טהאַנאָס - סקאַלאַבלע פּראָמעטהעוס

די איבערזעצונג פון דעם אַרטיקל איז געווען צוגעגרייט ספּאַסיפיקלי פֿאַר די סטודענטן פון דעם קורס "DevOps פּראַקטיסיז און מכשירים".

פאַביאַן ריינאַרטץ איז אַ ווייכווארג דעוועלאָפּער, גיין פאַנאַטיקער און פּראָבלעם סאַלווער. ער איז אויך אַ פּראָמעטהעוס מאַינטער און קאָ-גרינדער פון Kubernetes SIG ינסטראַמענטיישאַן. אין דער פאַרגאַנגענהייט, ער איז געווען אַ פּראָדוקציע ינזשעניר אין SoundCloud און געפירט די מאָניטאָרינג מאַנשאַפֿט אין CoreOS. איצט אַרבעט אין Google.

באַרטעק פּלאָטקאַ - ינפראַסטראַקטשער ינזשעניר אין ימפּראָבאַבלע. ער איז אינטערעסירט אין נייַע טעקנאַלאַדזשיז און פּראָבלעמס פון פונאנדערגעטיילט סיסטעמען. ער האט נידעריק-מדרגה פּראָגראַממינג דערפאַרונג אין ינטעל, מיטארבעטער דערפאַרונג אין Mesos, און וועלט-קלאַס SRE פּראָדוקציע דערפאַרונג אין ימפּראָבאַבלע. דעדאַקייטאַד צו פֿאַרבעסערן די וועלט פון מיקראָ באַדינונגס. זיין דריי ליב: גאָלאַנג, אָפֿן מקור און נעצבאָל.

איר קענט טרעפן אונדזער פלאַגשיפּ פּראָדוקט SpatialOS אַז ימפּראָבאַבלע ריקווייערז אַ העכסט דינאַמיש, גלאבאלע וואָלקן ינפראַסטראַקטשער מיט דאַזאַנז פון קובערנעטעס קלאַסטערז. מיר זענען געווען איינער פון די ערשטער צו נוצן אַ מאָניטאָרינג סיסטעם פּראָמעטהעוס. פּראָמעטהעוס איז ביכולת צו שפּור מיליאַנז פון מעטריקס אין פאַקטיש צייט און קומט מיט אַ שטאַרק אָנפֿרעג שפּראַך וואָס אַלאַוז איר צו עקסטראַקט די אינפֿאָרמאַציע איר דאַרפֿן.

די פּאַשטעס און רילייאַבילאַטי פון פּראָמעטהעוס איז איינער פון זייַן הויפּט אַדוואַנטידזשיז. אָבער, אַמאָל מיר האָבן דורכגעגאנגען אַ זיכער וואָג, מיר געפּלאָנטערט עטלעכע דיסאַדוואַנטידזשיז. צו סאָלווע די פּראָבלעמס מיר האָבן דעוועלאָפּעד טהאַנאָס איז אַן אָפֿן מקור פּרויעקט באשאפן דורך ימפּראָבאַבלע צו סימלאַסלי יבערמאַכן יגזיסטינג פּראָמעטהעוס קלאַסטערז אין אַ איין מאָניטאָרינג סיסטעם מיט אַנלימאַטאַד היסטארישע דאַטן סטאָרידזש. Thanos איז בנימצא אויף Github דאָ.

בלייבן דערהייַנטיקט מיט די לעצטע נייַעס פון ימפּראָבאַבלע.

אונדזער צילן מיט Thanos

אין אַ זיכער וואָג, עס זענען פראבלעמען וואָס זענען ווייַטער פון די קייפּאַבילאַטיז פון וואַניל פּראָמעטהעוס. ווי צו רילייאַבלי און עקאַנאַמיקלי קראָם פּעטאַביטעס פון היסטארישע דאַטן? קענען דאָס זיין געטאן אָן קאַמפּראַמייזינג ענטפער צייט? איז עס מעגלעך צו אַקסעס אַלע מעטריקס אויף פאַרשידענע פּראָמעטהעוס סערווערס מיט אַ איין אַפּי בעטן? איז עס קיין וועג צו פאַרבינדן רעפּליקייטיד דאַטן געזאמלט מיט Prometheus HA?

צו אַדרעס די ישוז, מיר באשאפן Thanos. די פאלגענדע סעקשאַנז באַשרייַבן ווי מיר אַפּראָוטשט די ישוז און דערקלערן אונדזער צילן.

אָנפרעג דאַטן פון קייפל פּראָמעטהעוס ינסטאַנסיז (גלאבאלע אָנפֿרעג)

פּראָמעטהעוס אָפפערס אַ פאַנגקשאַנאַל צוגאַנג צו שאַרדינג. אפילו אַ איין פּראָמעטהעוס סערווער גיט גענוג סקאַלאַביליטי צו באַפרייַען ניצערס פון די קאַמפּלעקסיטיז פון האָריזאָנטאַל שאַרדינג אין כּמעט אַלע נוצן קאַסעס.

כאָטש דאָס איז אַ גרויס דיפּלוימאַנט מאָדעל, עס איז אָפט נייטיק צו אַקסעס דאַטן אויף פאַרשידענע פּראָמעטהעוס סערווערס דורך אַ איין אַפּי אָדער וי - אַ גלאבאלע מיינונג. דאָך, עס איז מעגלעך צו ווייַזן קייפל קוויריז אין איין גראַפאַנאַ טאַפליע, אָבער יעדער אָנפֿרעג קענען זיין עקסאַקיוטאַד בלויז אויף איין פּראָמעטהעוס סערווער. אויף די אנדערע האַנט, מיט Thanos איר קענען אָנפרעג און אַגגרעגאַטעד דאַטן פון קייפל פּראָמעטהעוס סערווערס זינט זיי זענען אַלע צוטריטלעך פֿון אַ איין ענדפּוינט.

ביז אַהער, צו באַקומען אַ גלאבאלע מיינונג אין ימפּראָבאַבלע, מיר אָרגאַניזירט אונדזער פּראָמעטהעוס ינסטאַנסיז אין אַ מאַלטי-מדרגה כייעראַרקישע פעדעריישאַן. דאָס מענט צו שאַפֿן איין פּראָמעטהעוס מעטאַ סערווער וואָס קאַלעקץ עטלעכע פון ​​די מעטריקס פון יעדער בלאַט סערווער.

דער צוגאַנג איז געווען פּראָבלעמאַטיק. דאָס האָט געפֿירט צו מער קאָמפּליצירט קאַנפיגיעריישאַנז, די אַדישאַן פון אַן נאָך פּאָטענציעל דורכפאַל פונט, און די אַפּלאַקיישאַן פון קאָמפּלעקס כּללים צו ענשור אַז די פעדערייטיד ענדפּוינט בלויז באקומט די דאַטן עס דאַרף. אין אַדישאַן, דעם מין פון פעדעריישאַן אַלאַוז איר נישט צו באַקומען אַן אמת גלאבאלע מיינונג, ווייַל ניט אַלע דאַטן זענען בארעכטיגט פֿון אַ איין אַפּי בעטן.

ענג שייַכות צו דעם איז אַ יונאַפייד מיינונג פון די דאַטן געזאמלט אויף הויך-אַוואַילאַביליטי (HA) פּראָמעטהעוס סערווערס. פּראָמעטהעוס 'האַ מאָדעל ינדיפּענדאַנטלי קאַלעקץ דאַטן צוויי מאָל, וואָס איז אַזוי פּשוט עס קען נישט זיין סימפּלער. אָבער, ניצן אַ קאַמביינד און דעדופּליקייטיד מיינונג פון ביידע סטרימז וואָלט זיין פיל מער באַקוועם.

פון קורס, עס איז אַ נויט פֿאַר העכסט בנימצא פּראָמעטהעוס סערווערס. אין ימפּראָבאַבלע, מיר נעמען מינוט-דורך-מינוט דאַטן מאָניטאָרינג טאַקע עמעס, אָבער מיט איין פּראָמעטהעוס בייַשפּיל פּער קנויל איז אַ איין פונט פון דורכפאַל. קיין קאַנפיגיעריישאַן טעות אָדער ייַזנוואַרג דורכפאַל קענען פּאַטענטשאַלי פירן צו די אָנווער פון וויכטיק דאַטן. אפילו אַ פּשוט דיפּלוימאַנט קענען אָנמאַכן מינערווערטיק דיסראַפּשאַנז אין די זאַמלונג פון מעטריקס ווייַל ריסטאַרטז קענען זיין פיל מער ווי די סקרייפּינג מעהאַלעך.

פאַרלאָזלעך סטאָרידזש פון היסטארישע דאַטן

ביליק, שנעל, לאַנג-טערמין מעטריק סטאָרידזש איז אונדזער חלום (שערד דורך רובֿ פּראָמעטהעוס יוזערז). אין ימפּראָבאַבלע, מיר זענען געצווונגען צו קאַנפיגיער די מעטריק ריטענשאַן פּעריאָד צו נייַן טעג (פֿאַר פּראָמעטהעוס 1.8). דאָס מוסיף קלאָר ווי דער טאָג לימאַץ צו ווי ווייַט צוריק מיר קענען קוקן.

פּראָמעטהעוס 2.0 איז ימפּרוווד אין דעם אַכטונג, זינט די נומער פון צייט סעריע ניט מער אַפעקץ די קוילעלדיק פאָרשטעלונג פון די סערווער (זען. KubeCon קינאָוט וועגן Prometheus 2). אָבער, פּראָמעטהעוס סטאָרז דאַטן אויף היגע דיסק. כאָטש הויך-עפעקטיווקייַט דאַטן קאַמפּרעשאַן קענען באטייטיק רעדוצירן היגע SSD באַניץ, עס איז לעסאָף נאָך אַ שיעור צו די סומע פון ​​​​היסטארישע דאַטן וואָס קענען זיין סטאָרד.

אַדדיטיאָנאַללי, ביי ימפּראָבאַבלע מיר זאָרגן וועגן רילייאַבילאַטי, פּאַשטעס און פּרייַז. גרויס היגע דיסקס זענען שווער צו אַרבעטן און באַקאַפּ. זיי קאָסטן מער און דאַרפן מער באַקאַפּ מכשירים, ריזאַלטינג אין ומנייטיק קאַמפּלעקסיטי.

דאַונסאַמפּלינג

אַמאָל מיר סטאַרטעד ארבעטן מיט היסטארישע דאַטן, מיר איינגעזען אַז עס זענען פונדאַמענטאַל שוועריקייטן מיט גרויס-אָ וואָס מאַכן פֿראגן סלאָוער און סלאָוער ווען מיר אַרבעטן מיט וואָכן, חדשים און יאָרן פון דאַטן.

דער נאָרמאַל לייזונג צו דעם פּראָבלעם וואָלט זיין דאַונסאַמפּלינג (דאָוונסאַמפּלינג) - רידוסינג די סיגנאַל מוסטערונג אָפטקייַט. מיט דאַונסאַמפּלינג, מיר קענען "וואָג אַראָפּ" צו אַ גרעסערע צייט קייט און האַלטן די זעלבע נומער פון סאַמפּאַלז, און האַלטן די אָפּרופיק פֿראגן.

דאַונסאַמפּלינג אַלט דאַטן איז אַ באַשערט פאָדערונג פון קיין לאַנג-טערמין סטאָרידזש לייזונג און איז ווייַטער פון די פאַרנעם פון וואַניל פּראָמעטהעוס.

נאָך צילן

איינער פון די אָריגינעל גאָולז פון די Thanos פּרויעקט איז געווען סימלאַס צו ויסשטימען מיט קיין יגזיסטינג פּראָמעטהעוס ינסטאַליישאַנז. דער צווייטער ציל איז געווען יז פון אָפּעראַציע מיט מינימאַל באַריערז צו פּאָזיציע. קיין דיפּענדאַנסיז זאָל זיין לייכט צופֿרידן פֿאַר ביידע קליין און גרויס ניצערס, וואָס אויך מיטל אַ נידעריק באַזע פּרייַז.

טהאַנאָס אַרקאַטעקטשער

נאָך ליסטינג אונדזער גאָולז אין די פריערדיקע אָפּטיילונג, לאָזן אונדז אַרבעטן דורך זיי און זען ווי Thanos סאַלווז די פּראָבלעמס.

גלאבאלע מיינונג

צו באַקומען אַ גלאבאלע מיינונג אויף די יגזיסטינג פּראָמעטהעוס ינסטאַנסיז, מיר דאַרפֿן צו פֿאַרבינדונג אַ איין בעטן פּאָזיציע צו אַלע סערווערס. דאָס איז פּונקט וואָס די Thanos קאָמפּאָנענט טוט. Sidecar. עס איז דיפּלויד ווייַטער צו יעדער פּראָמעטהעוס סערווער און אַקערז ווי אַ פּראַקסי, סערווינג היגע פּראָמעטהעוס דאַטן דורך די gRPC Store API, אַלאַוינג צייט סעריע דאַטן צו זיין ריטריווד דורך קוויטל און צייט קייט.

אויף די אנדערע זייַט איז די וואָג-אויס, סטייטלעסס קוועריער קאָמפּאָנענט, וואָס טוט ביסל מער ווי בלויז ענטפֿערן PromQL קוויריז דורך די נאָרמאַל Prometheus HTTP API. קוועריער, סידעקאַר און אנדערע טהאַנאָס קאַמפּאָונאַנץ יבערגעבן דורך יענטע פּראָטאָקאָל.

1. קוועריער, ווען ער באקומען אַ בקשה, קאַנעקץ צו די קאָראַספּאַנדינג סטאָר אַפּי סערווער, דאָס איז, צו אונדזער סידעקאַרס און נעמט צייט סעריע דאַטן פון די קאָראַספּאַנדינג פּראָמעטהעוס סערווערס.
2. נאָך דעם, עס קאַמביינז די רעספּאָנסעס און עקסאַקיוץ אַ פּראָמקל אָנפֿרעג אויף זיי. קוועריער קענען צונויפגיסן ביידע דיסדזשאָינט דאַטן און דופּליקאַט דאַטן פֿון פּראָמעטהעוס האַ סערווערס.

דאָס סאַלווז אַ הויפּט שטיק פון אונדזער רעטעניש - קאַמביינינג דאַטן פון אפגעזונדערט פּראָמעטהעוס סערווערס אין אַ איין מיינונג. אין פאַקט, Thanos קענען זיין געוויינט בלויז פֿאַר דעם שטריך. קיין ענדערונגען דאַרפֿן צו זיין געמאכט צו יגזיסטינג פּראָמעטהעוס סערווערס!

אַנלימאַטאַד פּאָליצע לעבן!

אָבער, גיכער אָדער שפּעטער מיר וועלן צו קראָם דאַטן ווייַטער פון די נאָרמאַל פּראָמעטהעוס ריטענשאַן צייט. מיר אויסדערוויילט אָבדזשעקט סטאָרידזש צו קראָם היסטארישע דאַטן. עס איז וויידלי בנימצא אין קיין וואָלקן ווי געזונט ווי אויף-לאָקאַל דאַטן סענטערס און איז זייער קאָס עפעקטיוו. אין אַדישאַן, כּמעט קיין אַבדזשעקץ סטאָרידזש איז בנימצא דורך די באַוווסט S3 API.

פּראָמעטהעוס שרייבט דאַטן פון באַראַן צו דיסק בעערעך יעדער צוויי שעה. די סטאָרד דאַטן בלאָק כּולל אַלע די דאַטן פֿאַר אַ פאַרפעסטיקט צייט און איז ימיוטאַבאַל. דאָס איז זייער באַקוועם ווייַל Thanos Sidecar קענען פשוט קוקן אין די פּראָמעטהעוס דאַטן וועגווייַזער און, ווי נייַ בלאַקס ווערן בנימצא, לאָדן זיי אין אַבדזשעקץ סטאָרידזש באַקאַץ.

לאָודינג אין כייפעץ סטאָרידזש גלייך נאָך שרייבן צו דיסק אויך אַלאַוז איר צו האַלטן די פּאַשטעס פון די סקרייפּער (פּראָמעטהעוס און טהאַנאָס סידעקאַר). וואָס סימפּלאַפייז שטיצן, פּרייַז און סיסטעם פּלאַן.

ווי איר קענען זען, דאַטן באַקאַפּ איז זייער פּשוט. אָבער וואָס וועגן אָנפרעג דאַטן אין כייפעץ סטאָרידזש?

די Thanos Store קאָמפּאָנענט אַקערז ווי אַ פּראַקסי צו צוריקקריגן דאַטן פֿון אַבדזשעקץ סטאָרידזש. ווי Thanos Sidecar, עס פּאַרטיסאַפּייץ אין די יענטע קנויל און ימפּלאַמאַנץ די Store API. דעם וועג, די יגזיסטינג קוועריער קענען מייַכל עס ווי אַ סידעקאַר, ווי אן אנדער מקור פון צייט סעריע דאַטן - קיין ספּעציעל קאַנפיגיעריישאַן פארלאנגט.

צייט סעריע דאַטן בלאַקס צונויפשטעלנ זיך פון עטלעכע גרויס טעקעס. לאָודינג זיי אויף פאָדערונג וואָלט זיין גאַנץ באַטלאָניש, און קאַטשינג זיי לאָוקאַלי וואָלט דאַרפן אַ ריזיק סומע פון ​​​​זיקאָרן און דיסק פּלאַץ.

אַנשטאָט, Store Gateway ווייסט ווי צו שעפּן די Prometheus סטאָרידזש פֿאָרמאַט. דאַנק צו אַ קלוג אָנפֿרעג סקעדזשולער און קאַטשינג בלויז די נייטיק אינדעקס פּאַרץ פון בלאַקס, עס איז מעגלעך צו רעדוצירן קאָמפּלעקס קוויריז צו אַ מינימום נומער פון הטטפּ ריקוועס צו אַבדזשעקט סטאָרידזש טעקעס. אין דעם וועג, איר קענען רעדוצירן די נומער פון ריקוועס מיט פיר צו זעקס אָרדערס פון מאַגנאַטוד און דערגרייכן ענטפער צייט וואָס זענען בכלל שווער צו ויסטיילן פון ריקוועס צו דאַטן אויף אַ היגע SSD.

ווי געוויזן אין די דיאַגראַמע אויבן, Thanos Querier ראַדוסאַז די פּרייַז פּער אָנפֿרעג פון אַבדזשעקט סטאָרידזש דאַטן באטייטיק דורך לעווערידזשינג די Prometheus סטאָרידזש פֿאָרמאַט און פּלייסינג פֿאַרבונדענע דאַטן זייַט ביי זייַט. מיט דעם צוגאַנג, מיר קענען פאַרבינדן פילע איין ריקוועס אין אַ מינימום נומער פון פאַרנעם אַפּעריישאַנז.

קאָמפּאַקטיאָן און דאַונסאַמפּלינג

אַמאָל אַ נייַ בלאָק פון צייט סעריע דאַטן איז הצלחה לאָודיד אין אַבדזשעקץ סטאָרידזש, מיר מייַכל עס ווי "היסטארישע" דאַטן, וואָס איז גלייך בנימצא דורך די סטאָר גאַטעווייַ.

אָבער, נאָך עטלעכע מאָל, בלאַקס פון איין מקור (פּראָמעטהעוס מיט סידעקאַר) אָנקלייַבן און ניט מער נוצן די פול ינדעקסינג פּאָטענציעל. צו סאָלווע דעם פּראָבלעם, מיר באַקענענ אן אנדער קאָמפּאָנענט גערופן קאָמפּאַקטאָר. עס פשוט אַפּלייז פּראָמעטהעוס 'לאָקאַל קאָמפּאַקטיאָן מאָטאָר צו היסטארישע דאַטן אין אַבדזשעקץ סטאָרידזש און קענען זיין לויפן ווי אַ פּשוט פּעריאָדיש פּעקל אַרבעט.

דאַנק צו עפעקטיוו קאַמפּרעשאַן, קווערינג די סטאָרידזש פֿאַר אַ לאַנג צייט איז נישט אַ פּראָבלעם אין טערמינען פון דאַטן גרייס. אָבער, די פּאָטענציעל קאָס פון אַנפּאַקינג אַ ביליאָן וואַלועס און לויפן זיי דורך אַ אָנפֿרעג פּראַסעסער וועט ינעוואַטאַבלי רעזולטאַט אין אַ דראַמאַטיק פאַרגרעסערן אין אָנפֿרעג דורכפירונג צייט. אויף די אנדערע האַנט, זינט עס זענען הונדערטער פון דאַטן פונקטן פּער פּיקסעל אויף דעם עקראַן, עס איז אוממעגלעך צו אפילו וויזשוואַלייז די דאַטן אין פול האַכלאָטע. אזוי, דאַונסאַמפּלינג איז ניט בלויז מעגלעך, אָבער אויך וועט נישט פירן צו אַ באמערקט אָנווער פון אַקיעראַסי.

צו אַראָפּרעכענען דאַטן, קאָמפּאַקטאָר קאַנטיניואַסלי אַגראַגייץ דאַטן אין אַ האַכלאָטע פון ​​פינף מינוט און איין שעה. פֿאַר יעדער רוי שטיק קאָדעד מיט TSDB XOR קאַמפּרעשאַן, פאַרשידענע טייפּס פון געמיינזאַם דאַטן זענען סטאָרד, אַזאַ ווי מין, מאַקס אָדער סאַכאַקל פֿאַר איין בלאָק. דאָס אַלאַוז Querier צו אויטאָמאַטיש אויסקלייַבן אַ געמיינזאַם וואָס איז צונעמען פֿאַר אַ געגעבן PromQL אָנפֿרעג.

קיין ספּעציעלע קאַנפיגיעריישאַן איז פארלאנגט פֿאַר דער באַניצער צו נוצן רידוסט פּינטלעכקייַט דאַטן. קוועריער סוויטשיז אויטאָמאַטיש צווישן פאַרשידענע רעזאַלושאַנז און רוי דאַטן ווען דער באַניצער זומז אין און אויס. אויב געוואלט, דער באַניצער קענען קאָנטראָלירן דעם גלייך דורך די "שריט" פּאַראַמעטער אין די בעטן.

זינט די פּרייַז פון סטאָרינג איין גיגאבייט איז נידעריק, דורך פעליקייַט Thanos סטאָרז רוי דאַטן, פינף מינוט און איין שעה האַכלאָטע דאַטן. עס איז ניט דאַרפֿן צו ויסמעקן די אָריגינעל דאַטן.

רעקאָרדינג כּללים

אפילו מיט Thanos, רעקאָרדינג כּללים זענען אַ יקערדיק טייל פון די מאָניטאָרינג אָנלייגן. זיי רעדוצירן קאַמפּלעקסיטי, לייטאַנסי און פּרייַז פון פֿראגן. זיי זענען אויך באַקוועם פֿאַר יוזערז צו באַקומען אַגגרעגאַטעד דאַטן דורך מעטריקס. Thanos איז באזירט אויף וואַניל פּראָמעטהעוס ינסטאַנסיז, אַזוי עס איז בישליימעס פּאַסיק צו קראָם רעקאָרדינג כּללים און אַלערטינג כּללים אויף אַן יגזיסטינג פּראָמעטהעוס סערווער. אָבער, אין עטלעכע קאַסעס דאָס קען נישט זיין גענוג:

• גלאבאלע פלינק און הערשן (למשל, אַ פלינק ווען אַ דינסט טוט נישט אַרבעטן אויף מער ווי צוויי פון דריי קלאַסטערז).
• הערשן פֿאַר דאַטן אַרויס היגע סטאָרידזש.
• דער פאַרלאַנג צו קראָם אַלע כּללים און אַלערץ אין איין אָרט.

פֿאַר אַלע די קאַסעס, Thanos ינקלודז אַ באַזונדער קאָמפּאָנענט גערופֿן Ruler, וואָס קאַמפּיוץ הערשן און פלינק דורך Thanos Queries. דורך צושטעלן אַ באַוווסט StoreAPI, די אָנפֿרעג נאָדע קענען אַקסעס פרעשלי קאַמפּיוטאַד מעטריקס. שפּעטער זיי זענען אויך סטאָרד אין אַבדזשעקץ סטאָרידזש און בנימצא דורך די סטאָר גאַטעווייַ.

די מאַכט פון טהאַנאָס

Thanos איז פלעקסאַבאַל גענוג צו זיין קאַסטאַמייזד צו פּאַסן דיין דאַרף. דאָס איז ספּעציעל נוציק ווען מייגרייט פון פּראָסט פּראָמעטהעוס. לאָמיר געשווינד איבערחזרן וואָס מיר האָבן געלערנט וועגן Thanos קאַמפּאָונאַנץ מיט אַ שנעל בייַשפּיל. דאָ ס ווי צו נעמען דיין וואַניל פּראָמעטהעוס אין דער וועלט פון "אַנלימאַטאַד מעטריק סטאָרידזש":

1. לייג Thanos Sidecar צו דיין פּראָמעטהעוס סערווערס - פֿאַר בייַשפּיל, אַ סיידקאַר קאַנטיינער אין אַ Kubernetes פּאָד.
2. צעוויקלען קייפל Thanos Querier רעפּלאַקאַז צו קענען צו זען דאַטן. אין דעם בינע עס איז גרינג צו שטעלן יענטע צווישן סקרייפּער און קוועריער. צו קאָנטראָלירן די ינטעראַקשאַן פון קאַמפּאָונאַנץ, נוצן די מעטריק 'thanos_cluster_members'.

בלויז די צוויי סטעפּס זענען גענוג צו צושטעלן גלאבאלע מיינונג און סימלאַס דאַטן דעדופּליקיישאַן פון פּאָטענציעל פּראָמעטהעוס האַ רעפּלאַקאַז! פשוט פאַרבינדן דיין דאַשבאָרדז צו די Querier HTTP ענדפּוינט אָדער נוצן די Thanos UI גלייַך.

אָבער, אויב איר דאַרפן מעטריק באַקאַפּ און לאַנג-טערמין סטאָרידזש, איר דאַרפֿן צו פאַרענדיקן דריי מער סטעפּס:

1. שאַפֿן אַן AWS S3 אָדער GCS עמער. קאַנפיגיער סיידקאַר צו נאָכמאַכן דאַטן צו די באַקאַץ. לאקאלע דאַטן סטאָרידזש קענען איצט זיין מינאַמייזד.
2. צעוויקלען סטאָר גאַטעווייַ און פאַרבינדן עס צו דיין יגזיסטינג יענטע קנויל. איצט איר קענען אָנפֿרעג די באַקט אַרויף דאַטן!
3. צעוויקלען קאָמפּאַקטאָר צו פֿאַרבעסערן אָנפֿרעג עפעקטיווקייַט איבער לאַנג פּיריאַדז מיט קאָמפּאַקטיאָן און דאַונסאַמפּלינג.

אויב איר ווילן צו וויסן מער, טאָן ניט קווענקלען צו נעמען אַ קוק אין אונדזער kubernetes באַשייַמפּערלעך ביישפילן и געטינג סטאַרטעד!

אין בלויז פינף סטעפּס, מיר פארקערט פּראָמעטהעוס אין אַ פאַרלאָזלעך מאָניטאָרינג סיסטעם מיט גלאבאלע מיינונג, אַנלימאַטאַד סטאָרידזש צייט און פּאָטענציעל הויך אַוויילאַבילאַטי פון מעטריקס.

ציען בעטן: מיר דאַרפֿן איר!

טהאַנאָס איז געווען אַן אָפֿן מקור פּרויעקט פון די אָנהייב. סימלאַס ינאַגריישאַן מיט פּראָמעטהעוס און די פיייקייט צו נוצן בלויז אַ טייל פון Thanos מאכט עס אַ ויסגעצייכנט ברירה פֿאַר עפערטלאַס סקיילינג דיין מאָניטאָרינג סיסטעם.

מיר שטענדיק באַגריסן GitHub Pull ריקוועס און ישוז. אין די דערווייל, פילן פריי צו קאָנטאַקט אונדז דורך Github ישוז אָדער סלאַק ימפּראַבאַבאַל-ענג #טהאַנאָסאויב איר האָט פֿראגן אָדער באַמערקונגען, אָדער איר ווילן צו טיילן דיין דערפאַרונג מיט עס! אויב איר ווי וואָס מיר טאָן אין ימפּראָבאַבלע, טאָן ניט קווענקלען צו קאָנטאַקט אונדז - מיר שטענדיק האָבן וואַקאַנסיעס!

לערנען מער וועגן דעם קורס.

מקור: www.habr.com