Превентивный мониторинг на базе Prometheus/VictoriaMetrics, Grafana: практика DevOps

    Автор: Максим Федотов, ведущий DevOps инженер, Git in Sky
    Аудит сетевой инфраструктуры
    Несмотря на то, что тема мониторинга поднималась уже бесчисленное количество раз, позволю себе внести свои пять копеек на тему конкретно этой связки - Prometheus/VictoriaMetrics/Grafana, исходя из собственного инженерного опыта. Буквально несколько слов о том, что такое системы мониторинга и где они применяются.

    Системы мониторинга - это программное обеспечение, которое используется для отслеживания и анализа работы информационных систем на серверах и в компьютерных сетях. Они позволяют IT-специалистам получать уведомления об ошибках, проблемах с производительностью и других важных событиях, связанных с IT-инфраструктурой компании.

    Почему я говорю "превентивный мониторинг". Под "превентивным" я и мои коллеги из команды Git in Sky подразумеваем такой мониторинг, который позволит своевременно обнаружить угрозу возникновения аварии по симптомам и предотвратить её. Для этого как правило мы стараемся организовать комплексную систему мониторинга, которая бы охватывала все приложения и стеки ПО, серверы, низкоуровневые метрики, бизнес метрики и настраиваем алёрты.

    Для организации превентивного мониторинга мы активно используем математические функции типа predict_linear для прогнозирования ситуаций и инцидентов с помощью проработки сценариев.

    Пример: функция прогнозирования позволяет определить, что, к примеру, если приложение, которое сейчас осуществляет запись на определённый сервер, будет продолжать запись с такой же интенсивностью ещё 4 часа, то место на диске закончится или что на сервере закончится оперативная память.

    В настоящее время существует множество различных систем мониторинга, отличающихся по функциональным возможностям, интерфейсу, алгоритмам работы. Технологическим стандартом для построения мониторинга в Git in Sky, где я работаю, стало использование Prometheus, VictoriaMetrics и Grafana.

    Prometheus и Grafana являются двумя популярными инструментами для мониторинга и визуализации данных IT-инфраструктур. Prometheus - это система мониторинга и оповещения с открытым исходным кодом, разработанная для мониторинга метрик и журналов. Он использует сбор данных через HTTP и собственный язык запросов PromQL для анализа и визуализации данных. Prometheus может быть интегрирован с различными системами, такими как Kubernetes, Docker, Consul и многими другими, а Grafana используется для визуализации этих метрик в виде графиков и диаграмм.

    Совместное использование Prometheus, VictoriaMetrics и Grafana позволяет быстро и эффективно анализировать работу IT-инфраструктуры и принимать необходимые меры для устранения проблем. Кроме того, интеграция Prometheus, VictoriaMetrics и Grafana позволяет IT-специалистам получать уведомления о проблемах с помощью оповещений Grafana.

    Преимущества использования Prometheus, VictoriaMetrics и Grafana:

    • Гибкость
      Prometheus, VictoriaMetrics и Grafana имеют множество настраиваемых опций, которые позволяют настроить мониторинг под конкретные потребности компании.
    • Простота использования
      Grafana имеет простой интерфейс, который легко использовать даже без специальных знаний.
    • Визуализация
      Grafana обеспечивает широкий выбор графических элементов, которые могут использоваться для визуализации данных из Prometheus.
    • Оповещения
      Prometheus, VictoriaMetrics и Grafana предоставляют возможность настроить оповещения о проблемах и событиях в режиме реального времени.
    • Масштабируемость
      Prometheus, VictoriaMetrics и Grafana могут быть масштабированы в зависимости от потребностей компании.
    Использование Prometheus совместно с Grafana позволяет быстро отслеживать проблемы и производительность IT-инфраструктуры компании, что позволяет быстро реагировать на изменения и улучшать производительность.

    В случаях когда требуется собирать большое количество метрик или когда требуется обработка большого количества запросов, Prometheus и VictoriaMetrics позволяет осуществить масштабирование для обеспечения сбора и обработки метрик. В таких случаях можно использовать следующие методы масштабирования Prometheus, VictoriaMetrics:

    1. Горизонтальное масштабирование: это метод, при котором вы можете добавлять дополнительные экземпляры Prometheus, VictoriaMetrics для распределения нагрузки. Эти экземпляры могут быть развернуты на разных серверах или в контейнерах, что обеспечивает более высокую доступность и производительность.

    2. Федерация: это метод, при котором вы можете настроить несколько экземпляров Prometheus, VictoriaMetrics для сбора метрик из различных источников и собрать все данные в единую базу данных. Это позволяет управлять большим количеством метрик и запросов, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость.

    3. Шардинг: это метод, при котором вы можете разделить базу данных Prometheus, VictoriaMetrics на несколько частей, каждая из которых будет содержать определенный набор метрик. Это позволяет управлять большим количеством метрик и запросов, распределяя нагрузку между несколькими экземплярами Prometheus, VictoriaMetrics.

    4. Использование вычислительных ресурсов: для повышения производительности Prometheus, VictoriaMetrics можно использовать высокопроизводительное оборудование и оптимизировать настройки Prometheus, VictoriaMetrics и операционной системы. Например, вы можете настроить количество потоков для обработки запросов и увеличить объем доступной памяти.

    Кроме того, для масштабирования Prometheus, VictoriaMetrics можно использовать инструменты управления контейнерами, такие как Kubernetes, для автоматизации управления экземплярами Prometheus, VictoriaMetrics и обеспечения высокой доступности и масштабируемости.

    Масштабирование Grafana может потребоваться, когда требуется обработка большого количества данных и запросов, а также для обеспечения высокой доступности. Для масштабирования Grafana могут быть использованы следующие методики:

    1. Горизонтальное масштабирование: это метод, при котором вы можете добавлять дополнительные экземпляры Grafana для распределения нагрузки. Эти экземпляры могут быть развернуты на разных серверах или в контейнерах, что обеспечивает более высокую доступность и производительность.

    2. Использование кэширования: для ускорения работы Grafana можно использовать кэширование данных. Например, вы можете настроить кэширование запросов к базе данных или использовать специальные инструменты, такие как Redis, для кэширования данных.

    3. Использование прокси-серверов: для балансировки нагрузки между несколькими экземплярами Grafana можно использовать прокси-серверы, такие как NGINX или HAProxy. Это позволяет обеспечить высокую доступность и производительность при работе с большим количеством запросов.

    4. Использование инструментов управления контейнерами: для автоматизации управления экземплярами Grafana и обеспечения высокой доступности и масштабируемости можно использовать инструменты управления контейнерами, такие как Kubernetes или Docker Swarm.

    5. Использование облачных сервисов: для упрощения масштабирования и обеспечения высокой доступности можно использовать облачные сервисы, такие как Amazon Web Services, Microsoft Azure или Google Cloud Platform. Эти сервисы позволяют быстро развернуть и масштабировать экземпляры Grafana в облаке, а также автоматически обеспечивают высокую доступность и производительность.
    Prometheus и VictoriaMetrics - это инструменты мониторинга и анализа метрик, которые могут использоваться для различных задач в IT-сфере, например:

    1. Мониторинг приложений: Prometheus и VictoriaMetrics могут использоваться для мониторинга производительности и доступности приложений. Они могут собирать и анализировать метрики, такие как время ответа на запросы, количество запросов и ошибок.

    2. Мониторинг инфраструктуры: Prometheus и VictoriaMetrics могут использоваться для мониторинга инфраструктуры, включая серверы, сетевое оборудование и базы данных. Они могут собирать метрики, такие как загрузка CPU, использование памяти, количество подключений к базе данных и другие.

    3. Анализ производительности: Prometheus и VictoriaMetrics могут использоваться для анализа производительности приложений и инфраструктуры. Они могут показывать изменения в метриках во времени и помогать идентифицировать узкие места в системе.

    4. Управление производительностью: Prometheus и VictoriaMetrics могут использоваться для управления производительностью приложений и инфраструктуры. Например, они могут предупреждать о проблемах производительности и автоматически масштабировать приложения в зависимости от нагрузки.

    5. Управление логами: VictoriaMetrics может использоваться для хранения и анализа логов. Он может помочь быстро найти нужную информацию в логах и быстро идентифицировать проблемы.

    Это только некоторые примеры использования Prometheus и VictoriaMetrics. Оба инструмента могут быть настроены для решения различных задач в IT-сфере и могут быть интегрированы с другими инструментами мониторинга и анализа данных.

    Prometheus и VictoriaMetrics являются инструментами мониторинга и анализа метрик, которые имеют много общих функций, но также имеют некоторые отличия.

    Основное различие между Prometheus и VictoriaMetrics заключается в том, что Prometheus является системой сбора и хранения данных, в то время как VictoriaMetrics является сервером для хранения и анализа данных.

    Prometheus собирает данные с различных источников, таких как приложения, инфраструктура и другие сервисы. Эти данные затем обрабатываются и хранятся в локальной базе данных Prometheus. Prometheus также обеспечивает функциональность мониторинга, алертинга и визуализации.

    VictoriaMetrics, с другой стороны, предоставляет более расширенные возможности анализа данных. Он может хранить данные, собранные Prometheus, а также данные из других источников, таких как логи и трассировки. VictoriaMetrics также обеспечивает поддержку запросов PromQL и SQL, что делает его более гибким в использовании для анализа данных.

    Кроме того, VictoriaMetrics предоставляет ряд функций, которых нет в Prometheus, например:

    • Оптимизированная база данных: VictoriaMetrics использует более эффективную базу данных, чем Prometheus, что позволяет обеспечить более высокую производительность и лучшую масштабируемость.

    • Кластеризация: VictoriaMetrics предоставляет функцию кластеризации, что позволяет распределить данные между несколькими узлами и обеспечить более высокую доступность.

    • Длительное хранение данных: VictoriaMetrics может хранить данные на длительный период времени, что позволяет анализировать тенденции и сравнивать данные за разные периоды времени.

    В целом, Prometheus и VictoriaMetrics имеют много общих функций и могут использоваться вместе для обеспечения полноценного мониторинга и анализа данных. Выбор между ними зависит от конкретных требований и задач, которые нужно решить.

    На основании метрик собранных Prometheus и VictoriaMetrics, возможно настроить уведомление о изменении тех или иных показателей системы, с использование Prometheus AlertManager и/или Grafana.

    Prometheus Alertmanager

    Prometheus Alertmanager - это компонент системы мониторинга Prometheus, который используется для управления и отправки оповещений об аномалиях, обнаруженных системой мониторинга.

    Alertmanager позволяет определять правила для генерации оповещений, определять контакты для уведомления, а также управлять уведомлениями и их рассылкой.

    Как работает Alertmanager:

    1. Prometheus обнаруживает аномалии и генерирует соответствующие метрики.

    2. Alertmanager получает метрики из Prometheus и проверяет, соответствуют ли они установленным правилам оповещения.

    3. Если правила соответствуют аномалиям, Alertmanager генерирует оповещения и отправляет их на заранее определенные контакты.

    4. Alertmanager управляет оповещениями, фильтрует и группирует их для более эффективной обработки и рассылки.

    Некоторые примеры использования Alertmanager:

    • Оповещения о проблемах инфраструктуры: Alertmanager может быть настроен для оповещения администраторов системы о проблемах, таких как высокая нагрузка, недоступность сервисов или проблемы с хранением данных.

    • Оповещения о проблемах приложения: Alertmanager может использоваться для оповещения разработчиков приложений о проблемах, таких как сбои приложения, длительные задержки или другие ошибки.

    • Уведомления о событиях безопасности: Alertmanager может использоваться для оповещения безопасностных специалистов о потенциальных угрозах безопасности, таких как атаки DDoS или попытки взлома системы.

    В целом, Prometheus Alertmanager - это важный компонент системы мониторинга Prometheus, который обеспечивает возможность быстрого и эффективного реагирования на аномалии и проблемы в инфраструктуре или приложениях.

    Пример настройки Prometheus Alertmanager может выглядеть следующим образом:

    1. Установите и запустите Prometheus и Alertmanager на своей машине или сервере.

    2. Настройте файл конфигурации Alertmanager в формате YAML. Например, файл может содержать следующие разделы:
    
    global:
      slack_api_url: '<your_slack_api_url>' 
    route:
      receiver: slack-notifications
      group_by: [alertname] 
    receivers:
    - name: slack-notifications 
      slack_configs: 
      - channel: '#monitoring-alerts' 
        title: '{{ template "slack.default.title" . }}' 
        text: '{{ template "slack.default.text" . }}'
    
    Здесь мы определяем глобальную переменную для URL API Slack, а также определяем правила для группировки и отправки оповещений. Мы также определяем список получателей (receivers), который содержит информацию о каналах уведомлений.

    3. Настройте Prometheus для отправки метрик на Alertmanager. Для этого необходимо добавить конфигурационный файл в формате YAML со следующим содержимым:
    
    alerting: 
      alertmanagers: 
      - static_configs: 
        - targets: 
          - alertmanager:9093
    
    Здесь мы указываем Prometheus, чтобы он отправлял метрики на Alertmanager, используя адрес и порт Alertmanager.

    4. Настройте правила оповещения в Prometheus. Для этого создайте файл правил в формате YAML со следующим содержимым:
    
    groups: 
    - name: my-group 
      rules: 
      - alert: high-cpu-usage 
        expr: node_cpu_seconds_total{mode="idle"} < 10 for: 5m 
        labels: 
          severity: critical 
        annotations:
          summary: "High CPU usage detected"
          description: "The CPU usage on the node {{ $labels.instance }} is above the threshold of 10% for the last 5 minutes."
    
    Здесь мы определяем правило для оповещения, которое срабатывает, когда использование CPU на узле меньше 10% в течение последних 5 минут. Мы также определяем метки (labels) и аннотации (annotations) для оповещения.

    5. После настройки Prometheus и Alertmanager можно запустить систему мониторинга и начать получать оповещения о проблемах в инфраструктуре.

    Это только пример настройки Prometheus Alertmanager, и конфигурация может отличаться в зависимости от требований вашей системы мониторинга.
    Для настройки Prometheus Alertmanager для отправки уведомлений в Telegram, нужно выполнить следующие шаги:

    1. Создайте новый бот Telegram и получите его API ключ, следуя инструкциям в официальной документации Telegram. Например, создайте новый чат в Telegram с именем "My Monitoring Alerts" и добавьте в него нового бота.

    2. Определите в Alertmanager конфигурацию для отправки уведомлений в Telegram. Для этого нужно отредактировать файл конфигурации Alertmanager (обычно alertmanager.yml) и добавить следующую секцию:
    
    receivers:
    - name: telegram-notifications
      webhook_configs:
      - url: "https://api.telegram.org/bot<your_bot_token>/sendMessage?chat_id=@<your_chat_id>"
        send_resolved: true
        http_config:
          bearer_token: "<your_bot_token>"
    
    Здесь мы создаем новый получатель (receiver) с именем "telegram-notifications" и указываем, что сообщения должны быть отправлены на URL-адрес Telegram Bot API, используя ваш API ключ бота и ID чата вашего канала.

    3. Определите правила оповещения Prometheus для срабатывания на нужные события. Например:
    
    groups:
    - name: my-group
      rules:
      - alert: high-cpu-usage
        expr: node_cpu_seconds_total{mode="idle"} < 10
        for: 5m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "High CPU usage detected"
          description: "The CPU usage on the node {{ $labels.instance }} is above the threshold of 10% for the last 5 minutes."
        receivers:
        - telegram-notifications
    
    
    Здесь мы создаем правило, чтобы отправлять уведомления в Telegram при срабатывании оповещения "high-cpu-usage". Мы также указываем, что в этом случае должен использоваться получатель "telegram-notifications".

    4. Перезапустите Alertmanager и Prometheus, чтобы изменения вступили в силу. Если все настроено правильно, вы должны начать получать уведомления в вашем канале Telegram.

    Это только пример настройки Prometheus Alertmanager для отправки уведомлений в Telegram, и конфигурация может отличаться в зависимости от требований вашей системы мониторинга.

    Для сбора и получения метрик в систему мониторинга Prometheus, VictoriaMetrics используются агенты мониторинга, такие, например, как telegraf, node_exporter, postges_exporter.

    Telegraf

    Telegraf - это агент сбора данных, который позволяет собирать, обрабатывать и отправлять метрики в различные системы мониторинга и хранилища данных. Он поддерживает множество источников данных и выходных платформ, включая сбор метрик с помощью SNMP, системных метрик, данных журналов и многих других.

    Некоторые из основных возможностей Telegraf включают:
    • Поддержка более чем 200 плагинов для сбора и обработки метрик.
    • Поддержка множества выходных платформ, таких как InfluxDB, Graphite, Prometheus, OpenTSDB, Kafka и другие.
    • Встроенные возможности фильтрации, преобразования и агрегирования метрик.
    • Возможность настройки сбора метрик на уровне конкретных хостов или приложений.

    Некоторые из примеров использования Telegraf:
    • Сбор метрик системы, таких как использование процессора, памяти, дисков и сети, и отправка их в системы мониторинга, такие как InfluxDB или Prometheus.
    • Сбор метрик приложений, таких как Apache, Nginx, MySQL и других, и отправка их в системы мониторинга.
    • Сбор метрик сетевых устройств, таких как маршрутизаторы, коммутаторы и брандмауэры, и отправка их в системы мониторинга.
    • Сбор метрик из различных сервисов облачных провайдеров, таких как AWS, Azure, Google Cloud и других, и отправка их в системы мониторинга.

    В целом, Telegraf позволяет собирать метрики из многих различных источников и отправлять их в системы мониторинга и хранилища данных. Он может быть очень полезным инструментом для любой системы мониторинга, и позволяет быстро и легко настроить сбор метрик и отправку их в центральный мониторинговый сервер.

    Node Exporter

    Node Exporter - это агент сбора метрик для операционных систем на базе ядра Linux, разработанный для использования с системами мониторинга, такими как Prometheus. Он собирает множество метрик системы, таких как использование процессора, памяти, сети, дисков и других.

    Основные возможности Node Exporter включают:
    • Сбор метрик системы, таких как использование процессора, памяти, дисков, сети и других.
    • Поддержка многих операционных систем на базе ядра Linux, включая Ubuntu, CentOS, Debian, Fedora и другие.
    • Работа как демон, запускаемый на фоне.
    • Поддержка для запуска с правами ограниченного пользователя.

    Пример использования Node Exporter:
    • Сбор метрик системы для использования с Prometheus и Grafana, позволяющий мониторить здоровье системы и проблемы производительности.
    • Использование Node Exporter в качестве источника метрик для других систем мониторинга, таких как Zabbix, Nagios, Icinga и других.
    • Сбор метрик системы для использования с инструментами управления конфигурацией, такими как Ansible, Puppet, Chef и другие.
    • Использование Node Exporter для мониторинга состояния системы, когда у вас есть приложения, которые нуждаются в мониторинге системных метрик.

    Node Exporter позволяет получать доступ к множеству метрик системы, которые могут быть использованы для мониторинга и управления системой. Он легко настраивается и работает с многими системами мониторинга и инструментами управления конфигурацией, делая его полезным инструментом для любого IT-специалиста

    PostgreSQL Exporter

    PostgreSQL Exporter - это агент сбора метрик для баз данных PostgreSQL, разработанный для использования с системами мониторинга, такими как Prometheus. Он собирает множество метрик баз данных PostgreSQL, таких как количество запросов, скорость выполнения запросов, количество активных подключений и других.

    Некоторые из основных возможностей PostgreSQL Exporter включают:
    • Сбор метрик баз данных PostgreSQL, таких как количество запросов, скорость выполнения запросов, количество активных подключений и других.
    • Поддержка версий PostgreSQL начиная с 9.1.
    • Работа как отдельный сервер или как дополнение к PostgreSQL.
    • Поддержка для запуска с правами ограниченного пользователя.

    Некоторые из примеров использования PostgreSQL Exporter:
    • Сбор метрик баз данных PostgreSQL для использования с Prometheus и Grafana, позволяющий мониторить здоровье баз данных и проблемы производительности.
    • Использование PostgreSQL Exporter в качестве источника метрик для других систем мониторинга, таких как Zabbix, Nagios, Icinga и других.
    • Сбор метрик баз данных PostgreSQL для использования с инструментами управления конфигурацией, такими как Ansible, Puppet, Chef и другие.
    • Использование PostgreSQL Exporter для мониторинга состояния баз данных PostgreSQL, когда у вас есть приложения, которые нуждаются в мониторинге метрик баз данных.

    PostgreSQL Exporter позволяет получать доступ к множеству метрик баз данных PostgreSQL, которые могут быть использованы для мониторинга и управления базами данных. Он легко настраивается и работает с многими системами мониторинга и инструментами управления конфигурацией, делая его полезным инструментом для любого IT-специалиста, работающего с базами данных PostgreSQL.

    Что же в итоге?

    Подводя итог вышесказанному, можно с уверенностью сказать, что использование систем мониторинга, таких как Prometheus, является крайне необходимым для обеспечения надежной и эффективной работы компьютерных систем и приложений. Это инструмент, который позволяет оперативно обнаруживать проблемы в работе системы и быстро реагировать на них, уменьшая время простоя и обеспечивая доступность приложений для пользователей.

    Мониторинг информационных систем также помогает улучшить производительность системы, оптимизировать ее работу и устранить узкие места, что в свою очередь повышает эффективность работы системы.

    Кроме того, мониторинг информационных систем помогает обнаруживать подозрительную активность в системе, предотвращать кибератаки и минимизировать угрозы безопасности, что является крайне важным для защиты конфиденциальной информации и сохранности данных.

    Мониторинг информационных систем также позволяет собирать данные о работе системы, анализировать их и использовать для улучшения качества работы приложений и системы в целом. Это позволяет быстро и точно определить причины проблем и устранить их, что повышает эффективность и производительность работы системы.

    Оптимизация использования ресурсов также является одним из важных аспектов мониторинга информационных систем. Он помогает определить, какие ресурсы используются наиболее интенсивно, и оптимизировать их использование для повышения эффективности работы системы. Это позволяет сократить расходы на ресурсы и повысить производительность системы.

    Наконец, мониторинг информационных систем позволяет определить потребность в дополнительных ресурсах, что помогает планировать их закупку заранее и избежать проблем в работе системы. Это повышает надежность и эффективность работы системы и приложений.

    В целом, использование мониторинга является необходимым для обеспечения надежной и эффективной работы компьютерных систем и приложений. Без мониторинга система может работать некорректно, что приводит к многим проблемам, включая снижение производительности, потерю данных, угрозы безопасности, снижение рентабельности бизнеса и лояльности клиентов.
    Оставить заявку на превентивный мониторинг на базе Prometheus/VictoriaMetrics, Grafana
    Наш специалист свяжется с вами для детального обсуждения задачи