🥇PostgreSQL-i jälgimine Openshift'is

Tere, Habra elanikud!

Täna tahan rääkida teile, kuidas me soovisime monitoorida Postgres'i ja veel paar objekti OpenShift'i klastris ning kuidas me seda tegime.

Sisendiks oli meil:

OpenShift
Helm
Prometheus

Java rakenduse kasutamine oli üsna lihtne ja läbipaistev, täpsemalt öeldes:

1) Lisamine failile build.gradle

 implementation "io.micrometer:micrometer-registry-prometheus"

2) Prometheuse käivitamine konfigureerimisega

 - job_name: 'job-name'
    metrics_path: 'actuator/prometheus'
    scrape_interval: 5s
    kubernetes_sd_configs:
    - role: pod
      namespaces:
        names:
          - 'name'

3) Kuvamise lisamine Grafanas

Kõik oli üsna lihtne ja arusaadav, kuni saabus hetk, mil pidime monitoorima andmebaase, mis asuvad meie lähedal nimiruumis (jah, see on halb, keegi ei tee nii, aga miski ei ole täiuslik).

Kuidas see toimib?

Lisaks Postgres'i pod'ile ja Prometheusele on meil vajalik veel üks objekt — eksporter.

Eksporter on abstraktses mõttes agent, mis kogub metrikat rakenduselt või isegi serverilt. Postgres'i ekspoorter on kirjutatud Go-s, see töötab põhimõttel, et käivitab SQL skripte andmebaasis ja kogub seejärel saadaolevad tulemused Prometheusele. See võimaldab ka kogutavaid meetrikaid laiendada, lisades oma.

Deployime selle järgmise viisi järgi (näidis deployment.yaml, mitte millegagi siduv):


---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: postgres-exporter
  labels:
    app: {{ .Values.name }}
    monitoring: prometheus
spec:
  serviceName: {{ .Values.name }}
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 5
  template:
    metadata:
      labels:
        app: postgres-exporter
        monitoring: prometheus
    spec:
      containers:
      - env:
        - name: DATA_SOURCE_URI
          value: postgresdb:5432/pstgr?sslmode=disable
        - name: DATA_SOURCE_USER
          value: postgres
        - name: DATA_SOURCE_PASS
          value: postgres
        resources:
          limits:
            cpu: 100m
            memory: 50Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 50Mi
        livenessProbe:
          tcpSocket:
            port: metrics
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 30
        readinessProbe:
          tcpSocket:
            port: metrics
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 30
        image: exporter
        name: postgres-exporter
        ports:
        - containerPort: 9187
          name: metrics

Samuti on vaja teenust ja imidživoogu

Pärast deploymist tahame, et kõik üksteist näeksid.

Lisame Prometheuse konfiguraatorisse järgmise lõigu:

  - job_name: 'postgres_exporter'
    metrics_path: '/metrics'
    scrape_interval: 5s
    dns_sd_configs:
    - names:
      - 'postgres-exporter'
      type: 'A'
      port: 9187

Ja siin hakkas kõik tööle, jäi vaid kõik see Grafanasse lisada ja nautida tulemust.

Lisaks oma päringute lisamise võimalusele saab Prometheuses muuta seadistusi, et koguda vajalikud mõõdikud veelgi sihipärasemalt.

Analoge meetodit kasutati järgnevate jaoks: