Su kokiomis stebėjimo sistemomis susipažinęs?

• Prometheus
• Grafana
• Zabbix
• Nagios
• Datadog
• ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

Turiu patirties su Python programų integravimu su Prometheus ir Grafana duomenų rinkimui ir vizualizacijai:

# Metrikų eksportavimo pavyzdys į Prometheus naudojant prometheus_client
from prometheus_client import start_http_server, Counter

# Sukurkite skaitiklį užklausoms
REQUESTS_TOTAL = Counter('app_requests_total', 'Bendras užklausų skaičius programoje')

def process_request():
    # Užklausos apdorojimo imitacija
    REQUESTS_TOTAL.inc()

if __name__ == '__main__':
    # Paleisti HTTP serverį metrikoms
    start_http_server(8000)
    print("Prometheus metrikų serveris pradėtas 8000 prievade")
    # Realiame programoje čia būtų užklausų apdorojimo ciklas
    process_request()

Nustatė įspėjimus Prometheus Alertmanager ir dashboard'us Grafana stebėti pagrindinius veiklos rodiklius ir sistemos būklę.

Taip pat naudojau ELK Stack centralizuotam programų logų rinkimui ir analizei.

# Logavimo pavyzdys Elasticsearch naudojant logging ir logstash-async
import logging
import logstash_async

# Konfigūruojame loggerį
logger = logging.getLogger('my-app')
logger.setLevel(logging.INFO)

# Pridedame Logstash handlerį
handler = logstash_async.handler.AsynchronousLogstashHandler(
    'localhost',  # Logstash hostas
    5000,        # Logstash portas
    database_path='logstash_logs.db' # Pasirinktinai: kelias į duomenų bazę buferizacijai
)
logger.addHandler(handler)

# Loguojame pranešimą
logger.info('Programos paleidimas sėkmingas', extra={'user_id': 123})

Suprantu stebėjimo agentų, eksporterių, skreipingo, laiko eilių saugojimo ir įspėjimo koncepcijas. Suprantu, kaip svarbu stebėti sistemų patikimumą ir našumą.