Monitorovanie postgresu vo vnútri Openshift

Dobrý deň, obyvatelia Habru!

Dnes vám chcem povedať, ako sme skutočne chceli monitorovať postgres a niekoľko ďalších entít vo vnútri klastra OpenShift a ako sme to urobili.

Pri vchode mali:

• Openshift
• kormidlo
• Prometheus

Pre prácu s java aplikáciou bolo všetko celkom jednoduché a transparentné, alebo presnejšie:

1) Pridanie do build.gradle

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

2) Spustite program prometheus s konfiguráciou

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

3) Pridanie displeja do Grafany

Všetko bolo celkom jednoduché a prozaické, kým neprišiel moment monitorovania základní, ktoré sa v našom mennom priestore nachádzajú neďaleko (áno, je to zlé, nikto to nerobí, ale stávajú sa rôzne veci).

Ako to funguje?

Okrem podu s postgresom a samotným prometheom potrebujeme ešte jeden subjekt – exportéra.

Exportér v abstraktnom koncepte je agent, ktorý zhromažďuje metriky z aplikácie alebo dokonca zo servera. Pre postgres exportéra je napísaný v Go, funguje na princípe spúšťania SQL skriptov vo vnútri databázy a prometheus potom preberá získané výsledky. To vám tiež umožňuje rozšíriť zhromaždené metriky pridaním vlastných.

Nasadíme to takto (príklad deployment.yaml, nezáväzne):

---
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

Vyžadovalo si to aj službu a tok obrázkov

Po nasadení naozaj chceme, aby sa všetci videli.

Pridajte nasledujúci kus do konfigurácie Prometheus:

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

A potom už všetko fungovalo, ostáva už len pridať všetky tieto veci do grafana a užiť si výsledok.

Okrem možnosti pridávať svoje vlastné dopyty môžete zmeniť nastavenia v prometheus a zbierať cielenejšie metriky.

Urobilo sa to podobným spôsobom pre:

• Kafka
• ElasticSearch
• mongo

PS Všetky údaje o názvoch, portoch a ostatné sú prevzaté zo vzduchu a neobsahujú žiadne informácie.

Užitočné odkazy:
Zoznam rôznych vývozcov

Zdroj: hab.com