Для мониторинга IT-инфраструктуры мы используем множество инструментов, в том числе:
Можно долго обсуждать преимущества/недостатки тех или иных систем мониторинга, но я хочу остановиться только на одном вопросе — выявлении аномалий. Когда в вашей системе мониторинга количество метрик измеряется сотнями, отследить аномальное поведение одной или нескольких из них не составляет труда. Но когда количество метрик измеряется десятками или сотнями тысяч, вопрос автоматического выявления аномалий становится актуальным. Ни один администратор или группа администраторов не в состоянии вручную отследить поведение сложной системы, состоящей из сотен устройств.
Инженеры из Etsy в свое время столкнулись с этой проблемой и разработали свой инструмент для обнаружения и корреляции аномалий. Называется он Kale и состоит из двух частей:
- Zabbix — о нем написано немало статей здесь на хабре. Нам очень нравятся его возможности низкоуровневого обнаружения, но его возможности визуализации данных оставляют желать лучшего.
- Graphite — система, которая хранит данные и имеет удобный интерфейс для их отображения. Сейчас мы импортируем в нее метрики из Zabbix и храним историю.
- Shinken — система мониторинга, которая основана на Nagios и написана на языке Python. Сейчас мы присматриваемся к ней. Нам нравится то, что в нее очень просто импортировать данные из системы документации сети Netdot (о ней я уже писал ранее), а также она легко интегрируется с Graphite.
Можно долго обсуждать преимущества/недостатки тех или иных систем мониторинга, но я хочу остановиться только на одном вопросе — выявлении аномалий. Когда в вашей системе мониторинга количество метрик измеряется сотнями, отследить аномальное поведение одной или нескольких из них не составляет труда. Но когда количество метрик измеряется десятками или сотнями тысяч, вопрос автоматического выявления аномалий становится актуальным. Ни один администратор или группа администраторов не в состоянии вручную отследить поведение сложной системы, состоящей из сотен устройств.
Инженеры из Etsy в свое время столкнулись с этой проблемой и разработали свой инструмент для обнаружения и корреляции аномалий. Называется он Kale и состоит из двух частей:
В один из дней мне надоело использовать самописные скрипты для создания резервных копий баз данных. Не важно, разработаны они были мной или найдены где-то на просторах интернета. Исходя из принципа, что время является самым дорогим ресурсом системного администратора (инженера, архитектора), было найдено решение, отвечающее следующим требованиям: простая установка, быстрая настройка и, как сумма предыдущих требований, быстрое введение в эксплуатацию.
В институтах студентов учат интегрировать аналитически, а потом обнаруживается, что на практике интегралы почти все считают численными методами. Ну или по крайней мере проверяют таким образом аналитическое решение.
