Мониторинг кластера Data Center критичен для обеспечения стабильной работы системы. Правильный мониторинг позволяет выявлять проблемы до того, как они станут критичными, отслеживать производительность, планировать масштабирование. В этой статье разберу, какие метрики важно отслеживать и какие инструменты использовать.
Ключевые метрики для мониторинга
Вот метрики, которые нужно отслеживать для каждого компонента кластера:
Метрики узлов приложения
- CPU usage — использование процессора
- Memory usage — использование памяти (heap, non-heap)
- Request rate — количество запросов в секунду
- Response time — время отклика на запросы
- Error rate — количество ошибок
- Thread count — количество активных потоков
Метрики базы данных
- Connection pool usage — использование пула соединений
- Query execution time — время выполнения запросов
- Slow queries — медленные запросы
- Database size — размер базы данных
- Replication lag — отставание репликации (если используется)
Метрики shared home
- Disk space — свободное место на диске
- I/O performance — производительность чтения/записи
- Network latency — задержка до shared home
Инструменты мониторинга
Jira Performance Monitoring
Встроенный инструмент мониторинга в Jira (доступен в Data Center). Показывает метрики производительности, время отклика, использование ресурсов.
Внешние системы мониторинга
Для комплексного мониторинга используйте внешние системы:
- Prometheus + Grafana — популярное решение для метрик и визуализации
- Nagios/Zabbix — классические системы мониторинга
- New Relic/DataDog — облачные решения
Настройка алертов
Настройте алерты для критичных метрик:
- CPU usage > 80% в течение 5 минут
- Memory usage > 90%
- Response time > 5 секунд
- Error rate > 1%
- Узел недоступен
- Disk space < 20%
Выводы
Правильный мониторинг критичен для стабильной работы кластера Data Center. Отслеживайте ключевые метрики, настройте алерты, регулярно анализируйте данные для выявления трендов.
Если нужна помощь с настройкой мониторинга — свяжитесь со мной.