Мониторинг приложений и серверов приложений — важная часть DevOps-культуры. Вы наверняка хотите постоянно мониторить состояние приложения и серверов, загрузку центрального процессора, потребление памяти, дисковую утилизацию и т.д. Также вы наверняка хотите получать уведомления, если у сервера заканчивается доступная память или приложение перестает отвечать на запросы, что позволит предотвратить проблемы.
Для мониторинга есть ряд бесплатных и платных инструментов, таких как Amazon CloudWatch, Nagios, New Relic, Prometheus, Zabbix и другие. В этом посте мы рассмотрим Prometheus — инструмент для одновременного мониторинга десятков тысяч служб.
Что такое Prometheus и чем он отличается от других систем мониторинга?
Prometheus — популярный CNCF-проект с открытым исходных кодом, большая часть компонентов которого написана на Golang, а часть — на Ruby. Это означает, что у вас будет всего один бинарный файл, который нужно скачать и запустить вместе с компонентами Prometheus. Prometheus полностью совместим с Docker и доступен на Docker Hub. Для начала давайте рассмотрим основные компоненты Prometheus.
ЖЕСТЬ! ЧТО ДЭВИД СКАЗАЛ ИНЖЕНЕРУ В ПРОМЕТЕЕ! ПЕРЕВОД ДИАЛОГА! УДАЛЁННЫЕ СЦЕНЫ!
Компоненты Prometheus
Сервер Prometheus
Prometheus имеет центральный компонент, называемый Prometheus Server. Его основная задача — хранить и мониторить определенные объекты. Объектом может стать что угодно: Linux-сервер, сервер Apache, один из процессов, сервер базы данных или любой другой компонент системы, которую вы хотите контролировать.
В терминах Prometheus главная служба мониторинга называется сервером Prometheus, а объекты мониторинга — целевыми объектами. Как я сказал ранее, целевым объектом может быть один сервер, или целевые объекты для проверки конечных точек через HTTP, HTTPS, DNS, TCP и ICMP (*Black-Box Exporter), или простая конечная точка HTTP, которую выдает приложение. Через конечную точку HTTP сервер Prometheus проверяет статус приложения.
Каждый элемент целевого объекта, который вы хотите мониторить (статус центрального процессора, память или любой другой элемент), называется метрикой. Таким образом, Prometheus собирает через HTTP метрики целевых объектов, хранит их локально или удаленно и отображает.
Сервер Prometheus считывает целевые объекты с интервалом, который вы определяете на сбор метрик, и хранит их в базе данных временных рядов. Целевые объекты и временной интервал считывания метрик вы задаете в конфигурационном файле prometheus.yml .
Вы запрашиваете у базы данных временных рядов Prometheus информацию о месте хранения метрик, используя язык запросов PromQL. Другими словами, с помощью PromQL вы просите сервер Prometheus показать статус конкретного целевого объекта в данный момент времени и получаете метрики.
Prometheus предоставляет клиентские библиотеки на нескольких языках, которые вы можете использовать для обеспечения работоспособности приложения. Но Prometheus — это не только мониторинг приложений. Вы можете использовать экспортеры (exporters) для мониторинга сторонних систем (таких как сервер Linux, демон MySQL и т.д.). Экспортер — часть программного обеспечения, которое получает существующие метрики от сторонней системы и экспортирует их в формат, понятный серверу Prometheus.
ЧТО ТАКОЕ БОТ ПРОМЕТЕЙ И КАК ОН РАБОТАЕТ (ПОЛНЫЙ ОБЗОР)
Примерной метрикой с сервера Prometheus может быть текущее использование свободной памяти или файловой системы через Node Exporter на сервере Prometheus.
Важно знать, что Prometheus использует стандартную модель данных с метрикой на основе ключа, которая может не совпадать с моделью сторонней системы Именно поэтому вы используете экспортеры для преобразования метрик. Я не буду вдаваться в подробности каждого синтаксиса показателей Prometheus и того, как они отличаются.
Уровень визуализации с Grafana
Вы можете использовать Grafana в качестве стороннего компонента для визуализации метрик, хранящихся в базе данных временных рядов Prometheus. Вместо того чтобы писать запросы PromQL непосредственно на сервер Prometheus, вы используете доски графического интерфейса Grafana для запроса метрик с сервера Prometheus и визуализации их на панели мониторинга Grafana.
Управление оповещениями с Prometheus Alert Manager
Prometheus имеет компонент управления оповещениями, называемый AlertManager. Он служит для запуска оповещений через Email, Slack или другие клиентские уведомления.
Вы определяете правила оповещения в файле под названием alert.rules . Например, если сервер Prometheus найдет значение метрики, превышающее порог, который вы определили в файле alert.rules , Alert Manager разошлет оповещения. Как Alert Manager работает с Prometheus и как его установить в стеке Prometheus, я расскажу в следующем посте.
Prometheus, Grafana и Node Exporter являются основой системы мониторинга Prometheus. Вам нужен центральный сервер Prometheus, целевой объект и слой визуализации. Давайте посмотрим, как настроить минимальный стек Prometheus для мониторинга простого сервера Ubuntu 16.04 с помощью docker-compose .
Настройка Prometheus в контейнерах Docker
Время настроить Prometheus-стек на сервере с Linux. Вы настроите сервер Prometheus для сбора метрик, Grafana для визуализации и Node Exporter для мониторинга хост-системы на Ubuntu 16.04. Используйте docker-compose для развертывания сервера Prometheus, Grafana и Node Exporter, но сначала разверните автономный сервер Prometheus с помощью файла docker-compose , приведенного ниже:
version: ‘3’networks:
monitor-net:
driver: bridgevolumes:
prometheus_data: <>services: prometheus:
image: prom/prometheus:latest
container_name: prometheus
volumes:
— ./prometheus/:/etc/prometheus/
— prometheus_data:/prometheus
command:
— ‘—config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml’
— ‘—storage.tsdb.path=/prometheus’
— ‘—web.console.libraries=/etc/prometheus/console_libraries’
— ‘—web.console.templates=/etc/prometheus/consoles’
— ‘—storage.tsdb.retention=200h’
— ‘—web.enable-lifecycle’
# restart: unless-stopped
expose:
— 9090
ports:
— «9090:9090»
networks:
— monitor-net
СДО Прометей: ключевые функции и особенности
Система сдо прометей является универсальным способом для получения дистанционного обучения. Программа удобна и интуитивно понятна, поэтому большое количество университетов внедряет прометей на свои сайты.
Одной из первых компаний, внедривших систему для обучения сотрудников, стала компания «Полиметалл». Они создали обширную базу курсов для того, чтобы работники смогли углублять имеющиеся знания.
Чаще всего, ресурс используется для обучения студентов. Прометей используется следующими учебными заведениями:
- МГУПИ (Московский государственный университет приборостроения и информатики);
- БИФК (Башкирский институт физической культуры);
- МСЭИ (Московский социально-экономический институт);
- СИБАГС (Сибирский институт управления);
- АМК (Амурский медицинский колледж).
Система внедряется постепенно в разных отраслях. Ежегодно появляются новые заведения и компании, которые переходят на обучение с помощью прометей.
Особенности Прометей
Вход в систему прометей осуществляется после приобретения определенных курсов. Чтобы получить доступ к личному кабинету, необходимо выбрать понравившийся курс (например, эконометрика или экономика) и нажать клавишу «заказать». Пользователю предложат оплатить базу данных.
После перевода денежных средств, учащийся получит ссылку на регистрацию аккаунта. Для облегченного входа стоит использовать имя и фамилию в качестве логина. Пароль должен состоять из цифр и латинских букв.
Для того, чтобы пользоваться прометеем на постоянной основе, нужен качественный доступ к сети интернет. В случае перебоев могут возникнуть проблемы.
В аккаунте пользователь сможет ознакомиться с курсом лекций и сдать тестирование, чтобы получить соответствующий сертификат. Система работает в автоматическом режиме, поэтому не придется ждать аттестации долгое время.
Основной отличительной чертой от других площадок является интерфейс. Он имеет упрощённую форму, поэтому разобраться с тем, как сдавать экзамен сможет каждый.
Имеется 10 тестовых шаблонов. Составитель экзамена сможет добавить мультимедийные элементы. Например, в вопросах могут присутствовать картинки или видео.
У ресурса обширный функционал.
С помощью этой системы сотрудник крупной компании сможет сдать экзамен по интересующей теме. Для того, чтобы ознакомиться с полезной информацией, придется войти в личный кабинет. Именно там находятся курсы, которые позволят получить определенные знания.
Сначала пользователю предстоит изучить материалы, находящиеся в разделе «подготовка к экзамену». Когда сотрудник будет готов, он сможет сдать тестирование и получить сертификат, который можно распечатать практически сразу.
Не каждый сможет выделить время на то, чтобы сдавать сложные зачеты. Не удивительно, что многие работники пытаются найти ответы на тесты сдо прометей. В сети полезной информации по теме нет в открытом доступе. Вы всегда можете обратиться к нам за помощью!
Система сдо прометей позволяет углублять имеющиеся знание. Крупные компании внедряют её для того, чтобы повышать квалификацию сотрудников (например, Живика и Сервер Дистанционного обучения КЦПК «Персонал» города Магнитогорск (http://do.personal.mgn.ru/)). В ближайшее время, многие организации планируют внедрять ресурс на свои сайты. Поэтому, к подобному нужно быть готовом.
Основными функциями «Прометей» являются:
- Изучение подготовительный материалов. В личном кабинете имеются лекции в электронном виде, видео-уроки и учебники. Если ознакомиться со всеми имеющимися сведениями, то проблем с аттестацией не возникнет. Базу наполняют люди, знающие толк в той или иной сфере деятельности.
- Сдача экзамена/зачёта. Он проводится в тестовом режиме. У пользователя будет ограниченное количество времени на сдачу. Имеются вопросы с вариантами ответа. На некоторые придётся отвечать развёрнуто.
- В аккаунте имеется обратная связь. Сотрудник сможет связаться со службой поддержки в случае технических трудностей. Так же, можно написать составителю курса, чтобы углубить знания.
Источник: diomen.ru
Что такое Прометей и почему он так популярен? — CloudSavvy ИТ
Prometheus — это решение для мониторинга с открытым исходным кодом для сбора и агрегирования метрик в виде данных временных рядов. Проще говоря, каждый элемент в магазине Prometheus — это метрическое событие, сопровождаемое отметкой времени, когда оно произошло.
Prometheus изначально разрабатывался в Soundcloud, но теперь это проект сообщества, поддерживаемый Cloud Native Computing Foundation (CNCF). За последнее десятилетие он быстро приобрел известность, поскольку сочетание функций запросов и облачной архитектуры сделало его идеальным стеком мониторинга для современных приложений.
Программы для Windows, мобильные приложения, игры — ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале — Подписывайтесь:)
В этой статье мы объясним роль Prometheus, познакомимся с тем, как он хранит и предоставляет данные, и выделим, где заканчивается ответственность Prometheus. Частично его популярность объясняется совместимостью программного обеспечения с другими платформами, которые могут отображать данные в более удобных форматах.
Чем занимается Прометей?
Прометей хранит события в режиме реального времени. Эти события могут иметь отношение к вашему приложению, например потребление памяти, использование сети или отдельные входящие запросы.
Основная единица данных — это «метрика». Каждой метрике присваивается имя, на которое также можно ссылаться, и набор меток. Ярлыки — это произвольные пары данных «ключ-значение», которые можно использовать для фильтрации показателей в вашей базе данных.
Показатели всегда основаны на одном из четырех основных типов инструментов:
- Счетчик — значение, которое постоянно увеличивается, никогда не уменьшается и не сбрасывается.
- Датчик — значение, которое может изменяться в любом направлении в любое время.
- Гистограмма — выборка из нескольких значений, которая обеспечивает сумму всех сохраненных значений, а также количество записанных событий.
- Сводка — сводка функционирует аналогично гистограмме, но поддерживает настраиваемые квантили для совокупного мониторинга за скользящие периоды времени.
Prometheus определяет текущее значение ваших показателей, используя механизм извлечения данных на основе извлечения. Он будет периодически опрашивать источник данных, поддерживающий каждую метрику, а затем сохранять результат как новое событие в базе данных временных рядов. Контролируемое приложение отвечает за реализацию конечной точки, используемой в качестве источника данных; такие поставщики данных обычно описываются как экспортеры.
Модель на основе вытягивания упрощает интеграцию Prometheus в ваши приложения. Все, что вам нужно сделать, это предоставить совместимую конечную точку, которая поддерживает Текущий значение собираемой метрики. Прометей занимается всем остальным. Хотя это может привести к неэффективности — например, если Prometheus снова опрашивает конечную точку до того, как ее данные изменились, — это означает, что вашему коду не нужно обрабатывать метрическую транспортировку.
Подробнее об экспортерах
Экспортеры несут ответственность за предоставление метрик вашего приложения, готовых для сбора Prometheus. Многие пользователи начнут с простого развертывания Node Exporter, который собирает базовые системные метрики с хоста Linux, на котором он установлен.
Доступен широкий спектр экспортеров, многие из которых предоставляются самим Prometheus или официальными поставщиками сообщества. Независимо от того, отслеживаете ли вы популярный механизм базы данных, такой как MySQL, PostgreSQL и MongoDB, или отслеживаете HTTP-сервер, механизм ведения журнала или шину обмена сообщениями, существует большая вероятность, что экспортер уже существует.
Вы можете отслеживать собственные метрики вашего приложения, написав собственный экспортер. В этом подходе действительно нет ограничений — вы можете фиксировать время, проведенное на целевой странице, объем продаж, регистрации пользователей или что-либо еще, что имеет значение для вашей системы.
Экспортеры — это простые конечные точки HTTP API, поэтому их можно создавать на любом языке программирования. Prometheus предоставляет официальные клиентские библиотеки для Go, Java / Scala, Python и Ruby, которые упрощают инструментирование вашего кода. Инициативы сообщества предоставили неофициальные библиотеки и для большинства других популярных языков.
Запрос данных Прометея
Данные в Prometheus запрашиваются с помощью PromQL, встроенного языка запросов, который позволяет выбирать, анализировать и форматировать метрики с помощью различных операторов и функций. Поскольку Prometheus использует хранилище временных рядов, есть поддержка выбора диапазона и продолжительности на основе времени, что упрощает работу по отображению данных, добавленных в течение определенного периода времени.
Вот пример, отображающий все события memory_consuming за последний час:
В этом примере отображаются только события потребления памяти, записанные за последний час.
Вы можете фильтровать по ярлыку, добавляя пары ключ-значение в фигурные скобки:
Встроенные функции предоставляют возможности для более точного анализа. Вот пример, который использует функцию rate () для вычисления скорости увеличения метрики memory_consuming за выбранный период времени:
Доступ к данным Prometheus можно получить через встроенный веб-интерфейс, обычно доступный через порт 9090, или через HTTP API. Последний обеспечивает надежный способ передачи данных из Prometheus в другие инструменты, такие как решения для приборных панелей.
Оповещения
Prometheus поставляется с компонентом Alertmanager, который может отправлять вам уведомления при изменении показателей. Он поддерживает политики на основе правил, которые определяют, когда следует отправлять предупреждение.
Вы можете получать оповещения на свой адрес электронной почты, произвольные HTTP-перехватчики и популярные платформы обмена сообщениями, такие как Slack. Alertmanager включает интегрированную поддержку для агрегирования и отключения повторяющихся предупреждений, поэтому вы не будете перегружены, когда несколько событий произойдут за короткий промежуток времени.
Alertmanager настраивается независимо от основной системы Prometheus. Вы настраиваете правила оповещения в Prometheus, определяя условия, при которых метрика должна отправлять оповещение в Alertmanager. Затем последний компонент решает, следует ли доставлять предупреждение на каждую настроенную платформу.
Чего не умеет Прометей?
Хотя Prometheus — это комплексное решение для мониторинга, для некоторых ролей оно не подходит. Основными принципами Prometheus являются надежность и производительность. Это приводит к компромиссу в точности показателей.
Prometheus не гарантирует, что собранные данные будут на 100% точными. Он предназначен для сценариев с большим объемом, когда случайные выпадения событий не влияют на общую картину. Если вы отслеживаете конфиденциальную статистику, которая должна быть верной, вам следует использовать другую платформу для этих показателей. Вы все равно можете принять Prometheus для менее важных значений в вашей системе.
Более того, Prometheus может быть не единственным компонентом, который вам нужен в вашем стеке мониторинга. Он ориентирован на хранение и запрос ваших событий, в первую очередь с использованием HTTP API. Встроенный веб-интерфейс предоставляет базовые возможности построения графиков, но не поддерживает расширенные пользовательские панели мониторинга. Сценарии визуализации данных обычно обрабатываются путем развертывания экземпляра Grafana одновременно; это обеспечивает возможности построения сводных панелей и метрического анализа со встроенной интеграцией с Prometheus.
Вывод
Проще говоря, Prometheus — это хранилище данных временных рядов, которое можно использовать для управления любыми последовательными временными данными. Чаще всего он используется для отслеживания показателей других приложений в вашем стеке. Хотя Prometheus — эффективная система для хранения и запроса метрик, она обычно интегрируется с другими решениями для работы с графическими панелями мониторинга и расширенной визуализацией. Его популярность объясняется его способностью работать с настраиваемыми метриками, поддерживать расширенные запросы и взаимодействовать с другими членами облачной экосистемы.
Прометей стремится к максимальной надежности. Он разработан, чтобы быть вашим инструментом во время инцидента, который поможет вам понять, почему другие компоненты выходят из строя. Отдельные узлы Prometheus в кластерном развертывании полностью автономны и не зависят от удаленного хранилища. Из-за своей надежности Prometheus не гарантирует точности данных. Этот недостаток следует учитывать в первую очередь при планировании нового развертывания.
Хотя мы не рассмотрели практические шаги по установке Prometheus в этой статье, официальная документация предоставляет исчерпывающее руководство по быстрому запуску, если вы хотите попробовать систему самостоятельно. Prometheus обычно развертывается как контейнер Docker, но также доступен из исходного кода или в виде предварительно скомпилированных двоичных файлов для популярных дистрибутивов Linux. Подход Dockerized проще всего использовать, поскольку он включает все основные компоненты в готовой к запуску конфигурации.
Программы для Windows, мобильные приложения, игры — ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале — Подписывайтесь:)
Источник: cpab.ru