് സ്കെയിലും ഡൗൺ സ്കെയിലും ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ നെറ്റ്‌വർക്ക് അതിരുകൾക്ക് കുറുകെ ആശയവിനിമയം നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. Prometheus, അതിൻ്റെ സേവന കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനങ്ങളും ലേബൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡാറ്റാ മോഡലും ഉപയോഗിച്ച്, ഈ ചലനാത്മക പരിതസ്ഥിതികളിലേക്ക് സമാനതകളില്ലാത്ത ദൃശ്യപരത നൽകുന്നു. ഇത് പുതിയ സേവനങ്ങൾ യാന്ത്രികമായി കണ്ടെത്താനും അവയുടെ ആരോഗ്യം നിരീക്ഷിക്കാനും സന്ദർഭോചിതമായ മെട്രിക്കുകൾ നൽകാനും കഴിയും, ഇത് സംയോജിത സേവനങ്ങളുടെ സങ്കീർണ്ണമായ വലയിൽ പ്രകടനം മനസ്സിലാക്കാൻ ടീമുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, അവയുടെ ഭൗതികമോ ലോജിക്കൽ ആയതോ ആയ സ്ഥാനം പരിഗണിക്കാതെ.

പ്രശ്നങ്ങളുടെ മുൻകൂട്ടിയുള്ള കണ്ടെത്തലും മൂലകാരണ വിശകലനവും

പരമ്പരാഗത നിരീക്ഷണം പലപ്പോഴും സംഭവങ്ങളോടുള്ള പ്രതികരണാത്മക പ്രതികരണങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. Prometheus ഈ മാതൃകയെ മുൻകൂട്ടി പ്രശ്ന കണ്ടെത്തൽ ലക്ഷ്യമാക്കി മാറ്റുന്നു. ഉയർന്ന റെസല്യൂഷൻ മെട്രിക്കുകൾ നിരന്തരം ശേഖരിക്കുകയും അലേർട്ടിംഗ് നിയമങ്ങൾ വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഗുരുതരമായ പ്രശ്നങ്ങളായി വർദ്ധിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഇത് അസാധാരണമായ പെരുമാറ്റങ്ങളോ മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുന്ന പ്രശ്നങ്ങളോ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഒരു ആഗോള സേവനത്തിന്, ഇത് ഒരു പ്രത്യേക റീജിയണിൽ പ്രാദേശികമായ ഒരു മന്ദഗതി കണ്ടെത്തുന്നത് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രത്യേക മൈക്രോസർവീസിൽ ഒരു പ്രകടന തടസ്സം കണ്ടെത്തുന്നത് എന്നിവയൊക്കെയാകാം, ഇത് ഒരു വലിയ ഉപയോക്തൃ അടിത്തറയെ ബാധിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ടീമുകൾക്ക് അത് പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും.

വിവിധ ടീമുകൾക്ക് പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ

Prometheus ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക മാത്രമല്ല; ഇത് പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. അതിൻ്റെ ശക്തമായ ചോദ്യ ഭാഷ, PromQL, എഞ്ചിനീയർമാരെ എപ്പോൾ വേണമെങ്കിലും ലേബലുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, സേവനം, റീജിയൻ, ടെനൻ്റ് ID, ഡാറ്റാ സെൻ്റർ, പ്രത്യേക API എൻഡ്‌പോയിൻ്റ്) ഉപയോഗിച്ച് മെട്രിക്കുകൾ വിഭജിക്കാനും ഏകീകരിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. ഈ ഗ്രാനുലാരിറ്റി ആഗോള ടീമുകൾക്ക് നിർണായകമാണ്, അവിടെ വ്യത്യസ്ത ഗ്രൂപ്പുകൾക്ക് പ്രത്യേക സേവനങ്ങൾക്കോ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ പ്രദേശങ്ങൾക്കോ ഉത്തരവാദിത്തമുണ്ടാകാം. ഒരു രാജ്യത്തിലെ ഒരു ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് ടീമിന് അവരുടെ പുതിയതായി വിന്യസിച്ച ഫീച്ചറിൻ്റെ പ്രകടനം വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയും, അതേസമയം മറ്റൊരു രാജ്യത്തിലെ ഒരു ഓപ്പറേഷൻസ് ടീമിന് അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങളുടെ ആരോഗ്യം നിരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയും, എല്ലാം ഒരേ അടിസ്ഥാന നിരീക്ഷണ സംവിധാനവും ഡാറ്റയും ഉപയോഗിച്ച്.

ആഗോള വിന്യാസങ്ങൾക്കായുള്ള അളവും അയവും

Prometheus വളരെ അളക്കാവുന്ന രീതിയിലാണ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. ഒരു സിംഗിൾ Prometheus സെർവർ ശക്തമാണെങ്കിലും, വലിയ, ആഗോള തലത്തിൽ വിതരണം ചെയ്ത കോർപ്പറേഷനുകൾക്ക് ഒന്നിലധികം Prometheus ഇൻസ്റ്റൻസുകൾ വിന്യസിക്കാനും അവയെ ഫെഡറേറ്റ് ചെയ്യാനും അല്ലെങ്കിൽ Thanos അല്ലെങ്കിൽ Mimir പോലുള്ള ദീർഘകാല സംഭരണ പരിഹാരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും, ഇത് ആഗോള ഏകീകരണത്തിനും ദീർഘകാല നിലനിർത്തലിനും ഇത് ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ഈ അയവ്, ഒരു ഡാറ്റാ സെൻ്ററോ ലോകമെമ്പാടുമുള്ള എല്ലാ പ്രധാന ക്ലൗഡ് പ്രൊവൈഡർമാരിലും ഓൺ-പ്രേമിസ് പരിതസ്ഥിതികളിലും ഒരു സാന്നിധ്യമോ ഉള്ളതുപോലെ, സംഘടനകൾക്ക് അവരുടെ നിരീക്ഷണ അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾ അവരുടെ പ്രത്യേക ആവശ്യകതകൾക്ക് അനുസരിച്ച് ക്രമീകരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പ്രയോജനം: കമ്മ്യൂണിറ്റി, ചെലവ്-ഫലപ്രാപ്തി, സുതാര്യത

ഒരു ഓപ്പൺ-സോഴ്‌സ് പ്രോജക്റ്റ് ആയതിനാൽ, Prometheus ഡെവലപ്പർമാരുടെയും ഉപയോക്താക്കളുടെയും ഊർജ്ജസ്വലമായ ഒരു ആഗോള കമ്മ്യൂണിറ്റിയുടെ പ്രയോജനം നേടുന്നു. ഇത് തുടർച്ചയായ നവീകരണം, ശക്തമായ ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ, പങ്കിട്ട അറിവിൻ്റെ സമൃദ്ധി എന്നിവ ഉറപ്പാക്കുന്നു. സംഘടനകൾക്ക്, ഇത് ചെലവ്-ഫലപ്രാപ്തി (ലൈസൻസിംഗ് ഫീസ് ഇല്ല), സുതാര്യത (കോഡ് ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും), അതുല്യമായ ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്നതിനായി സിസ്റ്റം ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാനും വികസിപ്പിക്കാനുമുള്ള കഴിവ് എന്നിവയിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. ഈ ഓപ്പൺ മോഡൽ സഹകരണം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും ലോകമെമ്പാടുമുള്ള സംഘടനകളെ അതിൻ്റെ പരിണാമത്തിന് സംഭാവന നൽകാനും പ്രയോജനം ചെയ്യാനും അനുവദിക്കുന്നു.

APM-നുള്ള Prometheus-ൻ്റെ പ്രധാന ആശയങ്ങൾ

APM-നായി Prometheus ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കാൻ, അതിൻ്റെ അടിസ്ഥാന ആശയങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.

Metrics Types: നിരീക്ഷണത്തിൻ്റെ നിർമ്മാണ ബ്ലോക്കുകൾ

Prometheus നാല് പ്രധാന മെട്രിക് തരങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്നു, ഓരോന്നും ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രകടന ഡാറ്റ പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിൽ ഒരു പ്രത്യേക ഉദ്ദേശ്യം നിറവേറ്റുന്നു:

• Counter: ഇത് എപ്പോഴും മുകളിലേക്ക് മാത്രം പോകുന്ന (അല്ലെങ്കിൽ പുനരാരംഭിക്കുമ്പോൾ പൂജ്യത്തിലേക്ക് റീസെറ്റ് ചെയ്യുന്ന) ഒരു ക്യുമുലേറ്റീവ് മെട്രിക് ആണ്. HTTP അഭ്യർത്ഥനകളുടെ ആകെ എണ്ണം, പിശകുകളുടെ ആകെ എണ്ണം, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ക്യൂ പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത ഇനങ്ങളുടെ എണ്ണം എന്നിവ പോലുള്ള കാര്യങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് അനുയോജ്യമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, http_requests_total{method="POST", path="/api/v1/orders"} ലോകമെമ്പാടുമുള്ള വിജയകരമായ ഓർഡർ പ്ലേസ്‌മെൻ്റുകളുടെ എണ്ണം ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഓരോ സെക്കൻഡിലെയും അല്ലെങ്കിൽ ഓരോ ഇടവേളയിലെയും മാറ്റം ലഭിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾ സാധാരണയായി PromQL-ൽ rate() അല്ലെങ്കിൽ increase() ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• Gauge: ഒരു സംഖ്യാപരമായ മൂല്യം പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ഒരു മെട്രിക്, അത് താത്വികമായി മുകളിലേക്കും താഴേക്കും പോകാൻ കഴിയും. നിലവിലെ ഉപയോക്താക്കളുടെ എണ്ണം, നിലവിലെ മെമ്മറി ഉപയോഗം, താപനില, അല്ലെങ്കിൽ ക്യൂവിലെ ഇനങ്ങളുടെ എണ്ണം എന്നിവ അളക്കുന്നതിന് ഗേജുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാണ്. database_connections_active{service="billing", region="europe-west1"} ഒരു ഉദാഹരണമായിരിക്കും.
• Histogram: ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ നിരീക്ഷണങ്ങൾ (അഭ്യർത്ഥന ദൈർഘ്യങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ പ്രതികരണ വലുപ്പങ്ങൾ പോലുള്ളവ) സാമ്പിൾ ചെയ്യുകയും അവയെ കോൺഫിഗർ ചെയ്യാവുന്ന ബക്കറ്റുകളിൽ എണ്ണുകയും ചെയ്യുന്നു. അവ മൂല്യങ്ങളുടെ വിതരണത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുന്നു, ഇത് സേവന തല സൂചകങ്ങൾ (SLIs) കണക്കാക്കുന്നതിന് വളരെ വിലപ്പെട്ടതാണ്, പെർസെൻ്റൈലുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, 99-ാം പെർസെൻ്റൈൽ ലേറ്റൻസി) പോലുള്ളവ. വെബ് അഭ്യർത്ഥന ദൈർഘ്യങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നത് ഒരു സാധാരണ ഉപയോഗ സാഹചര്യമാണ്: http_request_duration_seconds_bucket{le="0.1", service="user_auth"} 0.1 സെക്കൻഡിൽ താഴെ എടുക്കുന്ന അഭ്യർത്ഥനകൾ എണ്ണും. ഉപയോക്തൃ അനുഭവം മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ നിർണായകമാണ്, കാരണം ശരാശരി ലേറ്റൻസി തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതായിരിക്കും.
• Summary: ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾക്ക് സമാനമായി, സംഗ്രഹങ്ങളും നിരീക്ഷണങ്ങൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, അവ സ്ലൈഡിംഗ് ടൈം വിൻഡോയിൽ ക്ലയിൻ്റ്-സൈഡ് കോൺഫിഗർ ചെയ്യാവുന്ന ക്വാർട്ടൈലുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, 0.5, 0.9, 0.99) കണക്കാക്കുന്നു. ലളിതമായ ക്വാർട്ടൈൽ കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമാണെങ്കിലും, Prometheus-ൽ ഏകീകരിക്കുമ്പോൾ ഒന്നിലധികം ഇൻസ്റ്റൻസുകൾക്ക് കുറഞ്ഞ കൃത്യതയോ കാര്യക്ഷമതയോ ഉണ്ടാകാം. api_response_time_seconds{quantile="0.99"} ഒരു ഉദാഹരണമായിരിക്കാം. സാധാരണയായി, PromQL-ൽ അവയുടെ അയവുമൂലം ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നു.

Labels: Prometheus-ൻ്റെ ചോദ്യ ശക്തിയുടെ അടിത്തറ

Prometheus-ലെ മെട്രിക്കുകൾ അവയുടെ മെട്രിക് നാമം കൊണ്ടും ലേബലുകൾ എന്ന് വിളിക്കുന്ന കീ-വാല്യൂ ജോഡികളുടെ ഒരു കൂട്ടം കൊണ്ടും തനതായി തിരിച്ചറിയപ്പെടുന്നു. ലേബലുകൾ വളരെ ശക്തമാണ്, കാരണം അവ ബഹു-മാന ഡാറ്റാ മോഡലിംഗ് അനുവദിക്കുന്നു. വ്യത്യസ്ത റീജിയണുകൾക്കോ സേവന പതിപ്പുകൾക്കോ വേണ്ടി പ്രത്യേക മെട്രിക്കുകൾക്ക് പകരം, നിങ്ങൾക്ക് ലേബലുകൾ ഉപയോഗിക്കാം:

            
http_requests_total{method="POST", handler="/users", status="200", region="us-east", instance="web-01"}
http_requests_total{method="GET", handler="/products", status="500", region="eu-west", instance="web-02"}

            

              
                Copy
              
            
          

ഇത് ഡാറ്റ കൃത്യമായി ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാനും ഏകീകരിക്കാനും ഗ്രൂപ്പ് ചെയ്യാനും നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഒരു ആഗോള പ്രേക്ഷകർക്ക്, ലേബലുകൾ ഇതിന് അത്യാവശ്യമാണ്:

• Regional Analysis: സിംഗപ്പൂരിലെ പ്രകടനം കാണാൻ region="asia-southeast1" ഉപയോഗിച്ച് ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക.
• Service-Specific Insights: പേയ്‌മെൻ്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് മെട്രിക്കുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ service="payment_gateway" ഉപയോഗിച്ച് ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക.
• Deployment Verification: എല്ലാ പരിതസ്ഥിതികളിലുമുള്ള ഒരു പുതിയ റിലീസിന് മുമ്പും ശേഷവുമുള്ള പ്രകടനം താരതമ്യം ചെയ്യാൻ version="v1.2.3" ഉപയോഗിച്ച് ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക.
• Tenant-Level Monitoring: SaaS പ്രൊവൈഡർമാർക്ക്, ലേബലുകളിൽ tenant_id="customer_xyz" ഉൾക്കൊള്ളാം, പ്രത്യേക ഉപഭോക്താക്കളുടെ പ്രകടനം നിരീക്ഷിക്കാൻ.

ഫലപ്രദമായ നിരീക്ഷണത്തിന് ലേബലുകളുടെ ശ്രദ്ധാപൂർവമായ ആസൂത്രണം നിർണായകമാണ്, കാരണം ഉയർന്ന കാർഡിനാലിറ്റി (വളരെ banyak തനതായ ലേബൽ മൂല്യങ്ങൾ) Prometheus-ൻ്റെ പ്രകടനത്തെയും സംഭരണത്തെയും ബാധിക്കാം.

Service Discovery: ചലനാത്മക പരിതസ്ഥിതികൾക്കുള്ള ചലനാത്മക നിരീക്ഷണം

ആധുനിക ക്ലൗഡ്-നേറ്റീവ് പരിതസ്ഥിതികളിൽ, ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിരന്തരം വിന്യസിക്കുകയും സ്കെയിൽ ചെയ്യുകയും അവസാനിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഓരോ പുതിയ ഇൻസ്റ്റൻസും സ്ക്രേപ്പ് ചെയ്യാൻ Prometheus-നെ മാനുവലായി കോൺഫിഗർ ചെയ്യുന്നത് അപ്രായോഗികവും പിശകുകൾക്ക് സാധ്യതയുള്ളതുമാണ്. Prometheus ശക്തമായ സേവന കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇതിനെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നു. ഇത് വിവിധ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുമായി സംയോജിപ്പിച്ച് സ്ക്രേപ്പിംഗ് ടാർഗെറ്റുകൾ യാന്ത്രികമായി കണ്ടെത്താൻ കഴിയും:

• Kubernetes: ഒരു സാധാരണവും ശക്തവുമായ സംയോജനം. Kubernetes ക്ലസ്റ്ററിനുള്ളിൽ Prometheus സേവനങ്ങൾ, പോഡുകൾ, എൻഡ്‌പോയിൻ്റുകൾ എന്നിവ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും.
• Cloud Providers: AWS EC2, Azure, Google Cloud Platform (GCP) GCE, OpenStack എന്നിവയുമായുള്ള സംയോജനങ്ങൾ ടാഗുകളോ മെറ്റാഡാറ്റയോ അടിസ്ഥാനമാക്കി Prometheus-ന് ഇൻസ്റ്റൻസുകൾ കണ്ടെത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു.
• DNS-based: DNS റെക്കോർഡുകൾ വഴി ടാർഗെറ്റുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു.
• File-based: സ്റ്റാറ്റിക് ടാർഗെറ്റുകൾക്കോ കസ്റ്റം ഡിസ്കവറി സിസ്റ്റങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിക്കാനോ.

ഈ ചലനാത്മക കണ്ടെത്തൽ ആഗോള വിന്യാസങ്ങൾക്ക് നിർണായകമാണ്, കാരണം ഇത് ഒരു സിംഗിൾ Prometheus കോൺഫിഗറേഷനെ വിവിധ റീജിയണുകളിലോ ക്ലസ്റ്ററുകളിലോ ഉള്ള അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങളിലെ മാറ്റങ്ങളുമായി സ്വയം പൊരുത്തപ്പെടാൻ അനുവദിക്കുന്നു, സേവനങ്ങൾ ലോകമെമ്പാടും മാറുകയും സ്കെയിൽ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ തുടർച്ചയായ നിരീക്ഷണം ഉറപ്പാക്കുന്നു.

PromQL: ശക്തമായ ചോദ്യ ഭാഷ

Prometheus Query Language (PromQL) എന്നത് ടൈം-സീരീസ് ഡാറ്റ തിരഞ്ഞെടുക്കാനും ഏകീകരിക്കാനും ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു ഫങ്ഷണൽ ചോദ്യ ഭാഷയാണ്. ഡാഷ്ബോർഡിംഗ്, അലേർട്ടിംഗ്, അഡ്-ഹോക്ക് വിശകലനം എന്നിവയ്ക്കായി ഇത് അവിശ്വസനീയമാംവിധം വൈവിധ്യമാർന്നതാണ്. APM-ന് പ്രസക്തമായ ചില അടിസ്ഥാന പ്രവർത്തനങ്ങളും ഉദാഹരണങ്ങളും ഇതാ:

• Selecting Time Series:
  http_requests_total{job="api-service", status="200"}
  ഇത് api-service ജോബിൽ നിന്ന് 200 സ്റ്റാറ്റസ് കോഡുള്ള എല്ലാ HTTP അഭ്യർത്ഥന കൗണ്ടറുകളും തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു.
• Rate of Change:
  rate(http_requests_total{job="api-service", status=~"5.."}[5m])
  കഴിഞ്ഞ 5 മിനിറ്റിലെ HTTP 5xx പിശകുകളുടെ ഒരു സെക്കൻഡ് ശരാശരി നിരക്ക് കണക്കാക്കുന്നു. ഇത് സേവന അപചയം തിരിച്ചറിയുന്നതിന് നിർണായകമാണ്.
• Aggregation:
  sum by (region) (rate(http_requests_total{job="api-service"}[5m]))
  API സേവനത്തിനായുള്ള മൊത്തം അഭ്യർത്ഥന നിരക്ക് ഏകീകരിക്കുന്നു, ഫലങ്ങളെ region ഉപയോഗിച്ച് ഗ്രൂപ്പ് ചെയ്യുന്നു. ഇത് വിവിധ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ വിന്യാസങ്ങളിലുടനീളമുള്ള അഭ്യർത്ഥന അളവുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
• Top K:
  topk(5, sum by (handler) (rate(http_requests_total[5m])))
  അഭ്യർത്ഥന നിരക്ക് അനുസരിച്ച് ആദ്യത്തെ 5 API ഹാൻഡ്‌ലറുകളെ തിരിച്ചറിയുന്നു, ഏറ്റവും തിരക്കേറിയ എൻഡ്‌പോയിൻ്റുകൾ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നു.
• Histogram Quantiles (SLIs):
  histogram_quantile(0.99, sum by (le, service) (rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])))
  കഴിഞ്ഞ 5 മിനിറ്റിലെ ഓരോ സേവനത്തിനും HTTP അഭ്യർത്ഥന ദൈർഘ്യങ്ങളുടെ 99-ാം പെർസെൻ്റൈൽ കണക്കാക്കുന്നു. ഇത് സേവന തല ലക്ഷ്യങ്ങൾക്ക് (SLOs) ഒരു നിർണായക മെട്രിക് ആണ്, ശതമാനം അഭ്യർത്ഥനകൾ സ്വീകാര്യമായ ലേറ്റൻസി ശ്രേണിയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു എന്ന് കാണിക്കുന്നു. ഒരു ആഗോള സേവനത്തിന് 99% അഭ്യർത്ഥനകൾ 200ms-ൽ താഴെ പൂർത്തിയാകണം എന്ന ഒരു SLO ഉണ്ടെങ്കിൽ, ഈ ചോദ്യം അതിനെ നേരിട്ട് നിരീക്ഷിക്കുന്നു.
• Arithmetic Operations:
  (sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m]))) * 100
  മൊത്തം HTTP അഭ്യർത്ഥനകളിൽ 5xx പിശകുകളുടെ ശതമാനം കണക്കാക്കുന്നു, ഇത് മൊത്തം സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ പിശക് നിരക്ക് നൽകുന്നു, ഇത് ആഗോള ആരോഗ്യ പരിശോധനകൾക്ക് നിർണായകമാണ്.

Prometheus-ൻ്റെ മുഴുവൻ APM സാധ്യതകളും അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നതിന് PromQL-ൽ പ്രാവീണ്യം നേടുന്നത് പ്രധാനമാണ്, ഇത് എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് അവരുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ പ്രകടനത്തെയും പെരുമാറ്റത്തെയും കുറിച്ച് പ്രത്യേക ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

ആഗോള വ്യാപനത്തിനായി APM-നായി Prometheus നടപ്പിലാക്കുന്നു: ഒരു ആഗോള പ്ലേബുക്ക്

ഒരു ആഗോള വിതരണ പരിതസ്ഥിതിയിൽ APM-നായി Prometheus വിന്യസിക്കുന്നതിന് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ ആസൂത്രണവും ഒരു തന്ത്രപരമായ സമീപനവും ആവശ്യമാണ്. പ്രധാന നടപ്പാക്കൽ ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു പ്ലേബുക്ക് ഇതാ:

Instrumentation: നിരീക്ഷണത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാനം

ഫലപ്രദമായ APM ശരിയായ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഇൻസ്ട്രുമെൻ്റേഷനിൽ നിന്നാണ് ആരംഭിക്കുന്നത്. നന്നായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട മെട്രിക്കുകൾ ഇല്ലാതെ, ഏറ്റവും സങ്കീർണ്ണമായ നിരീക്ഷണ സംവിധാനത്തിനും അന്ധതയുണ്ട്.

• Choosing Client Libraries: Prometheus ഏതാണ്ട് എല്ലാ ജനപ്രിയ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകൾക്കും (Go, Java, Python, Ruby, Node.js, C#, PHP, Rust, മുതലായവ) ഔദ്യോഗികവും കമ്മ്യൂണിറ്റി പരിപാലിക്കുന്നതുമായ ക്ലയിൻ്റ് ലൈബ്രറികൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഓരോ മൈക്രോസർവീസിനും അനുയോജ്യമായ ലൈബ്രറി തിരഞ്ഞെടുക്കുക. വിഭിന്ന ഭാഷാ സ്റ്റാക്കുകൾക്കിടയിലും മെട്രിക്കുകൾ എങ്ങനെ എക്സ്പോസ് ചെയ്യുന്നു എന്നതിൽ സ്ഥിരത ഉറപ്പാക്കുക, ഇത് പിന്നീടുള്ള ഏകീകരണത്തിന് എളുപ്പമാക്കും.
• Defining Meaningful Metrics: ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രകടനത്തിൻ്റെയും ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തിൻ്റെയും നിർണായക വശങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന മെട്രിക്കുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക. നിരീക്ഷണത്തിൻ്റെ 'നാല് ഗോൾഡൻ സിഗ്നൽസ്' ഒരു മികച്ച തുടക്കമാണ്: ലേറ്റൻസി, ട്രാഫിക്, പിശകുകൾ, സാച്ചുറേഷൻ.
• Latency: ഒരു അഭ്യർത്ഥന സേവിക്കാൻ എടുക്കുന്ന സമയം (ഉദാഹരണത്തിന്, http_request_duration_seconds ഹിസ്റ്റോഗ്രാം).
• Traffic: നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ ആവശ്യം (ഉദാഹരണത്തിന്, http_requests_total കൗണ്ടർ).
• Errors: പരാജയപ്പെട്ട അഭ്യർത്ഥനകളുടെ നിരക്ക് (ഉദാഹരണത്തിന്, http_requests_total{status=~"5.."}).
• Saturation: നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം എത്രത്തോളം തിരക്കിലാണ് (ഉദാഹരണത്തിന്, CPU, മെമ്മറി ഉപയോഗം, ക്യൂ നീളങ്ങൾ - ഗേജുകൾ).
• Best Practices for Metric Naming: നിങ്ങളുടെ മുഴുവൻ സംഘടനയിലും, ടീമിൻ്റെ സ്ഥലമോ സേവനത്തിൻ്റെ ഭാഷയോ പരിഗണിക്കാതെ, സ്ഥിരമായ ഒരു പേരിടൽ രീതി സ്വീകരിക്കുക. Snake_case ഉപയോഗിക്കുക, ആവശ്യമെങ്കിൽ ഒരു യൂണിറ്റ് ഉൾപ്പെടുത്തുക, പേരുകൾ വിവരണാത്മകമാക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, http_requests_total, database_query_duration_seconds).
• Example: Instrumenting a Web Service (Python Flask):

              
  from flask import Flask, request
  from prometheus_client import Counter, Histogram, generate_latest
  
  app = Flask(__name__)
  
  # Define Prometheus metrics
  REQUEST_COUNT = Counter('http_requests_total', 'Total HTTP Requests', ['method', 'endpoint', 'status'])
  REQUEST_LATENCY = Histogram('http_request_duration_seconds', 'HTTP Request Latency', ['method', 'endpoint'])
  
  @app.route('/')
  def hello_world():
      return 'Hello, World!'
  
  @app.route('/api/v1/data')
  def get_data():
      with REQUEST_LATENCY.labels(method=request.method, endpoint='/api/v1/data').time():
          # Simulate some work
          import time
          time.sleep(0.05)
          status = '200'
          REQUEST_COUNT.labels(method=request.method, endpoint='/api/v1/data', status=status).inc()
          return {'message': 'Data retrieved successfully'}
  
  @app.route('/metrics')
  def metrics():
      return generate_latest(), 200, {'Content-Type': 'text/plain; version=0.0.4; charset=utf-8'}
  
  if __name__ == '__main____':
      app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
          
              
  
                
                  Copy
                
              
            

  ഈ ലളിതമായ ഉദാഹരണം എങ്ങനെ പ്രത്യേക എൻഡ്‌പോയിന്റുകൾക്കായി അഭ്യർത്ഥന കണക്കുകളും ലേറ്റൻസികളും ട്രാക്ക് ചെയ്യാമെന്ന് കാണിക്കുന്നു, ഇത് അടിസ്ഥാന APM മെട്രിക്കുകളാണ്. റീജിയൺ, ഇൻസ്റ്റൻസ് ID, അല്ലെങ്കിൽ കസ്റ്റമർ ID എന്നിവയ്ക്കായുള്ള ലേബലുകൾ ചേർക്കുന്നത് ഈ മെട്രിക്കുകളെ ആഗോള തലത്തിൽ ഉപയോഗപ്രദമാക്കുന്നു.

Deployment Strategies for Global Reach

ഡിപ്ലോയ്മെൻ്റ് തന്ത്രത്തിൻ്റെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പിൻ്റെ അളവ്, ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ വിതരണം, റിഡൻഡൻസി ആവശ്യകതകൾ എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

• Standalone Instances: ചെറിയ സംഘടനകൾക്ക് അല്ലെങ്കിൽ ഒറ്റപ്പെട്ട പരിതസ്ഥിതികൾക്ക് (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സിംഗിൾ ഡാറ്റാ സെൻ്റർ, ഒരു പ്രത്യേക ക്ലൗഡ് റീജിയൺ), ഒരു സിംഗിൾ Prometheus സെർവർ മതിയാകും. ഇത് സജ്ജീകരിക്കാനും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും ലളിതമാണ്, പക്ഷേ പരിമിതമായ അളവ് നൽകുകയും അന്തർനിർമ്മിതമായ ഉയർന്ന ലഭ്യത ഇല്ലാത്തതുമാണ്.
• High Availability (HA) with Replication: കൂടുതൽ നിർണായക സേവനങ്ങൾക്കായി, നിങ്ങൾക്ക് ഒരേ ടാർഗെറ്റുകൾ സ്ക്രേപ്പ് ചെയ്യുന്ന രണ്ട് സമാന Prometheus സെർവറുകൾ വിന്യസിക്കാൻ കഴിയും. Alertmanager-ന് പിന്നീട് രണ്ടും നിന്ന് അലേർട്ടുകൾ ലഭിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് റിഡൻഡൻസി ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഇത് മോണിറ്ററിംഗ് സിസ്റ്റത്തിനായി HA നൽകുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഇത് ആഗോള ഡാറ്റ ഏകീകരണത്തെ പരിഹരിക്കുന്നില്ല.
• Regional Prometheus Deployments: ഒരു ആഗോള സജ്ജീകരണത്തിൽ, ഓരോ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ റീജിയണിലും (ഉദാഹരണത്തിന്, us-east-1, eu-central-1, ap-southeast-2) ഒരു Prometheus സെർവർ (അല്ലെങ്കിൽ ഒരു HA ജോഡി) വിന്യസിക്കുന്നത് സാധാരണമാണ്. ഓരോ റീജിയണൽ Prometheus അതിൻ്റെ റീജിയണിലെ സേവനങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നു. ഇത് ലോഡ് വിതരണം ചെയ്യുകയും മോണിറ്ററിംഗ് ഡാറ്റ ഉറവിടത്തിന് അടുത്ത് നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
• Global Aggregation with Thanos/Mimir/Cortex: ഒരു യഥാർത്ഥ ആഗോള കാഴ്ചയ്ക്കും ദീർഘകാല സംഭരണത്തിനും, Thanos, Mimir, അല്ലെങ്കിൽ Cortex പോലുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്തതാണ്. ഈ സിസ്റ്റങ്ങൾ ഒന്നിലധികം Prometheus ഇൻസ്റ്റൻസുകളിൽ ഉടനീളമുള്ള ഡാറ്റയെ ചോദ്യം ചെയ്യാൻ, അലേർട്ടുകൾ ഏകീകരിക്കാൻ, വിപുലീകരിച്ച നിലനിർത്തലിനും ആഗോള ലഭ്യതയ്ക്കും വേണ്ടി ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജിൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, AWS S3, Google Cloud Storage) മെട്രിക്കുകൾ സംഭരിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
• Integration with Kubernetes: Prometheus Operator Kubernetes ക്ലസ്റ്ററുകളിൽ Prometheus വിന്യസിക്കുന്നതും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതും ലളിതമാക്കുന്നു. ഇത് Prometheus ഇൻസ്റ്റൻസുകൾ, Alertmanagers, സ്ക്രേപ്പിംഗ് കോൺഫിഗറേഷനുകൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നത് പോലുള്ള സാധാരണ ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു, ഇത് ക്ലൗഡ്-നേറ്റീവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ള മുൻഗണന രീതിയാണ്.
• Cloud Provider Considerations: വ്യത്യസ്ത ക്ലൗഡ് പ്രൊവൈഡർമാർക്കിടയിൽ (AWS, Azure, GCP) വിന്യസിക്കുമ്പോൾ, അവരുടെ പ്രസക്തമായ സേവന കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക. ആവശ്യമെങ്കിൽ റീജിയണുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ക്ലൗഡുകൾക്കിടയിലുള്ള വെർച്വൽ പ്രൈവറ്റ് നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (VPNs) അല്ലെങ്കിൽ പിയറിംഗ് കണക്ഷനുകൾ വഴി Prometheus ലക്ഷ്യങ്ങൾ സ്ക്രേപ്പ് ചെയ്യാൻ നെറ്റ്‌വർക്ക് കണക്റ്റിവിറ്റിയും സുരക്ഷാ ഗ്രൂപ്പ് കോൺഫിഗറേഷനുകളും അനുവദിക്കുന്നതായി ഉറപ്പാക്കുക.

Grafana ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ: ആഗോള ടീമുകൾക്കായുള്ള ഡാഷ്ബോർഡുകൾ

Grafana റിയൽ Prometheus മെട്രിക്കുകൾ ലളിതവും സംവേദനാത്മകവുമായ ഡാഷ്ബോർഡുകളായി പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു, ഡെവലപ്പർമാർ മുതൽ എക്സിക്യൂട്ടീവ് നേതൃത്വം വരെ ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രകടനം ഒറ്റനോട്ടത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാൻ എല്ലാവരെയും പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.

• Creating Effective Dashboards:
• Overview Dashboards: നിങ്ങളുടെ മുഴുവൻ ആപ്ലിക്കേഷൻ്റെയോ പ്രധാന സേവനങ്ങളുടെയോ ആഗോള ആരോഗ്യത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ഡാഷ്ബോർഡുകളിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, മൊത്തം അഭ്യർത്ഥന നിരക്ക്, ആഗോള പിശക് നിരക്ക്, എല്ലാ റീജിയണുകളിലുമുള്ള ശരാശരി ലേറ്റൻസി).
• Service-Specific Dashboards: വ്യക്തിഗത മൈക്രോസർവീസുകൾക്കായി വിശദമായ ഡാഷ്ബോർഡുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക, അവയുടെ അതുല്യമായ KPI-കളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രത്യേക API ലേറ്റൻസികൾ, ഡാറ്റാബേസ് ചോദ്യ സമയങ്ങൾ, മെസ്സേജ് ക്യൂ നീളങ്ങൾ).
• Regional Dashboards: ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ റീജിയൺ ഉപയോഗിച്ച് ഡാഷ്ബോർഡുകൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാൻ ടീമുകളെ അനുവദിക്കുക (Prometheus ലേബലുകളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന Grafana-യുടെ ടെംപ്ലേറ്റിംഗ് വേരിയബിളുകൾ ഉപയോഗിച്ച്) പ്രാദേശിക പ്രകടന പ്രശ്നങ്ങളിലേക്ക് വേഗത്തിൽ ഡ്രിൽ ഡൗൺ ചെയ്യാൻ.
• Business-Oriented Dashboards: ടെക്നിക്കൽ അല്ലാത്തവർക്ക് ആഴത്തിൽ ഇല്ലാത്ത സ്റ്റേക്ക്ഹോൾഡർമാർക്ക് സാങ്കേതിക മെട്രിക്കുകളെ ബിസിനസ്സ്-ബന്ധിതമായ KPI-കളായി (ഉദാഹരണത്തിന്, കൺവേർഷൻ നിരക്കുകൾ, വിജയകരമായ പേയ്‌മെൻ്റ് ഇടപാടുകൾ, ഉപയോക്തൃ ലോഗിൻ വിജയ നിരക്കുകൾ) പരിവർത്തനം ചെയ്യുക.
• Key Performance Indicators (KPIs) for Diverse Applications:
• Web Services: അഭ്യർത്ഥന നിരക്ക്, പിശക് നിരക്ക്, ലേറ്റൻസി (P50, P90, P99), സജീവ കണക്ഷനുകൾ, CPU/മെമ്മറി ഉപയോഗം.
• Databases: ചോദ്യ ലേറ്റൻസി, സജീവ കണക്ഷനുകൾ, സ്ലോ ചോദ്യങ്ങളുടെ എണ്ണം, ഡിസ്ക് I/O, കാഷെ ഹിറ്റ് അനുപാതം.
• Message Queues: മെസ്സേജ് പബ്ലിഷ്/കൺസ്യൂം നിരക്ക്, ക്യൂ ഡെപ്ത്, കൺസ്യൂമർ ലാഗ്.
• Batch Jobs: ജോബ് ദൈർഘ്യം, വിജയ/പരാജയ നിരക്ക്, അവസാനമായി പ്രവർത്തിച്ച സമയം.
• Alerting Configuration in Grafana: Alertmanager പ്രധാന അലേർട്ടിംഗ് എഞ്ചിൻ ആണെങ്കിലും, Grafana പാനലുകളിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് ലളിതമായ ത്രെഷോൾഡ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അലേർട്ടുകൾ നിർവചിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് ഡാഷ്ബോർഡ്-നിർദ്ദിഷ്ട അറിയിപ്പുകൾക്കോ അല്ലെങ്കിൽ ദ്രുത പ്രോട്ടോടൈപ്പിംഗിനോ ഉപയോഗപ്രദമാകും. ഉത്പാദനത്തിനായി, Alertmanager-ൽ അലേർട്ടുകൾ കേന്ദ്രീകരിക്കുക.

Alertmanager ഉപയോഗിച്ചുള്ള അലേർട്ടിംഗ്: സമയബന്ധിതമായ അറിയിപ്പുകൾ, ലോകമെമ്പാടും

Prometheus അലേർട്ടുകളെ പ്രവർത്തനക്ഷമമായ അറിയിപ്പുകളായി പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിന് Alertmanager നിർണായകമാണ്, വിവിധ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ സ്ഥാനങ്ങളിലും ഓർഗനൈസേഷണൽ ഘടനകളിലും ശരിയായ ആളുകൾക്ക് ശരിയായ സമയത്ത് വിവരം ലഭിക്കുന്നു എന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

• Defining Alerting Rules: Prometheus-ൽ PromQL ചോദ്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് അലേർട്ടുകൾ നിർവചിക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്:

              
  - alert: HighErrorRate
    expr: (sum(rate(http_requests_total{job="api-service", status=~"5.."}[5m])) by (service, region) / sum(rate(http_requests_total{job="api-service"}[5m])) by (service, region)) * 100 > 5
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "{{ $labels.service }} has a high error rate in {{ $labels.region }}"
      description: "The {{ $labels.service }} in {{ $labels.region }} is experiencing an error rate of {{ $value }}% for over 5 minutes."
          
              
  
                
                  Copy
                
              
            

  ഏതെങ്കിലും API സേവനത്തിന് ഏതെങ്കിലും റീജിയണിൽ 5 മിനിറ്റ് തുടർച്ചയായി 5%-ൽ കൂടുതൽ പിശക് നിരക്ക് അനുഭവപ്പെടുകയാണെങ്കിൽ ഈ നിയമം ഒരു അലേർട്ട് ട്രിഗർ ചെയ്യുന്നു. service, region എന്നീ ലേബലുകൾ അലേർട്ടിന് സന്ദർഭോചിതമായ സമ്പന്നത നൽകുന്നു.

• Grouping and Silencing Alerts: Alertmanager സമാനമായ അലേർട്ടുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരേ സേവനത്തിൻ്റെ ഒന്നിലധികം ഇൻസ്റ്റൻസുകൾ പരാജയപ്പെടുന്നത്) ഒരു സിംഗിൾ അറിയിപ്പിലേക്ക് ഗ്രൂപ്പ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, അലേർട്ട് ക്ഷീണം തടയുന്നു. ആസൂത്രിതമായ മെയിൻ്റനൻസ് വിൻഡോകൾക്കോ അറിയപ്പെടുന്ന പ്രശ്നങ്ങൾക്കോ വേണ്ടി അലേർട്ടുകൾ താൽക്കാലികമായി അടിച്ചമർത്താൻ സൈലൻസുകൾക്ക് കഴിയും.
• Inhibition Rules: ഒരേ കോമ്പണൻ്റിനായുള്ള ഉയർന്ന മുൻഗണന അലേർട്ട് ഇതിനകം സജീവമായിരിക്കുമ്പോൾ താഴ്ന്ന മുൻഗണന അലേർട്ടുകൾ ഫയർ ചെയ്യുന്നത് ഈ നിയമങ്ങൾ തടയുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, സെർവർ ഇതിനകം പൂർണ്ണമായും ഓഫാണെങ്കിൽ ഉയർന്ന CPU ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ച് അറിയിക്കരുത്).
• Integrations: Alertmanager വിപുലമായ അറിയിപ്പ് ചാനലുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ഇത് ആഗോള ടീമുകൾക്ക് അത്യാവശ്യമാണ്:
  • Communication Platforms: ടീം ആശയവിനിമയം, ഓൺ-കോൾ റൊട്ടേഷനുകൾ എന്നിവയ്ക്കായി Slack, Microsoft Teams, PagerDuty, VictorOps, Opsgenie.
  • Email: കുറഞ്ഞ അടിയന്തര അറിയിപ്പുകൾക്കോ വിശാലമായ വിതരണത്തിനോ വേണ്ടി.
  • Webhooks: കസ്റ്റം ഇൻസിഡൻ്റ് മാനേജ്‌മെൻ്റ് സിസ്റ്റങ്ങളിലോ മറ്റ് ആഭ്യന്തര ടൂളുകളിലോ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന്.

  ആഗോള പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക്, നിങ്ങളുടെ Alertmanager കോൺഫിഗറേഷൻ ഓൺ-കോൾ ഷെഡ്യൂളുകളും റൂട്ടിംഗും പരിഗണിക്കുന്നതായി ഉറപ്പാക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്, യൂറോപ്യൻ ബിസിനസ്സ് സമയങ്ങളിലെ നിർണായക അലേർട്ടുകൾ ഒരു ടീമിലേക്ക് പോകാം, അതേസമയം ഏഷ്യൻ ബിസിനസ്സ് സമയങ്ങളിലെ അലേർട്ടുകൾ മറ്റൊന്നിലേക്ക് റൂട്ട് ചെയ്യാം.

Enterprise-Grade APM-നായി അഡ്വാൻസ്ഡ് Prometheus

സങ്കീർണ്ണമായ, ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായി വിതരണം ചെയ്ത ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറുകളുള്ള വലിയ സംഘടനകൾക്ക്, പ്രധാന Prometheus സജ്ജീകരണം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത് പലപ്പോഴും ആവശ്യമാണ്.

Long-Term Storage: പ്രാദേശിക നിലനിർത്തലിനപ്പുറം

Prometheus-ൻ്റെ ഡിഫോൾട്ട് പ്രാദേശിക സംഭരണം വളരെ കാര്യക്ഷമമാണ്, പക്ഷേ താരതമ്യേന korte-term നിലനിർത്തലിനായി (ആഴ്ചകൾ മുതൽ മാസങ്ങൾ വരെ) രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്. അനുസരണ, ചരിത്രപരമായ വിശകലനം, കപ്പാസിറ്റി ആസൂത്രണം, വർഷങ്ങളോളം ട്രെൻഡ് വിശകലനം എന്നിവയ്ക്കായി, ദീർഘകാല സംഭരണ പരിഹാരങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. ഈ പരിഹാരങ്ങൾ പലപ്പോഴും ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജ് പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയ്ക്ക് ഉയർന്ന ഈടും ചെലവ്-ഫലപ്രാപ്തിയും നൽകുന്നു.

• Thanos: Prometheus വിന്യാസത്തെ ഒരു ഉയർന്ന ലഭ്യതയുള്ള, മൾട്ടി-ടെനൻ്റ്, ലോകമെമ്പാടും ചോദ്യം ചെയ്യാവുന്ന നിരീക്ഷണ സംവിധാനമാക്കി മാറ്റുന്ന ഘടകങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടമാണിത്. പ്രധാന ഘടകങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
  • Sidecar: Prometheus-നൊപ്പം ഇരിക്കുന്നു, ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജിലേക്ക് അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുന്നു.
  • Querier: ഒരു ചോദ്യ ഗേറ്റ്‌വേ ആയി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഒന്നിലധികം Prometheus ഇൻസ്റ്റൻസുകളിൽ നിന്ന് (Sidecar വഴി) ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജിൽ നിന്നും ഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കുന്നു.
  • Store Gateway: ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജ് ഡാറ്റ Querier-ലേക്ക് എക്സ്പോസ് ചെയ്യുന്നു.
  • Compactor: ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജിൽ പഴയ ഡാറ്റ ഡൗൺസാംപിൾ ചെയ്യുകയും കോമ്പാക്റ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.

  Thanos ഒന്നിലധികം റീജിയണൽ Prometheus ഇൻസ്റ്റൻസുകളിൽ ഉടനീളമുള്ള ഒരു ഏകീകൃത ഗ്ലോബൽ ക്വറി കാഴ്ച സാധ്യമാക്കുന്നു, ഇത് വിതരണം ചെയ്ത APM-ന് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.

• Mimir and Cortex: ഇവ Prometheus മെട്രിക്കുകൾക്കായി തിരശ്ചീനമായി അളക്കാവുന്ന, ദീർഘകാല സംഭരണ പരിഹാരങ്ങളാണ്, മൾട്ടി-ടെനൻ്റ്, ഉയർന്ന ലഭ്യതയുള്ള, ലോകമെമ്പാടും വിതരണം ചെയ്ത വിന്യാസങ്ങൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തവയാണ്. രണ്ടും ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജ് പ്രയോജനപ്പെടുത്തുകയും ചോദ്യം ചെയ്യുന്നതിനായി Prometheus-ഇണങ്ങുന്ന API നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. വിവിധ റീജിയണുകളിൽ നിന്നുള്ള ആയിരക്കണക്കിന് സേവനങ്ങളിൽ നിന്നും പെറ്റാബൈറ്റുകളുടെ ഡാറ്റയിൽ നിന്നുമുള്ള നിരീക്ഷണം കേന്ദ്രീകരിക്കേണ്ട സംഘടനകൾക്ക് ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും അനുയോജ്യമാണ്.

Federation: സ്വതന്ത്ര Prometheus ഇൻസ്റ്റൻസുകൾക്കിടയിൽ നിരീക്ഷണം

Prometheus ഫെഡറേഷൻ മറ്റ് Prometheus സെർവറുകളിൽ നിന്ന് തിരഞ്ഞെടുത്ത മെട്രിക്കുകൾ സ്ക്രേപ്പ് ചെയ്യാൻ ഒരു കേന്ദ്ര Prometheus സെർവറിനെ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് ഇതിന് ഉപയോഗപ്രദമാണ്:

• Hierarchical Monitoring: ഒരു കേന്ദ്ര Prometheus റീജിയണൽ Prometheus ഇൻസ്റ്റൻസുകളിൽ നിന്ന് ഏകീകരിച്ച മെട്രിക്കുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, ഓരോ റീജിയണിലെയും മൊത്തം അഭ്യർത്ഥനകൾ) സ്ക്രേപ്പ് ചെയ്തേക്കാം, അതേസമയം റീജിയണൽ ഇൻസ്റ്റൻസുകൾ വ്യക്തിഗത സേവനങ്ങളിൽ നിന്ന് വിശദമായ മെട്രിക്കുകൾ സ്ക്രേപ്പ് ചെയ്യും.
• Global Overviews: എല്ലാ ഗ്രാനുലാർ ഡാറ്റയും കേന്ദ്രീകരിച്ച് സംഭരിക്കാതെ മൊത്തം ആഗോള ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിൻ്റെ ഒരു ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള അവലോകനം നൽകുന്നു.

ചില ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങൾക്ക് ഫലപ്രദമാണെങ്കിലും, വളരെ വലിയ അളവിലുള്ള ആഗോള ഏകീകരണത്തിന് ഇത് സങ്കീർണ്ണമാകും, അവിടെ Thanos അല്ലെങ്കിൽ Mimir വിതരണം ചെയ്ത ചോദ്യത്തിനും ദീർഘകാല സംഭരണത്തിനും ഉള്ള അവരുടെ കൂടുതൽ സമഗ്രമായ പരിഹാരത്തിനായി സാധാരണയായി മുൻഗണന നൽകുന്നു.

Custom Exporters: നിരീക്ഷണ വിടവ് നികത്തുന്നു

എല്ലാ ആപ്ലിക്കേഷനോ സിസ്റ്റമോ സ്വാഭാവികമായി Prometheus മെട്രിക്കുകൾ എക്സ്പോസ് ചെയ്യുന്നില്ല. ലെഗസി സിസ്റ്റങ്ങൾ, ഉടമസ്ഥാവകാശ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ, അല്ലെങ്കിൽ നിച്ച് ടെക്നോളജികൾക്കായി, കസ്റ്റം എക്സ്പോർട്ടറുകൾ അത്യാവശ്യമാണ്. ഇവ ചെറിയ പ്രോഗ്രാമുകളാണ്, അവ:

• ലക്ഷ്യ സിസ്റ്റവുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു REST API ചോദ്യം ചെയ്യുക, ലോഗുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുക, ഡാറ്റാബേസുമായി സംവദിക്കുക).
• പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുന്നു.
• ഡാറ്റ Prometheus മെട്രിക് ഫോർമാറ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു.
• Prometheus സ്ക്രേപ്പ് ചെയ്യുന്നതിനായി ഈ മെട്രിക്കുകൾ ഒരു HTTP എൻഡ്‌പോയിന്റ് വഴി എക്സ്പോസ് ചെയ്യുന്നു.

ഈ അയവ്, നേറ്റീവ് അല്ലാത്ത സിസ്റ്റങ്ങൾ പോലും Prometheus അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള APM പരിഹാരത്തിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് വ്യത്യസ്ത പരിതസ്ഥിതികളിൽ ഉടനീളം ഒരു സമഗ്രമായ കാഴ്ച നൽകുന്നു.

Security Considerations: നിങ്ങളുടെ മോണിറ്ററിംഗ് ഡാറ്റ സംരക്ഷിക്കുന്നു

നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ്റെ ആരോഗ്യത്തെയും പ്രകടനത്തെയും കുറിച്ചുള്ള സംവേദനാത്മക വിവരങ്ങൾ മോണിറ്ററിംഗ് ഡാറ്റയിൽ അടങ്ങിയിരിക്കാം. പ്രത്യേകിച്ച് ഡാറ്റ വ്യത്യസ്ത നെറ്റ്‌വർക്കുകളിലൂടെയും അധികാരപരിധികളിലൂടെയും കടന്നുപോകുന്ന ആഗോള വിന്യാസങ്ങളിൽ, ശക്തമായ സുരക്ഷാ നടപടികൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത് പരമപ്രധാനമാണ്.

• Network Segmentation: നിങ്ങളുടെ Prometheus സെർവറുകളും എക്സ്പോർട്ടറുകളും സമർപ്പിത മോണിറ്ററിംഗ് നെറ്റ്‌വർക്കുകളിൽ വേർതിരിക്കുക.
• Authentication and Authorization: നിങ്ങളുടെ Prometheus, Grafana എൻഡ്‌പോയിന്റുകൾ സുരക്ഷിതമാക്കുക. OAuth2 പ്രോക്സികൾ, അടിസ്ഥാന പ്രാമാണീകരണം ഉപയോഗിച്ച് റിവേഴ്സ് പ്രോക്സികൾ, അല്ലെങ്കിൽ കോർപ്പറേറ്റ് ഐഡൻ്റിറ്റി പ്രൊവൈഡർമാരുമായി സംയോജിപ്പിക്കുക എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുക. സ്ക്രേപ്പിംഗിനായി, Prometheus-നും അതിൻ്റെ ലക്ഷ്യങ്ങൾക്കുമിടയിൽ സുരക്ഷിതമായ ആശയവിനിമയത്തിനായി TLS ഉപയോഗിക്കുക.
• Data Encryption: മെട്രിക്കുകൾ ഡാറ്റ ട്രാൻസിറ്റിൽ (TLS) വെച്ച് എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യുക, കൂടാതെ റെസ്റ്റിൽ (Prometheus സംഭരണത്തിനായുള്ള ഡിസ്ക് എൻക്രിപ്ഷൻ, S3 പോലുള്ള ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജ് പരിഹാരങ്ങൾക്കുള്ള എൻക്രിപ്ഷൻ) എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യുക.
• Access Control: Grafana ഡാഷ്ബോർഡുകൾക്കും Prometheus API-കൾക്കും കർശനമായ റോൾ-ബേസ്ഡ് ആക്സസ് കൺട്രോൾ (RBAC) നടപ്പിലാക്കുക, അംഗീകൃത വ്യക്തികൾക്ക് മാത്രം മോണിറ്ററിംഗ് കോൺഫിഗറേഷനുകൾ കാണാനോ മാറ്റാനോ കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
• Prometheus Remote Write/Read: റിമോട്ട് സ്റ്റോറേജ് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, Prometheus-നും റിമോട്ട് സ്റ്റോറേജ് സിസ്റ്റത്തിനുമിടയിലുള്ള ആശയവിനിമയം TLS, ഉചിതമായ പ്രാമാണീകരണം എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് സുരക്ഷിതമാക്കിയിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.

Capacity Planning and Performance Tuning

നിങ്ങളുടെ നിരീക്ഷിക്കുന്ന പരിതസ്ഥിതി വളരുന്നതിനനുസരിച്ച്, Prometheus സ്വയം നിരീക്ഷിക്കുകയും സ്കെയിൽ ചെയ്യുകയും ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. പരിഗണനകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• Resource Allocation: നിങ്ങളുടെ Prometheus സെർവറുകളുടെ CPU, മെമ്മറി, ഡിസ്ക് I/O എന്നിവ നിരീക്ഷിക്കുക. ഉയർന്ന കാർഡിനാലിറ്റി മെട്രിക്കുകൾക്കോ ദീർഘകാല നിലനിർത്തലിനോ വേണ്ടി മതിയായ വിഭവങ്ങൾ അനുവദിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.
• Scraping Intervals: സ്ക്രേപ്പിംഗ് ഇടവേളകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക. ഉയർന്ന ഫ്രീക്വൻസി ഗ്രാനുലാർ ഡാറ്റ നൽകുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഇത് ലക്ഷ്യങ്ങളിലും Prometheus-ലും ലോഡ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. ഗ്രാനുലാരിറ്റിയും റിസോഴ്സ് ഉപയോഗവും തമ്മിൽ സന്തുലിതമാക്കുക.
• Rule Evaluation: സങ്കീർണ്ണമായ അലേർട്ടിംഗ് നിയമങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ നിരവധി റെക്കോർഡിംഗ് നിയമങ്ങൾ കാര്യമായ CPU ഉപയോഗിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. PromQL ചോദ്യങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക, നിയമങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായി വിലയിരുത്തുന്നു എന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.
• Relabeling: സ്ക്രേപ്പ് ടാർഗറ്റിലോ റിലബേലിംഗ് നിയമങ്ങളുടെ സമയത്തോ ആവശ്യമില്ലാത്ത മെട്രിക്കുകളും ലേബലുകളും ആക്രമണാത്മകമായി ഉപേക്ഷിക്കുക. ഇത് കാർഡിനാലിറ്റിയും റിസോഴ്സ് ഉപയോഗവും കുറയ്ക്കുന്നു.

പ്രവർത്തനത്തിൽ Prometheus: ആഗോള ഉപയോഗ കേസുകളും മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങളും

Prometheus-ൻ്റെ വൈവിധ്യം കാരണം ഇത് വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിലും ആഗോള പ്രവർത്തന മാതൃകകളിലും APM-ന് അനുയോജ്യമാണ്.

E-commerce Platforms: സുഗമമായ ഷോപ്പിംഗ് അനുഭവങ്ങൾ

ഒരു ആഗോള ഇ-കൊമേഴ്‌സ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം അതിൻ്റെ വെബ്സൈറ്റും ബാക്കെൻഡ് സേവനങ്ങളും എല്ലാ സമയ മേഖലകളിലുമുള്ള ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് വേഗത്തിലുള്ളതും വിശ്വസനീയവുമായത് എന്ന് ഉറപ്പാക്കണം. Prometheus നിരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയും:

• Payment Gateways: വിവിധ കറൻസികളിലും റീജിയണുകളിലും പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത ഇടപാടുകൾക്കുള്ള ലേറ്റൻസിയും പിശക് നിരക്കുകളും (ഉദാഹരണത്തിന്, payment_service_requests_total{gateway="stripe", currency="EUR"}).
• Inventory Service: വിതരണം ചെയ്ത വെയർഹൗസുകൾക്കുള്ള തത്സമയ സ്റ്റോക്ക് ലെവലുകളും അപ്‌ഡേറ്റ് ലേറ്റൻസികളും (ഉദാഹരണത്തിന്, inventory_stock_level{warehouse_id="london-01"}).
• User Session Management: വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ശുപാർശകൾക്കുള്ള സജീവ ഉപയോക്തൃ സെഷനുകൾ, ലോഗിൻ വിജയ നിരക്കുകൾ, API പ്രതികരണ സമയങ്ങൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, user_auth_login_total{status="success", region="apac"}).
• CDN Performance: ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായി വിതരണം ചെയ്ത ഉപയോക്താക്കൾക്കുള്ള കാഷെ ഹിറ്റ് അനുപാതങ്ങളും ഉള്ളടക്ക വിതരണ ലേറ്റൻസികളും.

Prometheus, Grafana എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച്, ഒരു നിശ്ചിത രാജ്യത്തിലെ ഒരു പേയ്‌മെൻ്റ് പ്രൊവൈഡർക്ക് ഒരു മന്ദഗതി ഉണ്ടോ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സാധാരണ ഇൻവെൻ്ററി സമന്വയ പ്രശ്നം എല്ലാ റീജിയണുകളെയും ബാധിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് ടീമുകൾക്ക് വേഗത്തിൽ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും, ഇത് ലക്ഷ്യമിട്ടതും വേഗത്തിലുള്ളതുമായ സംഭവ പ്രതികരണത്തിന് പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

SaaS Providers: വിവിധ ക്ലയിൻ്റലുകൾക്ക് അപ്‌ടൈം & പ്രകടനം

ആഗോള ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് സേവനം നൽകുന്ന SaaS കമ്പനികൾ ഉയർന്ന ലഭ്യതയും സ്ഥിരമായ പ്രകടനവും ഉറപ്പ് നൽകണം. Prometheus നിരീക്ഷിക്കുന്നതിലൂടെ സഹായിക്കുന്നു:

• Service Uptime & Latency: നിർണായക API-കൾക്കും ഉപയോക്തൃ-മുഖമുള്ള ഫീച്ചറുകൾക്കുമുള്ള SLI-കളും SLO-കളും, ഉപഭോക്തൃ റീജിയൺ അല്ലെങ്കിൽ ടെനൻ്റ് അനുസരിച്ച് തരംതിരിച്ചത് (ഉദാഹരണത്തിന്, api_latency_seconds_bucket{endpoint="/dashboard", tenant_id="enterprise_asia"}).
• Resource Utilization: സാച്ചുറേഷൻ ഒഴിവാക്കുന്നതിന് അടിസ്ഥാന ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിൻ്റെ (VMs, കണ്ടെയ്‌നറുകൾ) CPU, മെമ്മറി, ഡിസ്ക് I/O.
• Tenant-Specific Metrics: മൾട്ടി-ടെനൻ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി, tenant_id ലേബലുകളുള്ള കസ്റ്റം മെട്രിക്കുകൾ പ്രത്യേക ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് വിഭവ ഉപയോഗവും പ്രകടന ഐസൊലേഷനും നിരീക്ഷിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് സേവന തല കരാറുകൾക്ക് (SLAs) നിർണായകമാണ്.
• API Quota Enforcement: ന്യായമായ ഉപയോഗവും ദുരുപയോഗം തടയുന്നതിനും വേണ്ടി ഓരോ ക്ലയിൻ്റിനും API കോൾ പരിധികളും ഉപയോഗവും ട്രാക്ക് ചെയ്യുക.

ഇത് ഒരു SaaS പ്രൊവൈഡർക്ക് പ്രാദേശിക പ്രശ്നങ്ങൾ അനുഭവിക്കുന്ന ഉപഭോക്താക്കളുമായി മുൻകൂട്ടി ബന്ധപ്പെടാൻ അല്ലെങ്കിൽ സാർവത്രികമായി പ്രകടനം മോശമാകുന്നതിന് മുമ്പ് പ്രത്യേക റീജിയണുകളിൽ വിഭവങ്ങൾ സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

Financial Services: ഇടപാട് സമഗ്രതയും കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസിയും ഉറപ്പാക്കുന്നു

ഫിനാൻഷ്യൽ സർവീസുകളിൽ, ഓരോ മില്ലിസെക്കൻ്റും ഓരോ ഇടപാടും കണക്കാക്കുന്നു. ആഗോള ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങൾ റെഗുലേറ്ററി അനുസരണവും ഉപഭോക്തൃ വിശ്വാസവും നിലനിർത്തുന്നതിന് നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനെ ആശ്രയിക്കുന്നു.

• Transaction Processing: വിവിധ ഇടപാട് തരങ്ങൾക്കുള്ള എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ലേറ്റൻസി, വിജയ/പരാജയ നിരക്കുകൾ, മെസ്സേജ് ബ്രോക്കറുകൾക്കുള്ള ക്യൂ ഡെപ്ത് (ഉദാഹരണത്തിന്, transaction_process_duration_seconds, payment_queue_depth).
• Market Data Feeds: വിവിധ ആഗോള എക്സ്ചേഞ്ചുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റയുടെ ലേറ്റൻസിയും ഫ്രഷ്നെസ്സും (ഉദാഹരണത്തിന്, market_data_feed_delay_seconds{exchange="nyse"}).
• Security Monitoring: പരാജയപ്പെട്ട ലോഗിൻ ശ്രമങ്ങളുടെ എണ്ണം, അസാധാരണമായ സ്ഥലങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള സംശയാസ്പദമായ API കോളുകൾ.
• Compliance: ഓഡിറ്റ്-ബന്ധിതമായ മെട്രിക്കുകളുടെ ദീർഘകാല സംഭരണം.

Prometheus വിവിധ സാമ്പത്തിക വിപണികളിലും നിയന്ത്രണ അന്തരീക്ഷങ്ങളിലും പ്രവർത്തിക്കുന്ന ട്രേഡിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ, ബാങ്കിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, പേയ്‌മെൻ്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ എന്നിവയുടെ സമഗ്രതയും പ്രതികരണശേഷിയും നിലനിർത്താൻ സഹായിക്കുന്നു.

IoT Solutions: വിപുലമായ, വിതരണം ചെയ്ത ഉപകരണ ഫ്ലീറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

IoT പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിൽ ലോകമെമ്പാടും വിതരണം ചെയ്ത ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഉപകരണങ്ങളെ നിരീക്ഷിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു, പലപ്പോഴും വിദൂരമോ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതോ ആയ പരിതസ്ഥിതികളിൽ. Pushgateway ഇവിടെ പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

• Device Health: വ്യക്തിഗത ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ബാറ്ററി ലെവലുകൾ, സെൻസർ റീഡിംഗുകൾ, കണക്റ്റിവിറ്റി സ്റ്റാറ്റസ് (ഉദാഹരണത്തിന്, iot_device_battery_voltage{device_id="sensor-alpha-001", location="remote-mine-site"}).
• Data Ingestion Rates: വിവിധ ഉപകരണ തരങ്ങളിൽ നിന്നും റീജിയണുകളിൽ നിന്നും ലഭിക്കുന്ന ഡാറ്റയുടെ അളവ്.
• Edge Computing Performance: എഡ്ജ് ഉപകരണങ്ങളിലോ ഗേറ്റ്‌വേകളിലോ ഉള്ള റിസോഴ്സ് യൂട്ടിലൈസേഷനും ആപ്ലിക്കേഷൻ ആരോഗ്യവും.

Prometheus IoT-യുടെ അളവും വിതരണ സ്വഭാവവും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു, ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഉപകരണ ഫ്ലീറ്റുകളുടെ പ്രവർത്തന സ്റ്റാറ്റസ് സംബന്ധിച്ച് ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുന്നു.

Global APM-നുള്ള മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങളുടെ സംഗ്രഹം Prometheus ഉപയോഗിച്ച്

• Start Small, Iterate: പ്രധാന സേവനങ്ങളും നിർണായക ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറും ഇൻസ്ട്രുമെൻ്റ് ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക. നിങ്ങളുടെ മെട്രിക് ശേഖരണത്തെ ക്രമേണ വികസിപ്പിക്കുക, നിങ്ങളുടെ ഡാഷ്ബോർഡുകളും അലേർട്ടുകളും മെച്ചപ്പെടുത്തുക.
• Standardize Metric Naming and Labels: സ്ഥിരത വ്യക്തതയ്ക്കും എളുപ്പത്തിലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾക്കും നിർണായകമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് വിഭിന്ന ടീമുകൾക്കിടയിലും സാങ്കേതികവിദ്യകൾക്കിടയിലും. നിങ്ങളുടെ മെട്രിക് കൺവെൻഷനുകൾ ഡോക്യുമെൻ്റ് ചെയ്യുക.
• Leverage Labels Effectively: സന്ദർഭം ചേർക്കാൻ ലേബലുകൾ ഉപയോഗിക്കുക (റീജിയൻ, സേവനം, പതിപ്പ്, ടെനൻ്റ്, ഇൻസ്റ്റൻസ് ID). വളരെ ഉയർന്ന കാർഡിനാലിറ്റി ലേബലുകൾ ഒഴിവാക്കുക, അവ അനിവാര്യമാണെങ്കിൽ അല്ലാതെ, കാരണം അവ പ്രകടനത്തെ ബാധിക്കാം.
• Invest in Effective Dashboards: വിവിധ പ്രേക്ഷകർക്ക് അനുയോജ്യമായ ഡാഷ്ബോർഡുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക (ആഗോള അവലോകനം, റീജിയണൽ ഡീപ്-ഡൈവുകൾ, സേവന-തല വിശദാംശങ്ങൾ, ബിസിനസ്സ് KPI-കൾ).
• Test Your Alerts Rigorously: അലേർട്ടുകൾ ശരിയായി ഫയർ ചെയ്യുന്നുണ്ടെന്നും ശരിയായ ടീമുകളിലേക്ക് പോകുന്നുണ്ടെന്നും അവ പ്രവർത്തനക്ഷമമാണെന്നും ഉറപ്പാക്കുക. ക്ഷീണത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്ന ശബ്ദായമാനമായ അലേർട്ടുകൾ ഒഴിവാക്കുക. പ്രകടന സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നതിനാൽ റീജിയൺ അനുസരിച്ച് വ്യത്യസ്ത പരിധികളെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക.
• Plan for Long-Term Storage Early: വിപുലമായ ഡാറ്റ നിലനിർത്തൽ ആവശ്യമായ ആഗോള വിന്യാസങ്ങൾക്ക്, പിന്നീട് ഡാറ്റ മൈഗ്രേഷൻ്റെ സങ്കീർണ്ണതകൾ ഒഴിവാക്കാൻ തുടക്കത്തിൽ തന്നെ Thanos, Mimir, അല്ലെങ്കിൽ Cortex എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുക.
• Document Everything: നിങ്ങളുടെ നിരീക്ഷണ സജ്ജീകരണത്തിനായുള്ള സമഗ്രമായ ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ പരിപാലിക്കുക, മെട്രിക് നിർവചനങ്ങൾ, അലേർട്ട് നിയമങ്ങൾ, ഡാഷ്ബോർഡ് ലേഔട്ടുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ. ഇത് ആഗോള ടീമുകൾക്ക് വളരെ വിലപ്പെട്ടതാണ്.

Challenges and Considerations

Prometheus APM-ന് ഒരു വളരെ ശക്തമായ ഉപകരണം ആണെങ്കിലും, സംഘടനകൾക്ക് സാധ്യതയുള്ള വെല്ലുവിളികളെക്കുറിച്ച് ബോധവാന്മാരായിരിക്കണം:

• Operational Overhead: ഒരു Prometheus അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള നിരീക്ഷണ സ്റ്റാക്ക് (Prometheus സെർവറുകൾ, Alertmanagers, Grafana, exporters, Thanos/Mimir) കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് സമർപ്പിത പ്രവർത്തനപരമായ വൈദഗ്ദ്ധ്യം ആവശ്യമായിരിക്കാം, പ്രത്യേകിച്ച് സ്കെയിലിൽ. വിന്യാസവും കോൺഫിഗറേഷനും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് (ഉദാഹരണത്തിന്, Kubernetes ഓപ്പറേറ്റർമാർ ഉപയോഗിച്ച്) ഇത് ലഘൂകരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
• Learning Curve: PromQL, ശക്തമായിരിക്കെ, ഒരു ലേണിംഗ് കർവ് ഉണ്ട്. സങ്കീർണ്ണമായ ചോദ്യങ്ങൾക്കും വിശ്വസനീയമായ അലേർട്ടിംഗിനും അതിൻ്റെ കഴിവുകൾ പൂർണ്ണമായി പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ ടീമുകൾക്ക് പരിശീലനത്തിൽ സമയം നിക്ഷേപിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
• Resource Intensity for High Cardinality: ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം കൈകാര്യം ചെയ്തില്ലെങ്കിൽ, വളരെ ഉയർന്ന എണ്ണം തനതായ ലേബൽ കോമ്പിനേഷനുകളുള്ള (ഉയർന്ന കാർഡിനാലിറ്റി) മെട്രിക്കുകൾ Prometheus സെർവറിൽ ഗണ്യമായ മെമ്മറിയും ഡിസ്ക് I/O-യും ഉപയോഗിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, ഇത് പ്രകടനത്തെ ബാധിച്ചേക്കാം. റിലബേലിംഗിൻ്റെ തന്ത്രപരമായ ഉപയോഗവും ലേബൽ രൂപകൽപ്പനയും അത്യാവശ്യമാണ്.
• Data Retention Strategy: ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയുടെ ആവശ്യകത സംഭരണ ചെലവുകളുമായും പ്രകടനവുമായും സന്തുലിതമാക്കുന്നത് ഒരു വെല്ലുവിളിയാകും. ദീർഘകാല സംഭരണ പരിഹാരങ്ങൾ ഇത് പരിഹരിക്കുന്നു, പക്ഷേ സങ്കീർണ്ണത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
• Security: നിരീക്ഷണ സംവിധാനത്തിലേക്ക് സുരക്ഷിതമായ പ്രവേശനം ഉറപ്പാക്കുന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്, ഇതിന് നെറ്റ്‌വർക്ക് സുരക്ഷ, പ്രാമാണീകരണം, അംഗീകാരം എന്നിവയുടെ ശ്രദ്ധാപൂർവമായ കോൺഫിഗറേഷൻ ആവശ്യമാണ്.

Conclusion

ആധുനിക ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രകടന നിരീക്ഷണം, പ്രത്യേകിച്ച് ആഗോള, ക്ലൗഡ്-നേറ്റീവ്, മൈക്രോസർവീസസ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വാസ്തുവിദ്യകൾക്ക്, Prometheus ഒരു മൂലക്കല്ലായി സ്വയം സ്ഥാപിച്ചു. അതിൻ്റെ പുൾ-ബേസ്ഡ് മോഡൽ, ലേബലുകളുള്ള മൾട്ടി-ഡൈമെൻഷണൽ ഡാറ്റാ മോഡൽ, ശക്തമായ PromQL, വിപുലമായ ഇക്കോസിസ്റ്റം എന്നിവ വിതരണം ചെയ്ത ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ ആരോഗ്യം, പ്രകടനം എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള, പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടാനുള്ള സമാനതകളില്ലാത്ത കഴിവ് നൽകുന്നു.

വിവിധ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ പ്രദേശങ്ങളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതും ആഗോള ഉപഭോക്തൃ അടിത്തറയെ സേവിക്കുന്നതുമായ സംഘടനകൾക്ക്, Prometheus ഉയർന്ന സേവന നില നിലനിർത്താനും പ്രശ്നങ്ങൾ വേഗത്തിൽ തിരിച്ചറിയാനും പരിഹരിക്കാനും ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രകടനം നിരന്തരം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും ആവശ്യമായ അയവ്, അളവ്, ദൃശ്യപരത എന്നിവ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. Prometheus സ്വീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, സംഘടനകൾക്ക് പ്രതികരണാത്മക പോരാട്ടത്തിൽ നിന്ന് മുൻകൂട്ടി പ്രശ്ന കണ്ടെത്തലിലേക്ക് മാറാൻ കഴിയും, അവരുടെ ഡിജിറ്റൽ സേവനങ്ങൾ അവരുടെ ഉപയോക്താക്കൾ എവിടെയായിരുന്നാലും പ്രതിരോധശേഷിയുള്ളതും പ്രതികരണശേഷിയുള്ളതും വിശ്വസനീയവും ആയി തുടരുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

മികച്ച APM-ലേക്ക് ഇന്നത്തെ നിങ്ങളുടെ യാത്ര ആരംഭിക്കുക. നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഇൻസ്ട്രുമെൻ്റ് ചെയ്യാൻ തുടങ്ങുക, Grafana ഉപയോഗിച്ച് ഉൾക്കാഴ്ചയുള്ള ഡാഷ്ബോർഡുകൾ നിർമ്മിക്കുക, Alertmanager ഉപയോഗിച്ച് ശക്തമായ അലേർട്ടിംഗ് സ്ഥാപിക്കുക. ആധുനിക ആപ്ലിക്കേഷൻ ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പുകളുടെ സങ്കീർണ്ണതകൾ മാസ്റ്റർ ചെയ്യാനും ലോകമെമ്പാടും മികച്ച ഉപയോക്തൃ അനുഭവങ്ങൾ നൽകാനും Prometheus പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്ന ആഗോള കമ്മ്യൂണിറ്റിയിൽ ചേരുക.