なぜPrometheusを辞めてDatadogを採用したのか - ABEJA Tech Blog
こんにちは。ABEJAのインフラ管理してる村主 @rwle1221 です。 本ブログは Datadog Advent Calendar 2019 の8日目です。 今日は ABEJA Platform というプロダクトで、なぜ Prometheus から Datadog に変えたのか。というお話したいと思います。 一人の方でも採用基準の参考になればと思います。 第一フェーズ：実は元々Datadogを使っていた 実は Prometheus の前は Datadog を使っていました。 なぜ Datadog を使っていたかというと、Za○bix や Na○ios などは古い思想なので使う気になれなかったという単純な理由です。 ただ、 Datadog は $18/host という値段で 当初は数十台だったので数万円ほど発生していました。やはり少し高いなという印象です。 第二フェーズ：Promethe
インフラ・サービス監視ツールの新顔「Prometheus」入門 | さくらのナレッジ
サーバーやインフラなどの監視ツールの1つとして最近注目されているのが「Prometheus」だ。Prometheusはインストールや設定が容易で、かつ十分な機能を持ち管理しやすいという特徴を持つ。本記事ではこのPrometheusの導入方法、基本的な監視設定の流れを紹介する。 クラウド時代の監視管理ツール ネットサービスを運営する場合、そのサービスを運営するソフトウェアやサーバー、ネットワーク機器などの状況を監視する手段を用意するのが一般的だ。監視を行い、意図しない状況になったら自動的にメールなどで通知を行うシステムを構築することで、問題をいち早く解決できるようになる。さらに、サービスやマシンの稼働ログを適切に記録することで潜在的な問題を事前に見つけたり、最適化に向けた分析を行うといったことも可能になる。 監視や問題発覚時の通知などを行うオープンソースのツールとしては、過去にElastic
Prometheusのクエリ機能とアラート機能 | さくらのナレッジ
演算子とクエリ関数を組み合わせた複雑な統計処理を実行することも可能だ。たとえば次のクエリは、1分単位でのCPUのidle率を表示するものとなっている（図10）。 sum(delta(node_cpu{mode="idle"}[1m])) / sum(delta(node_cpu[1m])) 図10 CPUのidle率を表示した例 ここでは、指定した時間でのデータの変化量を返す「delta()」関数を使い、まず「delte(node_cpu{mode="idle"}[1m]）」で各CPUのidle時間の1分間での変化量を取得し、sum()関数でそれを合計したものを、各CPUの各時間の1分間での変化量の合計（「sum(delta(node_cpu[1m]))」）で割ることでidle時間の割合を求めている。 取得したデータの値をそのまま見たい場合、「Graph」タブではなく「Console」タブ
25K request/secをさばいた「LINEのお年玉」のアーキテクチャの裏側 - LINE ENGINEERING
みなさんこんにちは、LINEのサーバーサイドエンジニアの長谷部です。普段は、最近でいうとLINE Login や LINE Customer Connect などの開発を担当しています。 2018年の年始に LINEのお年玉 というイベントを実施し、その開発を担当しました。今回の記事では、LINEのお年玉のアーキテクチャの紹介や、当日実際に発生した問題(サービス過負荷起因のkafka consumer遅延)などの振り返りについて書こうと思います。 LINEのお年玉とは お年玉イベント期間中に、お年玉とLINEスタンプをセットで「お年玉つきスタンプ」として販売しました。対象スタンプを購入したユーザーさんは、スタンプ購入数 x 10個 のお年玉が付与されます。 こういったメッセージが受信されます ユーザーは自分がもっているお年玉を友だちに直接送ったりグループに送信することができ、お年玉を受け取
Prometheus 2.0 のストレージ (TSDB) の構造 - Qiita
Prometheus 2.0 の目玉であるリライトされたストレージ prometheus/tsdb の構造と何が変わったかを説明します。 要約 Prometheus 2.0 ではストレージが完全に書き直され、今までの課題について改善され大きくパフォーマンスが向上しました 大量のファイルができることによるパフォーマンスの問題 時間の範囲ごとに block という単位でまとめて管理されるようになった メモリ管理の問題 mmap によってカーネル側のキャッシュ管理になった 歯抜データによるインデックスの問題 転置インデックスが導入された Prometheus v1.6.3 と v2.0.0 を 24 時間動かしたデータを比較したところ、公式アナウンスの通り、CPU・メモリ共にパフォーマンスが大きく向上していることが確認できました。 今まで (Storage v2) の課題 今までの Promet
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
https://promcon.io/2017-munich/slides/best-practices-and-beastly-pitfalls.pdf
GitHub - line/promgen: Promgen is a configuration file generator for Prometheus
20171027 モニタリング勉強会