Dashboard для Grafana

В данном разделе приведена информация об установке dashboard для мониторинга запущенного кластера Picodata в Grafana. Dashboard представляет собой интерактивную приборную панель, которая отображает данные в реальном времени и позволяет в удобном и наглядном виде визуализировать важные параметры кластера, следить за его производительностью, оперативно реагировать на инциденты и устранять неполадки.

Возможности и требования

Мы предоставляем заранее сконфигурированный dashboard-файл Picodata.json, который можно импортировать в интерфейсе Grafana и использовать для отслеживания состояния кластера, изменения состава и роли узлов, а также для оперативного доступа к метрикам Picodata.

Для использования dashboard-файла необходимо:

• иметь доступ к развернутому кластеру Picodata
• настроить источник данных для Grafana

Настройка для развернутого кластера

Настройка источника данных

Перед настройкой Grafana сконфигурируйте и запустите систему мониторинга Prometheus, которая является источником данных для Grafana.

Установите и настройте Prometheus согласно рекомендациям для вашей ОС. Укажите для Prometheus цели в файле /etc/prometheus/prometheus.yml:

Пример минимальной конфигурации

global:
  scrape_interval: 10s

scrape_configs:
  - job_name: 'picodata'
    scrape_interval: 5s
    metrics_path: /metrics
    static_configs:
      - targets: ['127.0.0.1:8081']

В приведенном примере:

• 127.0.0.1:8081 — адрес, с которого Prometheus собирает метрики (должен соответствовать параметру --http-listen при запуске инстанса Picodata или параметру instance.http.listen при использовании файла конфигурации)

Под каждый инстанс Picodata нужно выделять отдельный адрес сбора метрик. Например, если локально запустить 4 инстанса Picodata, то файл конфигурации Prometheus может выглядеть так:

global:
  scrape_interval: 10s

scrape_configs:
  - job_name: 'picodata'
    scrape_interval: 5s
    metrics_path: /metrics
    static_configs:
      - targets: ['127.0.0.1:8081', '127.0.0.1:8082', '127.0.0.1:8083', '127.0.0.1:8084']

В промышленной эксплуатации кластера для получения списка значений для поля targets используйте роль Ansible: после выполнения плейбука будет создан yaml-файл report.yml, в котором будет, в том числе, готовая секция scrape_configs с перечислением всех инстансов и портов кластера.

См. также:

• Развертывание кластера через Ansible

Настройка Grafana

После того как Prometheus сконфигурирован и запущен, установите и настройте Grafana согласно рекомендациям для вашей ОС. Удостоверьтесь, что Grafana работает, открыв в веб-браузере URL, на котором она запущена.

Примечание

URL для доступа к Grafana задается в файле grafana.ini. По умолчанию это 127.0.0.1:3000.

Далее выполните следующие шаги.

1. Убедитесь, что в настройках подключений в Grafana (Connections > Data sources) имеется источник данных Prometheus:

2. Импортируйте dashboard с данными Picodata. Для этого понадобится файл Picodata.json, который следует добавить в меню Dashboards > New > Import:

После этого в Grafana можно будет оперативно отслеживать состояние инстансов, потребляемую память, нагрузку на сеть, изменения в составе кластера и прочие параметры:

Локальный доступ к Grafana

Picodata предоставляет быстрый способ автоматически поднять веб-интерфейс Grafana и получить доступ к приборной панели с метриками кластера. Для этого необходимо иметь в системе запущенную службу Docker и консольную утилиту docker-compose.

Доступ к Grafana для локальной отладки

В дереве исходного кода Picodata перейдите в директорию monitoring и выполните команду:

docker-compose up -d

На локальном узле будет запущен Prometheus, настроенный на получение данных с адресов 127.0.0.1:8081, 127.0.0.1:8082, 127.0.0.1:8083 (адреса и прочие настройки Prometheus можно изменить в файле monitoring/prometheus/prometheus.yml).

Также, будет поднят сервер Grafana по адресу 127.0.0.1:3000 (порт настраивается в файле docker-compose.yml). Для авторизации используйте admin/grafana.

Импортируйте dashboard из файла Picodata.json.