Какие инструменты мониторинга приложений используются и для каких задач?

Для мониторинга приложений и инфраструктуры используются различные инструменты, каждый из которых решает специфические задачи:

• Prometheus + Grafana:

  • Prometheus: Система сбора и хранения метрик (временных рядов) по модели pull. Эффективен для мониторинга производительности сервисов, инфраструктуры и сбора кастомных метрик.
  • Grafana: Инструмент для визуализации метрик из Prometheus (и других источников) в виде интерактивных дашбордов, позволяющий быстро анализировать состояние системы.
  • Настройка: Включает развёртывание экспортеров (например, node_exporter для ОС, postgres_exporter для БД) и написание кастомных метрик в приложении с помощью библиотек, таких как prometheus_client для Python.

  Пример добавления кастомной метрики в Python-приложении (Flask):

  from flask import Flask
  from prometheus_client import Counter, generate_latest, start_http_server
  import time
  
  app = Flask(__name__)
  
  # Определение кастомной метрики: счетчик HTTP-запросов
  REQUEST_COUNT = Counter(
      'app_requests_total',
      'Total HTTP requests to the application',
      ['method', 'endpoint'] # Метки для детализации запросов
  )
  
  @app.route('/')
  def index():
      REQUEST_COUNT.labels(method='GET', endpoint='/').inc() # Увеличиваем счетчик
      return "Hello, World!"
  
  @app.route('/metrics')
  def metrics():
      # Эндпоинт для Prometheus, отдающий метрики в текстовом формате
      return generate_latest(), 200, {'Content-Type': 'text/plain; version=0.0.4; charset=utf-8'}
  
  if __name__ == '__main__':
      # Запуск HTTP-сервера для Prometheus-экспортера в отдельном потоке
      start_http_server(8000)
      # Запуск Flask-приложения
      app.run(port=5000)

• Sentry:

  • Назначение: Отслеживание ошибок и исключений в реальном времени. Позволяет агрегировать ошибки, получать контекст их возникновения (стек-трейсы, переменные окружения, пользовательские данные) и управлять их жизненным циклом.
  • Настройка: Интеграция с приложением через SDK (например, sentry-sdk для Python) для автоматического перехвата и отправки ошибок.

• ELK-стек (Elasticsearch, Logstash, Kibana):

  • Elasticsearch: Распределённая поисковая и аналитическая система для хранения и индексации логов.
  • Logstash: Инструмент для сбора, обработки и пересылки логов из различных источников в Elasticsearch.
  • Kibana: Веб-интерфейс для визуализации и анализа логов, хранящихся в Elasticsearch, позволяющий строить дашборды и проводить поиск по логам.
  • Назначение: Централизованный сбор, хранение, анализ и визуализация логов приложений и инфраструктуры для отладки и мониторинга.

• Alertmanager:

  • Назначение: Система для обработки и маршрутизации алертов, генерируемых Prometheus. Позволяет группировать похожие алерты, подавлять дубликаты и отправлять уведомления в различные каналы (Slack, Telegram, email и т.д.) на основе гибких правил.
  • Настройка: Конфигурация правил маршрутизации и получателей уведомлений в YAML-файле.