7,540
edits
Changes
→Summary (kvantilis)
[[Docker|<< Back to Docker main]]
:[[File:ClipCapIt-180919-234053.PNG|280px]]
==Idősorok (time series)==
A TSDB-ben idősorokat tárol el az adatbázis. Miden végpont minden metrikájához tárol egy idősort. Lekérdezéskor elmenti a metrika új értékét a lekérdezési időpontjával együtt Pl az alábbi példában 1 másodpercenként kérdezi le a '''roxy_http_request_total''' értékét:
1. 2018.08.19 13:12:01 - 23
2. 2018.08.19 13:12:02 - 23
Fontos, hogy az idősorokat a Prometheus végpontonként tárolja. Ha pl 20 swarm worker-em van, és mind a 20 "beszámol" a '''roxy_http_request_totalproxy_http_request_total''' nevű metrikáról, akkor ezek nem lesznek összemosva egy közös idősorba, hanem húsz különböző idősort (time series) fognak képezni.
NODE1: roxy_http_request_total
1. 2018.08.19 13:12:01 - 23
===Beépített címkék és metrikák===
https://prometheus.io/docs/concepts/jobs_instances/<br>
Azt már említettük, hogy a Prometheus nem mossa össze a különböző végpontoktól begyűjtött mintákat, külön-külön idősorban menti el őket. De hogy éri ezt el. Úgy, hogy automatikusan két beépített címkét illeszt minden egyes begyűjtött metrikához:
* '''job''': A Prometheus config-ban konfigurált job neve, ami azonos konténereket fog össze. Pl cAdivsior vagy node-exporter konténerek.
==Honnan jön a metrika==
Metrikát magáról nagyon sok rendszer tud szolgáltatni, pl a ''Traefik'' reverse proxy, vagy ahogy azt majd látni fogjuk, akár a docker daemon is képes metrikákat szolgáltatni saját magáról. Ezen felül nagyon sokféle metrika exporter is elérhető, amik OS szinten is képesek metrikákat szolgáltatni. Általában a metrika lekérdezésére egy http interfészt biztosít a metrikát adó rendszer, amit a '''/metrics''' URL-en lehet elérni. A http interfészek esetében PULL metrika begyűjtésről beszélünk, vagyis a Prometheus (vagy bármelyik másik TSDB) a konfigurációja alapján periodikusan (pár másodpercenként) meghívja a megfelelő URL-t, ahol visszakapja az aktuális metrika listát (név-érték párokat), amit beír az adatbázisba.
https://povilasv.me/prometheus-tracking-request-duration/
<br>
=Prometheus architektúra=
Ha a pet szemléletet magunk mögött hagyjuk, akkor máris kézenfekvő, hogy számunkra irreleváns, hogy a swarm melyik node-ra fogja telepíteni a Prometheus-t (arra amelyik szerinte a legoptimálisabb), a lényeg, hogy garantáltan csak egy példány jöjjön belőle létre. Minket csak a portja érdekel, a port segítségével bármelyik node IP címével el lehet majd érni a load-balancolt '''ingress''' hálózaton. Ugyan ez igaz lesz a Grafana-ra is. A '''Grafana''' az '''ingress''' hálózaton keresztül bármelyik node IP címével eléri majd a Prometheus-t, és mi is a böngészőből az '''ingress''' hálózaton bármelyik node IP címével elérjük majd a '''Grafana''' konzolt.
Ellenben fontos, hogy a Prometheus a '''monitor''' overlay hálózatra is csatlakozzon, hogy közvetlenül el tudja érni a node-okon futó '''node-exporter'''-t és a '''cAdvisor'''-t (emlékezzünk, hogy ezen konténereknek nem nyitottunk portot a host felé, így ezek kizárólag a '''monitor''' overlay hálózaton érhetőek el). A Grafana már csak az '''ingress''' hálózatra kell hogy csatlakozzon, mert csak a Prometheus-ból végez majd lekérdezéseket.
:[[File:ClipCapIt-180926-194910.PNG]]
Nem jó az ábra!!! A Grafana a monitor hálózatra is csatlakozik, ott éri el a Prometheus-t. Ezen felül az ingress-re is, ott érjük el kívülről. A Grafana ingress kapcsolatára a portot is rá kell írni, mert az publikálva lett!!
--name grafana \
--network monitor \
--mount "type=volume,src=192.168.42.1/home/adam/Projects/DockerCourse/persistentstore/grafana/config/grafana/,dst=/etc/grafana,volume-driver=nfs" \
--mount "type=volume,src=192.168.42.1/home/adam/Projects/DockerCourse/persistentstore/grafana/data/,dst=/var/lib/grafana,volume-driver=nfs" \
-p 3000:3000 \
driver: nfs
driver_opts:
share: 192.168.42.1:/home/adam/Projects/DockerCourse/persistentstore/grafana/config/grafana
grafana-data:
driver: nfs