Övervakning: Övervakning, mått, Prometheus & Grafana-guide

Metrics, dashboards och varningar för produktionsystem – Prometheus, Grafana, Kubernetes och AI-bördor.

Sidinnehåll

Observabilitet är inte valfritt i produktionsystem.

Om du kör:

  • Kubernetes-kluster
  • AI-modellinferensarbetsbelastningar
  • GPU-infrastruktur
  • API:er och mikrotjänster
  • Molnnyttiga system

Behöver du mer än loggar.

Du behöver mått, varningar, dashboards och systemövervakning.

Den här pelaren täcker modern observabilitetsarkitektur med fokus på:

  • Prometheus-övervakning
  • Grafana-dashboards
  • Måttinsamling
  • Varningsystem
  • Mönster för produktionsövervakning

En teknisk diagram av nätverksenheter att övervaka och styra

Vad är Observabilitet?

Observabilitet är förmågan att förstå det interna tillståndet hos ett system genom externa utdata.

I moderna system består observabilitet av:

  1. Mått – kvantitativa tidsseriedata
  2. Loggar – diskreta händelseposter
  3. Spår – distribuerade förfråganflöden

Övervakning är en delmängd av observabilitet.

Övervakning berättar för dig att något är fel.

Observabilitet hjälper dig att förstå varför.

I produktionsystem – särskilt distribuerade system – är denna skillnad viktig.

Övervakning vs Observabilitet

Många team förvirrar övervakning och observabilitet.

Övervakning Observabilitet
Varnar när gränser överskrids Möjliggör rotorsaksanalys
Fokuserar på fördefinierade mått Designad för okända felmodeller
Reaktiv Diagnostisk

Prometheus är ett övervakningssystem.

Grafana är en visualiseringslager.

Tillsammans bildar de grunden för många observabilitetsstackar.

Prometheus-övervakning

Prometheus är den etablerade standarden för måttinsamling i molnnyttiga system.

Prometheus tillhandahåller:

  • Pull-baserad måttinsamling
  • Tidsseriedatabaser
  • PromQL-frågor
  • Integration med Alertmanager
  • Tjänstupptäckning för Kubernetes

Om du kör Kubernetes, mikrotjänster eller AI-arbetsbelastningar, är sannolikt Prometheus redan en del av din stack.

Börja här:

Övervakning med Prometheus

Den här guiden täcker:

  • Prometheus-arkitektur
  • Installera Prometheus
  • Konfigurera mål för insamling
  • Skriva PromQL-frågor
  • Ställa in varningsregler
  • Produktionsaspekter

Prometheus är enkelt att komma igång med – men subtilt att hantera på stora skala.

Grafana-dashboards

Grafana är visualiseringslager för Prometheus och andra datorkällor.

Grafana möjliggör:

  • Realtime-dashboards
  • Visualisering av varningar
  • Integration med flera datorkällor
  • Observabilitetsvyer på teamnivå

Kom igång:

Installera och använda Grafana på Ubuntu

Grafana omvandlar rådata till operativa insikter.

Utan dashboards är mått bara siffror.

Observabilitet i Kubernetes

Kubernetes utan observabilitet är operativ gissning.

Prometheus integrerar djupt med Kubernetes genom:

  • Tjänstupptäckning
  • Mått på podnivå
  • Nodexporterare
  • kube-state-metrics

Observabilitetsmönster för Kubernetes inkluderar:

  • Övervaka resursanvändning (CPU, minne, GPU)
  • Varna vid omstart av podar
  • Följa distributionens hälsa
  • Mäta förfråganens svarsfördröjning

Prometheus + Grafana är fortfarande den vanligaste Kubernetes-övervakningsstacken.

Observabilitet för AI och LLM-infrastruktur

Den här webbplatsen fokuserar mycket på AI-system.

Observabilitet är kritisk för:

  • Övervaka LLM-inferensfördröjning
  • Följa tokenflöde
  • Mäta GPU-användning
  • Varna vid modellfel
  • Övervaka inbäddningspipelines

Prometheus kan visa mått som:

  • Försök per sekund
  • Fördröjningspercentiler (P50, P95, P99)
  • GPU-minnesanvändning
  • Ködjup
  • Felraten

För AI-system är observabilitet inte bara infrastruktur – det är modellreliabilitet.

Mått vs Loggar vs Spår

Mått är idealiska för:

  • Varningar
  • Prestandatrender
  • Kapacitetsplanering

Loggar är idealiska för:

  • Händelsefelsökning
  • Felanalys
  • Övervakningsloggar

Spår är idealiska för:

  • Distribuerad förfrågananalys
  • Mikrotjänstfördröjningsbrytning

En mogen observabilitetsarkitektur kombinerar alla tre.

Prometheus fokuserar på mått.

Grafana visualiserar mått och loggar.

Framtida utökningar kan inkludera:

  • OpenTelemetry
  • Distribuerad spårning
  • Loggarinsamlingssystem

Vanliga övervakningsfel

Många team implementerar övervakning felaktigt.

Vanliga fel inkluderar:

  • Inga justerade varningsgränser
  • För många varningar (varningssmärta)
  • Inga dashboards för viktiga tjänster
  • Inga övervakning av bakgrundsjobb
  • Ignorera fördröjningspercentiler
  • Inte övervaka GPU-arbetsbelastningar

Observabilitet är inte bara att installera Prometheus.

Det är att designa en systemövervakningsstrategi.

Bästa praxis för produktionsobservabilitet

Om du bygger produktionsystem:

  • Övervaka fördröjningspercentiler, inte genomsnitt
  • Följ felefrekvens och mätning
  • Övervaka infrastruktur och applikationsmått
  • Ställa in åtgärdsbara varningar
  • Granska dashboards regelbundet
  • Övervaka kostrelaterade mått

Observabilitet bör utvecklas tillsammans med ditt system.

Hur observabilitet kopplar till andra IT-aspekter

Observabilitet är nära kopplad till:

  • Kubernetes-operativt
  • Molninfrastruktur (AWS, osv.)
  • AI-inferenssystem
  • Prestandamätning
  • Härledningsanvändning

Observabilitet är den operativa ryggraden i alla produktionsystem.

Slutsatser

Prometheus och Grafana är inte bara verktyg.

De är grundläggande komponenter i modern infrastruktur.

Om du inte kan mäta ditt system, kan du inte förbättra det.

Den här observabilitetspelaren kommer att utvecklas medan övervakningsmönster utvecklas – från mått till full systeminspektion.

Utforska Prometheus- och Grafana-guiderna ovan för att komma igång.