Metrikksamling: En omfattende guide med Prometheus og Grafana

I dagens komplekse IT-landskap er effektiv overvåking avgjørende for å opprettholde helsen og ytelsen til applikasjoner og infrastruktur. Metrikksamling gir grunnlaget for denne overvåkingen, slik at du kan spore viktige resultatindikatorer (KPI-er), identifisere potensielle problemer og optimalisere ressursutnyttelsen. Denne omfattende guiden vil utforske hvordan du kan utnytte Prometheus og Grafana, to kraftige åpen kildekode-verktøy, for robust metrikksamling og visualisering.

Hva er metrikksamling?

Metrikksamling innebærer å samle inn numeriske data som representerer tilstanden og atferden til ulike systemer, applikasjoner og infrastrukturkomponenter over tid. Disse metrikkene kan inkludere CPU-utnyttelse, minneforbruk, nettverkstrafikk, responstider, feilrater og mange andre relevante indikatorer. Ved å analysere disse metrikkene kan du få verdifull innsikt i ytelsen og helsen til miljøet ditt.

Hvorfor er metrikksamling viktig?

• Proaktiv problemdeteksjon: Identifiser potensielle problemer før de påvirker brukerne.
• Ytelsesoptimalisering: Finn flaskehalser og områder for forbedring.
• Kapasitetsplanlegging: Forutsi fremtidige ressursbehov basert på historiske trender.
• Service Level Agreement (SLA) Overvåking: Sikre overholdelse av ytelsesmål.
• Feilsøking og rotårsaksanalyse: Diagnostiser og løs problemer raskt.

Introduserer Prometheus og Grafana

Prometheus er et åpen kildekode-system for overvåking og varsling, opprinnelig utviklet hos SoundCloud. Det utmerker seg ved å samle inn og lagre tidsseriedata, som er data indeksert etter tidsstempel. Prometheus bruker en pull-basert modell for å skrape metrikker fra mål (f.eks. servere, applikasjoner) med jevne mellomrom. Det tilbyr et kraftig spørrespråk (PromQL) for å analysere innsamlede data og definere varslingsregler.

Grafana er en åpen kildekode-plattform for datavisualisering og overvåking. Den lar deg lage interaktive dashboards og grafer for å visualisere data fra ulike kilder, inkludert Prometheus. Grafana tilbyr et rikt sett med visualiseringsalternativer, inkludert grafer, diagrammer, tabeller og målere. Det støtter også varsling, slik at du kan motta varsler når visse terskler er brutt.

Sammen danner Prometheus og Grafana en kraftig og fleksibel overvåkingsløsning som kan tilpasses et bredt spekter av miljøer og bruksområder. De er mye brukt i DevOps og SRE (Site Reliability Engineering) praksiser over hele verden.

Prometheus Arkitektur og Konsepter

Å forstå kjernekomponentene i Prometheus er avgjørende for effektiv implementering og utnyttelse:

• Prometheus Server: Kjernekomponenten som er ansvarlig for å skrape, lagre og spørre etter metrikker.
• Service Discovery: Oppdager automatisk mål å overvåke basert på konfigurasjon eller integrasjoner med plattformer som Kubernetes.
• Eksportere: Agenter som eksponerer metrikker i et format som Prometheus kan forstå. Eksempler inkluderer node_exporter (for systemmetrikker), og ulike applikasjonsspesifikke eksportører.
• Pushgateway (Valgfritt): Tillater kortvarige jobber å presse metrikker til Prometheus. Dette er nyttig for batchjobber som kanskje ikke kjører kontinuerlig.
• Alertmanager: Håndterer varsler generert av Prometheus basert på konfigurerte regler. Den kan rute varsler til ulike varslingskanaler, som e-post, Slack eller PagerDuty.
• PromQL: Prometheus Query Language som brukes til å spørre og analysere de innsamlede metrikkene.

Prometheus Arbeidsflyt

1. Mål (Applikasjoner, Servere, etc.) eksponerer metrikker. Disse metrikkene eksponeres vanligvis via et HTTP-endepunkt.
2. Prometheus Server skraper metrikker fra konfigurerte mål. Den henter periodisk metrikker fra disse endepunktene.
3. Prometheus lagrer de skrapte metrikkene i sin tidsseriedatabase.
4. Brukere spør metrikkene ved hjelp av PromQL. Dette lar dem analysere dataene og lage grafer og dashboards.
5. Varslingsregler evalueres basert på de lagrede metrikkene. Hvis en regelbetingelse er oppfylt, utløses et varsel.
6. Alertmanager håndterer de utløste varslene. Den dedupliserer, grupperer og ruter dem til de riktige varslingskanalene.

Grafana Arkitektur og Konsepter

Grafana utfyller Prometheus ved å tilby et brukervennlig grensesnitt for visualisering og analyse av de innsamlede metrikkene:

• Datakilder: Tilkoblinger til ulike datakilder, inkludert Prometheus, Graphite, InfluxDB og andre.
• Dashboards: Samlinger av paneler som viser data i ulike formater (grafer, diagrammer, tabeller, etc.).
• Paneler: Individuelle visualiseringer som viser data fra en spesifikk datakilde ved hjelp av en spesifikk spørring.
• Varsling: Grafana har også innebygde varslingsfunksjoner, slik at du kan definere varsler basert på dataene som vises i dashbordene dine. Disse varslene kan bruke Prometheus som datakilde og utnytte PromQL for kompleks varslingslogikk.
• Organisasjoner og Team: Grafana støtter organisasjoner og team, slik at du kan administrere tilgang og tillatelser til dashbord og datakilder.

Grafana Arbeidsflyt

1. Konfigurer datakilder: Koble Grafana til Prometheus-serveren din.
2. Opprett Dashboards: Design dashbord for å visualisere metrikkene dine.
3. Legg til paneler i Dashboards: Legg til paneler for å vise spesifikke datapunkter fra Prometheus ved hjelp av PromQL-spørringer.
4. Konfigurer varsling (Valgfritt): Sett opp varslingsregler i Grafana for å motta varsler basert på spesifikke metriske terskler.
5. Del Dashboards: Del dashbord med teamet ditt for å samarbeide om overvåking og analyse.

Sette opp Prometheus og Grafana

Denne delen gir en trinnvis veiledning om hvordan du setter opp Prometheus og Grafana.

Installere Prometheus

1. Last ned Prometheus:

Last ned den nyeste versjonen av Prometheus fra den offisielle nettsiden: https://prometheus.io/download/. Velg riktig pakke for operativsystemet ditt (f.eks. Linux, Windows, macOS).

2. Pakk ut arkivet:

Pakk ut det nedlastede arkivet til en katalog du selv velger.

3. Konfigurer Prometheus:

Opprett en `prometheus.yml`-konfigurasjonsfil. Denne filen definerer målene som Prometheus vil skrape og andre konfigurasjonsalternativer. En grunnleggende konfigurasjon kan se slik ut:

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 konfigurasjonen definerer to skrapejobber: en for Prometheus selv (skraper sine egne metrikker) og en for en node_exporter som kjører på localhost port 9100. `scrape_interval` spesifiserer hvor ofte Prometheus vil skrape målene.

4. Start Prometheus:

Kjør Prometheus-eksekverbar fil fra katalogen der du pakket ut arkivet:

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

              
                Copy
              
            
          

Prometheus vil starte og lytte på port 9090 som standard. Du kan få tilgang til Prometheus-webgrensesnitt i nettleseren din på http://localhost:9090.

Installere Grafana

1. Last ned Grafana:

Last ned den nyeste versjonen av Grafana fra den offisielle nettsiden: https://grafana.com/grafana/download. Velg riktig pakke for operativsystemet ditt.

2. Installer Grafana:

Følg installasjonsinstruksjonene for operativsystemet ditt. 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

            

              
                Copy
              
            
          

3. Start Grafana:

Start Grafana-tjenesten:

            sudo systemctl start grafana-server
            

              
                Copy
              
            
          

4. Få tilgang til Grafana:

Grafana vil starte og lytte på port 3000 som standard. Du kan få tilgang til Grafana-webgrensesnitt i nettleseren din på http://localhost:3000.

Standard brukernavn og passord er `admin` og `admin`. Du vil bli bedt om å endre passordet ved første innlogging.

Koble Grafana til Prometheus

For å visualisere metrikker fra Prometheus i Grafana, må du konfigurere Prometheus som en datakilde i Grafana.

1. Legg til datakilde:

I Grafana-webgrensesnittet navigerer du til Konfigurasjon > Datakilder og klikker på Legg til datakilde.

2. Velg Prometheus:

Velg Prometheus som datakildetype.

3. Konfigurer Prometheus-tilkobling:

Skriv inn URL-en til Prometheus-serveren din (f.eks. `http://localhost:9090`). Konfigurer andre alternativer etter behov (f.eks. autentisering).

4. Lagre og test:

Klikk på Lagre & Test for å bekrefte at Grafana kan koble til Prometheus.

Opprette Dashboards i Grafana

Når du har koblet Grafana til Prometheus, kan du opprette dashbord for å visualisere metrikkene dine.

1. Opprett et nytt Dashboard:

I Grafana-webgrensesnittet klikker du på +-ikonet i sidepanelet og velger Dashboard.

2. Legg til et panel:

Klikk på Legg til et tomt panel for å legge til et nytt panel i dashbordet.

3. Konfigurer panelet:

• Velg datakilde: Velg Prometheus-datakilden du konfigurerte tidligere.
• Skriv inn PromQL-spørring: Skriv inn en PromQL-spørring for å hente metrikken du vil visualisere. For eksempel, for å vise CPU-utnyttelse, kan du bruke følgende spørring:

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

            

              
                Copy
              
            
          

Denne spørringen beregner endringsraten for CPU-tid brukt av prosesser samlet inn av node_exporter over et 5-minutters intervall.

• Konfigurer visualiseringsalternativer: Velg visualiseringstype (f.eks. graf, måler, tabell) og konfigurer andre alternativer etter behov (f.eks. akseetiketter, farger).

4. Lagre Dashbordet:

Klikk på lagreikonet for å lagre dashbordet.

PromQL: Prometheus Query Language

PromQL er et kraftig spørrespråk som brukes til å hente og manipulere metrikker lagret i Prometheus. Det lar deg utføre et bredt spekter av operasjoner, inkludert:

• Filtrering: Velg metrikker basert på etiketter.
• Aggregering: Beregn aggregerte verdier (f.eks. sum, gjennomsnitt, maksimum) over tidsintervaller eller på tvers av flere forekomster.
• Rate Calculation: Beregn endringsraten for tellermetrikker.
• Aritmetiske operasjoner: Utfør aritmetiske operasjoner på metrikker (f.eks. addisjon, subtraksjon, multiplikasjon).
• Time Series Functions: Bruk funksjoner på tidsseriedata (f.eks. glidende gjennomsnitt, utjevning).

PromQL Eksempler

• CPU-utnyttelse:

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

            

              
                Copy
              
            
          

• Minnebruk:

            
node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes

            

              
                Copy
              
            
          

• Diskplassbruk:

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

            

              
                Copy
              
            
          

• HTTP-forespørselsrate:

            
rate(http_requests_total[5m])

            

              
                Copy
              
            
          

Å lære PromQL er avgjørende for effektiv bruk av Prometheus og Grafana. Se Prometheus-dokumentasjonen for en omfattende veiledning til språket.

Varsling med Prometheus og Alertmanager

Prometheus tilbyr et robust varslingssystem som lar deg definere regler basert på metriske verdier. Når en regelbetingelse er oppfylt, utløses et varsel, og Alertmanager håndterer varslingsprosessen.

Definere varslingsregler

Varslingsregler er definert i `prometheus.yml`-konfigurasjonsfilen. Her er et eksempel på en varslingsregel som utløses når CPU-utnyttelsen overstiger 80 %:

            
rule_files:
  - "rules.yml"

            

              
                Copy
              
            
          

Deretter, i en fil som heter `rules.yml`, plasser regler som dette:

            
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: "Høy CPU-bruk oppdaget"
      description: "CPU-bruken er over 80 % på {{ $labels.instance }}"

            

              
                Copy
              
            
          

Forklaring:

• alert: Navnet på varselet.
• expr: PromQL-uttrykket som definerer varselbetingelsen.
• for: Varigheten som betingelsen må være sann før varselet utløses.
• labels: Etiketter som er knyttet til varselet.
• annotations: Annotasjoner som gir tilleggsinformasjon om varselet, for eksempel et sammendrag og en beskrivelse.

Konfigurere Alertmanager

Alertmanager håndterer ruting og varsling av varsler. Du må konfigurere Alertmanager for å spesifisere hvor varsler skal sendes (f.eks. e-post, Slack, PagerDuty). Se Alertmanager-dokumentasjonen for detaljerte konfigurasjonsinstruksjoner.

En minimal `alertmanager.yml`-konfigurasjon kan se slik ut:

            
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
              
            
          

Denne konfigurasjonen sender varsler til en webhook på localhost port 8080. Du kan tilpasse `receivers`-delen for å bruke tjenester som Slack eller e-post i stedet.

Praktiske eksempler og brukstilfeller

Prometheus og Grafana kan brukes til å overvåke et bredt spekter av applikasjoner og infrastrukturkomponenter. Her er noen praktiske eksempler:

• Webserverovervåking: Overvåk HTTP-forespørselsrater, responstider og feilrater for å sikre optimal webserverytelse.
• Databaseovervåking: Spor database-tilkoblingspoolbruk, spørringsutførelsestider og trege spørringer for å identifisere databaseflaskehalser.
• Kubernetes-overvåking: Overvåk helsen og ytelsen til Kubernetes-klynger, inkludert ressursutnyttelse av podder og noder.
• Applikasjonsovervåking: Samle inn tilpassede metrikker fra applikasjonene dine for å spore spesifikke forretnings-KPIer og identifisere problemer på applikasjonsnivå.
• Nettverksovervåking: Spor nettverkstrafikk, latens og pakketap for å identifisere nettverksflaskehalser og ytelsesproblemer.
• Skyinfrastrukturovervåking: Overvåk ytelsen og tilgjengeligheten til skyressurser, for eksempel virtuelle maskiner, lagring og databaser. Dette er spesielt relevant for AWS-, Azure- og Google Cloud-miljøer, som alle har integrasjoner med Prometheus og Grafana.

Eksempel: Overvåking av en Microservices-arkitektur

I en microservices-arkitektur kan Prometheus og Grafana brukes til å overvåke helsen og ytelsen til individuelle tjenester, samt det totale systemet. Hver tjeneste kan eksponere sine egne metrikker, for eksempel forespørselsrater, responstider og feilrater. Prometheus kan deretter skrape disse metrikkene, og Grafana kan brukes til å visualisere dem. Dette lar deg raskt identifisere ytelsesflaskehalser eller feil i spesifikke tjenester.

Avanserte teknikker og beste praksis

For å få mest mulig ut av Prometheus og Grafana, bør du vurdere følgende avanserte teknikker og beste praksis:

• Bruk meningsfulle etiketter: Bruk etiketter for å legge til kontekst til metrikkene dine. Dette gjør det enklere å filtrere og aggregere data. Bruk for eksempel etiketter for å identifisere tjenesten, miljøet og forekomsten som en metrikk er tilknyttet.
• Overvåk viktige resultatindikatorer (KPIer): Fokuser på å overvåke metrikkene som er mest kritiske for virksomheten din. Dette lar deg raskt identifisere og løse problemer som har størst innvirkning.
• Angi passende varslingsterskler: Angi varslingsterskler som er passende for miljøet ditt. Unngå å angi terskler som er for følsomme, da dette kan føre til varselutmattelse.
• Bruk Dashboards effektivt: Design dashbord som er enkle å forstå og gir handlingsrettet innsikt. Bruk tydelige og konsise etiketter og visualiseringer.
• Automatiser distribusjon og konfigurasjon: Automatiser distribusjonen og konfigurasjonen av Prometheus og Grafana ved hjelp av verktøy som Ansible, Terraform eller Kubernetes.
• Sikre Prometheus- og Grafana-forekomstene dine: Sikre Prometheus- og Grafana-forekomstene dine for å forhindre uautorisert tilgang. Bruk autentisering og autorisasjon for å kontrollere tilgangen til sensitive data.
• Vurder horisontal skalering: For store miljøer bør du vurdere å skalere Prometheus- og Grafana-forekomstene dine horisontalt for å håndtere den økte belastningen. Dette kan oppnås ved å bruke flere Prometheus-servere og Grafana-forekomster bak en lastbalanserer.
• Utnytt Service Discovery: Bruk Prometheus' service discovery-funksjoner for automatisk å oppdage og overvåke nye mål. Dette er spesielt nyttig i dynamiske miljøer som Kubernetes.

Feilsøking av vanlige problemer

Selv med nøye planlegging og implementering kan du støte på problemer når du bruker Prometheus og Grafana. Her er noen vanlige problemer og deres løsninger:

• Prometheus skraper ikke metrikker: Bekreft at målet er tilgjengelig fra Prometheus-serveren. Sjekk Prometheus-loggene for feil. Forsikre deg om at målet eksponerer metrikker i riktig format.
• Grafana kobler ikke til Prometheus: Bekreft at Prometheus-URL-en er riktig i Grafana-datakildekonfigurasjonen. Sjekk Grafana-loggene for feil. Forsikre deg om at Prometheus-serveren kjører og er tilgjengelig fra Grafana-serveren.
• PromQL-spørringer returnerer ikke data: Bekreft at PromQL-spørringen er riktig. Sjekk Prometheus-loggene for feil. Forsikre deg om at metrikken du spør etter finnes og skrapes av Prometheus.
• Varsler utløses ikke: Bekreft at varslingsregelen er definert riktig. Sjekk Prometheus-loggene for feil. Forsikre deg om at Alertmanager kjører og er konfigurert riktig.
• Ytelsesproblemer: Hvis du opplever ytelsesproblemer, bør du vurdere å skalere Prometheus- og Grafana-forekomstene dine horisontalt. Optimaliser PromQL-spørringene dine for å redusere belastningen på Prometheus-serveren.

Alternative overvåkingsløsninger

Mens Prometheus og Grafana er kraftige verktøy, er de ikke de eneste alternativene for metrikksamling og visualisering. Andre populære overvåkingsløsninger inkluderer:

• Datadog: En kommersiell overvåkingsplattform som tilbyr et bredt spekter av funksjoner, inkludert metrikksamling, loggbehandling og applikasjonsytelsesovervåking (APM).
• New Relic: En annen kommersiell overvåkingsplattform som gir omfattende overvåkingsfunksjoner for applikasjoner og infrastruktur.
• InfluxDB og Chronograf: En tidsseriedatabase og visualiseringsplattform som ofte brukes som et alternativ til Prometheus og Grafana.
• Elasticsearch, Logstash og Kibana (ELK Stack): En populær åpen kildekode-stack for loggbehandling og analyse. Selv om den primært brukes for logger, kan den også brukes til metrikksamling og visualisering.
• Dynatrace: En AI-drevet overvåkingsplattform som gir synlighet fra ende til annen i applikasjons- og infrastrukturytelse.

Den beste overvåkingsløsningen for din organisasjon vil avhenge av dine spesifikke krav og budsjett.

Konklusjon

Metrikksamling er avgjørende for å opprettholde helsen og ytelsen til applikasjoner og infrastruktur. Prometheus og Grafana tilbyr en kraftig og fleksibel åpen kildekode-løsning for å samle inn, lagre og visualisere metrikker. Ved å forstå kjernekonseptene og følge de beste praksisene som er skissert i denne guiden, kan du utnytte Prometheus og Grafana til å bygge et robust overvåkingssystem som oppfyller organisasjonens behov.

Effektiv overvåking, kombinert med proaktiv varsling og rask hendelsesrespons, er en hjørnestein i moderne IT-drift. Å omfavne verktøy som Prometheus og Grafana gir organisasjoner mulighet til å levere pålitelige og ytelsesdyktige tjenester til sine brukere, uavhengig av deres plassering eller bransje.