Grafana Integrationsを使って10分でMacOSのダッシュボードを作成し、Grafanaの基礎を学ぶ | DevelopersIO
Grafana Integrationsを使って10分でMacOSのダッシュボードを作成し、Grafanaの基礎を学ぶ Grafanaの学習目的で利用するデータソースは永遠の課題ですが、今回はクライアントPCのメトリクスを利用して、PrometheusやLokiを学ぶ方法を紹介します。 「Grafanaのダッシュボードあれこれ触ってみたいけれど、実際やるなら自分の身近にある機器のメトリクスを使ってやってみたいよなぁ」 Grafanaには、学習目的でTestData data sourceが公式から提供されています。ダッシュボードの表示形式を手を動かしながら学ぶには良いデータソースなのですが、いかんせんテスト用のデータなので、実際のユースケースからは遠かったり、クエリがシナリオとして隠蔽されているため、Grafanaの基本であるPrometheusやLokiを学ぶには不向きです。 どうしたも
メンテナンスコスト削減を実現したOpenTelemetryへの挑戦 ～NTTデータに学ぶ、オブザーバビリティの取り組み～ - Findy Tools
公開日 2024/08/14更新日 2024/08/09メンテナンスコスト削減を実現したOpenTelemetryへの挑戦 ～NTTデータに学ぶ、オブザーバビリティの取り組み～ オブザーバビリティの重要性が高まっている現在、その実現に向けたオープンソースプロジェクトであるOpenTelemetryが注目を集めています。一方、OpenTelemetryの具体的な導入事例やOpenTelemetryを用いたオブザーバビリティの取り組みについては、発信されている情報はまだ多くありません。 そんななか、Findy Toolsでは株式会社NTTデータの取り組みに注目。NTTデータでは、クラウドネイティブ環境やマイクロサービスアーキテクチャの採用増加に伴い、システムが複雑に。この課題に対応するため、OpenTelemetry を軸としたオブザーバビリティの実現に積極的に取り組んでいるといいます。 今回
Golang のEcho で Prometheus Exporter を実装する - じゃあ、おうちで学べる
はじめに Prometheus でアプリケーションの構築をしているとどうしてもこの値が取りたいのに... と思うことが多々ある。Pushgateway も選択肢として上げられるが今回は選択肢を増やしてほしいという意味でもExporterの実装方法について検討していきます。ExporterはPrometheusのpull モデルに適合し、監視対象のライフサイクルと一貫性があり、スケーラビリティと自動検出の利点を享受できるため、Pushgatewayよりも推奨される方法です。ただし、特定のユースケース（サービスレベルのバッチジョブなど）では、Pushgatewayの使用が適切な場合もあります。Pushgatewayを使う際には以下の問題点があるので注意が必要です。 複数のインスタンスを1つのPushgatewayで監視すると、単一障害点とボトルネックが発生する可能性がある。 Prometheu
GrafanaスタックによるSpring Bootアプリケーション監視の詳細（その1 Grafana + Prometheus編） - 谷本 心 in せろ部屋
前回のエントリー では動かし方のみ説明し、GrafanaスタックやMicrometerがどのように動いているのかについて触れていなかったので、これから何度かに分けて説明していきます。 第1回目はGrafana + Prometheusです。 Grafanaスタックの各プロダクトについて 説明に入る前に、Grafanaスタックになじみがない方（1ヶ月前の僕とか）も多いと思いますので、まずは簡単に各プロダクトのことを説明しておきます。 Grafana https://grafana.com/oss/grafana/ GrafanaはGrafana Labsが開発している監視用のダッシュボードやアラート機能などを提供するUIです。Elastic Stackになじみ深い方にとっては「要するにkibana」と言うと説明が早いでしょうか。 GrafanaはPrometheus、Loki、Tempo、E
FastAPIのメトリクスをマルチプロセスモードで収集する - Carpe Diem
背景 PythonはGILがあるためマルチコアの恩恵を受けづらいです。そのためGunicornのようなプロセスマネージャを利用してマルチプロセスで稼働させ、パフォーマンスを上げるといった手法があります。 しかしマルチプロセスにした場合、Prometheusのメトリクス値が収集するプロセス毎に異なってしまい、本来単調増加するはずの値が増減してしまいおかしなメトリクスになってしまいます。 単調増加せず途中途中で減少する ref: Strange drops in total requests · Issue #50 · trallnag/prometheus-fastapi-instrumentator · GitHub そこでPythonのPrometheus clientにはマルチプロセスモードが用意されており、外部共有ファイルにstatsを書き出すことで整合性を保証します。 今回はFas
退屈な監視はPrometheusにやらせよう――アプリケーションエンジニアのためのcustom metrics入門 - LIFULL Creators Blog
エンジニアの島です。AI戦略室でバックエンドシステムの開発をしています。 本記事ではPrometheusを利用して、独自のメトリクスを計測することで監視を効率よく行えることを紹介します。 背景 チームで作っているもの 社内共通基盤の活用 効果的な監視で得られるもの 問題の予兆に気付けるようになる 問題の原因特定につながる 時系列での傾向を把握できる Prometheusとは 思想 メトリクスの公開 custom metricsを追加しよう Prometheusで監視しよう custom metricsで計測すると嬉しいもの 外部IOに関して 内部状態に関して 外部起因ではないアプリケーションのエラーの数 有効データのうち、モデルが値を返せている割合 機械学習モデルのスコア(histogramを利用) そのほか 終わりに 最後に宣伝 背景 チームで作っているもの LIFULLのAIチームでは
Grafana Mimir OSS | Prometheus long-term storage
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Debugging Prometheus Memory Usage – blog.dasrecht.net
When you put workloads on Kubernetes, most of your debugging and hunting for errors can quickly escalate into a murder mystery. Not much to a surprise, this was also the case for parts of our Prometheus stack. A few words on Prometheus: Once you start out using Prometheus, it might be a bit cumbersome and high initial investment, but as soon as you gather the data, you will be able to do a lot of
10年もののメトリクス収集機構をリプレースした話 | GREE Engineering
インフラのいわほり（@egmc）です。 久々のエントリとなりますが、今回はインフラのMonitoring Unitとして長期的に取り組んでいた監視システムのリプレースについてのお話になります。 背景含めて長いエントリとなりますが、監視システムの長期的な運用の考え方、リプレースにあたって考慮した点などなにがしか参考になる点があれば幸いです。 何を移行したか？ グリーのインフラ環境では冒頭で述べたMonitoring Unitというインフラ横断で監視システムを提供するチームが商用環境向けの共通システムの提供/運用を行っています。 監視システムにおけるリソースモニタリングシステムの構成として、オンプレ環境ではGanglia、AWS環境ではPrometheus/Grafanaスタックを採用、運用してきました。 規模感としてはざっくりと監視対象ノードがオンプレサーバが約1500台、AWS側は台数変動
sysload exporterを実装してみた - ださろぐ@はてな
タイトルままということで。 github.com goでゼロからexporterを書こう、sysloadの実装を今更ながら把握しておこうというモチベーションのもとsysloadをprometheusのexporterとして実装してみました。 dashboard image Dashboardも公開しているの動かして見るぜーという方はこちらもどうぞ。 クエリみて頂ければわかりますが、設計上sysloadの値は単純なgaugeなので既存のノード用ダッシュボードに組み込むのも簡単だとおもいます。 grafana.com sysload is 何 labs.gree.jp 詳細はこちらの記事とgithubレポジトリを参照頂ければとおもいます。 もともとLoad Averageの不具合を起因としてサーバ負荷（システムリソースのsaturation）を0-100で表す指標として開発されたものです。 単
Metric-Driven Decision Making with Custom Prometheus Exporter
Cloud Native Days Spring 2021 Online https://event.cloudnativedays.jp/cndo2021/talks/681
Grafana + Loki + Fluentdで実装するSyslogサーバー
はじめに ログ集約・可視化・検索ツールとしてはELKスタックを利用するケースが多いが、これをLokiに置き換えることでより軽量にログを集約することができるようになる。 Grafana Lab社が開発したLokiは、ログのストリームに対してタグ付けし保存する仕組みを持つ。Prometheusと親和性がたかく、水平展開、高可用性、マルチテナントが可能。 構成 各クライアントからのsyslogは514/udpポートで送信される。これをrsyslogデーモンで受け5514/tcpポートへ転送する。fluentdは5514/tcpポートで受信したsyslogをさらにlokiへ転送する。 +------------------------------------------------+ | | | +---------+ | +--------+ 514/udp | | | | | client +
OpenTelemetry CollectorでPrometheus Remote Storageへ直接メトリクスを書き込む - Qiita
OpenTelemetry CollectorでPrometheus Remote Storageへ直接メトリクスを書き込むmonitoringprometheusopentelemetry OpenTelemetryとは 画像引用元: https://www.appdynamics.com/blog/product/what-is-opentelemetry/ OpenTelemetryはOpenTracingとOpenCensusがマージされできたプロジェクトでこれら二つの次のメジャーバージョンとして提供されます。 トレース、メトリクス、ログのようなテレメトリーデータの作成・管理をするためにデザインされたAPI・SDK・ツールのセットを提供され、OpenTelemetryを利用することでテレメトリデータを計測・生成・収集・エクスポートができるようになります。これ自体はストレージやビュー
Prometheusが利用するOpenMetricsの仕様がIETFに提出された - ASnoKaze blog
OpenMetricsという提案仕様が、11月25日にIETFに提出されました。仕様は「OpenMetrics, a cloud-native, highly scalable metrics protocol」こちらから閲覧できます。 これはIETFでの標準化の一歩目であり最終的にRFCとなるかはまだまだわかりません。 ただ標準化の観点で興味深いと思っています。ですので今回は、仕様の中身には触れずラフに書いていこうかと思います。 はじめに 自分自身は、監視やモニタリングについて専門ではないものの、多くのインフラ/クラウド環境のモニタリングでPrometheusが使用されているのは知っています。 そのPrometheusが使っている、メトリクス収集のプロトコル/フォーマットであるOpenMetricsがIETFに持ち込まれたという点は、標準化側の視点で興味深く見ております。 もちろん、SP
Improving the performance of the Prometheus JMX Exporter
At Yelp, usage of Prometheus, the open-source monitoring system and time series database, is blossoming. Yelp is initially focusing on onboarding infrastructure services to be monitored via Prometheus, one such service being Apache Kafka. This blogpost discusses some of the performance issues we initially encountered while monitoring Kafka with Prometheus, and how we solved them by contributing ba
GoのアプリケーションをOpenMetricsを使って監視する | おそらくはそれさえも平凡な日々
前のエントリでDatadogについて書いたが、実際にGoのアプリケーションがOpenMetricsを吐くようにするのはどうのようすれば良いかをもう少し解説します。 OpenMetricsとは？ 元々[Prometheus]が利用しているフォーマット。Prometheusは"Promethues exporter"と呼ばれる監視対象からメトリクスを集約する作りになっている。 Prometheus exporterは実は「単なるHTTPのエンドポイント」であり、そのレスポンスが独自のテキストフォーマットになっている。このフォーマットを標準化しようとして提唱されているのがOpenMetrics。 https://openmetrics.io/ 実際問題としては、Prometheusのドキュメントの方がまだまだ充実している。 DatadogにはOpenMetricsのインテグレーションがあり、自前
Lokiで本番環境のログ監視を始めました - WILLGATE TECH BLOG
課題 Lokiとはなにか？ ログ転送の仕組み ログ可視化の仕組み 使ってみてわかってきたこと Grafanaでログをササっとみられるのは楽 『indexを作らない』の意味 ログから作成するメトリクスと統計情報 nginx-module-vts GrafanaのSlackが温かい 現在のLoki環境 VMの情報 コンテナの構成 負荷状況 今後 こんにちは！インフラユニットの小林です。 今回はログ監視ツール『Loki』の導入事例を紹介をします。 課題 これまでもログ可視化集約ツールを使っていたのですが、メモリ使用量の多さや気が付いたら落ちていたりして、VMのランニングコストや運用負荷が課題とされていました。 またUIが非常にリッチなツールだったんですが、我々のやる事と言えば『ApacheやNginxのログからステータスコードやリクエストタイムを可視化』したり、『アプリケーションでエラーが起きた
【暫定版】 Kubernetesの性能監視で必要なメトリクス一覧とPrometheusでのHowTo - kashinoki38 blog
2021/03/01 追記 記載していたリポジトリにあるマニフェスト系があまりに不親切だったので、ちゃんとまとめてみました。 後日、もうちょっとちゃんと記事書こうとは思いますが、大体はREADMEにあるので読んでみてください。 sock-shopをベースにObservability（Prometheus, Loki, Istio(Jaeger, Kiali)）とProgressive Delivery＆自動負荷試験スタック（Flagger, Jmeter, influxdb）をHelmとKustomizeで詰め込みました。 今回はちゃんと誰もが入れれるようにがんばってみたので、どうぞ。 github.com この内容でCloudNativeDaysOnline2021に登壇しています。 kashionki38.hatenablog.com 後、随分前ではありますが、本投稿に関連してKube
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Logz.ioが、PrometheusとJaegerをホストし監視プラットフォームを拡張
プロダクト誕生の背景から学ぶ PrometheusとGrafana Loki
