Какими инструментами и технологиями ты собираешь данные для мониторинга и анализа производительности системы?

Для мониторинга и анализа производительности систем на Go часто используют следующие инструменты и технологии:

• Prometheus — система мониторинга с поддержкой сбора метрик через HTTP. В Go-приложениях можно использовать клиентскую библиотеку prometheus/client_golang для экспорта метрик.
• Grafana — визуализация данных, часто используется вместе с Prometheus для построения дашбордов.
• pprof — встроенный в Go профайлер, который позволяет собирать данные о CPU, памяти, блокировках и горутинах.
• OpenTelemetry — стандарт для сбора трассировок и метрик, с поддержкой Go.

Пример экспорта метрик с помощью Prometheus в Go:

import (
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
    "net/http"
)

var opsProcessed = prometheus.NewCounter(prometheus.CounterOpts{
    Name: "myapp_processed_ops_total",
    Help: "The total number of processed events",
})

func init() {
    prometheus.MustRegister(opsProcessed)
}

func main() {
    http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
    go func() {
        for {
            opsProcessed.Inc() // увеличиваем счетчик
            time.Sleep(time.Second)
        }
    }()
    http.ListenAndServe(":2112", nil)
}

Такой подход позволяет собирать и анализировать производительность в реальном времени.