Influxdata спонсировала этот пост.
В мире мониторинга и наблюдения молчание часто говорит громче, чем шум. Когда ваши датчики Интернета вещей (IoT) прекращают отчетность, ваши метрики приложения становятся темными, или ваши системы перестают течь, эти пробелы в данных могут сигнализировать о критических сбоях, которые требуют немедленного внимания. Отсутствие данных — это не просто неудобства; Часто это первый показатель отключений сети, сбоев устройств, нарушений безопасности или застопорившихся процессов, которые могут каскаться в серьезные операционные сбои.
Здесь и тут не бесценно. В отличие от традиционных пороговых предупреждений, которые вызывают, когда значения превышают ожидаемые диапазоны, Deadman предупреждает огонь, когда ожидаемые данные просто не поступают. Это система раннего предупреждения для безмолвных неудач, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными, пока не станет слишком поздно.
В этом уроке рассматривается реализация проверки Deadman с использованием базы данных PlupuxDB 3 временных рядов и его двигателя обработки Python с триггерами расписания — в частности, Triggers Deadman. Эти специализированные триггеры обеспечивают немедленное уведомление, когда ожидаемые потоки данных замолчают, предлагая решающий уровень оперативной видимости, что может означать разницу между выявлением проблем на раннем этапе и обнаружением их после того, как произошел значительный ущерб.
Почему базы данных временных рядов Excel в Deadman оповещения
Базы данных временных рядов уникально расположены для обработки сценариев Deadman оповещения, особенно в средах DevOps, где мониторинг здоровья инфраструктуры имеет первостепенное значение. Вот почему эта комбинация настолько мощная:
Временная точность и контекст: Базы данных временных рядов по своей природе понимают время как первоклассный гражданин. Они могут эффективно запросить разрывы данных, рассчитать агрегации на основе времени и сохранять исторический контекст о том, когда данные были получены в последний раз. Эта временная осведомленность имеет решающее значение для оповещений Deadman, что в корне зависят от основанных на времени порогов.
Высокоэффективное обнаружение разрыва: Традиционные реляционные базы данных борются с временными запросами в больших наборах данных. Базы данных временных рядов оптимизированы для этих операций, что делает их эффективным для сканирования миллионов точек данных, чтобы определить, произошли ли недавние записи в указанных временных окнах.
Преимущества, ориентированные на DevOps: В рабочих процессах DevOps оповещения Deadman выполняют несколько критических функций:
- Мониторинг инфраструктуры: Обнаружение, когда серверы, контейнеры или услуги перестают сообщать о показателях здоровья.
- Надежность трубопровода: Определите, когда трубопроводы по употреблению данных, задания ETL или потоковые процессы.
- Здоровье приложения: Следите за приложениями, когда приложения прекратят отправлять телеметрию, журналы или метрики производительности.
- Надзор распределенной системы: Отслеживайте, когда микросервисы или распределенные компоненты становятся не отвечающими.
- Соответствие и мониторинг SLA: Обеспечить непрерывный поток данных для нормативных требований и соглашений на уровне обслуживания (SLA).
Масштабируемость для современных операций: Команды DevOps часто управляют сотнями или тысячами контролируемых конечных точек. Базы данных временных рядов могут обрабатывать масштаб и кардинальность, необходимую для отслеживания отдельных мертвых штатов в массовых инфраструктурах при сохранении производительности запросов.
Интеграция с существующими инструментами: Базы данных временных рядов естественным образом интегрируются с популярными инструментами DevOps, такими как Grafana, Prometheus и различные платформы для оповещения, что делает оповещение о мертвого матча частью комплексной стратегии мониторинга.
Начало работы с мертвыми оповещениями
Плагин PlupuxDB Deadman проверяет целевые таблицы для недавних записей и отправляет Slack оповещения, когда новые данные не поступают в течение настраиваемых порогов времени. Этот подход превращает молчание в действенный интеллект.
Это руководство проведет вас через:
- Требования и настройка.
- Настройка интеграции Slack Webhook.
- Создание и управление ресурсами Influxdb 3.
- Тестирование функциональности Deadman оповещения.
- Используя новый сервер протокола контекста модели (MCP) для оптимизированной настройки.
Требования и настройка
Начните с загрузки Influxdb 3 Core или Enterprise, следуя соответствующему руководству по установке. В то время как вы можете запустить это локально, мы рекомендуем Docker для упрощенной настройки, лучшей изоляции и более легкой очистки. Этот учебник предполагает контейнерную среду Docker.
Убедитесь, что Docker установлен в вашей системе и вытащите последнее изображение Influxdb 3 для выбранного вами издания. Я использую ядро InfluxDB 3 в качестве опции с открытым исходным кодом. Если вам нужны долгосрочные функции хранения и расширенные функции после настройки, вы можете легко обновить до 3 Enterprise.
После клонирования репозитория плагина сохраните файл Deadman Alert в качестве Deadman_alert.py в вашем каталоге настроенных плагина (например,/path/to/plugins/). Затем выполнить:
Docker Run —IT — -rm -name test_influx -v \ ~/plupuxdb3/data:/var/lib/plupuxdb3 \ -v/path/to/plugins/:/plugins \ -p 8181: 8181 \ Quay.io/influxdb/influxdb3-core: node -node-id my_hostb/Influxdb3 store -diR \ —node-id my_host storuxdb3 \ —node-id my_host storuxdb3 \ —node-id my_hostbce -storuxdB3 /var/lib/plupuxdb3 \ -pplugin -dir/plugin 123456789 docker run —IT -rm -name test_influx -v \ ~/plupuxdb3/data:/var/lib/plupuxdb3 \ -v/path/to/plugins/:/plugins \ -p 8181: 8181 \ Quay.io/influxdb/influxdb3-core:latest Serv \ -node-id my_host \ -object Store File \-data-dir/var/lib/plupuxdb3 \ —plugin-dir/plugin
Эта команда создает временный базовый контейнер InfluxDB 3 с именем TEST_INFLUX, используя последнее изображение. Он объединяет ваш локальный каталог данных для постоянства и каталога плагинов, содержащих плагин Deadman Check. Порт 8181 выявляется для локального доступа к базе данных, и сервер запускается с хранилища объектов на основе файлов (также поддерживаются ведра AWS S3), пользовательский идентификатор узла и каталог монтированного плагина.
Для интеграции Slack следуйте официальной документации, чтобы создать URL -адрес WebHook. Вам понадобится этот веб -крюк в качестве аргумента во время создания триггеров. В качестве альтернативы, используйте наш общедоступный WebHook для тестирования уведомлений, связанных с InfluxDB, доступными в канале #уведомлений, проведенного в канале InfluxDB.
Генерируя мертвой оповещения
Начните с создания базы данных для мониторинга сигналов сердцебиения:
Influxdb3 Создание базы данных my_database 1 plupuxdb3 Создание базы данных my_database
Напишите начальные данные, чтобы установить базовую линию:
plupuxdb3 write -database my_database «sensor_data temp = 20» 1 inpluxdb3 write -database my_database «sensor_data temp = 20»
Создать и включить триггер Deadman:
influxdb3 create trigger \ —trigger-spec «every:10s» \ —plugin-filename «deadman_alert.py» \ —trigger-arguments table=sensor_data,threshold_minutes=1,slack_webhook= \ —database my_database \ sensor_deadman 123456 influxdb3 create trigger \ —trigger-spec «every:10s» \ -Plugin-filename «deadman_alert.py» \-trigger-arguments table = sensor_data, threshold_minutes = 1, slack_webhook = \-database my_database \ sensor_deadman
Плагин Deadman Check выполняется каждые 10 секунд, контролируя таблицу SENSOR_DATA в MY_DATABASE для данных, записанных в течение последней минуты. Когда данные существуют, вы увидите этот вывод журнала:
Infopluxdb3_py_api :: System_py: Обработка Двигатель: данные существуют в ‘sensor_data’ за последние 1 минуты. 1 infopluxdb3_py_api :: System_py: Обработка Двигатель: данные существуют в ‘sensor_data’ за последние 1 минуты.
Если в течение порогового периода не было записано данные, вы получите слабые уведомления, предупреждающие вас о тишине.
Триггер продолжает мониторинг до отключения:
Influxdb3 Отключить триггер -датабаза my_database sensor_deadman 1 plupuxdb3 Отключить триггер -database my_database sensor_deadman
Trigger sensor_deadman успешно отключил 1 Sensor_deadman успешно отключен отключен
Оптимизация настройки с сервером MCP
Новый MCP -сервер InfluxDB позволяет вам управлять оповещениями Deadman и инфраструктуры временных рядов посредством взаимодействия естественного языка. Эта служба с открытым исходным кодом соединяет InfluxDB 3 к инструментам AI, таким как Claude Desktop, устраняя необходимость в ручной командной строке.
Управление базой данных
Вместо вручную создавать базы данных и настройки триггеров, вы можете использовать подсказки для естественного языка:
- «Создайте новую базу данных под названием« Production_monitoring »для мониторинга Deadman Alert»
- «Настройте триггер The Deadman для таблицы« API_Health »с 5-минутным порогом»
- «Настройте Slack Webhook для оповещений мониторинга датчика»
Операционная эффективность
Сервер MCP преобразует сложные операции временных рядов в разговорные рабочие процессы:
Исследование схемы: Спросите «Какие таблицы существуют в моей базе данных мониторинга?» или «Покажите мне структуру таблицы Sensor_Data», чтобы понять ваш ландшафт данных без написания запросов.
Управление токеном: Управляйте аутентификацией с помощью подсказок, таких как «Создайте токен только для чтения для команды мониторинга» или «Список всех активных токенов администратора».
Мониторинг здоровья: Получите обновления статуса в реальном времени с помощью запросов, таких как «Проверьте статус соединения моего экземпляра InfluxDB» или «Покажите мне недавнюю активность записи во всех базах данных».
Поколение запросов
Сервер MCP может проанализировать вашу схему и генерировать соответствующие запросы Deadman Alert:
- «Найдите все таблицы, которые не получили данные в последний час».
- «Покажите мне последнее время записи для каждого измерения в производственной базе данных».
- «Определите датчики, которые перестали отчетность за последние 24 часа».
Последние мысли и следующие шаги
Оповещения Deadman представляют собой критический компонент комплексных стратегий мониторинга, особенно в средах DevOps, где молчание часто указывает на серьезные проблемы.
Этот плагин Deadman Check обеспечивает мониторинг долговечности трубопровода данных в режиме реального времени, помогая вам поддерживать эксплуатационную видимость в вашей инфраструктуре. Мы призываем вас изучить репозиторий InfluxData/plupuxDB3_plugins для получения дополнительных примеров и внести свои собственные плагины в сообщество.
Будущее мониторинга заключается в интеллектуальных, проактивных системах, которые могут обнаружить проблемы, прежде чем они обострятся. Уличивания Deadman являются важнейшей частью этой головоломки, и двигатель обработки PlupuxDB 3 может быть хорошим вариантом для создания надежных, масштабируемых решений для мониторинга, которые поддерживают плавные системы.
InfluxData является создателем PlupuxDB, ведущей платформы временных рядов, используемой для сбора, хранения и анализа данных всех временных рядов в любом масштабе. Разработчики могут запрашивать и анализировать свои данные, отмеченные временем в режиме реального времени, чтобы открыть, интерпретировать и обмениваться новыми идеями, чтобы получить конкурентное преимущество. Узнайте больше новейших из InfluxData Trending Stories YouTube.com/ThenewStack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Anais Dotis-Georgiou-это защитник разработчика InfluxData с страстью к тому, чтобы сделать данные красивыми с использованием аналитики данных, ИИ и машинного обучения. Она берет данные, которые собирает, делает сочетание исследований, исследований и инженерии … Подробнее от Anais Dotis Georgiouou
