و سپس «افزودن به صفحه اصلی» ضربه بزنید
و سپس «افزودن به صفحه اصلی» ضربه بزنید
در دنیای مدرن DevOps، تنها مانیتورینگ کافی نیست. سرویسها ساختار ماژولار و مبتنی بر Microservices شدهاند، کانتینرها روی Kubernetes اجرا میشوند و رفتار سیستمها پویا است. در چنین شرایطی، فقط اطلاع از اینکه «سرویس Down شد یا نه» هیچ ارزشی ندارد.
آنچه الان نیاز داریم این است که بتوانیم:
- متوجه شویم چرا یک سرویس کند شده است؟
- ریشه مشکل را در زمان مناسب پیدا کنیم.
- رفتار آینده سیستم را پیشبینی کنیم.
- بهجای واکنش، پیشگیری انجام دهیم.
اینجاست که مفهوم Observability وارد میشود. Observability یعنی قابلیت درک درونی سیستم از طریق نشانهها، بدون نیاز به وارد شدن به آن و بهترین جفت ابزار برای ساخت یک Observability Stack استاندارد:
Prometheus + Grafana
Observability چیست و چه تفاوتی با Monitoring دارد؟
| مورد | Monitoring | Observability |
|---|---|---|
| هدف | تشخیص وضعیت و آلارم | تحلیل رفتار و درک سیستم |
| دادهها | Metrics محدود | Metrics + Logs + Traces + Events |
| حالت | واکنشی (Reactive) | تحلیلی و پیشگیرانه (Proactive) |
| سوال اصلی | “چه اتفاقی افتاد؟” | “چرا این اتفاق افتاد؟” |
Observability = Metrics + Logs + Traces
Prometheus چیست؟ (Metrics Collector)
Prometheus جمعآوریکننده متریکها است و دادهها را بهصورت Time-Series ذخیره میکند.
نقاط قوت:
- Pull-based (نیاز به Agent Push نیست)
- Query قوی با زبان PromQL
- بسیار مناسب برای Kubernetes
نقاط قابل توجه:
- برای حجمهای خیلی بالا نیاز به Remote Storage دارید
Grafana چیست؟ (Visualization + Alerting)
Grafana ابزار تصویریسازی، مانیتورینگ و Alerting است که میتواند داده را از:
- Prometheus
- Loki
- ElasticSearch
- MySQL
- InfluxDB
… بخواند و به داشبورد تبدیل کند.
معماری استاندارد Observability Stack
+----------------+
| Grafana |
| Dashboards/UX |
+-------+--------+
|
PromQL Queries
|
+-------+--------+
| Prometheus |
| Metrics Store |
+-------+--------+
|
+-------+--------+
| Exporters/Apps |
+----------------+
اجزا:
- Node Exporter → مانیتورینگ سرورها
- Blackbox Exporter → تست شبکه / Endpoint
- SQL Exporter / Redis Exporter → مانیتورینگ DB
- Custom Metrics → کد اپلیکیشن شما
مانیتورینگ SQL Server + سرویسها + Infra
| سرویس | Exporter مورد نیاز | نمونه متریک |
|---|---|---|
| SQL Server | wmi_exporter یا sql_exporter | Latency, Deadlocks, Buffer Cache |
| API | Custom / OpenTelemetry | Request Duration, Status Code |
| Kubernetes | kube-state-metrics | Pod Restart, Deployment Status |
نمونه Query برای تحلیل کندی API:
sum(rate(http_request_duration_seconds_sum[5m]))
/
sum(rate(http_request_duration_seconds_count[5m]))
راهاندازی سریع
۱) نصب Prometheus
docker run -d --name prometheus \
-p 9090:9090 \
-v ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
prom/prometheus
۲) نصب Node Exporter
docker run -d \
-p 9100:9100 \
prom/node-exporter
۳) نصب Grafana
docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana
۴) ساخت Dashboard
از Grafana Marketplace → Dashboard ID 1860 (Linux Server)
Best Practices که سازمانها معمولاً رعایت نمیکنند
| توصیه | چرا مهم است |
|---|---|
| تعریف SLO و Error Budget | Observability باید هدفمحور باشد |
| استفاده از Labels استاندارد | Queryها و Alertها تمیز و قابل نگهداری میشوند |
| جدا کردن Data Plane از Control Plane | زیرساخت مانیتورینگ خودش نباید نقطه شکست باشد |
| نگهداری Log و Metrics در Storage متفاوت | عدم تداخل I/O در بحران |
مشکلات رایج
| مشکل | راهحل |
|---|---|
| حجم بالای Metrics → کندی Prometheus | استفاده از Thanos / VictoriaMetrics |
| رمزنگاری ارتباطات | فعالسازی TLS + RBAC |
| Dashboardهای پیچیده و بیهدف | SLO-Driven Dashboard Design |
سوالات متداول (FAQ)
۱. آیا Prometheus برای سازمانهای بزرگ کافی است؟
بله، اما با معماری فدراتیو یا Thanos برای Scale.
۲. آیا میتوان Logs را هم با Grafana دید؟
بله، با Loki یا Elastic Stack.
۳. آیا این Stack برای On-Prem مناسب است؟
کاملاً، یکی از بهترین گزینهها برای دیتاسنتر داخلی است.
پیشنهاد مطالعه: Observability vs Monitoring تحول پایش فناوری در ۲۰۲۵
تماس و مشاوره با لاندا
اگر میخواهید برای سازمان خود Observability واقعی (نه فقط مانیتورینگ ساده) اجرا کنید، تیم لاندا میتواند:
- معماری مناسب را طراحی کند.
- اجرا و Docker/K8s Deployment را انجام دهد.
- Dashboardهای عملیاتی و مدیریتی بسازد.
- و تیم شما را آموزش دهد.
نظری داده نشده