Dies ist ein Zitat eines meiner Bekannten, der sich vor langer Zeit mit einer Frage zu Postgres an mich wandte. Damals konnten wir sein Problem innerhalb weniger Tage lösen, und nachdem er sich bedankt hatte, fügte er hinzu: „Es ist gut, einen Bekannten DBA zu haben.“
Aber was tun, wenn man keinen Bekannten DBA hat? Die Antworten darauf können vielfältig sein, von der Suche unter Freunden bis hin zur eigenständigen Recherche. Doch unabhängig davon, welcher Gedanke Ihnen kommt, habe ich gute Neuigkeiten für Sie. In einer Testphase haben wir einen Empfehlungsdienst für Postgres und alles, was damit zusammenhängt, gestartet. Was genau das ist und wie wir dazu gekommen sind, erfahren Sie hier.
Warum das alles?
Postgres ist mindestens nicht einfach und manchmal sogar sehr kompliziert. Das hängt vom Grad der Beteiligung und Verantwortung ab.
Für diejenigen, die im Operations-Bereich tätig sind, ist es wichtig, dass der Postgres-Service reibungslos und stabil läuft – die Ressourcennutzung, Verfügbarkeit und Angemessenheit der Konfiguration müssen überwacht werden, regelmäßige Updates und Gesundheitschecks sind erforderlich. Entwicklern, die Anwendungen schreiben, sollte im Großen und Ganzen bewusst sein, wie die Anwendung mit der Datenbank interagiert und dass sie keine Notfälle verursacht, die die Datenbank destabilisieren könnten. Wenn jemand das Pech hat, Teamleiter oder technischer Direktor zu sein, ist es für ihn wichtig, dass Postgres insgesamt zuverlässig, vorhersehbar arbeitet und keine Probleme verursacht, wobei es wünschenswert ist, sich nicht tief und lange mit Postgres zu beschäftigen.
In jedem dieser Fälle gibt es dich und Postgres. Um Postgres gut zu verwalten, sollte man sich damit gut auskennen und verstehen, wie es funktioniert. Wenn Postgres nicht die direkte Spezialisierung ist, kann die Einarbeitung viel Zeit in Anspruch nehmen. Ideal ist es, wenn man Zeit und Lust hat, aber nicht immer ist klar, wo man anfangen soll und in welche Richtung man sich bewegen sollte.
Selbst mit Monitoring-Tools, die die Verwaltung erleichtern sollen, bleibt die Frage des Expertenwissens offen. Um Diagramme lesen und verstehen zu können, muss man nach wie vor ein gutes Verständnis von der Funktionsweise von Postgres haben. Andernfalls verwandelt sich jedes Monitoring in triste Grafiken und Spam von Warnmeldungen zu jeder Tages- und Nachtzeit.
wurde genau entwickelt, um die Bedienung von Postgres zu erleichtern. Der Service sammelt und analysiert Daten über Postgres und gibt Empfehlungen zur Verbesserung.
Das Hauptziel des Dienstes besteht darin, verständliche Empfehlungen zu geben, die Einblicke darüber bieten, was geschieht und wie es weitergehen sollte.
Für Fachleute, die über kein Expertenwissen verfügen, bieten die Empfehlungen einen Ausgangspunkt zur Weiterbildung. Fortgeschrittene Spezialisten erhalten Hinweise auf wichtige Punkte, die beachtet werden sollten. In dieser Hinsicht fungiert Weaponry als Assistent, der routinemäßige Aufgaben zur Problemerkennung oder zur Behebung von Mängeln übernimmt, die besondere Aufmerksamkeit erfordern. Weaponry kann mit einem Linter verglichen werden, der Postgres überprüft und auf Mängel hinweist.
Wie sieht die Lage derzeit aus
Zurzeit ist im Testmodus und kostenlos verfügbar, die Registrierung ist vorübergehend eingeschränkt. Gemeinsam mit mehreren Freiwilligen optimieren wir die Empfehlungsengine auf Basis von nahezu realen Daten, identifizieren Fehlalarme und arbeiten an den Texten der Empfehlungen.
Die Empfehlungen sind derzeit recht direkt — sie geben einfach an, was und wie zu tun ist, ohne zusätzliche Details. Daher werden Sie zunächst die zugehörigen Links nutzen oder selbst weiter recherchieren müssen. Die Prüfungen und Empfehlungen decken die Systemeinstellungen und Hardwarekonfigurationen, die Postgres-Einstellungen, das interne Schema und die verwendeten Ressourcen ab. Es stehen noch viele weitere Dinge auf dem Plan, die hinzugefügt werden müssen.
Natürlich sind wir auch auf der Suche nach Freiwilligen, die bereit sind, den Service auszuprobieren und uns Feedback zu geben. Außerdem haben wir , Sie können vorbeischauen und sehen. Wenn Sie verstehen, dass Sie das brauchen und bereit sind, es auszuprobieren, schreiben Sie uns an .
Aktualisiert am 2020-09-16. Erste Schritte.
Nach der Registrierung wird der Benutzer aufgefordert, ein Projekt zu erstellen — dieses ermöglicht das Zusammenfassen von Datenbankinstanzen in Gruppen. Nach der Erstellung des Projekts wird der Benutzer zu einer Anleitung für die Konfiguration und Installation des Agents weitergeleitet. Kurz gesagt, müssen Benutzer für den Agenten erstellt werden, danach kann das Installationsskript des Agents heruntergeladen und ausgeführt werden. In Shell-Befehlen sieht das ungefähr so aus:
psql -c "CREATE ROLE pgscv WITH LOGIN SUPERUSER PASSWORD 'A7H8Wz6XFMh21pwA'"
export PGSCV_PG_PASSWORD=A7H8Wz6XFMh21pwA
curl -s https://dist.weaponry.io/pgscv/install.sh |sudo -E sh -s - 1 6ada7a04-a798-4415-9427-da23f72c14a5Falls auf dem Host pgbouncer vorhanden ist, muss auch ein Benutzer für die Verbindung des Agents erstellt werden. Die spezifische Art der Benutzereinrichtung in pgbouncer kann sehr variabel sein und hängt stark von der verwendeten Konfiguration ab. Allgemein gesagt besteht die Konfiguration darin, den Benutzer zu der stats_users Konfigurationsdatei (normalerweise pgbouncer.ini) hinzuzufügen und das Passwort (oder seinen Hash) in die Datei einzutragen, die im Parameter auth_file. angegeben ist. Bei Änderungen an stats_users ist ein Neustart von pgbouncer erforderlich.
Das Skript install.sh akzeptiert ein Paar erforderlicher Argumente, die für jedes Projekt einzigartig sind, und nimmt über Umgebungsvariablen die Zugangsdaten der erstellten Benutzer entgegen. Danach startet das Skript den Agenten im Bootstrap-Modus – der Agent kopiert sich in den PATH, erstellt eine Konfiguration mit den Zugangsdaten, ein systemd-Einheit und wird als systemd-Dienst gestartet.
Damit endet die Installation. In wenigen Minuten wird die Datenbankinstanz in der Liste der Hosts im Interface erscheinen, und man kann bereits die ersten Empfehlungen ansehen. Ein wichtiger Punkt ist jedoch, dass viele Empfehlungen eine große Menge an angesammelten Metriken erfordern (mindestens über einen Zeitraum von 24 Stunden).
Quelle: habr.com
