VictoriaMetrics ile nasıl çalışılır?

VictoriaMetrics, ölçeklenebilir ve arızaya dayanıklı zaman serisi veritabanıdır. Ana çalışma adımları:

Kurulum ve başlatma: İkili dosyalar, Docker görüntüleri veya Kubernetes için Helm chart'ları kullanılabilir.

# Docker ile başlatma örneği
docker run -d --name victoria --pull always -p 8428:8428 victoriadataservices/victoria-metrics:latest

Veri alımı:

Pull (Prometheus kazıma): VictoriaMetrics, Prometheus protokolü ile uyumludur. Bir yapılandırma dosyasında yapılandırılır ve metrikleri toplamak için hedefler belirtilir.

# victoria.yaml - node_exporter ile metrik toplama örneği
scrape_configs:
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']
storage:
  path: /victoria/data

Bu yapılandırmayla VictoriaMetrics başlatıldığında:

docker run -d --name victoria --pull always -p 8428:8428 -v $(pwd)/victoria.yaml:/etc/victoria-metrics-cluster/victoria.yaml victoriadataservices/victoria-metrics:latest --config /etc/victoria-metrics-cluster/victoria.yaml

Push: Birçok protokolü destekler, InfluxDB line protocol, Graphite, OpenTSDB, Prometheus uzak yazma dahil.

# uzak yazma ile veri gönderme örneği
curl -X POST -H "Content-Type: application/x-protobuf" --data-binary @metrics.proto http://localhost:8428/api/v1/write

Veri sorguları: PromQL (Prometheus Sorgu Dili) kullanılır. Sorgular HTTP API veya web UI üzerinden yapılır.

Web UI (VMUI): http://localhost:8428 adresini tarayıcıda açarak PromQL sorguları yapılabilir.
HTTP API:

# API sorgusu örneği
curl 'http://localhost:8428/api/v1/query?query=up'

Görselleştirme: Grafana ile entegre olur ve Prometheus veri kaynağını destekler.
Arıza toleransı ve ölçeklendirme: VictoriaMetrics, yüksek kullanılabilirlik ve yatay ölçeklendirme için küme sürümünü sunar, bileşenleri vmstorage, vminsert, vmselect ayrılmıştır.
Yönetim: Dahili metriklerle durum izleme, saklama politikası yönetimi, yedekleme ve geri yükleme.

İş akışı, metrik kaynaklarının yapılandırılmasını, VictoriaMetrics'te veri toplamayı, Grafana'da panolar oluşturmayı ve PromQL kullanarak verileri analiz etmeyi içerir. Saklama süresini doğru planlamak ve kaynak gereksinimlerini dikkate almak önemlidir.