Сбор метрик: подробное руководство по Prometheus и Grafana

В современном сложном ИТ-ландшафте эффективный мониторинг имеет решающее значение для поддержания работоспособности и производительности приложений и инфраструктуры. Сбор метрик обеспечивает основу для этого мониторинга, позволяя отслеживать ключевые показатели эффективности (KPI), выявлять потенциальные проблемы и оптимизировать использование ресурсов. Это подробное руководство расскажет о том, как использовать Prometheus и Grafana, два мощных инструмента с открытым исходным кодом, для надежного сбора и визуализации метрик.

Что такое сбор метрик?

Сбор метрик включает в себя сбор численных данных, представляющих состояние и поведение различных систем, приложений и компонентов инфраструктуры с течением времени. Эти метрики могут включать использование ЦП, потребление памяти, сетевой трафик, время отклика, частоту ошибок и многие другие соответствующие показатели. Анализируя эти метрики, вы можете получить ценную информацию о производительности и работоспособности вашей среды.

Почему сбор метрик важен?

• Проактивное обнаружение проблем: выявление потенциальных проблем до того, как они повлияют на пользователей.
• Оптимизация производительности: определение узких мест и областей для улучшения.
• Планирование емкости: прогнозирование будущих потребностей в ресурсах на основе исторических тенденций.
• Мониторинг соглашений об уровне обслуживания (SLA): обеспечение соответствия целевым показателям производительности.
• Устранение неполадок и анализ первопричин: быстрая диагностика и устранение проблем.

Знакомство с Prometheus и Grafana

Prometheus — это инструмент с открытым исходным кодом для мониторинга и оповещения систем, первоначально разработанный в SoundCloud. Он превосходно собирает и хранит данные временных рядов, которые представляют собой данные, индексированные по отметкам времени. Prometheus использует модель на основе извлечения для сбора метрик с целевых объектов (например, серверов, приложений) через регулярные промежутки времени. Он предлагает мощный язык запросов (PromQL) для анализа собранных данных и определения правил оповещения.

Grafana — это платформа визуализации данных и мониторинга с открытым исходным кодом. Она позволяет создавать интерактивные информационные панели и графики для визуализации данных из различных источников, включая Prometheus. Grafana предоставляет широкий набор опций визуализации, включая графики, диаграммы, таблицы и датчики. Она также поддерживает оповещения, позволяя получать уведомления при достижении определенных пороговых значений.

Вместе Prometheus и Grafana образуют мощное и гибкое решение для мониторинга, которое можно адаптировать к широкому спектру сред и вариантов использования. Они широко используются в DevOps и SRE (инженерной деятельности по обеспечению надежности сайтов) по всему миру.

Архитектура и концепции Prometheus

Понимание основных компонентов Prometheus необходимо для эффективной реализации и использования:

• Сервер Prometheus: основной компонент, отвечающий за сбор, хранение и запрос метрик.
• Обнаружение служб: автоматически обнаруживает объекты для мониторинга на основе конфигурации или интеграции с такими платформами, как Kubernetes.
• Экспортеры: агенты, которые предоставляют метрики в формате, понятном Prometheus. Примеры включают node_exporter (для системных метрик) и различные экспортеры, зависящие от приложений.
• Pushgateway (необязательно): позволяет кратковременным задачам отправлять метрики в Prometheus. Это полезно для пакетных заданий, которые могут выполняться не постоянно.
• Alertmanager: обрабатывает оповещения, сгенерированные Prometheus на основе настроенных правил. Он может направлять оповещения в различные каналы уведомлений, такие как электронная почта, Slack или PagerDuty.
• PromQL: язык запросов Prometheus, используемый для запроса и анализа собранных метрик.

Рабочий процесс Prometheus

1. Целевые объекты (приложения, серверы и т. д.) предоставляют метрики. Эти метрики обычно предоставляются через конечную точку HTTP.
2. Сервер Prometheus извлекает метрики из настроенных целевых объектов. Он периодически извлекает метрики из этих конечных точек.
3. Prometheus хранит собранные метрики в своей базе данных временных рядов.
4. Пользователи запрашивают метрики, используя PromQL. Это позволяет им анализировать данные и создавать графики и информационные панели.
5. Правила оповещения оцениваются на основе сохраненных метрик. Если условие правила выполнено, срабатывает оповещение.
6. Alertmanager обрабатывает сработавшие оповещения. Он удаляет дубликаты, группирует и направляет их в соответствующие каналы уведомлений.

Архитектура и концепции Grafana

Grafana дополняет Prometheus, предоставляя удобный интерфейс для визуализации и анализа собранных метрик:

• Источники данных: подключения к различным источникам данных, включая Prometheus, Graphite, InfluxDB и другие.
• Информационные панели: наборы панелей, которые отображают данные в различных форматах (графики, диаграммы, таблицы и т. д.).
• Панели: отдельные визуализации, которые отображают данные из определенного источника данных, используя определенный запрос.
• Оповещения: Grafana также имеет встроенные возможности оповещения, позволяющие определять оповещения на основе данных, отображаемых на ваших информационных панелях. Эти оповещения могут использовать Prometheus в качестве источника данных и использовать PromQL для сложной логики оповещений.
• Организации и команды: Grafana поддерживает организации и команды, позволяя управлять доступом и разрешениями к информационным панелям и источникам данных.

Рабочий процесс Grafana

1. Настройте источники данных: подключите Grafana к своему серверу Prometheus.
2. Создайте информационные панели: спроектируйте информационные панели для визуализации ваших метрик.
3. Добавьте панели на информационные панели: добавьте панели для отображения определенных точек данных из Prometheus, используя запросы PromQL.
4. Настройте оповещения (необязательно): настройте правила оповещения в Grafana, чтобы получать уведомления на основе определенных пороговых значений метрик.
5. Поделитесь информационными панелями: поделитесь информационными панелями со своей командой для совместной работы над мониторингом и анализом.

Настройка Prometheus и Grafana

В этом разделе представлено пошаговое руководство по настройке Prometheus и Grafana.

Установка Prometheus

1. Загрузите Prometheus:

Загрузите последнюю версию Prometheus с официального сайта: https://prometheus.io/download/. Выберите подходящий пакет для вашей операционной системы (например, Linux, Windows, macOS).

2. Извлеките архив:

Извлеките загруженный архив в каталог по вашему выбору.

3. Настройте Prometheus:

Создайте файл конфигурации `prometheus.yml`. Этот файл определяет целевые объекты, которые Prometheus будет собирать, и другие параметры конфигурации. Базовая конфигурация может выглядеть следующим образом:

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']

Эта конфигурация определяет два задания сбора: одно для самого Prometheus (сбор собственных метрик) и одно для node_exporter, работающего на localhost, порт 9100. `scrape_interval` указывает, как часто Prometheus будет собирать данные с целевых объектов.

4. Запустите Prometheus:

Запустите исполняемый файл Prometheus из каталога, в который вы извлекли архив:

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

Prometheus запустится и будет прослушивать порт 9090 по умолчанию. Вы можете получить доступ к веб-интерфейсу Prometheus в своем браузере по адресу http://localhost:9090.

Установка Grafana

1. Загрузите Grafana:

Загрузите последнюю версию Grafana с официального сайта: https://grafana.com/grafana/download. Выберите подходящий пакет для вашей операционной системы.

2. Установите Grafana:

Следуйте инструкциям по установке для вашей операционной системы. Например, в 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. Запустите Grafana:

Запустите службу Grafana:

sudo systemctl start grafana-server

4. Доступ к Grafana:

Grafana запустится и будет прослушивать порт 3000 по умолчанию. Вы можете получить доступ к веб-интерфейсу Grafana в своем браузере по адресу http://localhost:3000.

Имя пользователя и пароль по умолчанию — `admin` и `admin`. При первом входе в систему вам будет предложено изменить пароль.

Подключение Grafana к Prometheus

Чтобы визуализировать метрики из Prometheus в Grafana, необходимо настроить Prometheus как источник данных в Grafana.

1. Добавьте источник данных:

В веб-интерфейсе Grafana перейдите в Configuration > Data Sources и щелкните Add data source.

2. Выберите Prometheus:

Выберите Prometheus в качестве типа источника данных.

3. Настройте подключение Prometheus:

Введите URL-адрес вашего сервера Prometheus (например, `http://localhost:9090`). Настройте другие параметры по мере необходимости (например, аутентификацию).

4. Сохраните и протестируйте:

Нажмите Save & Test, чтобы убедиться, что Grafana может успешно подключиться к Prometheus.

Создание информационных панелей в Grafana

После подключения Grafana к Prometheus вы можете создавать информационные панели для визуализации своих метрик.

1. Создайте новую информационную панель:

В веб-интерфейсе Grafana щелкните значок + на боковой панели и выберите Dashboard.

2. Добавьте панель:

Щелкните Add an empty panel, чтобы добавить новую панель на информационную панель.

3. Настройте панель:

• Выберите источник данных: выберите источник данных Prometheus, который вы настроили ранее.
• Введите запрос PromQL: введите запрос PromQL, чтобы получить метрику, которую вы хотите визуализировать. Например, чтобы отобразить использование ЦП, вы можете использовать следующий запрос:

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

Этот запрос вычисляет скорость изменения времени ЦП, используемого процессами, собранными node_exporter, за 5-минутный интервал.

• Настройте параметры визуализации: выберите тип визуализации (например, график, датчик, таблица) и настройте другие параметры по мере необходимости (например, метки осей, цвета).

4. Сохраните информационную панель:

Щелкните значок сохранения, чтобы сохранить информационную панель.

PromQL: язык запросов Prometheus

PromQL — это мощный язык запросов, используемый для получения и обработки метрик, хранящихся в Prometheus. Он позволяет выполнять широкий спектр операций, включая:

• Фильтрацию: выбор метрик на основе меток.
• Агрегирование: вычисление агрегированных значений (например, суммы, среднего, максимума) за временные диапазоны или для нескольких экземпляров.
• Расчет скорости: вычисление скорости изменения метрик счетчика.
• Арифметические операции: выполнение арифметических операций над метриками (например, сложение, вычитание, умножение).
• Функции временных рядов: применение функций к данным временных рядов (например, скользящее среднее, сглаживание).

Примеры PromQL

• Использование ЦП:

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

• Использование памяти:

node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes

• Использование дискового пространства:

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

• Скорость запросов HTTP:

rate(http_requests_total[5m])

Изучение PromQL необходимо для эффективного использования Prometheus и Grafana. Обратитесь к документации Prometheus для получения подробного руководства по языку.

Оповещения с помощью Prometheus и Alertmanager

Prometheus предоставляет надежную систему оповещения, которая позволяет определять правила на основе значений метрик. Когда условие правила выполнено, срабатывает оповещение, и Alertmanager обрабатывает процесс уведомления.

Определение правил оповещения

Правила оповещения определяются в файле конфигурации `prometheus.yml`. Вот пример правила оповещения, которое срабатывает, когда использование ЦП превышает 80%:

rule_files:
  - "rules.yml"

Затем в файле с именем `rules.yml` поместите правила, подобные этим:

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: "Обнаружено высокое использование ЦП"
      description: "Использование ЦП превышает 80% на {{ $labels.instance }}"

Объяснение:

• alert: имя оповещения.
• expr: выражение PromQL, которое определяет условие оповещения.
• for: продолжительность, в течение которой условие должно быть истинным, прежде чем сработает оповещение.
• labels: метки, которые прикреплены к оповещению.
• annotations: аннотации, которые предоставляют дополнительную информацию об оповещении, например сводку и описание.

Настройка Alertmanager

Alertmanager обрабатывает маршрутизацию и уведомления об оповещениях. Необходимо настроить Alertmanager, чтобы указать, куда следует отправлять оповещения (например, электронная почта, Slack, PagerDuty). См. документацию Alertmanager для получения подробных инструкций по настройке.

Минимальная конфигурация `alertmanager.yml` может выглядеть следующим образом:

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/'

Эта конфигурация отправляет оповещения в веб-перехватчик на порту localhost 8080. Вы можете настроить раздел `receivers`, чтобы использовать такие службы, как Slack или электронная почта, вместо этого.

Практические примеры и варианты использования

Prometheus и Grafana можно использовать для мониторинга широкого спектра приложений и компонентов инфраструктуры. Вот несколько практических примеров:

• Мониторинг веб-сервера: отслеживайте скорость запросов HTTP, время отклика и частоту ошибок, чтобы обеспечить оптимальную производительность веб-сервера.
• Мониторинг базы данных: отслеживайте использование пула подключений к базе данных, время выполнения запросов и медленные запросы, чтобы выявить узкие места в базе данных.
• Мониторинг Kubernetes: отслеживайте работоспособность и производительность кластеров Kubernetes, включая использование ресурсов pods и nodes.
• Мониторинг приложений: собирайте пользовательские метрики из ваших приложений, чтобы отслеживать конкретные бизнес-KPI и выявлять проблемы на уровне приложений.
• Мониторинг сети: отслеживайте сетевой трафик, задержку и потерю пакетов, чтобы выявить узкие места сети и проблемы с производительностью.
• Мониторинг облачной инфраструктуры: отслеживайте производительность и доступность облачных ресурсов, таких как виртуальные машины, хранилище и базы данных. Это особенно актуально для сред AWS, Azure и Google Cloud, которые имеют интеграцию с Prometheus и Grafana.

Пример: мониторинг архитектуры микросервисов

В архитектуре микросервисов Prometheus и Grafana можно использовать для мониторинга работоспособности и производительности отдельных сервисов, а также всей системы. Каждый сервис может предоставлять свои собственные метрики, такие как скорость запросов, время отклика и частота ошибок. Затем Prometheus может собирать эти метрики, а Grafana может использоваться для их визуализации. Это позволяет быстро выявлять узкие места производительности или сбои в определенных сервисах.

Передовые методы и лучшие практики

Чтобы получить максимальную отдачу от Prometheus и Grafana, рассмотрите следующие передовые методы и лучшие практики:

• Используйте информативные метки: используйте метки, чтобы добавить контекст к своим метрикам. Это упрощает фильтрацию и агрегирование данных. Например, используйте метки для идентификации службы, среды и экземпляра, с которыми связана метрика.
• Отслеживайте ключевые показатели эффективности (KPI): сосредоточьтесь на мониторинге метрик, которые наиболее важны для вашего бизнеса. Это позволит быстро выявлять и решать проблемы, которые оказывают наибольшее влияние.
• Установите соответствующие пороговые значения оповещений: установите пороговые значения оповещений, которые подходят для вашей среды. Избегайте установки слишком чувствительных пороговых значений, так как это может привести к усталости от оповещений.
• Эффективно используйте информационные панели: разрабатывайте информационные панели, которые легко понять и предоставляют практическую информацию. Используйте четкие и краткие метки и визуализации.
• Автоматизируйте развертывание и настройку: автоматизируйте развертывание и настройку Prometheus и Grafana с помощью таких инструментов, как Ansible, Terraform или Kubernetes.
• Защитите свои экземпляры Prometheus и Grafana: защитите свои экземпляры Prometheus и Grafana, чтобы предотвратить несанкционированный доступ. Используйте аутентификацию и авторизацию для управления доступом к конфиденциальным данным.
• Рассмотрите возможность горизонтального масштабирования: для больших сред рассмотрите возможность горизонтального масштабирования ваших экземпляров Prometheus и Grafana, чтобы справиться с увеличенной нагрузкой. Это может быть достигнуто путем использования нескольких серверов Prometheus и экземпляров Grafana за балансировщиком нагрузки.
• Используйте обнаружение служб: используйте возможности обнаружения служб Prometheus для автоматического обнаружения и мониторинга новых объектов. Это особенно полезно в динамичных средах, таких как Kubernetes.

Устранение распространенных проблем

Даже при тщательном планировании и реализации вы можете столкнуться с проблемами при использовании Prometheus и Grafana. Вот некоторые распространенные проблемы и их решения:

• Prometheus не собирает метрики: убедитесь, что целевой объект доступен с сервера Prometheus. Проверьте журналы Prometheus на наличие ошибок. Убедитесь, что целевой объект предоставляет метрики в правильном формате.
• Grafana не подключается к Prometheus: убедитесь, что URL-адрес Prometheus указан правильно в конфигурации источника данных Grafana. Проверьте журналы Grafana на наличие ошибок. Убедитесь, что сервер Prometheus работает и доступен с сервера Grafana.
• Запросы PromQL не возвращают данные: убедитесь, что запрос PromQL правильный. Проверьте журналы Prometheus на наличие ошибок. Убедитесь, что метрика, которую вы запрашиваете, существует и собирается Prometheus.
• Оповещения не срабатывают: убедитесь, что правило оповещения определено правильно. Проверьте журналы Prometheus на наличие ошибок. Убедитесь, что Alertmanager работает и настроен правильно.
• Проблемы с производительностью: если у вас возникли проблемы с производительностью, рассмотрите возможность горизонтального масштабирования ваших экземпляров Prometheus и Grafana. Оптимизируйте свои запросы PromQL, чтобы снизить нагрузку на сервер Prometheus.

Альтернативные решения для мониторинга

Хотя Prometheus и Grafana являются мощными инструментами, они не являются единственными вариантами для сбора и визуализации метрик. Другие популярные решения для мониторинга включают:

• Datadog: коммерческая платформа мониторинга, которая предлагает широкий спектр функций, включая сбор метрик, управление журналами и мониторинг производительности приложений (APM).
• New Relic: еще одна коммерческая платформа мониторинга, которая предоставляет комплексные возможности мониторинга приложений и инфраструктуры.
• InfluxDB и Chronograf: база данных временных рядов и платформа визуализации, которая часто используется в качестве альтернативы Prometheus и Grafana.
• Elasticsearch, Logstash и Kibana (ELK Stack): популярный стек с открытым исходным кодом для управления и анализа журналов. Хотя он в основном используется для журналов, его также можно использовать для сбора и визуализации метрик.
• Dynatrace: платформа мониторинга на основе искусственного интеллекта, которая обеспечивает сквозную видимость производительности приложений и инфраструктуры.

Наилучшее решение для мониторинга для вашей организации будет зависеть от ваших конкретных требований и бюджета.

Заключение

Сбор метрик необходим для поддержания работоспособности и производительности приложений и инфраструктуры. Prometheus и Grafana предоставляют мощное и гибкое решение с открытым исходным кодом для сбора, хранения и визуализации метрик. Понимая основные концепции и следуя лучшим практикам, изложенным в этом руководстве, вы можете использовать Prometheus и Grafana для создания надежной системы мониторинга, отвечающей потребностям вашей организации.

Эффективный мониторинг в сочетании с упреждающими оповещениями и быстрым реагированием на инциденты является краеугольным камнем современных ИТ-операций. Использование таких инструментов, как Prometheus и Grafana, позволяет организациям предоставлять надежные и производительные услуги своим пользователям, независимо от их местоположения или отрасли.