С какими системами мониторинга вы знакомы?

Я имел дело со следующими системами мониторинга:

• Prometheus: Широко используется для сбора метрик временных рядов и предупреждений. Часто интегрируется с Alertmanager для управления уведомлениями и c Grafana для визуализации данных.

  # Пример запроса PromQL для получения средней загрузки CPU over 5 минут
  avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m]))
  

• Grafana: Мощная платформа для визуализации данных мониторинга из различных источников, включая Prometheus, Elasticsearch и другие. Позволяет создавать информативные дашборды.

• Zabbix: Комплексная система мониторинга с открытым исходным кодом, предоставляющая возможности сбора метрик, распределенного мониторинга, создания оповещений и отчетов.

  // Пример простейшего Zabbix item key для мониторинга загрузки CPU
  system.cpu.load[percpu,avg1]
  

• ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): Преимущественно используется для сбора, анализа и визуализации логов, что является важной частью мониторинга приложений и инфраструктуры.

  • Elasticsearch: Распределенный поисковый движок.
  • Logstash: Конвейер для сбора, обработки и пересылки логов.
  • Kibana: Инструмент для визуализации и анализа данных Elasticsearch.

  // Пример запроса Kibana Query Language (KQL) для фильтрации логов по уровню ошибки
  level:"ERROR"
  

• Sentry: Специализируется на мониторинге ошибок в реальном времени для различных языков программирования, включая Python. Помогает быстро выявлять и исправлять ошибки в приложениях.

  # Пример интеграции Sentry в Python-приложение с использованием SDK
  import sentry_sdk
  from sentry_sdk.integrations.django import DjangoIntegration
  
  sentry_sdk.init(
      dsn="YOUR_SENTRY_DSN",
      integrations=[DjangoIntegration()],
      # Set traces_sample_rate to 1.0 to capture 100%
      # of transactions for performance monitoring.
      # We recommendation adjusting this value in production.
      traces_sample_rate=1.0,
  )
  

• Datadog: Платформа для мониторинга cloud-приложений, объединяющая мониторинг инфраструктуры, производительности приложений (APM) и анализ логов. Предоставляет широкую интеграцию с различными сервисами.

Я имею опыт настройки и использования этих систем для мониторинга состояния приложений, инфраструктуры, сбора метрик производительности, анализа логов и настройки оповещений.