可观测平台-4: 告警配置参考

2023-12-14 16:33:02 浏览数 (1)

概述

此解决方案利用开源工具如ClickHouse、Neo4j、VectorDB、PromQL、LogQL、OpenTracing、Prometheus、Grafana、AlertManager和DeepFlow。这个开源的可观察性平台解决方案通过GitHub Actions自动交付，以创建服务。

可观察性平台操作

在完成平台安装和部署后（有关详细信息，请参阅先前的文章：https://cloud.tencent.com/developer/article/2363793），登录到控制台。以 onwalk.net 域配置为例：

  • Grafana仪表板：例如，使用默认用户名admin和密码deepflow登录到https://grafana.onwalk.net。
  • Prometheus页面，可在https://prometheus.onwalk.net访问，无需密码。
  • Alertmanager页面，可在https://alertmanager.onwalk.net访问，无需密码。

教程

配置数据源

例如， 在 https://grafana.onwalk.net 上以管理员身份登录，然后转到数据源 -> 添加新数据源。

  1. 添加度量数据源。
  2. 添加日志数据源。
  3. 添加其他数据源。 根据使用的具体应用程序服务，选择相应的数据源类型进行集成。

查看指标

Grafana Explore与Prometheus数据源集成，允许用户快速识别和解决问题。要通过Explore查看Prometheus数据，请按照以下步骤操作：

在Grafana中添加Prometheus数据源，输入Prometheus的地址和访问凭据。打开Grafana Explore，选择Prometheus数据源，并输入查询。

查看日志

Grafana Explore与Loki数据源集成，用于快速解决问题。要通过Explore查看Loki日志，请按照以下步骤操作：在Grafana中添加Loki数据源，输入地址和访问凭据。打开Grafana Explore，选择Loki数据源，并输入查询。

导入自定义仪表板

例如，使用https://github.com/svc-design/ObservabilityServer/tree/main/example/dashboard上提供的示例仪表板JSON模板文件：

选择仪表板JSON模板文件，选择相应的数据源。导入仪表板后，从Prometheus数据源显示的可视化图表可见，包括Node Exporter和kube-state-metrics的图表。

Grafana社区提供许多仪表板，可根据需要选择，网址为https://grafana.com/grafana/dashboards/?pg=hp&plcmt=lt-box-dashboards。

告警规则配置管理

在Kubernetes（k8s）集群中，部署了Prometheus，并将告警规则的配置文件存储在Kubernetes ConfigMaps中。要更改告警规则，请参考以下命令：

配置记录规则(recording_rules)

recording_rules用于定义新时间序列数据的配置。它们可以从现有时间序列数据计算新的指标，并将它们存储为新的时间序列数据。录制规则配置文件包含以下信息：

  • 新时间序列数据的名称和标签：例如，新指标的名称为“http_requests_total”，并带有“method”和“status”等标签。
  • 计算新指标的表达式：例如，计算总HTTP请求的表达式为“sum(http_requests_total)”。
  • 新时间序列数据的采样频率和存储策略：例如，您可以每15秒采样一次，并保留数据7天。

要修改 recording_rules 执行以下命令：

代码语言：shell复制
kubectl get cm observability-server-prometheus-server -n monitoring

下面是用于监视主机负载、CPU使用率、内存使用率和磁盘使用率的Prometheus 告警规则的基本示例。

代码语言：yaml复制
data:
  recording_rules.yml: |
    groups:
    - name: host-monitoring
      rules:
      - record: node_load1
        expr: node_load1
      - record: node_cpu_usage
        expr: 100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)
      - record: node_memory_usage
        expr: (node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemFree_bytes - node_memory_Buffers_bytes - node_memory_Cached_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100
      - record: node_disk_usage
        expr: 100 - (avg by (instance) (node_filesystem_avail_bytes{fstype="ext4"} / node_filesystem_size_bytes{fstype="ext4"}) * 100)

配置说明：

此示例定义了一个名为“host-monitoring”的规则组，其中包含四个用于计算主机负载、CPU使用率、内存使用率和磁盘使用率的录制规则。

  • node_load1：计算主机负载，这是Prometheus的内置指标。
  • node_cpu_usage：使用irate函数计算CPU使用率的变化率，然后使用avg函数进行平均，最后使用数学运算将结果转换为百分比。
  • node_memory_usage：使用node_memory*指标计算内存使用率，计算可用内存的百分比。
  • node_disk_usage：使用nodefilesystem*指标计算磁盘使用率，计算可用磁盘空间的百分比。 这些规则可以通过Prometheus的Web界面或API查询，并用于创建告警规则或生成仪表板。

配置告警通知规则(alerting_rules)

  • alerting_rules是用于定义告警规则的配置文件。它允许您根据时间序列数据的值或其他条件触发告警，并将通知发送给管理员或相关人员。alerting_rules配置文件包含以下信息：

触发告警的条件，例如超过CPU使用率的阈值、磁盘空间不足等。

告警级别和标签，例如警告、严重、紧急等级，以及指示告警来源和目标的标签。

告警通知的方法，例如发送电子邮件、短信、Slack通知等。

以下是配置用于监视主机负载、CPU使用率、内存使用率和磁盘使用率的告警规则的示例：

要修改告警规则，执行以下命令：

代码语言：shell复制
kubectl get cm observability-server-prometheus-server -n monitoring

此命令获取位于“monitoring”命名空间中的名为“observability-server-prometheus-server”的ConfigMap，其中包含告警规则的配置。

  1. 主机负载告警示例data: alerting_rules.yml: | groups: - name: host-monitoring rules: - alert: HighLoad expr: node_load1 > 2.0 for: 5m labels: severity: warning annotations: summary: High load on {{ $labels.instance }} description: "Load is {{ $value }} (threshold: 2.0)"配置说明：

此示例定义了一个名为“host-monitoring”的告警规则组，其中包含一个告警规则。

  • HighLoad：当1分钟平均负载超过2.0时触发告警。 告警规则定义包括以下信息：告警名称、触发条件、持续时间、标签和注释。
  • HighLoad规则的触发条件是node_load1 > 2.0，表示当前主机的平均负载超过2.0。 如果条件持续5分钟，将触发告警。
  • 标签“severity”设置为“warning”，表示告警严重程度为警告。
  • 注释“summary”设置为“High load on {{ $labels.instance }}”，表示告警摘要为“主机名称负载高”。 描述提供了有关告警的附加信息，说明“负载为{{ $value }}（阈值：2.0）”。
  • CPU使用率告警示例
代码语言：yaml复制
data:
  alerting_rules.yml: |
    groups:
      - name: host-monitoring
        rules:
          - alert: HighCpuUsage
            expr: 100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 90 for: 5m
            labels:
              severity: critical
            annotations:
              summary: High CPU usage on {{ $labels.instance }}
              description: "CPU usage is {{ $value }}%"

配置说明：

此示例定义了一个名为“host-monitoring”的告警规则组，其中包含一个告警规则。

  • HighCpuUsage：当1分钟平均CPU使用率超过90%时触发告警。
  • 告警规则定义包括以下信息：告警名称、触发条件、持续时间、标签和注释。
  • HighCpuUsage规则的触发条件是“HighCpuUsage > 90%”。
  • 如果条件持续5分钟，将触发告警。
  • 标签“severity”设置为“critical”，表示告警严重程度为严重。
  • 注释“summary”设置为“High CPU usage on {{ $labels.instance }}”，提供了告警摘要。
  • 描述提供了有关告警的附加信息，说明“CPU使用率为{{ $value }}%”。
  • Memory 使用率告警示例
代码语言：yaml复制
data:
  alerting_rules.yml: |
    groups:
      - name: host-monitoring
        rules:
          - alert: HighMemoryUsage
            expr: (node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemFree_bytes - node_memory_Buffers_bytes - node_memory_Cached_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 > 90
            for: 5m
            labels:
              severity: warning
            annotations:
              summary: High memory usage on {{ $labels.instance }}
              description: "Memory usage is {{ $value }}%"

此示例定义了一个名为“host-monitoring”的告警规则组，其中包含1个告警规则。

HighMemoryUsage: 当主机的内存使用率超过90%时触发告警。

告警规则定义包括以下信息：告警名称、触发条件、持续时间、标签和注释。

告警规则的名称是“HighMemoryUsage”。

触发条件为“HighMemoryUsage > 90%”，如果条件持续5分钟，则触发告警。

标签“severity”设置为“warning”，表示告警严重程度为警告。

注释“summary”设置为“主机 {{ $labels.instance }} 上的高内存使用率”，提供了告警摘要。

描述提供了有关告警的附加信息，说明“内存使用率为{{ $value }}%”。

  1. Disk 使用率告警示例
代码语言：yaml复制
data:
  alerting_rules.yml: |
    groups:
      - name: host-monitoring
        rules:
          - alert: HighDiskUsage
            expr: node_filesystem_avail_bytes{fstype="ext4"} / node_filesystem_size_bytes{fstype="ext4"} * 100 < 10
            for: 5m
            labels:
              severity: critical
            annotations:
              summary: High disk usage on {{ $labels.instance }}
              description: "Disk usage is {{ $value }}%"

配置说明：

此示例定义了一个名为“host-monitoring”的告警规则组，其中包含1个告警规则。

  • HighDiskUsage: 当主机的磁盘使用率低于10%时触发告警。
  • 告警规则定义包括以下信息：告警名称、触发条件、持续时间、标签和注释。
  • 告警规则的名称是“HighDiskUsage”。
  • 触发条件为“HighDiskUsage < 10%”，如果条件持续5分钟，则触发告警。
  • 标签“severity”设置为“critical”，表示告警严重程度为严重。
  • 注释“summary”设置为“主机 {{ $labels.instance }} 上的高磁盘使用率”，提供了告警摘要。
  • 描述提供了有关告警的附加信息，说明“磁盘使用率为{{ $value }}%”。

配置告警通知

Alertmanager是Prometheus生态系统中的一个独立组件，用于处理和路由告警通知。Alertmanager可以与Prometheus一起工作，将告警通知发送到各种接收者，如电子邮件、Slack、PagerDuty，并支持高级功能，如抑制、分组和静音告警。

Prometheus的告警和记录规则与Alertmanager关联，您需要在Prometheus配置文件中指定Alertmanager的地址和端口。您还需要在告警规则中设置alertmanager_config字段，以确保告警通知被正确路由到Alertmanager。

在Prometheus中，您可以检查当前活动的告警规则及其状态，这些信息可以在专用页面上查看。在此页面上，您可以查看每个告警规则的信息，包括其名称、状态、标签、摘要等。您还可以使用搜索框查找特定的告警规则。通过查看此页面，您可以确认Prometheus告警规则是否正常工作，以及哪些告警规则当前处于活动状态。

以下是在Prometheus配置文件中指定Alertmanager地址和端口以将告警通知发送到alertmanager.onwalk.net的示例：

代码语言：yaml复制
alerting:
  alertmanagers:
    follow_redirects: true
    enable_http2: true
    scheme: http
    timeout: 10s
    api_version: v2
    static_configs:
    - targets:
      - alertmanager.onwalk.net

在Alertmanager中配置告警

Alertmanager与Prometheus之间的通信是通过HTTP完成的。当Prometheus检测到新的告警时，它会发送HTTP POST请求到Alertmanager，将告警信息转发过去。Alertmanager会处理接收到的告警通知，并根据配置文件将其发送到适当的接收者。以下是Alertmanager的参考配置：

代码语言：yaml复制
route:
  receiver: default-receiver
  continue: false
  group_wait: 10s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 1h

receivers:
- name: default-receiver
  email_configs:
  - to: 'admin@example.com'
    from: 'alertmanager@example.com'
    smarthost: smtp.gmail.com:587
    auth_username: 'alertmanager@example.com'
    auth_identity: 'alertmanager@example.com'
    auth_password: 'password'

确保Prometheus和Alertmanager正在运行，并且告警规则和路由规则已经正确配置。当Prometheus触发告警时，Alertmanager将接收到告警通知并将其转发到指定的接收者。Alertmanager还可以配置使用第三方插件，以用于其他类型的接收者，例如WeChat、DingTalk、AWS SNS等。根据需要进行配置，并指定如何将告警通知路由到不同的接收者在您的路由规则中。

reference

1 Grafana 文档:https://grafana.com/docs/grafana/latest/

2 Prometheus 文档:https://prometheus.io/docs/

3 deepflow 文档:https://deepflow.io/docs/zh/

4 Loki 文档:https://grafana.com/docs/loki/latest/

5 ClickHouse 文档:https://clickhouse.tech/docs/en/

6 Qryn 文档:https://qryn.metrico.in/#/introduction

7 Alertmanager 文档:https://prometheus.io/docs/alerting/alertmanager/

8 ObservabilityServer:https://github.com/svc-design/ObservabilityServer

9 ObservabilityAgent: https://github.com/svc-design/ObservabilityAgent

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