78. Hands-On Monitoring Tools
Содержание
Инструменты мониторинга своими руками
На последнем занятии я говорил об общей картине мониторинга и рассмотрел Nagios, для этого было две причины. Во-первых, это программное обеспечение, о котором я много слышал на протяжении многих лет, поэтому хотел узнать немного больше о его возможностях.
Сегодня я буду изучать Prometheus, я все больше и больше вижу Prometheus в ландшафте Cloud-Native, но его также можно использовать для присмотра за физическими ресурсами вне Kubernetes и тому подобного.
Prometheus - мониторинг практически всего
Прежде всего, Prometheus - это Open-Source, который может помочь вам контролировать контейнеры и системы на базе микросервисов, а также физические, виртуальные и другие сервисы. За Prometheus стоит большое сообщество.
Prometheus имеет большой набор интеграций и экспортеров Ключевым моментом является экспорт существующих метрик в метрики Prometheus. Кроме того, он также поддерживает несколько языков программирования.
Подход Pull - Если вы работаете с тысячами микросервисов или систем и сервисов, то метод push - это метод, при котором сервис, как правило, обращается к системе мониторинга. При этом возникают некоторые проблемы, связанные с переполнением сети, высокой производительностью процессора и единой точкой отказа. Метод Pull дает нам гораздо лучший опыт, когда Prometheus будет получать данные из конечной точки метрики на каждом сервисе.
И снова мы видим YAML для конфигурации Prometheus.
Позже вы увидите, как это выглядит при развертывании в Kubernetes, в частности, у нас есть PushGateway, который получает наши метрики от наших заданий/экспортеров.
У нас есть AlertManager, который рассылает оповещения, и именно здесь мы можем интегрироваться во внешние сервисы, такие как электронная почта, slack и другие инструменты.
Затем у нас есть сервер Prometheus, который управляет получением этих метрик из PushGateway, а затем отправляет эти оповещения в AlertManager. Сервер Prometheus также хранит данные на локальном диске. Хотя можно использовать решения для удаленного хранения данных.
У нас также есть PromQL - язык, используемый для взаимодействия с метриками, который можно увидеть позже в веб-интерфейсе Prometheus, но позже в этом разделе вы также увидите, как он используется в инструментах визуализации данных, таких как Grafana.
Способы развертывания Prometheus
Существуют различные способы установки Prometheus, Download Section Также доступны образы Docker.
docker run --name prometheus -d -p 127.0.0.1:9090:9090 prom/prometheus.
Но мы сосредоточим наши усилия на развертывании в Kubernetes. У которого также есть несколько вариантов.
- Создание конфигурационных YAML-файлов
- Использование оператора (менеджер всех компонентов prometheus)
- Использование диаграммы helm для развертывания оператора
Развертывание в Kubernetes
Для этой быстрой и простой установки мы снова будем использовать наш локальный кластер minikube. Как и в предыдущих случаях с minikube, мы будем использовать helm для развертывания диаграммы Prometheus helm.
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts.
Как видно из вышеприведенного, мы также выполнили обновление репо helm, теперь мы готовы развернуть Prometheus в нашей среде minikube с помощью команды helm install stable prometheus-community/prometheus.
Через пару минут вы увидите, что появилось несколько новых подкастов, для этого демо я развернул их в пространство имен по умолчанию, обычно я бы развернул их в собственное пространство имен.
После запуска всех подсистем мы также можем посмотреть на все развернутые аспекты Prometheus.
Теперь, чтобы получить доступ к пользовательскому интерфейсу сервера Prometheus, мы можем использовать следующую команду для проброса портов.
export POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace default -l "app=prometheus,component=server" -o jsonpath="{.items[0].metadata.name}")
kubectl --namespace default port-forward $POD_NAME 9090
Когда мы впервые открываем наш браузер на http://localhost:9090, мы видим следующий очень пустой экран.
Поскольку мы развернули наш кластер Kubernetes, мы будем автоматически получать метрики из нашего Kubernetes API, поэтому мы можем использовать некоторые PromQL, чтобы убедиться, что мы получаем метрики container_cpu_usage_seconds_total.
Коротко об изучении PromQL и применении его на практике. Это очень похоже на то, о чем я говорил ранее: получение метрик - это здорово, как и мониторинг, но вы должны знать, что вы отслеживаете и почему, и что вы не отслеживаете и почему!
Я хочу вернуться к Prometheus, но пока я думаю, что нам нужно подумать об управлении журналами и визуализации данных, чтобы позже вернуться к Prometheus.