この記事は、時間がないけど新しい技術をサクッと吸収したい人向けです。サーバ監視のPrometheus+Grafanaをとにかくお手軽に自分のWindows PC１台だけで動かして、体感することを狙いとしています。 ゴール 最終的に、以下のようなGrafanaのダッシュボードがブラウザ上に表示されることを目指します。 環境 ・OS: Windows10 Pro (1803) x64 (日本語版) ・Prometheus: v2.3.2 (windows-amd64) ・WMI exporter: v0.3.4 (amd64) ・Grafana: v5.2.2 (windows-amd64) 作業の流れ WMI exporter の導入 Prometheus の導入 Grafana の導入 WMI exporter の導入 ダウンロード 以下から、「wmi_exporter-amd64.zip
今回はモニタリングツールであるPrometheusを紹介します。 Prometheusとは Prometheusは、もともとSoundCloudに依って開発されたモニタリングツールです。他のモニタリングツールにない特徴として、後述するクライアントであるExporterからメトリック（データ）を自分で取得しにいくpull型の構造を持っています[1]。 Prometheus自体は大雑把に以下の3つの部分から構成されています。 メトリック取得対象（Exporter）を見つけ、取得する部分 取得したメトリックを蓄える時系列データベース 時系列データベースに蓄えたメトリックを検索するためのエンドポイント（HTTPサーバ） Prometheus自体はgolangで書かれているため、ただ一つのバイナリを起動するのみで動作します。このためコンテナとの相性がよく、またパッケージの依存関係などを考慮する必要
レガシー環境のクラウド化およびセキュア化担当の D.M. です。 最近流行しはじめた監視ツール Prometheus は非常にシンプルで利用しやすいツールです。主に Docker やサービスディスカバリが利くクラウドとの相性がウリで Web にはいろいろな記事があがっています。特に AbemaTV、 freee が大々的に利用しているようです。 AbemaTV の事例 「Monitoring at AbemaTV」 http://sssslide.com/speakerdeck.com/nghialv/monitoring-at-abematv freee の事例 「Prometheus 監視で変わるもの」 https://speakerdeck.com/sugitak/prometheus-jian-shi-debian-warumofalse 基本的な事柄の詳細は他の記事に譲りますが、
Mackerelの3周年（おめでとうございます！）、OSSではPrometheusの隆盛もあり、監視やモニタリング周りが話題になっているのを観測している。皆さんは、監視されていますか？ 個人的にも最近はロリポップ！マネージドクラウド周りの開発などでPrometheusを触っているので、今日はPrometheusの肝とも言えるExporterに関してまとめる。 Prometheusその他監視周りについて、以前、スライドも作りはしたが、割と自分向けのメモ書きに毛が生えたような感じではあったので、もう少し詳細なメモ書きを残すなど。 Exporterの選択肢について 既存Exporter 基本的に、Prometheusのコミュニティは強く、たいていの監視には既存のExporterが存在する。なのでまずはWikiのリストをチェックするのが良さそう。 prometheus.io その中でもGitHub
#はじめに この記事はNIFTY Advent Calendar 2017の22日目の記事です。 21日目は@machinanetteさんのATTinyで離着席検出装置を自作してみたでした。 Prometheusを利用したリアルタイムログ監視について書いています。 #Prometheusとは SoundCloud社が開発しているオープンソースの監視ツール。Googleの監視ツールであるBorgmonにインスパイアされており、特徴としては単バイナリで動き、Pull型でデータを取得します。PrometheusはXORencodingをベースとしたvarbitencodingを採用されており、1サンプルごとに1.5バイト程度まで抑えることができているようです。時系列DBのエンコーディングの話はすごく面白いのでぜひ一度こちらを読んで見てください。 ・時系列データベースに関する基礎知識と時系列データ
こんにちは。インフラエンジニア見習いのつるべーです。 最近、オープンソースの監視ツールとして注目を集めているPrometheusのことが気になっています。サーバの監視ツールとしても大変優秀なようですが、時系列なデータを蓄積する時系列データベースとしての側面についても気になります。ということで、今回はCentOS7上にPrometheusをインストールして、監視対象のサーバのメトリクスを取得してみるところまでやってみます！ prometheus.io Prometheusの概要 Prometheusは、Googleの出身者がGoogle社内の監視ツールである「Borgmon」の影響を受けて作った監視ツールです。 オープンソースであるため、GitHubにコードが公開されています。 github.com Prometheusでは、監視を行うサーバが監視対象のサーバへメトリクスを取得しにいく「Pu
演算子とクエリ関数を組み合わせた複雑な統計処理を実行することも可能だ。たとえば次のクエリは、1分単位でのCPUのidle率を表示するものとなっている（図10）。 sum(delta(node_cpu{mode="idle"}[1m])) / sum(delta(node_cpu[1m])) 図10 CPUのidle率を表示した例 ここでは、指定した時間でのデータの変化量を返す「delta()」関数を使い、まず「delte(node_cpu{mode="idle"}[1m]）」で各CPUのidle時間の1分間での変化量を取得し、sum()関数でそれを合計したものを、各CPUの各時間の1分間での変化量の合計（「sum(delta(node_cpu[1m]))」）で割ることでidle時間の割合を求めている。 取得したデータの値をそのまま見たい場合、「Graph」タブではなく「Console」タブ
Prometheusでは、Prometheus Serverが監視対象にアクセスしてデータを収集するアーキテクチャを採用している。このデータ収集のためのアクセス先（エンドポイント）は「exporter」と呼ばれており、さまざまなソフトウェアやハードウェア向けのものが提供されている。今回はこのexporterについて、独自のデータ取得方法なども含めて紹介する。 公式exporterとサードパーティによるexporter Prometheusのアーキテクチャは前々回の記事で詳しく紹介しているが、Prometheus Serverが監視対象にアクセスしてデータを収集するような構成（Pull型アーキテクチャ）となっている（図1）。このようなアーキテクチャにおいては、監視対象ごとにPrometheus Serverにデータを渡すためのexporterを用意する必要がある。 図1 Prometheus
サーバーやインフラなどの監視ツールの1つとして最近注目されているのが「Prometheus」だ。Prometheusはインストールや設定が容易で、かつ十分な機能を持ち管理しやすいという特徴を持つ。本記事ではこのPrometheusの導入方法、基本的な監視設定の流れを紹介する。 クラウド時代の監視管理ツール ネットサービスを運営する場合、そのサービスを運営するソフトウェアやサーバー、ネットワーク機器などの状況を監視する手段を用意するのが一般的だ。監視を行い、意図しない状況になったら自動的にメールなどで通知を行うシステムを構築することで、問題をいち早く解決できるようになる。さらに、サービスやマシンの稼働ログを適切に記録することで潜在的な問題を事前に見つけたり、最適化に向けた分析を行うといったことも可能になる。 監視や問題発覚時の通知などを行うオープンソースのツールとしては、過去にElastic
まえおき 最近流行りの Prometheus は、ちょっと前から流行っている Elasticsearch と何が違うのか？ ※Prometheus は触りはじめて日が浅いので、誤りがあればご指摘ください。 そもそも Prometheus と Elasticsearch では目的が異なり、カバーできる範囲が異なる。 扱えるデータの種類は Elasticsearch のほうが広いので、まずは比較する機能を絞る。 Elasticsearch には全文検索の用途があるが、これは Prometheus とは関係ない。 インデックスを日付でわけて、ドキュメントのフィールドに時間を格納することで、 ログのフィールドを時系列で集計する運用について Prometheus と比較可能。 @timestamp といったフィールドに時間を格納したログやメトリクスを logstash-2016.11.06 といった
こんにちは！freeeでインフラゾンビをやっている @sugitak です。ゲームではレベルを上げて物理で殴る派です。 freee ではたまにインフラエンジニアの数が減るのですが、その減ったインフラエンジニアはインフラゾンビへと進化し、社内を闊歩します。インフラゾンビは主に開発チームに所属して、アプリっぽいインフラの仕事をインフラからアプリ側へと持っていきます。デプロイとか、Dockerとか、Jenkinsとかの、いわゆる DevOps 系のところですね。こうすることで開発者は手を出せるものの自由度が増えるし、インフラはより本来のインフラとして純度を上げていける、 so, win-win ってわけです。 さて、そんなわけで監視です。freee Engineers Advent Calendar 2016の9日目の記事として、 Prometheus による監視が最高なのでみんなもっと使おうと
«Even though Borgmon remains internal to Google, the idea of treating time-series data as a data source for generating alerts is now accessible to everyone through those open source tools like Prometheus [...]» — Site Reliability Engineering: How Google Runs Production Systems (O'Reilly Media) Open Source Prometheus is 100% open source and community-driven. All components are available under the A
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