Введение
Привет, коллеги! Если вы когда-нибудь просыпались среди ночи от алертов о том, что “всё упало”, но не могли понять почему — эта статья для вас. Поговорим о том, как построить нормальный мониторинг и перестать гадать на кофейной гуще.
В современном мире, где многие компании переходят на облачные технологии и используют managed-сервисы, важно понимать, какие метрики действительно необходимо мониторить самостоятельно, а какие можно оставить на усмотрение провайдера. Managed-ресурсы предоставляют множество преимуществ, включая автоматическое управление инфраструктурой и встроенные инструменты мониторинга. Однако это не освобождает вас от ответственности за мониторинг критичных для бизнеса метрик.
Системные метрики: железо и его причуды
CPU: не дайте процессору задохнуться
Load Average
- Это среднее количество процессов, готовых к выполнению
- Измеряется за 1, 5 и 15 минут
- Если больше количества ядер — система перегружена
- Помогает предсказать проблемы с производительностью
- Пример из жизни: Load Average 30 на 8-ядерной машине. Спойлер: кто-то запустил парсинг логов в проде
CPU Usage по типам
- user time — время выполнения пользовательских процессов
- system time — время выполнения системных вызовов
- iowait — время ожидания ввода/вывода
- idle — время простоя
- steal — для виртуалок: время, украденное гипервизором
- Реальный кейс: Высокий iowait выдал проблему с логированием — приложение писало логи быстрее, чем диск успевал их сохранять
Context Switches
- Количество переключений между процессами
- Высокие значения = потеря производительности
- Помогает найти проблемы с многопоточностью
- История из практики: Однажды неправильная настройка thread pool привела к 100k+ переключений в секунду. Процессор был занят, но не работой
Memory: когда “просто добавить оперативки” не помогает
Used/Available Memory
- RSS (Resident Set Size) — реально используемая память
- Virtual Memory — зарезервированная память
- Heap — память для объектов в Java
- Non-Heap — память для метаданных JVM
- Dirty pages — данные, ожидающие записи на диск
- Пример: Приложение с memory leak съело всю память за 3 часа. Графики показали проблему за час до падения
Swap Usage
- Использование диска как дополнительной памяти
- Swap In — чтение из swap в память
- Swap Out — выгрузка из памяти в swap
- Высокая активность swap = серьезное падение производительности
- Кейс: Система “тормозила” потому что база данных ушла в swap. Спасибо OOM Killer за “помощь”
Application Metrics: что творится в вашем коде
Response Time: почему пользователи жалуются на лаги
Latency (P95/P99)
- P95 — время ответа для 95% запросов
- P99 — время ответа для 99% запросов
- Помогает найти “медленные” запросы
- Важнее среднего времени ответа
- Разбивка по эндпоинтам критична
- Учет размера ответа
- История: API с средним временем 100ms и P99 в 5 секунд. Причина? Один “тяжелый” запрос к базе данных
Apdex Score (Application Performance Index)
- Оценка удовлетворенности пользователей от 0 до 1
- T — целевое время ответа
- Satisfied: < T (считается как 1)
- Tolerating: < 4T (считается как 0.5)
- Frustrated: > 4T (считается как 0)
- Пример: Если T = 300ms:
- Отлично: < 300ms
- Терпимо: < 1.2s
- Плохо: > 1.2s
Traffic: понимаем нагрузку
RPS (Requests per Second)
- Количество запросов в секунду
- Разбивка по:
- HTTP методам (GET, POST, etc)
- Эндпоинтам
- Статус кодам
- Помогает планировать мощности
- Кейс: Резкий рост 404 ошибок выявил проблему с кешированием старых URL
Concurrent Users
- Количество одновременных пользователей
- Active Sessions — активные сессии
- User Flow — путь пользователя по системе
- Geographic Distribution — распределение по регионам
- Пример: Пиковая нагрузка по понедельникам в 10 утра — готовимся заранее
Database Metrics: когда база данных решает пойти погулять
Connection Pool
- Active connections — активные соединения с базой
- Idle connections — простаивающие соединения
- Max connections — максимум возможных соединений
- Connection timeouts — таймауты при получении соединения
- Connection acquisition time — время получения соединения
- История из жизни: Connection leak в тестах убил прод через неделю после деплоя. Никто не ожидал, что тесты могут влиять на прод
Query Performance
- Query execution time — время выполнения запросов
- Slow queries — запросы дольше определенного порога
- Table scans — полные просмотры таблиц (спойлер: это обычно плохо)
- Index usage — использование индексов
- Lock contentions — конфликты блокировок
- Buffer cache hit ratio — эффективность кеширования
- Кейс: Один “безобидный” JOIN без индекса положил всю базу. Привет, полночный дебаг!
Storage Metrics
- Disk IOPS — операций ввода/вывода в секунду
- Write/Read latency — задержки записи/чтения
- Storage space usage — использование места
- WAL/Binlog size — размер журнала транзакций
- Пример: Однажды логи транзакций съели все место на диске. Угадайте, когда это случилось? Правильно, в пятницу вечером!
Security Metrics: потому что параноик — это не диагноз, а профессия
Authentication Failures
- Failed login attempts — неудачные попытки входа
- Password reset requests — запросы сброса пароля
- Brute force attempts — попытки подбора
- IP-based patterns — подозрительные паттерны по IP
- Geographic anomalies — странная география запросов
- Пример: Брутфорс атака из Китая в 3 часа ночи. Спасибо rate limiting и геоблокировке!
Resource Access Patterns
- Unusual data access — нетипичные обращения к данным
- Privilege escalations — повышение привилегий
- API usage anomalies — аномалии использования API
- Data exfiltration attempts — попытки выгрузки данных
- Suspicious user behavior — подозрительное поведение пользователей
- Кейс: Необычный паттерн запросов выявил утечку данных через API. Кто-то “умный” пытался выгрузить всю базу клиентов…
Infrastructure Security
- Port scan attempts — попытки сканирования портов
- DDoS indicators — индикаторы DDoS атак
- SSL/TLS issues — проблемы с сертификатами
- Firewall denials — отказы файрвола
- История: Однажды забытый open port чуть не стал причиной взлома. Теперь у нас есть регулярные проверки
Cost Metrics: чтобы финансовый директор не поседел раньше времени
Resource Utilization vs Cost
- Cost per service — стоимость каждого сервиса
- Resource efficiency — насколько эффективно используются ресурсы
- Idle resources — простаивающие (и бесполезно дорогие) ресурсы
- Autoscaling efficiency — насколько правильно работает автомасштабирование
- Reserved vs On-demand usage — использование зарезервированных мощностей
- История: Забытый тестовый кластер “съел” месячный бюджет за неделю. Теперь у нас есть автоматическое удаление тестовых окружений
Traffic Costs
- Egress traffic — исходящий трафик (самый дорогой в облаках)
- Inter-region traffic — трафик между регионами
- API calls — вызовы API (особенно платные)
- Storage operations — операции с хранилищем
- CDN usage — использование CDN
- Пример оптимизации: Перенос бэкапов в тот же регион сэкономил 30% бюджета. Кто же знал, что межрегиональный трафик такой дорогой?
Роль провайдера в мониторинге
Что обычно берет на себя провайдер:
- Базовый мониторинг инфраструктуры
- Автоматическое масштабирование
- DDoS защита
- Базовые метрики безопасности
- Мониторинг доступности сервисов
Что остается на нашей совести:
- Мониторинг бизнес-метрик
- Специфичные для приложения метрики
- Кастомные алерты и пороговые значения
- Мониторинг затрат и оптимизация
- End-to-end мониторинг пользовательского опыта
Пример из жизни: Провайдер радостно рапортовал, что “всё работает”, пока пользователи жаловались на тормоза. Оказалось, что наш кеш был жив, но работал как улитка
Общие рекомендации по настройке мониторинга
1. Начните с главного
- Определите критичные бизнес-метрики
- Настройте базовые системные метрики
- Добавьте мониторинг основных компонентов
- Кейс: Начали с 500 метрик, закончили 50-ю действительно важными
2. Настройте правильные алерты
- Избегайте ложных срабатываний
- Используйте разные уровни важности
- Добавьте контекст к алертам
- Настройте правильную маршрутизацию
- История: После сотого ложного алерта в 3 часа ночи мы наконец научились их правильно настраивать
3. Правильное хранение метрик
- Определите retention policy для разных типов метрик
- Настройте агрегацию для старых данных
- Планируйте storage capacity заранее
- Используйте разные интервалы сбора для разных метрик
- Пример: CPU metrics каждые 10 секунд, а бизнес-метрики раз в минуту
4. Визуализация, которая реально помогает
- Создавайте тематические дашборды
- Группируйте связанные метрики
- Добавляйте аннотации для важных событий
- Используйте разные типы графиков для разных данных
- Кейс: После добавления deployment markers на графики, поиск проблем ускорился в разы
5. Автоматизация мониторинга
- Используйте Infrastructure as Code для конфигурации
- Автоматизируйте создание дашбордов
- Настройте автоматическое реагирование на типовые проблемы
- Регулярно проверяйте и обновляйте конфигурацию
- История: Автоматическое увеличение диска при 80% заполнении спасло не один наш уикенд
Практические советы по внедрению
Для начинающих
- Начните с базовых метрик:
- CPU, Memory, Disk
- Basic HTTP metrics
- Error rates
- Response times
- Добавьте простые алерты:
- Disk space > 80%
- Error rate > 1%
- Response time P95 > 1s
Для продвинутых
- Внедрите трейсинг:
- Distributed tracing
- Service mesh metrics
- Custom business metrics
- Настройте продвинутую аналитику:
- Anomaly detection
- Trend analysis
- Capacity planning
Типичные ошибки и как их избежать
- Слишком много метрик
- Проблема: Information overload
- Решение: Начните с малого, расширяйтесь по необходимости
- Пример: Из 1000 метрик реально использовались только 100
- Плохие алерты
- Проблема: Alert fatigue
- Решение: Настраивайте значимые пороги, используйте агрегацию
- Кейс: После пересмотра порогов количество ночных вызовов уменьшилось на 90%
- Отсутствие контекста
- Проблема: Сложно понять причину проблемы
- Решение: Добавляйте метаданные, связывайте метрики
- Пример: Добавление version tags помогло быстро находить проблемные деплои
Заключение: Как построить мониторинг, который реально работает
Ключевые принципы
- Мониторинг должен приносить пользу
- Не собирайте метрики “просто потому что можно”
- Каждая метрика должна помогать принимать решения
- Регулярно пересматривайте набор метрик
- Баланс между полнотой и простотой
- Слишком много данных так же плохо, как и слишком мало
- Фокусируйтесь на том, что действительно важно
- Начинайте с простого, усложняйте по необходимости
- Культура мониторинга
- Обучайте команду работе с метриками
- Документируйте решения и настройки
- Проводите регулярные ревью системы мониторинга
Чек-лист для проверки вашего мониторинга
✅ Базовые метрики
- CPU, Memory, Disk metrics настроены
- Application metrics работают
- Error tracking налажен
- Performance metrics собираются
✅ Алертинг
- Критичные алерты настроены
- Есть разные уровни важности
- Настроена правильная маршрутизация
- Документированы действия по алертам
✅ Визуализация
- Основные дашборды созданы
- Метрики сгруппированы логически
- Графики понятны и информативны
- Есть документация по метрикам
Напоследок: золотые правила мониторинга
- Не усложняйте без необходимости
- Простой и работающий мониторинг лучше сложного и сломанного
- Начните с малого, растите постепенно
- Думайте о людях
- Метрики должны быть понятны всей команде
- Алерты должны быть действительно важными
- Документация должна быть актуальной
- Регулярно улучшайте
- Собирайте фидбек от команды
- Анализируйте инциденты
- Обновляйте пороги и правила
P.S. И помните: хороший мониторинг — это не тот, который собирает все возможные метрики, а тот, который помогает решать реальные проблемы до того, как о них узнают пользователи.
P.P.S. Да, и еще раз про пятничные деплои — настройте особые алерты на вечер пятницы. Почему-то именно в это время все любят заливать в прод “маленькие безобидные фиксы”, которые потом чинит вся команда в субботу.
Полезные ссылки и инструменты
- Популярные стеки мониторинга:
- Prometheus + Grafana
- ELK Stack
- DataDog
- New Relic
- Инструменты для трейсинга:
- Jaeger
- Zipkin
- OpenTelemetry
- Тулзы для логирования:
- ELK Stack
- Graylog
- Loki
Удачного мониторинга! И пусть ваши графики всегда будут красивыми, а алерты — только по делу!