InfluxDB zum Monitoring von Cloud-Umgebungen

Ticktack

Time-Series-Datenbanken bilden das Rückgrat moderner Monitoring-Lösungen. Die Open-Source-Welt bietet dafür leistungsfähige Software wie den TICK-Stack von InfluxData. Wir zeigen, wie Sie damit in wenigen Schritten Metriken von Hosts erfassen, speichern und in ansprechenden Charts darstellen.
Immer mehr Unternehmen wagen den Schritt in die Cloud. Dabei schieben nur die wenigsten gleich ihre gesamte IT in die Wolke, sondern migrieren zunächst ... (mehr)

Ein großer Trend der letzten zwei Jahre sind Time-Series-Datenbanken und die Visualisierung der darin gesammelten Daten. Beispiele dafür sind Graphite und InfluxData sowie Graphite Explorer und Grafana. Das Unternehmen des Autors setzt bereits seit Mitte 2015 auf diese Technologien und konnte Erfahrungen im Umfeld von 50 Systemen bis hin zu 8000 Systemen sammeln. Ein System kann dabei ein physischer Server, eine virtuelle Maschine, ein Container oder ein Storagesystem sein. Natürlich kommen auch die Applikationen nicht zu kurz, und so konnte der Autor bereits Erfahrungen mit simplen Webservern und deren Metriken bis hin zu Nginx oder MS SQL sammeln.

Dies zeigt auch auf, dass es weniger auf die Möglichkeiten der derzeit existierenden Produkte ankommt als vielmehr, sie sinnvoll miteinander zu kombinieren und ein Verständnis für die neue und hochflexible Art der Visualisierung und Analyse der Time-Series-Daten aufzubringen, wie etwa Statistiken oder Performancemetriken. Visualisierungs-Frameworks wie Grafana werden zu einem De-facto-Standard, mit dem der Endkunde die besten Ansichten und Erfahrungen sehr günstig oder sogar kostenfrei zu Gesicht bekommt und auf die eigenen Bedürfnisse anpassen kann.

Weiterhin ist besonders für größere Umgebungen das Thema Performance und Skalierung interessant, um die Antwortzeiten der Abfragen und Visualisierung gegen die Time-Series-Datenbanken (TSDB) möglichst schnell zu realisieren. Natürlich darf auch ein Reporting und Alerting nicht zu kurz kommen, da die reine Visualisierung in einem Dashboard auch Grenzen hat. Als Beispiel zur Datensammlung und der Analyse der Time-Series-Daten betrachten wir zwei verschiedene Cloud- und DevOps-Technologien: Docker-Container und Amazon Web Services.

Time-Series-Daten als Basis

Wir arbeiten ständig mit zeitbezogenen Daten, seien es Sensoren, Protokolldateien, Leistungsmetriken oder sonstige

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Ausgabe /2019