A ideia desse repositório é manter um estudo de algumas ferramentas de monitoramento e abordar os prinmcipais conceitos que envolve monitoramento e observabilidade, seja para ambiente on-premisses ou focado em Cloud Native. Vou mostrar o uso do Prometheus integrado com outras ferramentas com o Grafana, em ambientes para Kubernetes, infraestrutura local e outros cenários.
O monitoramento dentro de tecnologia se refere à iniciativa de obter insights do seu ambiente, seja on-premisses ou cloud native. É o método de ler e entender o que está se passando dentro do contexto da sua infraestrutura/sistema da sua empresa. Existem MUITAS vantagens em manter um monitoramento dos seus ativos de TI, seja servidores, banco de dados, discos, sistemas de backup, aplicações, algumas eu cito abaixo:
- visibilidade da sua infraestrutura e dos sistemas envolvidos
- capacidade de fácil interpretação e leitura dos dados de aplicações
- entendimento fim a fim do que está ocorrendo e o que ocorreu no passado
- centralização lógica de logs e métricas dos sistemas e aplicações
- alarmes, alertas e notificações que podem demonstrar o que está ocorrendo
- uso de ferramentas poderosas suportadas pela comunidade, CNCF, Linux Foundation
- logs, métricas e ações em tempo real, com mínimos detalhes e porcentagens
Aqui existem muitos pontos que é bom destacar, muitas pessoas ainda não tem a ideia da diferença entre as duas abordagens. Vamos começar citando o monitoramento, que é a base da observabilidade. As primeiras ferramentas de monitoramento lá atrás, Nagios, Zabbix e outras, tinham como foco o monitoramento mais raíz, ou seja, monitorar os principais recursos de um servidor, analisar se o ping está down, gerar triggers de uso de disco, memória dos servidores, analisar aquele switch, se porta n está funcionando bem, se existe mais portas livres e VLANS disponíveis para aquele SD e muitos outros cenários. Isso é o monitoramento mais a baixo nível (que não deixa de ser importante, que isso fique claro).
Quando estamos mencionando a observabilidade, o foco muda totalmente. Medir e garantir são as palavras mais usadas, medir da forma correta os níveis de serviços e garantir que as aplicações e métricas estejam dentro do esperado, sem delays, atrasos, inconsistências. Aqui dentro do observabilidade, você precisa ir além para medir e observar, você precisa codar se necessário, criar um método que cobre todo o cenário de um serviço por exemplo, integrar com outros sistemas de logs. Ultimamente tem se usado MUITO a abordagem de observability as code, para observar usando código, abordagens baseadas em IaC, GitOps fazem parte do contexto de observabilidade.
3 pilares da observabilidade que existem formulados:
- Métricas
- Logs
- Tracing
Para aquelas pessoas que estejam buscando conhecimentos sobre monitoramento, observabilidade e Promtheus. Abaixo eu compartilho algumas fontes que são ótima e podem ajudar demais na sua jornada.
- GitHub - Descomplicando o Prometheus.
- Udemy - Monitoramento de Aplicações com Prometheus e Grafana.
- Youtube - Introdução ao Prometheus e Grafana: Monitoramento inteligente de aplicações
Prometheus é mais uma de tantas ferramentas existentes no mercado com foco em monitoramento e observabilidade de aplicações, serviços e infraestrutura. Mas ele se difere de MUITAS outras pelo fato de ser bem desenvolvido e receber centenas de milhares de contribuições da comunidade, é um projeto graduado da CNCF.
Aqui você encontra termos que são usados dentro da arquitetura do Prometheus, ajuda demais no entendimento da ferramenta e seu modo de funcionamento.
Abaixo o exemplo de arquitetura que é usado no Prometheus e seus componentes, o desenho ajuda a esclarecer como e onde estão os componentes e com quais controladores eles se conectam.
O Prometheus usa como modelo de armazenamento o TSDB (Time series Database) que possui alguns destaques abaixo:
- armazenamento de dados que muda conforme o tempo
- labels para propriedades especificas de uma determinada métrica (error_type=500)
- otimização específica para esse caso de uso, garatindo mais performance do que bancos de dados convencionais.
Prometheus Query Language (SQL do Prometheus).
http_request_totalrate(http_request_total[5m])http_request_total{status!~"4.."}
Iremos abordar aqui algumas formas de instalar o Prometheus em diversos tipos de sistemas, seja diretamente no Linux, Docker, Kubernetes, via Helm e mais.
Para que possamos ter uma ideia de como podemos partir com o Prometheus, vamos começar do zero com Linux, acho uma forma bem legal de demonstrar o seu uso.
- Para que seja possível a instalação, siga os passos para a instalação aqui. E com alguns ajustes nos arquivos abaixo:
Installing Prometheus
Install wget in case you don't have it.
- yum install wget -y
Download the binaries and libraries.
- wget https://github.com/prometheus/prometh...
Extract content
- tar xvf prometheus-2.28.1.linux-amd64.tar.gz
Create prometheus path
- mkdir -p /opt/prometheus
Move binaries to the new path.
- cp -rp . /opt/prometheus
Create Service file with the content below.
vim /etc/systemd/system/prometheus.service
[Unit]
Description=Prometheus Service
After=network.target
[Service]
Type=simple
ExecStart=/opt/prometheus/prometheus --config.file=/opt/prometheus/prometheus.yml
[Install]
WantedBy=multi-user.target
Start the application
- systemctl start prometheus
- systemctl stop prometheus
- systemctl restart prometheus
Download node Exporter
- wget https://github.com/prometheus/node_ex...
Extract node exporter content
- tar xvf node_exporter-1.2.0.linux-amd64.tar.gz
Copy to the environment path.
- cp -p node_exporter /usr/local/bin/
Create the service file.
- vim /etc/systemd/system/node-exporter.service
[Unit]
Description=Prometheus Node Exporter Service
After=network.target
[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter
[Install]
WantedBy=multi-user.target
Start the service
- systemctl start node-exporter
- systemctl stop node-exporter
- systemctl restart node-exporter
Add the node to prometheus
- vim /etc/prometheus/prometheus.yml
- job_name: 'node-exporter'
static_configs:
- targets: ['localhost:9100']
Installing Grafana
Download Grafana and install
- wget https://dl.grafana.com/oss/release/gr...
- yum install grafana-8.0.6-1.x86_64.rpm
Start Grafana
- systemctl start grafana-server
Login to your grafan page
http://192.168.56.11:3000/login
admin
admin
- Click add your first data source
- Add prometheus source
- Go back to the home page, click over "+" button and then click over import.
- Paste the node exporter code id which is 1860 and then click over load button.
- Select Prometheus.
- Done.Para que seja possível a instalação usando Docker, temos que garantir que o Docker daemon esteja executado.
- Digite e execute o seguinte comando abaixo:
# docker container run --name prometheus --rm -d -p 9090:9090 prom/prometheus
Unable to find image 'prom/prometheus:latest' locally
latest: Pulling from prom/prometheus
50783e0dfb64: Pull complete
daafb1bca260: Pull complete
6a18f22881e7: Pull complete
908edf85c90a: Pull complete
e78c9da65e59: Pull complete
e8d6aed2bf27: Pull complete
7e589198f733: Pull complete
1412cd7e7ed0: Pull complete
3ccfb34ae500: Pull complete
ce0dc444d1d9: Pull complete
3504a6fc290d: Pull complete
545a2c134fa7: Pull complete
Digest: sha256:b591915dad4ee2375fbb24cd019c50a546aae561bc63510516efec70d69b4292
Status: Downloaded newer image for prom/prometheus:latest
f7c8752170007706a68d5d3ed4dd10d68a9219aeaa01114ea9f9252580a990d0