Мониторинг Atlassian продуктов с Prometheus

Введение

Всем привет! Сегодня мы поговорим о real-time мониторинге Atlassian продуктов.

Для начала давайте определим, что такое мониторинг, и зачем он необходим для Atlassian продуктов.

Мониторинг программ применяется для отслеживания хода и результатов работы программы. Другими словами — это процесс, который в режиме реального времени может отображать информацию о состоянии программного продукта.

Когда это может быть полезно для Atlassian продуктов?

Рассмотрим примеры:

• Вы хотите знать, как обновление продукта или плагина влияет на производительность системы;
• Вы хотите знать о состоянии железа и памяти при различных условиях и в определенные моменты времени. Например, как увеличение числа пользователей или смена времени суток влияет на систему;
• Вы хотите наблюдать, насколько активно используется система в целом. Например, общее количество задач в Jira или за 1 час;
• Вы хотите поставить напоминание на дату истечения срока лицензии;
• Вам бы хотелось знать объем дискового пространства, используемого для хранения документов.

Также хотелось бы не только получать информацию в подготовленном виде, но и иметь возможность отправлять уведомления, если что-то происходит по ошибочному сценарию. Здесь нам и помогут Prometheus и его экспортеры для Atlassian продуктов.

Архитектура решения

Prometheus ^[1] — инструмент для одновременного мониторинга десятков тысяч служб. Сервер Prometheus считывает целевые объекты с интервалом, который вы определяете на сбор метрик, и хранит их в базе данных временных рядов. Для сбора метрик используется pull-модель. Кроме того, существует компонент Alert Manager, который умеет отправлять нотификации в различные каналы, если сработало определенное правило на основе метрик. Подробную информацию на русском языке можете найти здесь ^[2] и здесь ^[3].

Prometheus экспортер — это агент, который занимается сбором метрик непосредственно с сущности (сервера в целом или конкретного приложения), которую надо мониторить. У Prometheus богатые возможности для расширения, поэтому экспортеры есть для большинства популярных приложений.

[ jira | confluence | bitbucket | bamboo ]_exporter работает следующим образом:

• получает данные из базы данных продукта;
• получает данные, используя стандартный Java API;
• добавляет фильтры на HTTP запросы;
• собирает JMX метрики.

Пример быстрой инсталляции Prometheus/Grafana в Docker реализован Stefan Prodan и доступен по этой ссылке ^[4].

Установка и настройка экспортера

После того, как вы установили плагин ^[5], вам сразу становится доступна ссылка для получения метрики: baseUrl/plugins/servlet/prometheus/metrics. Также есть возможность настроить ключ безопасности.

Далее в prometheus.yml необходимо добавить адрес, по которому получать метрики.
Например, для Jira:

  - job_name: 'jira'
    scheme: https # change to http if don't you have https
    metrics_path: '/jira/plugins/servlet/prometheus/metrics'
    static_configs:
      - targets: ['myhost:2990'] # Jira host and port you serve

Интеграция завершена, можно использовать.

Метрики и примеры запросов

Список всех метрик вы можете увидеть в документации плагинов: Jira ^[6], Confluence ^[7], Bitbucket ^[8], Bamboo ^[9].

Примеры запросов:

• Uptime:

  jvm_uptime_gauge{job="jira"}

• Время выполнения запроса к серверу:

  (sum(rate(jira_request_duration_on_path_sum[1m])) by (path)) / (sum(rate(jira_request_duration_on_path_count[1m])) by (path))

• Общее количество задач:

  jira_total_issues_gauge

• Количество просмотров дашбордов:

  sum(increase(jira_dashboard_view_count[1h]))

Подробнее о построении запросов можете прочитать здесь ^[10].

Grafana дашборды

Вы можете использовать Grafana ^[11] в качестве стороннего компонента для визуализации метрик, хранящихся в базе данных временных рядов Prometheus. Есть несколько уже готовых реализаций на официальном сайте ^[12]. Например, дашборды для Jira можете найти по этой ссылке ^[13].

Features

Я планирую добавить возможность определения пользовательских метрик, используя Groovy, а также полную поддержку Service Desk. Таким образом, вы сможете добавлять пользовательские метрики не только самих продуктов, но и других плагинов.
Все экспортеры ^[5] открыты и активно развиваются. Если у Вас есть идеи по улучшению или расширению, пожалуйста, создавайте задачи (Jira ^[14], Confluence ^[15], Bitbucket ^[16], Bamboo ^[17]) и/или делайте pull-requests.

Заключение

Если ваши Atlassian инсталляции довольно большие, и вам необходимо обеспечивать непрерывную работу, мониторинг вам определенно необходим. А каким образом — решайте сами. Prometheus, как один из вариантов, который, вне сомнения, упростит вам жизнь.
Спасибо за внимание!

Автор: Andrey_V_Markelov

Источник ^[18]