​Neo4j Slow Queries Monitor and more

Сбор данных в Prometheus и дальнейшее отображение в Grafana. Читать дальше.

​How to create a Grafana Alert Rule

Пример создания Alert rule в Grafana. Читать дальше.

​Zabbix Handy Tips: Extracting metrics from structured data with Zabbix preprocessing

Свежее видео в блоге Zabbix на Youtube. Рассказывают о том, как извлекать метрики из структурированных данных, таких как CSV, XML, JSON и других структур данных, с помощью предварительной обработки Zabbix. Смотреть.

​Dependency-Free Kubernetes Cluster Monitoring

Murre — это масштабируемый по запросу источник метрик для K8s.

Murre получает метрики ресурсов процессора и памяти непосредственно из kubelet на каждом узле K8s. Murre также обогащает ресурсы соответствующими запросами и ограничениями K8s из каждого PodSpec. В этой статье подробнее об этом инструменте.

Репыч на Гитхабе.

​А кто-то использует Icinga? В этой статье о безагентном мониторинге при помощи этого инструмента. Читать дальше.

VaaS — инструмент для мониторинга kubernetes с возможностью интеграции с OpenFaaS.

Статья с описанием решения

Репыч на Гитхабе

​How to integrate grafana in our internal tools/admin panels using Auth proxy?

Когда нужна интеграция Grafana в реверс-прокси. В этой статье о том, как интегрировать grafana с внутренним приложением, используя прокси-модуль аутентификации grafana. Читать дальше.

​Setup Prometheus and Grafana to Monitor the K8s Cluster

Воркшоп про натягивание совы на глобус Prometheus и Grafana на кластер K8s. Читать дальше.

​Logging Bash History via Promtail, Loki and Grafana

В этом посте будет рассмотрена пошаговая настройка одного сервера для отображения всех введенных команд в консоли. Все перечисленные команды лучше всего использовать с автоматической настройкой инфраструктуры, потому что настройка этой функции на каждом сервере занимает очень много времени. Читать дальше.

​Monitoring applications in several Kubernetes clusters with Prometheus, Grafana and Loki

Предположим, что у вас есть 2 отдельных кластера K8S для двух сред. Мы не хотим дополнительной нагрузки на основной кластер, но все равно хотим получать оттуда нужные метрики и логи.

В приведенном ниже решении все части, которые могут создать дополнительную нагрузку, будут храниться в одном кластере [кластер № 1 на диаграмме] и иметь только необходимые инструменты в основном кластере [кластер № 2]. Читать дальше.

​Multi-hop tracing with OpenTelemetry in Golang

Корреляция нескольких событий и журналов критически необходима в распределенных системах (и не только для микросервисной архитектуры). OpenTelemetry поддерживает несколько решений для наблюдения, в этой статье основное внимание уделяется трассировке.

OpenTelemetry — это не только спецификация, это SDK для многих языков программирования (OTel SDK). В этой статье используется библиотека Golang для примера. В библиотеке Golang очень много функций, поэтому не очевидно, как активировать многохоповую трассировку. Более того, могут быть разные возможные решения для достижения целей. Читать дальше.

​22 tools to compute DORA metrics

Вот эти метрики:

⚡️Deployment Frequency — как часто организация успешно выпускает релизы в продуктивную среду.

⚡️Lead Time for Changes — количество времени, которое требуется для коммита в продуктивную среду.

⚡️Change Failure Rate — процент развертываний, вызвавших сбой в работе.

⚡️Time to Restore Service — сколько времени требуется организации для восстановления после сбоя в работе.

Очень часто говорят: «Эти метрики выглядят великолепно, но как мы их вычислим?». У каждой организации могут быть свои особенности, но если вы ищете готовые решения, помогающие вычислять эти показатели, вот список из 22 программных платформ. Подробностей тут не будет, рассматривайте этот пост как отправную точку для исследования.

Читать дальше.

​Announcing Grafana Phlare, the open source database for continuous profiling at massive scale

Grafana продолжает удивлять и радовать новыми решениями. На этот раз они анонсировали Phlare — горизонтально масштабируемый, высокодоступный инструмент для долгосрочного хранения данных профилирования. Phlare использует объектное хранилище (Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage, OpenStack Swift и любое объектное хранилище, совместимое с S3), поэтому позволяет хранить историю без дополнительных затрат. Подробнее в блоге Grafana (+видео).

​Migration from Thanos to Grafana Mimir

Воркшоп по миграции.

​Kubernetes IO Problem Investigation

Во время одного из нагрузочных тестов команда столкнулась с проблемой задержки между двумя API, клиентский API получил тайм-ауты при доступе к серверному API, в то время как серверный API не имел большого времени отклика или такого же количества. ошибок. Помимо высокой нагрузки, единственным индикатором было ожидание ввода-вывода и увеличение времени чтения/записи диска. Команда увидела, что приложения достигают ограничений по CPU, которые определены YAML, время ответа ping между двумя IP-адресами было увеличенным, а API на стороне сервера работало нормально. Так что расследование было продолжено с командами инфраструктуры сети и OpenStack. Читать дальше.

​Basics of YAML

При помощи YAML описываются конфигурации множества различных приложений, в том числе и мониторинговых. В этой статье необольшой обзор синтаксиса и рекомендаций по оформлению YAML-файлов. Читать дальше.

​Собираем систему потоковой аналитики из логов приложений

В этой статье хочу поделиться с вами опытом построения системы мониторинга бизнес показателей в режиме реального времени, которая построена на основе сбора логов. В основе системы лежат события, которые генерируют приложения. События сохраняются в лог (stdout, файл,..). Обработчик (сборщик) логов (в режиме реального времени) распознает в логах события приложений и отправляет их в хранилище (БД). Читать дальше.

​Использование Prometheus + Alertmanager + Node Exporter для мониторинга geo-распределенной инфраструктуры компании

В этой статье мы кратко рассмотрим варианты установки федерации Prometheus, Alertmanager и Node Exporter, остановимся на некоторых особенностях и конфигурации. Можно использовать установку из docker-compose файла или же развернуть систему в Kubernetes-кластере. Наша задача — собирать метрики серверов и сервисов инфраструктуры компании, хранить их, реагировать на алерты. Для решения этих задач необходима база данных. Читать дальше.