2019 में प्रोमेथियस को पूरा गाइड

DevOps और SRE इंजीनियरों ने शायद प्रोमेथियस के बारे में एक से अधिक बार सुना है।

प्रोमेथियस 2012 में साउंडक्लाउड में बनाया गया था और तब से निगरानी प्रणालियों के लिए मानक बन गया है । इसमें पूरी तरह से खुला स्रोत कोड है, यह दर्जनों विभिन्न निर्यातकों को प्रदान करता है जिनके साथ आप मिनटों में पूरे बुनियादी ढांचे की निगरानी स्थापित कर सकते हैं।

प्रोमेथियस का स्पष्ट मूल्य है और पहले से ही डिजिटल इनोवेशन या डॉकर जैसे उद्योग नवप्रवर्तकों द्वारा एक पूर्ण निगरानी प्रणाली के हिस्से के रूप में उपयोग किया जा रहा है।

प्रोमेथियस क्या है?
इसकी आवश्यकता क्यों है?
यह अन्य प्रणालियों से कैसे भिन्न है?

यदि आप प्रोमेथियस के बारे में कुछ भी नहीं जानते हैं या इसे बेहतर ढंग से समझना चाहते हैं, तो इसका पारिस्थितिकी तंत्र और सभी इंटरैक्शन, यह लेख सिर्फ आपके लिए है ।

हमने इस गाइड को 3 भागों में विभाजित किया है, जैसा कि हमने इन्फ्लक्सबीडी के साथ किया था ।

• सबसे पहले प्रोमेथियस का पूरा अवलोकन, इसके पारिस्थितिकी तंत्र और तेजी से पुस्तक प्रौद्योगिकी के प्रमुख पहलू सामने आते हैं।
• फिर, प्रोमेथियस तकनीकी शब्दों के स्पष्टीकरण प्रदान किए जाते हैं। यदि आप नहीं जानते कि मीट्रिक, लेबल, इंस्टेंस या निर्यातक क्या हैं, तो आप यहाँ हैं।
• अंत में, हम प्रोमेथियस का उपयोग करने के लिए विभिन्न वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों का वर्णन करते हैं । यहां आप सफल कंपनियों के उदाहरणों से प्रेरित होंगे।

भाग I. प्रोमेथियस क्या है?

प्रोमेथियस एक समय श्रृंखला डेटाबेस है। यदि आप इस बारे में अवगत नहीं हैं कि टाइम सीरीज़ डेटाबेस क्या है, तो इन्फ्लेक्सडीबी मैनुअल के पहले भाग को पढ़ें ।

लेकिन प्रोमेथियस केवल एक समय श्रृंखला डेटाबेस नहीं है।

आप कार्यक्षमता का विस्तार करने के लिए उपकरणों का एक पूरा पारिस्थितिकी तंत्र इसे संलग्न कर सकते हैं।

प्रोमेथियस कई प्रकार की प्रणालियों की निगरानी करता है : सर्वर, डेटाबेस, व्यक्तिगत वर्चुअल मशीन और लगभग कुछ भी।

ऐसा करने के लिए, प्रोमेथियस समय-समय पर अपने लक्ष्यों को काटता है ।

स्क्रैपिंग क्या है?

प्रोमेथियस विन्यास में निर्दिष्ट विशिष्ट समापन बिंदुओं पर HTTP कॉल के माध्यम से प्रोमेथियस मैट्रिक्स को पुनः प्राप्त करता है।

उदाहरण के लिए, http: // localhost: 3000 पर स्थित वेब एप्लिकेशन को लें। आवेदन कुछ URL में पाठ प्रारूप में मैट्रिक्स पहुंचाता है। आओ हम कहते हैं http: // localhost: 3000 / मेट्रिक्स ।

इस पते पर, प्रोमेथियस विशिष्ट अंतराल पर लक्ष्य से डेटा प्राप्त करता है।

1. प्रोमेथियस कैसे काम करता है?

जैसा कि हमने कहा, प्रोमेथियस में कई प्रकार के घटक होते हैं।

सबसे पहले, आपको अपने सिस्टम से मीट्रिक निकालने के लिए इसकी आवश्यकता है। अलग-अलग तरीके हैं:

• एप्लिकेशन का इंस्ट्रूमेंटेशन , यानी आपका एप्लिकेशन निर्दिष्ट URL पर प्रोमेथियस संगत मैट्रिक्स प्रदान करेगा। प्रोमेथियस इसे लक्ष्य के रूप में पहचानेगा और इसे निर्दिष्ट अंतराल पर स्क्रैप करेगा।
• तैयार निर्यातकों का उपयोग । प्रोमेथियस में मौजूदा प्रौद्योगिकियों के लिए निर्यातकों का एक संग्रह है। उदाहरण के लिए, लिनक्स मशीनों ( नोड एक्सपोर्टर ) की निगरानी के लिए रेडीमेड एक्सपोर्टर्स, सामान्य डेटाबेस ( एसक्यूएल एक्सपोर्टर या मोंगोबीडी एक्सपोर्टर ) के लिए, और यहां तक ​​कि HTTP लोड बैलेंसर्स के लिए (उदाहरण के लिए, हैप्रोक्सी एक्सपोर्टर )।
• पुशगेटवे का उपयोग करना। कभी-कभी एप्लिकेशन या कार्य सीधे मैट्रिक्स प्रदान नहीं करते हैं। वे इसके लिए डिज़ाइन नहीं किए जा सकते हैं (उदाहरण के लिए, बैच की नौकरियां) या आपने खुद आवेदन के माध्यम से सीधे मैट्रिक्स प्रदान नहीं करने का फैसला किया है।

जैसा कि आप पहले से ही समझते हैं, प्रोमेथियस खुद डेटा एकत्र करता है (दुर्लभ मामलों को छोड़कर जब हम पुशगेटवे का उपयोग करते हैं)।

इसका क्या मतलब है?
इसकी आवश्यकता क्यों है?

2. संग्रह बनाम प्रेषण

प्रोमेथियस का अन्य समय श्रृंखला डेटाबेस से एक उल्लेखनीय अंतर है: यह सक्रिय रूप से उनसे मैट्रिक्स प्राप्त करने के लिए लक्ष्यों को स्कैन करता है ।

उदाहरण के लिए, InfluxDB अलग तरीके से काम करता है: आप सीधे इसे स्वयं डेटा भेजते हैं ।

दोनों दृष्टिकोणों के अपने पक्ष और विपक्ष हैं। उपलब्ध दस्तावेज के आधार पर, हमने कई कारणों की एक सूची तैयार की है कि प्रोमेथियस के रचनाकारों ने इस वास्तुकला को क्यों चुना:

• केंद्रीकृत नियंत्रण । यदि प्रोमेथियस लक्ष्य के लिए अनुरोध भेजता है, तो हम प्रोमेथियस पक्ष पर सभी कॉन्फ़िगरेशन करते हैं, न कि व्यक्तिगत सिस्टम।

प्रोमेथियस जहां और कितनी बार परिमार्जन करने का फैसला करता है।

यदि ऑब्जेक्ट स्वयं डेटा भेजते हैं, तो एक जोखिम है कि बहुत अधिक ऐसे डेटा होंगे और सर्वर क्रैश हो जाएगा। जब सिस्टम डेटा एकत्र करता है, तो आप संग्रह की आवृत्ति को नियंत्रित कर सकते हैं और विभिन्न वस्तुओं के लिए एक अलग आवृत्ति का चयन करने के लिए कई स्क्रैपिंग कॉन्फ़िगरेशन बना सकते हैं ।

• प्रोमेथियस एकत्रित मैट्रिक्स को संग्रहीत करता है।

यह पहले भाग के लिए एक अतिरिक्त है जहां हमने प्रोमेथियस की भूमिका पर चर्चा की।

प्रोमेथियस घटना-आधारित नहीं है और अन्य समय श्रृंखला डेटाबेस से बहुत अलग है। यह समय के संदर्भ में व्यक्तिगत घटनाओं को नहीं रोकता है (उदाहरण के लिए, सेवा आउटेज), लेकिन इन सेवाओं के बारे में पूर्व-एकत्रित मैट्रिक्स एकत्र करता है ।

विशेष रूप से, वेब सेवा 404 त्रुटि संदेश और त्रुटि के कारण के साथ एक संदेश नहीं भेजती है। संदेश भेजा जाता है कि सेवा को अंतिम पाँच मिनट में 404 त्रुटि संदेश मिला।

यह समय श्रृंखला डेटाबेस के बीच मुख्य अंतर है जो एकत्रित मेट्रिक्स और कच्चे मेट्रिक्स को इकट्ठा करने वाले हैं।

3. विकसित प्रोमेथियस इकोसिस्टम

मूलतः, प्रोमेथियस एक समय श्रृंखला डेटाबेस है।

लेकिन ऐसे डेटाबेस के साथ काम करते समय, आपको अक्सर डेटा की कल्पना करने , उसका विश्लेषण करने और उनके लिए अलर्ट कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता होती है।

प्रोमेथियस निम्नलिखित उपकरणों का समर्थन करता है जो इसकी कार्यक्षमता का विस्तार करते हैं:

• चेतावनी देने वाला । प्रोमेथियस कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों में परिभाषित कस्टम नियमों के आधार पर अलर्टमैनगर को अलर्ट भेजता है। वहां से, उन्हें अलग-अलग समापन बिंदुओं (उदाहरण के लिए, पेजरडूट या स्लैक) में निर्यात किया जा सकता है।
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन । ग्राफाना की तरह, आप प्रोमेथियस वेब यूजर इंटरफेस में सीधे समय श्रृंखला की कल्पना कर सकते हैं। आप डेटा को फ़िल्टर कर सकते हैं और विभिन्न लक्ष्यों में जो हो रहा है उसकी विशिष्ट समीक्षा कर सकते हैं।
• सेवा खोज । प्रोमेथियस गतिशील रूप से लक्ष्यों का पता लगाता है और अनुरोध पर नए लक्ष्यों को स्वचालित रूप से स्क्रैप करता है। यह विशेष रूप से सुविधाजनक है यदि आप कंटेनरों के साथ काम करते हैं जो गतिशील रूप से मांग के आधार पर पते बदलते हैं।

भाग II प्रोमेथियस अवधारणाओं

इन्फ्लेक्सडीबी मैनुअल के रूप में, हम प्रोमेथियस से संबंधित तकनीकी शब्दों के बारे में विस्तार से बताएंगे।

1. कुंजी-मूल्य डेटा मॉडल

प्रोमेथियस टूल पर जाने से पहले, इस डेटा मॉडल को पूरी तरह से समझना महत्वपूर्ण है।

प्रोमेथियस कुंजी-मूल्य जोड़े के साथ काम करता है। कुंजी बताती है कि हम क्या माप रहे हैं, और मूल्य एक संख्या के रूप में वास्तविक मूल्य को संग्रहीत करता है।

याद रखें: प्रोमेथियस को कच्ची जानकारी, जैसे कि सादे पाठ को संग्रहीत करने के लिए नहीं बनाया गया है। यह समय की अवधि में एकत्रित मैट्रिक्स को संग्रहीत करता है।

इस मामले की कुंजी को मीट्रिक कहा जाता है। यह, उदाहरण के लिए, प्रोसेसर की गति या मेमोरी उपयोग है।

लेकिन क्या होगा अगर आपको मीट्रिक के बारे में अधिक जानकारी की आवश्यकता है?
उदाहरण के लिए, प्रोसेसर में 4 कोर हैं, और हमें 4 अलग मैट्रिक्स की आवश्यकता है?

और यहाँ शॉर्टकट बचाव के लिए आते हैं। शॉर्टकट अतिरिक्त फ़ील्ड्स जोड़कर मैट्रिक्स के बारे में अधिक जानकारी प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, आप न केवल प्रोसेसर की गति का वर्णन करते हैं, बल्कि एक विशिष्ट आईपी पर एक कोर की गति।

फिर आप लेबलों द्वारा मीट्रिक फ़िल्टर कर सकते हैं और केवल आपकी आवश्यक जानकारी देख सकते हैं।

2. मेट्रिक्स के प्रकार

प्रोमेथियस के साथ निगरानी करते समय, मैट्रिक्स को चार तरीकों से वर्णित किया जा सकता है। इसे अंत तक पढ़ना बेहतर है, क्योंकि यहाँ नुकसान हैं।

काउंटर

यह संभवतः मेट्रिक का सबसे सरल प्रकार है। काउंटर, जैसा कि नाम से पता चलता है, समय की अवधि के लिए तत्वों को गिना जाता है ।

यदि आप गणना करना चाहते हैं, उदाहरण के लिए, सर्वर पर HTTP त्रुटियां या किसी वेबसाइट पर जाकर, काउंटर का उपयोग करें।

और तार्किक रूप से, निश्चित रूप से, काउंटर केवल संख्या को बढ़ा या शून्य कर सकता है , इसलिए यह उन मूल्यों के लिए उपयुक्त नहीं है जो घट सकते हैं, या नकारात्मक मूल्यों के लिए।

इसकी सहायता से, किसी निश्चित घटना के समय की संख्या पर विचार करना विशेष रूप से सुविधाजनक है, अर्थात्, समय के साथ मीट्रिक के परिवर्तन की दर।

और अगर आपको एक निश्चित अवधि के लिए उपयोग की गई मेमोरी, कहने की आवश्यकता है?
यह मान घट सकता है। प्रोमेथियस के साथ इसे कैसे गिना जाए?

मीटर

मीटरों से मिलो!

मीटर उन मूल्यों से निपटते हैं जो समय के साथ घट सकते हैं । थर्मामीटर के साथ उनकी तुलना की जा सकती है - यदि आप थर्मामीटर को देखते हैं, तो हम वर्तमान तापमान देखेंगे।

लेकिन अगर मीटर बढ़ और घट सकते हैं और सकारात्मक और नकारात्मक मान ले सकते हैं, तो यह पता चलता है कि वे काउंटरों से बेहतर हैं?
तो काउंटर बेकार हैं?

पहले तो मुझे ऐसा लगा। चूंकि वे सब कुछ कर सकते हैं, आइए उनका उपयोग हर जगह करें। क्या यह तर्कसंगत है?

लेकिन नहीं।

मीटर वर्तमान मीट्रिक मूल्य को मापने के लिए आदर्श हैं, जो समय के साथ घट सकता है।

यह वह जगह है जहाँ बहुत नुकसान होते हैं: मीटर समय के साथ मीट्रिक के विकास को नहीं दिखाता है। मीटर का उपयोग करके, आप समय के साथ अनियमित मीट्रिक परिवर्तनों को याद कर सकते हैं ।

क्यों? यहाँ क्या है / u / justinDavidow कहते हैं :

“मीटर एक समय के लिए एक इकाई के लिए काउंटर डेल्टा के औसत मूल्य को दर्शाता है।

काउंटर उपयोग की गई प्रत्येक इकाई (यदि यह एक प्रोसेसर है, तो संचालन, चक्र या टिक) को ध्यान में रखता है, और फिर आप चुन सकते हैं कि आपको किस अवधि के लिए कौन से संकेतक की आवश्यकता है।

यदि आप मीटर का उपयोग कर रहे हैं, तो नमूना दर सही होना चाहिए। यदि आवृत्ति कम से कम कुछ माइक्रोसेकंड से भिन्न होती है, तो मूल्य अविश्वसनीय होगा। "यह भारी भार के तहत और भी अधिक ध्यान देने योग्य है, जहां माप के बीच का समय तेजी से बढ़ता है, क्योंकि सिस्टम योजनाकार के पास निगरानी आवेदन पर ध्यान देने का समय नहीं है।"

यदि सिस्टम हर 5 सेकंड में मैट्रिक्स भेजता है और प्रोमेथियस हर 15 मिनट में लक्ष्य को स्क्रैप करता है, तो प्रक्रिया में कुछ मैट्रिक्स खो सकते हैं। यदि आप इन मीट्रिक के साथ अतिरिक्त गणना करते हैं, तो परिणामों की सटीकता और भी कम होगी।

काउंटर पर, प्रत्येक मान एकत्र होता है। जब प्रोमेथियस इसे इकट्ठा करता है, तो उसे पता चलता है कि मूल्य एक निश्चित अंतराल पर भेजा गया था।

अब मत उलझो।

बार ग्राफ

हिस्टोग्राम एक अधिक जटिल प्रकार का मीट्रिक है। यह अतिरिक्त जानकारी प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, माप का योग और उनकी संख्या।

मान एक क्षेत्र में एक ऊपरी ऊपरी सीमा के साथ एकत्र किए जाते हैं। इसलिए, एक हिस्टोग्राम कर सकते हैं:

• औसत मूल्यों की गणना करें , अर्थात मूल्यों की संख्या से विभाजित मूल्यों का योग।
• मूल्यों के सापेक्ष माप की गणना करें , और यह बहुत सुविधाजनक है यदि आपको यह पता लगाने की आवश्यकता है कि एक निश्चित क्षेत्र में कितने मान निर्दिष्ट मानदंडों के अनुरूप हैं। यह विशेष रूप से उपयोगी है यदि आपको अनुपात को ट्रैक करने या गुणवत्ता संकेतक सेट करने की आवश्यकता है।

वास्तविक दुनिया में, मैं एक चेतावनी प्राप्त करना चाहूंगा यदि मेरे सर्वर के 20% में 300 से अधिक एमएस की प्रतिक्रिया या 300 से अधिक एमएस की सर्वर प्रतिक्रिया 20% से अधिक हो।

यदि आप अनुपात के साथ काम कर रहे हैं, तो आपको हिस्टोग्राम की आवश्यकता है ।

सारांश

डैशबोर्ड उन्नत हिस्टोग्राम हैं । वे माप की राशि और संख्या भी दिखाते हैं, और चलती अवधि के लिए मात्रात्मक भी।

क्वांटाइल्स, यदि कुछ भी हो, तो प्रायिकता घनत्व को समान संभावना वाले खंडों में विभाजित कर रहे हैं।

तो: बार चार्ट या सारांश?

यह सब इरादे पर निर्भर करता है।

हिस्टोग्राम्स समय की अवधि में मूल्यों को जोड़ते हैं, राशि और मात्रा प्रदान करते हैं जिसके द्वारा आप किसी विशेष मीट्रिक के विकास को ट्रैक कर सकते हैं।

दूसरी ओर, सारांश एक चलती अवधि (यानी, समय के साथ निरंतर विकास) पर मात्राएँ दिखाते हैं।

यह विशेष रूप से सुविधाजनक है यदि आपको एक मूल्य जानने की आवश्यकता है जो एक अवधि में दर्ज किए गए मूल्यों के 95% का प्रतिनिधित्व करता है।

3. कार्य और उदाहरण

वितरित आर्किटेक्चर में हाल के अग्रिमों और क्लाउड-आधारित समाधानों की लोकप्रियता को देखते हुए, आप अपने दम पर चल रहे एकल सर्वर का उपयोग करने की संभावना नहीं रखते हैं।

दुनिया भर में सेवकों को दोहराया और वितरित किया जाता है।

इसे स्पष्ट करने के लिए, आइए हम दो HAProxy सर्वरों की क्लासिक वास्तुकला को देखें जो नौ बैकएंड वेब सर्वर ( नहीं, नहीं, नहीं, स्टैकओवरफ़्लो स्टैक ) में लोड को पुनर्वितरित करते हैं ।

इस वास्तविक जीवन के उदाहरण में, हम वेब सर्वर द्वारा दी गई HTTP त्रुटियों की संख्या को ट्रैक करेंगे।

प्रोमेथियस में, एक वेब सर्वर को एक उदाहरण कहा जाता है। कार्य यह तथ्य होगा कि आप सभी उदाहरणों पर HTTP त्रुटियों की संख्या को मापते हैं।

सुंदरता यह है कि कार्य और उदाहरण लेबल में फ़ील्ड हैं, और आप किसी विशिष्ट उदाहरण या कार्य द्वारा परिणाम फ़िल्टर कर सकते हैं।

क्या यह सुविधाजनक है?

4. प्रॉमिस

यदि आप InfluxDB के आधार पर डेटाबेस का उपयोग करते हैं, तो आप शायद पहले से ही InfluxQL से परिचित हैं। या TimescaleDB में SQL का उपयोग करें।

प्रोमेथियस के पास सर्वर से डेटा को क्वेरी और पुनर्प्राप्त करने के लिए अपनी भाषा भी है: प्रोमेकिन ।

जैसा कि हम पहले से ही जानते हैं, डेटा को कुंजी-मूल्य जोड़े के रूप में प्रस्तुत किया जाता है। PromQL एक ही वाक्यविन्यास का उपयोग करता है और परिणाम वैक्टर के रूप में देता है।

किस तरह के वैक्टर?

प्रोमेथियस और प्रोमसेल में दो प्रकार के वैक्टर हैं:

• तत्काल वैक्टर जो पिछले टाइमस्टैम्प द्वारा सभी मैट्रिक्स का प्रतिनिधित्व करते हैं।
• समय सीमा वाले क्षेत्र : यदि आपको समय के साथ मीट्रिक के विकास को देखने की आवश्यकता है, तो आप प्रोमेथियस के अनुरोध में एक समय सीमा निर्दिष्ट कर सकते हैं। नतीजतन, आपको एक वेक्टर मिलेगा जो चयनित अवधि के लिए रिकॉर्ड किए गए सभी मूल्यों को जोड़ता है।

PromQL एपीआई प्रश्नों में डेटा के साथ संचालन के लिए कार्यों का एक सेट प्रदान करता है।

आप मानों को क्रमबद्ध कर सकते हैं, उनके लिए गणितीय कार्य लागू कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, डेरिवेटिव या घातांक की गणना करें) और यहां तक ​​कि भविष्यवाणियां भी करें (उदाहरण के लिए, होल्ट-विंटर्स मॉडल का उपयोग करके)।

5. साधन

इंस्ट्रुमेंटेशन प्रोमेथियस का एक और महत्वपूर्ण हिस्सा है। आपके द्वारा डेटा निकालने से पहले आप एप्लिकेशन का उपयोग करते हैं।

प्रोमेथियस में, इंस्ट्रूमेंटेशन का अर्थ है प्रोमेथियस मैट्रिक्स प्रदान करने के लिए एप्लिकेशन में क्लाइंट लाइब्रेरी जोड़ना।

इंस्ट्रूमेंटेशन सबसे आम प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए उपलब्ध है: उदाहरण के लिए, पायथन, जावा, रूबी, गो, और यहां तक ​​कि नोड या सी # ।

संक्षेप में, आप मेमोरी ऑब्जेक्ट्स (उदाहरण के लिए, मीटर या काउंटर) बनाते हैं जो गतिशील रूप से मूल्य में वृद्धि या कमी करेंगे।

फिर आप चुनते हैं कि मैट्रिक्स कहाँ प्रदान करना है। प्रोमेथियस उन्हें वहां से उठाएगा और उन्हें अपने समय श्रृंखला डेटाबेस में बचाएगा।

6. निर्यातक

आपके द्वारा लिखे गए अनुप्रयोगों में, प्रदान किए गए मीट्रिक को अनुकूलित करना और उन्हें इंस्ट्रूमेंटेशन का उपयोग करके समय के साथ बदलना बहुत सुविधाजनक है।

प्रसिद्ध अनुप्रयोगों, सर्वरों और डेटाबेस के लिए, प्रोमेथियस उन निर्यातकों को प्रदान करता है जिनके साथ आप लक्ष्यों की निगरानी कर सकते हैं ।

इन निर्यातकों को आमतौर पर डॉकर छवियों के रूप में दर्शाया जाता है और अनुकूलित करना आसान होता है। वे मैट्रिक्स का एक तैयार-निर्मित सेट और अक्सर तैयार किए गए डैशबोर्ड प्रदान करते हैं, जिसके साथ आप मिनटों में निगरानी को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।

निर्यातकों के उदाहरण:

• डेटाबेस निर्यातक : MongoDB डेटाबेस, SQL और MySQL सर्वर के लिए।
• HTTP निर्यातकों : HAProxy, Apache या NGINX सर्वरों के लिए।
• यूनिक्स निर्यातकों : सिस्टम प्रदर्शन का निर्माण अंतर्निहित नोड निर्यातकों का उपयोग करके किया जा सकता है, जो अतिरिक्त कॉन्फ़िगरेशन के बिना सभी सिस्टम मैट्रिक्स प्रदान करते हैं।

आपसी अनुकूलता के बारे में कुछ शब्द

अधिकांश समय श्रृंखला डेटाबेस अपने सिस्टम के लिए इंटरऑपरेबिलिटी का समर्थन करते हैं।

प्रोमेथियस अपनी मीट्रिक आवश्यकताओं के साथ केवल निगरानी प्रणाली नहीं है। उदाहरण के लिए, InfluxDB (Telegraf के माध्यम से), CollectD , StatsD और Nagios के अपने मानक भी हैं।

इसलिए, विभिन्न प्रणालियों की बातचीत के लिए, निर्यातकों का निर्माण किया जाता है। भले ही टेलीग्राफ मेट्रिक्स को उस प्रारूप में नहीं भेजता है जहां प्रोमेथियस स्वीकार करता है, टेलीग्राफ इन मेट्रिक्स को इन्फ्लेक्सडीबी निर्यातक को भेज सकता है, जहां से प्रोमेथियस फिर उन्हें उठाएगा।

7. अलर्ट

समय श्रृंखला डेटाबेस के साथ काम करते समय, आपको डेटा से प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है, और इसके लिए सतर्क प्रबंधक जिम्मेदार होते हैं।

ग्राफाना में, अलर्ट आम हैं, लेकिन वे अलर्ट मैनेजर के माध्यम से प्रोमेथियस में भी उपलब्ध हैं।

अलर्ट मैनेजर एक अलग टूल है जो प्रोमेथियस से जुड़ता है और कस्टम सायरन लॉन्च करता है ।

अलर्ट कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में परिभाषित किए गए हैं और मैट्रिक्स के लिए नियमों के एक सेट को परिभाषित करते हैं। यदि नियम का अनुपालन समय श्रृंखला में होता है, तो अलर्ट को ट्रिगर किया जाता है और निर्दिष्ट प्राप्तकर्ताओं को भेजा जाता है।

ग्राफाना में, आप ईमेल पता, सुस्त वेबहूक, पेजरडूट, और कस्टम HTTP ऑब्जेक्ट्स को प्राप्तकर्ता के रूप में निर्दिष्ट कर सकते हैं।

भाग III प्रोमेथियस उदाहरण

और, ज़ाहिर है, हर गाइड के व्यावहारिक उदाहरण होने चाहिए। जैसा कि मैं कहना चाहता हूं, प्रौद्योगिकी अपने आप में एक अंत नहीं है और एक विशिष्ट कार्य को पूरा करना चाहिए।

हम इस बारे में बात करेंगे

1. DevOps

विभिन्न प्रणालियों, डेटाबेसों और सर्वरों के लिए इन सभी निर्यातकों के साथ, यह स्पष्ट है कि प्रोमेथियस मुख्य रूप से DevOps उद्योग के लिए है ।

हम जानते हैं कि इस क्षेत्र में कई प्रतिस्पर्धी आपूर्तिकर्ता और व्यक्तिगत समाधान हैं।

प्रोमेथियस DevOps के लिए एकदम सही है।

यह इंस्टेंस सेट अप और रन करने के लिए लगभग कोई प्रयास नहीं करता है, और आप किसी भी सहायक टूल को आसानी से सक्रिय और कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।

लक्ष्य का पता लगाने से - उदाहरण के लिए, एक फ़ाइल निर्यातक के माध्यम से - यह ढेर के लिए एक बढ़िया समाधान है जहां कंटेनरों और वितरित आर्किटेक्चर का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

एक ऐसे वातावरण में जहां इंस्टेंस लगातार बनाए जा रहे हैं और हटाए जा रहे हैं, एक भी DevOps स्टैक सेवा खोज के बिना नहीं कर सकता है ।

2. स्वास्थ्य

आज न केवल आईटी में निगरानी समाधानों की आवश्यकता है। उनका उपयोग बड़े उद्योगों में भी किया जाता है जो लचीले और स्केलेबल हेल्थकेयर आर्किटेक्चर प्रदान करते हैं।

मांग बढ़ रही है, और आईटी आर्किटेक्चर को इसका अनुपालन करना चाहिए। यदि आपके पास पूरे बुनियादी ढांचे की निगरानी के लिए एक विश्वसनीय उपकरण नहीं है, तो आप सेवा में गंभीर रुकावटों के जोखिम को चलाते हैं । पहले से ही स्वास्थ्य के क्षेत्र में, इस तरह के खतरे को कम से कम करना चाहिए।

इस उदाहरण पर चर्चा की गई थीघाट.कॉम पर अगले लेख में ।

3. वित्तीय सेवाएं

नवीनतम उदाहरण इन्फोक्यू सम्मेलन में दिया गया था, जिसमें वित्तीय संस्थानों में प्रोमेथियस के उपयोग पर चर्चा की गई थी।

जेमी क्रिश्चियन और एलन स्ट्रैडर दिखाते हैं कि उत्तरी ट्रस्ट में अपने बुनियादी ढांचे की निगरानी के लिए वे प्रोमेथियस का उपयोग कैसे करते हैं। बहुत जानकारीपूर्ण, मैं आपको देखने की सलाह देता हूं।

भाग X. आगे क्या है?

यह सिद्धांत से अभ्यास की ओर बढ़ने का समय है।

आज आप प्रोमेथियस की मूल बातों से परिचित हो गए, यह सीखा कि यह क्या कार्य करता है, यह किस उपकरण और प्रणालियों के साथ काम करता है और किन शर्तों का उपयोग करता है।

अब आपके पास अपना निगरानी समाधान बनाने के लिए आवश्यक सब कुछ है ।

प्रोमेथियस के साथ शुरुआत करने के लिए, सभी उपलब्ध निर्यातकों का अध्ययन करें ।

फिर आवश्यक उपकरण स्थापित करें, अपना पहला डैशबोर्ड बनाएं - और जाएं!

यदि आपको प्रेरणा की आवश्यकता है, तो प्रोमेथियस और ग्राफाना के साथ लिनक्स मशीन की निगरानी करने के तरीके पर मेरा लेख पढ़ें । उपकरण स्थापित करने और पहले डैशबोर्ड के लिए निर्देश हैं।

मुझे आशा है कि आपने कुछ नया सीखा है।

यदि आपके पास मेरे अगले लेख के लिए एक विषय है, तो इसे साझा करें।

खुशी से रहो!