Grafana

Kluczowe kroki dotyczące gromadzenia logów i monitorowania systemów z wykorzystaniem Grafana Cloud i Grafana Alloy koncentrują się na kompleksowym cyklu życia telemetrycznym: od zbierania, przez przetwarzanie i przechowywanie, aż po wizualizację i reagowanie.
Oto najważniejsze kroki oparte na funkcjonalnościach tych narzędzi:

1. Gromadzenie danych telemetrycznych za pomocą Grafana Alloy

Grafana Alloy służy jako dystrybucja OpenTelemetry Collector, która łączy w sobie siły wiodących kolektorów, umożliwiając zbieranie, przetwarzanie i eksportowanie sygnałów telemetrycznych w celu skalowania obserwacji
• Implementacja Alloy: Zainstaluj i skonfiguruj Grafana Alloy na docelowych platformach (takich jak Linux, Windows, Docker, Kubernetes).
• Zbieranie wszystkich sygnałów: Użyj Alloy do gromadzenia wszystkich rodzajów danych telemetrycznych – w tym logów (logs), metryk (metrics), śladów (traces) oraz profili (profiling).
• Konfiguracja potoków: Wykorzystaj natywne potoki dla wiodących sygnałów telemetrycznych, takich jak Prometheus i OpenTelemetry. Alloy pozwala na konfigurację zbierania logów Kubernetes, monitorowania plików logów, oraz zbierania danych OpenTelemetry.
Instalacja Alloy na systemach Windows:

Weryfikacja czy poprawnie zainstalowany Alloy:

2. Przesyłanie i przechowywanie danych w Grafana Cloud (LGTM+ Stack)

Po zebraniu, dane muszą zostać przesłane do odpowiednich backendów w chmurze, które zarządzają ich skalowalnym przechowywaniem i odpytywaniem. Grafana Cloud dostarcza LGTM+ Stack, który obejmuje wyspecjalizowane systemy do obsługi każdego typu danych.
• Logi (Logs): Przesyłaj logi do Grafana Loki, który jest wielodzierżawczym systemem agregacji logów. Alloy posiada dedykowane komponenty (np. loki.write) i samouczki, aby wysyłać logi do Loki.
• Metryki (Metrics): Przekazuj metryki do Grafana Mimir (skalowalny i wydajny backend metryk) oraz Prometheus. Alloy może wysyłać metryki do Prometheus.
• Ślady (Traces): Przechowuj ślady w Grafana Tempo (backend do rozproszonego śledzenia na dużą skalę).

3. Wizualizacja i korelowanie danych (Grafana)

Grafana jest używana do odpytywania, wizualizacji i alertowania na podstawie danych, niezależnie od miejsca ich przechowywania.
• Łączenie źródeł danych: Natychmiast połącz wszystkie swoje źródła danych z Grafaną, w tym te z monitoringu infrastruktury (np. Linux, Windows, AWS, Google Cloud) oraz aplikacyjne (np. MongoDB, Splunk).
• Tworzenie pulpitów nawigacyjnych: Twórz, eksploruj i udostępniaj pulpity nawigacyjne (dashboards) w celu uzyskania wglądu w metryki. Wykorzystaj gotowe rozwiązania (end-to-end solutions) i szablony pulpitów nawigacyjnych.

4. Ustanawianie zaawansowanego monitorowania i alertowania

Monitorowanie wymaga zdefiniowania wskaźników wydajności i ustanowienia mechanizmów informowania o problemach.
• Alertowanie: Skonfiguruj alerty w Grafana, które mogą być wyzwalane z dowolnego źródła danych.
• Zarządzanie SLO: Łatwo twórz, zarządzaj i skaluj Cele Poziomu Usług (SLO) oraz alerty dotyczące budżetu błędów (error budget alerts) w Grafana Cloud.
• Analiza przyczyn źródłowych: Zastosuj analizę przyczyn źródłowych (Contextual Root Cause Analysis), która automatycznie koreluje powiązane problemy, aby szybciej odkryć przyczyny.
• Wgląd oparty na AI/ML: Wykorzystaj funkcje AI/ML w Grafana Cloud do identyfikacji anomalii i zredukowania pracochłonności.

5. Zarządzanie incydentami (IRM)

Ostatnim kluczowym krokiem jest szybka reakcja na problemy wykryte w procesie monitorowania.
• Reagowanie na incydenty: Wykrywaj i reaguj na incydenty za pomocą uproszczonego przepływu pracy (workflow) oferowanego przez rozwiązanie IRM (Incident Response Management).
• Zarządzanie dyżurami (On-call management): Wykorzystaj elastyczne zarządzanie dyżurami, redukując pracochłonność dzięki prostszym interfejsom