ओपनशिफ्ट के अंदर मॉनिटरिंग पोस्टग्रेज

शुभ दिन, हबर के निवासियों!

आज मैं आपको बताना चाहता हूं कि हम वास्तव में ओपनशिफ्ट क्लस्टर के अंदर पोस्टग्रेज और कुछ अन्य संस्थाओं की निगरानी कैसे करना चाहते थे और हमने यह कैसे किया।

प्रवेश द्वार पर उनके पास था:

• OpenShift
• पतवार
• प्रोमिथेउस

जावा एप्लिकेशन के साथ काम करने के लिए, सब कुछ काफी सरल और पारदर्शी था, या अधिक सटीक रूप से कहें तो:

1) बिल्ड.ग्रेडल में जोड़ना

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

2) कॉन्फ़िगरेशन के साथ प्रोमेथियस चलाएँ

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

3) ग्राफाना में एक डिस्प्ले जोड़ना

हमारे नेमस्पेस में आस-पास स्थित ठिकानों की निगरानी करने का समय आने तक सब कुछ काफी सरल और नीरस था (हाँ, यह बुरा है, कोई भी ऐसा नहीं करता है, लेकिन अलग-अलग चीजें होती हैं)।

यह कैसे काम करता है?

पोस्टग्रेज़ और प्रोमेथियस वाले पॉड के अलावा, हमें एक और इकाई - निर्यातक की आवश्यकता है।

एक अमूर्त अवधारणा में एक निर्यातक एक एजेंट होता है जो किसी एप्लिकेशन या सर्वर से मेट्रिक्स एकत्र करता है। पोस्टग्रेज एक्सपोर्टर के लिए, यह गो में लिखा गया है, यह डेटाबेस के अंदर एसक्यूएल स्क्रिप्ट चलाने के सिद्धांत पर काम करता है और फिर प्रोमेथियस प्राप्त परिणाम लेता है। यह आपको अपने स्वयं के मेट्रिक्स जोड़कर एकत्रित मेट्रिक्स का विस्तार करने की भी अनुमति देता है।

आइए इसे इस प्रकार परिनियोजित करें (उदाहरण परिनियोजन.yaml, गैर-बाध्यकारी):

---
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

इसके लिए एक सेवा और इमेजस्ट्रीम की भी आवश्यकता थी

तैनाती के बाद, हम वास्तव में चाहते हैं कि हर कोई एक-दूसरे को देखे।

प्रोमेथियस कॉन्फ़िगरेशन में निम्नलिखित भाग जोड़ें:

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

और फिर सब कुछ काम कर गया, जो कुछ बचा है वह इन सभी चीजों को ग्राफाना में जोड़ना और परिणाम का आनंद लेना है।

अपनी स्वयं की क्वेरी जोड़ने की क्षमता के अलावा, आप अधिक लक्षित मेट्रिक्स एकत्र करके प्रोमेथियस में सेटिंग्स बदल सकते हैं।

यह इसी तरह से किया गया था:

• काफ्का
• Elasticsearch
• मोंगो

PS नाम, पोर्ट और बाकी सभी डेटा हवा से लिया गया है और इसमें कोई जानकारी नहीं है।

उपयोगी लिंक्स:
विभिन्न निर्यातकों की सूची

स्रोत: www.habr.com