Збір метрик: Вичерпний посібник з Prometheus та Grafana

У сучасному складному ІТ-ландшафті ефективний моніторинг має вирішальне значення для підтримки справності та продуктивності додатків та інфраструктури. Збір метрик забезпечує основу для цього моніторингу, дозволяючи відстежувати ключові показники ефективності (KPI), виявляти потенційні проблеми та оптимізувати використання ресурсів. Цей вичерпний посібник досліджує, як використовувати Prometheus та Grafana, два потужні інструменти з відкритим вихідним кодом, для надійного збору та візуалізації метрик.

Що таке збір метрик?

Збір метрик передбачає збір числових даних, які представляють стан і поведінку різних систем, додатків та компонентів інфраструктури з плином часу. Ці метрики можуть включати використання процесора, споживання пам'яті, мережевий трафік, час відгуку, частоту помилок та багато інших відповідних показників. Аналізуючи ці метрики, ви можете отримати цінну інформацію про продуктивність та справність вашого середовища.

Чому важливий збір метрик?

• Проактивне виявлення проблем: Виявляйте потенційні проблеми до того, як вони вплинуть на користувачів.
• Оптимізація продуктивності: Визначайте вузькі місця та області для покращення.
• Планування потужності: Прогнозуйте майбутні потреби в ресурсах на основі історичних тенденцій.
• Моніторинг угоди про рівень обслуговування (SLA): Забезпечте відповідність цілям продуктивності.
• Пошук і усунення несправностей та аналіз основних причин: Швидко діагностуйте та вирішуйте проблеми.

Знайомство з Prometheus та Grafana

Prometheus — це інструментарій моніторингу та сповіщення з відкритим вихідним кодом, спочатку розроблений у SoundCloud. Він чудово збирає та зберігає дані часових рядів, які є даними, індексованими за відмітками часу. Prometheus використовує модель pull-based для отримання метрик з цілей (наприклад, серверів, додатків) через регулярні проміжки часу. Він пропонує потужну мову запитів (PromQL) для аналізу зібраних даних та визначення правил сповіщення.

Grafana — це платформа візуалізації даних та моніторингу з відкритим вихідним кодом. Вона дозволяє створювати інтерактивні інформаційні панелі та графіки для візуалізації даних з різних джерел, включаючи Prometheus. Grafana надає широкий набір параметрів візуалізації, включаючи графіки, діаграми, таблиці та датчики. Вона також підтримує сповіщення, дозволяючи отримувати сповіщення при перевищенні певних порогів.

Разом Prometheus та Grafana формують потужне та гнучке рішення для моніторингу, яке можна адаптувати до широкого спектру середовищ та варіантів використання. Вони широко використовуються в практиках DevOps та SRE (Site Reliability Engineering) у всьому світі.

Архітектура та концепції Prometheus

Розуміння основних компонентів Prometheus має важливе значення для ефективної реалізації та використання:

• Сервер Prometheus: Основний компонент, відповідальний за отримання, зберігання та запит метрик.
• Виявлення сервісів: Автоматично виявляє цілі для моніторингу на основі конфігурації або інтеграції з такими платформами, як Kubernetes.
• Експортери: Агенти, які надають метрики у форматі, зрозумілому Prometheus. Приклади включають node_exporter (для системних метрик) та різні експортери, специфічні для додатків.
• Pushgateway (Необов'язково): Дозволяє короткочасним завданням передавати метрики в Prometheus. Це корисно для пакетних завдань, які можуть виконуватися не безперервно.
• Alertmanager: Обробляє сповіщення, згенеровані Prometheus на основі налаштованих правил. Він може направляти сповіщення на різні канали сповіщення, такі як електронна пошта, Slack або PagerDuty.
• PromQL: Мова запитів Prometheus, яка використовується для запиту та аналізу зібраних метрик.

Робочий процес Prometheus

1. Цілі (додатки, сервери тощо) надають метрики. Ці метрики зазвичай надаються через HTTP-кінцеву точку.
2. Сервер Prometheus отримує метрики з налаштованих цілей. Він періодично витягує метрики з цих кінцевих точок.
3. Prometheus зберігає отримані метрики у своїй базі даних часових рядів.
4. Користувачі запитують метрики за допомогою PromQL. Це дозволяє їм аналізувати дані та створювати графіки та інформаційні панелі.
5. Правила сповіщень оцінюються на основі збережених метрик. Якщо умова правила виконується, спрацьовує сповіщення.
6. Alertmanager обробляє спрацьовані сповіщення. Він дедублює, групує та направляє їх на відповідні канали сповіщень.

Архітектура та концепції Grafana

Grafana доповнює Prometheus, надаючи зручний інтерфейс для візуалізації та аналізу зібраних метрик:

• Джерела даних: Підключення до різних джерел даних, включаючи Prometheus, Graphite, InfluxDB та інші.
• Інформаційні панелі: Колекції панелей, які відображають дані в різних форматах (графіки, діаграми, таблиці тощо).
• Панелі: Окремі візуалізації, які відображають дані з певного джерела даних, використовуючи певний запит.
• Сповіщення: Grafana також має вбудовані можливості сповіщення, що дозволяє визначати сповіщення на основі даних, що відображаються на ваших інформаційних панелях. Ці сповіщення можуть використовувати Prometheus як джерело даних та використовувати PromQL для складної логіки сповіщень.
• Організації та команди: Grafana підтримує організації та команди, дозволяючи керувати доступом і дозволами до інформаційних панелей та джерел даних.

Робочий процес Grafana

1. Налаштуйте джерела даних: Підключіть Grafana до вашого сервера Prometheus.
2. Створіть інформаційні панелі: Створіть інформаційні панелі для візуалізації ваших метрик.
3. Додайте панелі до інформаційних панелей: Додайте панелі для відображення певних точок даних з Prometheus, використовуючи запити PromQL.
4. Налаштуйте сповіщення (Необов'язково): Налаштуйте правила сповіщень у Grafana, щоб отримувати сповіщення на основі певних порогів метрик.
5. Поділіться інформаційними панелями: Поділіться інформаційними панелями зі своєю командою для співпраці над моніторингом та аналізом.

Налаштування Prometheus та Grafana

Цей розділ містить покроковий посібник з налаштування Prometheus та Grafana.

Встановлення Prometheus

1. Завантажте Prometheus:

Завантажте останню версію Prometheus з офіційного веб-сайту: https://prometheus.io/download/. Виберіть відповідний пакет для вашої операційної системи (наприклад, Linux, Windows, macOS).

2. Розпакуйте архів:

Розпакуйте завантажений архів у каталог за вашим вибором.

3. Налаштуйте Prometheus:

Створіть файл конфігурації `prometheus.yml`. Цей файл визначає цілі, які Prometheus буде отримувати, та інші параметри конфігурації. Базова конфігурація може виглядати так:

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']

Ця конфігурація визначає два завдання отримання: одне для самого Prometheus (отримання власних метрик) та одне для node_exporter, що працює на localhost port 9100. `scrape_interval` вказує, як часто Prometheus буде отримувати цілі.

4. Запустіть Prometheus:

Запустіть виконуваний файл Prometheus з каталогу, в якому ви розпакували архів:

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

Prometheus запуститься та прослуховуватиме порт 9090 за замовчуванням. Ви можете отримати доступ до веб-інтерфейсу Prometheus у своєму браузері за адресою http://localhost:9090.

Встановлення Grafana

1. Завантажте Grafana:

Завантажте останню версію Grafana з офіційного веб-сайту: https://grafana.com/grafana/download. Виберіть відповідний пакет для вашої операційної системи.

2. Встановіть Grafana:

Виконайте інструкції зі встановлення для вашої операційної системи. Наприклад, на 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. Запустіть Grafana:

Запустіть службу Grafana:

sudo systemctl start grafana-server

4. Доступ до Grafana:

Grafana запуститься та прослуховуватиме порт 3000 за замовчуванням. Ви можете отримати доступ до веб-інтерфейсу Grafana у своєму браузері за адресою http://localhost:3000.

Стандартне ім’я користувача та пароль — `admin` та `admin`. Вам буде запропоновано змінити пароль під час першого входу.

Підключення Grafana до Prometheus

Щоб візуалізувати метрики з Prometheus у Grafana, потрібно налаштувати Prometheus як джерело даних у Grafana.

1. Додайте джерело даних:

У веб-інтерфейсі Grafana перейдіть до розділу Конфігурація > Джерела даних та натисніть Додати джерело даних.

2. Виберіть Prometheus:

Виберіть Prometheus як тип джерела даних.

3. Налаштуйте підключення Prometheus:

Введіть URL-адресу вашого сервера Prometheus (наприклад, `http://localhost:9090`). Налаштуйте інші параметри за потреби (наприклад, аутентифікацію).

4. Збережіть та протестуйте:

Натисніть Зберегти та протестувати, щоб перевірити, чи зможе Grafana успішно підключитися до Prometheus.

Створення інформаційних панелей у Grafana

Після підключення Grafana до Prometheus ви можете створювати інформаційні панелі для візуалізації своїх метрик.

1. Створіть нову інформаційну панель:

У веб-інтерфейсі Grafana натисніть значок + на бічній панелі та виберіть Інформаційна панель.

2. Додайте панель:

Натисніть Додати порожню панель, щоб додати нову панель до інформаційної панелі.

3. Налаштуйте панель:

• Виберіть джерело даних: Виберіть джерело даних Prometheus, яке ви налаштували раніше.
• Введіть запит PromQL: Введіть запит PromQL, щоб отримати метрику, яку ви хочете візуалізувати. Наприклад, щоб відобразити використання процесора, можна використовувати наступний запит:

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

Цей запит обчислює швидкість зміни часу процесора, який використовується процесами, зібраними node_exporter протягом 5-хвилинного інтервалу.

• Налаштуйте параметри візуалізації: Виберіть тип візуалізації (наприклад, графік, датчик, таблиця) та налаштуйте інші параметри за потреби (наприклад, мітки осей, кольори).

4. Збережіть інформаційну панель:

Натисніть значок збереження, щоб зберегти інформаційну панель.

PromQL: Мова запитів Prometheus

PromQL — це потужна мова запитів, яка використовується для отримання та маніпулювання метриками, що зберігаються в Prometheus. Вона дозволяє виконувати широкий спектр операцій, включаючи:

• Фільтрація: Виберіть метрики на основі міток.
• Агрегація: Обчислюйте сукупні значення (наприклад, сума, середнє значення, максимум) за часовими діапазонами або між кількома екземплярами.
• Обчислення швидкості: Обчисліть швидкість зміни метрик лічильника.
• Арифметичні операції: Виконуйте арифметичні операції над метриками (наприклад, додавання, віднімання, множення).
• Функції часових рядів: Застосовуйте функції до даних часових рядів (наприклад, ковзне середнє, згладжування).

Приклади PromQL

• Використання процесора:

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

• Використання пам’яті:

node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes

• Використання дискового простору:

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

• Швидкість HTTP-запитів:

rate(http_requests_total[5m])

Вивчення PromQL має важливе значення для ефективного використання Prometheus та Grafana. Зверніться до документації Prometheus для отримання вичерпного посібника з мови.

Сповіщення з Prometheus та Alertmanager

Prometheus надає надійну систему сповіщень, яка дозволяє визначати правила на основі значень метрик. Коли умова правила виконується, спрацьовує сповіщення, а Alertmanager обробляє процес сповіщення.

Визначення правил сповіщень

Правила сповіщень визначаються у файлі конфігурації `prometheus.yml`. Ось приклад правила сповіщення, яке спрацьовує, коли використання процесора перевищує 80%:

rule_files:
  - "rules.yml"

Потім, у файлі з назвою `rules.yml`, помістіть такі правила:

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: "Виявлено високе використання процесора"
      description: "Використання процесора перевищує 80% на {{ $labels.instance }}"

Пояснення:

• alert: Назва сповіщення.
• expr: Вираз PromQL, який визначає умову сповіщення.
• for: Тривалість, протягом якої умова повинна бути істинною, перш ніж спрацює сповіщення.
• labels: Мітки, які додаються до сповіщення.
• annotations: Анотації, які містять додаткову інформацію про сповіщення, наприклад, зведення та опис.

Налаштування Alertmanager

Alertmanager обробляє маршрутизацію та сповіщення про сповіщення. Потрібно налаштувати Alertmanager, щоб вказати, куди слід надсилати сповіщення (наприклад, електронна пошта, Slack, PagerDuty). Зверніться до документації Alertmanager для отримання докладних інструкцій з налаштування.

Мінімальна конфігурація `alertmanager.yml` може виглядати так:

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/'

Ця конфігурація надсилає сповіщення на веб-перехоплювач на localhost port 8080. Ви можете налаштувати розділ `receivers`, щоб натомість використовувати такі служби, як Slack або електронна пошта.

Практичні приклади та варіанти використання

Prometheus та Grafana можна використовувати для моніторингу широкого спектру додатків та компонентів інфраструктури. Ось кілька практичних прикладів:

• Моніторинг веб-сервера: Моніторинг швидкості HTTP-запитів, часу відгуку та частоти помилок для забезпечення оптимальної продуктивності веб-сервера.
• Моніторинг баз даних: Відстежуйте використання пулу з’єднань з базою даних, час виконання запитів та повільні запити, щоб визначити вузькі місця бази даних.
• Моніторинг Kubernetes: Моніторьте справність та продуктивність кластерів Kubernetes, включаючи використання ресурсів подів та вузлів.
• Моніторинг додатків: Збирайте власні метрики зі своїх додатків, щоб відстежувати конкретні KPI бізнесу та виявляти проблеми на рівні додатків.
• Моніторинг мережі: Відстежуйте мережевий трафік, затримку та втрату пакетів, щоб визначити вузькі місця мережі та проблеми з продуктивністю.
• Моніторинг хмарної інфраструктури: Моніторинг продуктивності та доступності хмарних ресурсів, таких як віртуальні машини, сховища та бази даних. Це особливо актуально для середовищ AWS, Azure та Google Cloud, які мають інтеграцію з Prometheus та Grafana.

Приклад: Моніторинг архітектури мікросервісів

В архітектурі мікросервісів Prometheus та Grafana можна використовувати для моніторингу справності та продуктивності окремих сервісів, а також загальної системи. Кожен сервіс може надавати власні метрики, такі як швидкість запитів, час відгуку та частота помилок. Потім Prometheus може отримувати ці метрики, а Grafana можна використовувати для їх візуалізації. Це дозволяє швидко виявляти вузькі місця продуктивності або збої в певних сервісах.

Розширені методи та найкращі практики

Щоб отримати максимальну віддачу від Prometheus та Grafana, врахуйте такі розширені методи та найкращі практики:

• Використовуйте значущі мітки: Використовуйте мітки, щоб додати контекст до своїх метрик. Це полегшує фільтрацію та агрегування даних. Наприклад, використовуйте мітки, щоб визначити службу, середовище та екземпляр, з якими пов’язана метрика.
• Моніторьте ключові показники ефективності (KPI): Зосередьтесь на моніторингу метрик, які є найбільш важливими для вашого бізнесу. Це дозволяє швидко виявляти та вирішувати проблеми, які мають найбільший вплив.
• Встановлюйте відповідні порогові значення сповіщень: Встановіть порогові значення сповіщень, які відповідають вашому середовищу. Уникайте встановлення надто чутливих порогів, оскільки це може призвести до втоми від сповіщень.
• Ефективно використовуйте інформаційні панелі: Розробляйте інформаційні панелі, які легко зрозуміти та надають корисну інформацію. Використовуйте чіткі та стислі мітки та візуалізації.
• Автоматизуйте розгортання та налаштування: Автоматизуйте розгортання та налаштування Prometheus та Grafana за допомогою таких інструментів, як Ansible, Terraform або Kubernetes.
• Захистіть свої екземпляри Prometheus та Grafana: Захистіть свої екземпляри Prometheus та Grafana, щоб запобігти несанкціонованому доступу. Використовуйте аутентифікацію та авторизацію для контролю доступу до конфіденційних даних.
• Розгляньте горизонтальне масштабування: Для великих середовищ подумайте про горизонтальне масштабування екземплярів Prometheus та Grafana для обробки збільшеного навантаження. Це можна досягти, використовуючи кілька серверів Prometheus та екземплярів Grafana за балансувальником навантаження.
• Використовуйте виявлення сервісів: Використовуйте можливості виявлення сервісів Prometheus для автоматичного виявлення та моніторингу нових цілей. Це особливо корисно в динамічних середовищах, таких як Kubernetes.

Вирішення типових проблем

Навіть при ретельному плануванні та реалізації ви можете зіткнутися з проблемами під час використання Prometheus та Grafana. Ось деякі типові проблеми та їх рішення:

• Prometheus не отримує метрики: Переконайтеся, що ціль доступна із сервера Prometheus. Перевірте журнали Prometheus на наявність помилок. Переконайтеся, що ціль надає метрики у правильному форматі.
• Grafana не підключається до Prometheus: Переконайтеся, що URL-адреса Prometheus правильна в конфігурації джерела даних Grafana. Перевірте журнали Grafana на наявність помилок. Переконайтеся, що сервер Prometheus працює та доступний із сервера Grafana.
• Запити PromQL не повертають дані: Переконайтеся, що запит PromQL правильний. Перевірте журнали Prometheus на наявність помилок. Переконайтеся, що метрика, яку ви запитуєте, існує та отримується Prometheus.
• Сповіщення не спрацьовують: Переконайтеся, що правило сповіщення визначено правильно. Перевірте журнали Prometheus на наявність помилок. Переконайтеся, що Alertmanager працює та налаштований правильно.
• Проблеми з продуктивністю: Якщо у вас виникають проблеми з продуктивністю, розгляньте можливість горизонтального масштабування екземплярів Prometheus та Grafana. Оптимізуйте запити PromQL, щоб зменшити навантаження на сервер Prometheus.

Альтернативні рішення для моніторингу

Хоча Prometheus та Grafana є потужними інструментами, вони не є єдиними варіантами для збору та візуалізації метрик. Інші популярні рішення для моніторингу включають:

• Datadog: Комерційна платформа моніторингу, яка пропонує широкий спектр функцій, включаючи збір метрик, керування журналами та моніторинг продуктивності додатків (APM).
• New Relic: Ще одна комерційна платформа моніторингу, яка надає комплексні можливості моніторингу для додатків та інфраструктури.
• InfluxDB та Chronograf: База даних часових рядів та платформа візуалізації, яка часто використовується як альтернатива Prometheus та Grafana.
• Elasticsearch, Logstash та Kibana (ELK Stack): Популярний стек з відкритим вихідним кодом для керування та аналізу журналів. Хоча його переважно використовують для журналів, його також можна використовувати для збору та візуалізації метрик.
• Dynatrace: Платформа моніторингу на базі штучного інтелекту, яка забезпечує наскрізну видимість продуктивності додатків та інфраструктури.

Найкраще рішення для моніторингу для вашої організації буде залежати від ваших конкретних вимог та бюджету.

Висновок

Збір метрик має важливе значення для підтримки справності та продуктивності додатків та інфраструктури. Prometheus та Grafana надають потужне та гнучке рішення з відкритим вихідним кодом для збору, зберігання та візуалізації метрик. Розуміючи основні концепції та дотримуючись найкращих практик, викладених у цьому посібнику, ви можете використовувати Prometheus та Grafana для створення надійної системи моніторингу, яка відповідає потребам вашої організації.

Ефективний моніторинг у поєднанні з проактивними сповіщеннями та швидким реагуванням на інциденти є наріжним каменем сучасних ІТ-операцій. Використання таких інструментів, як Prometheus та Grafana, дозволяє організаціям надавати надійні та ефективні послуги своїм користувачам, незалежно від їх розташування чи галузі.