Openshift 내에서 postgres 모니터링

좋은 하루 되세요, Habr 주민들!

오늘 저는 OpenShift 클러스터 내에서 postgres와 기타 몇 가지 엔터티를 실제로 모니터링하고 싶었던 방법과 이를 수행한 방법에 대해 말씀드리고 싶습니다.

입구에는 다음이 있었습니다.

• 오픈 시프트
• 키
• 프로 메테우스

Java 애플리케이션으로 작업하려면 모든 것이 매우 간단하고 투명했습니다. 더 정확하게 말하면 다음과 같습니다.

1) build.gradle에 추가

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

2) 구성을 사용하여 프로메테우스 실행

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

3) Grafana에 디스플레이 추가

우리 네임스페이스 근처에 있는 기지를 모니터링하는 순간이 올 때까지 모든 것이 매우 간단하고 평범했습니다(예, 이것은 나쁘고 아무도 이것을 하지 않지만 다른 일이 일어납니다).

어떻게 작동합니까?

postgres 및 prometheus 자체가 포함된 포드 외에도 내보내기라는 엔터티가 하나 더 필요합니다.

추상적 개념의 내보내기는 애플리케이션이나 서버에서 메트릭을 수집하는 에이전트입니다. Postgres 내보내기의 경우 Go로 작성되었으며 데이터베이스 내부에서 SQL 스크립트를 실행하는 원리에 따라 작동한 다음 prometheus가 얻은 결과를 가져옵니다. 또한 이를 통해 자신만의 측정항목을 추가하여 수집된 측정항목을 확장할 수도 있습니다.

다음과 같이 배포해 보겠습니다(예:deployment.yaml, 비바인딩).

---
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

또한 서비스와 이미지 스트림이 필요했습니다.

배포 후에는 모두가 서로 만나기를 진심으로 원합니다.

Prometheus 구성에 다음 부분을 추가합니다.

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

그런 다음 모든 것이 작동했으며 남은 것은 이 모든 항목을 grafana에 추가하고 결과를 즐기는 것입니다.

자신만의 쿼리를 추가하는 기능 외에도 prometheus의 설정을 변경하여 더 많은 대상 지표를 수집할 수 있습니다.

이는 다음과 같은 방식으로 수행되었습니다.

• 카프카
• 탄성 검색
• 몽고

PS 이름, 포트 및 기타 사항에 대한 모든 데이터는 공중에서 가져오며 어떠한 정보도 포함하지 않습니다.

유용한 링크 :
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출처 : habr.com