Em 2023, as plataformas de monitoramento serão essenciais para o trabalho das equipes modernas de DevOps. As equipes de DevOps precisam de ferramentas confiáveis e flexíveis para monitorar e gerenciar com eficácia sistemas complexos e fornecer desempenho do sistema, disponibilidade e insights de segurança em tempo real.
As ferramentas de monitoramento de código aberto estão se tornando cada vez mais populares devido à sua relação custo-benefício, flexibilidade e suporte da comunidade.
Prós e contras das ferramentas de monitoramento de código aberto
Aqui estão algumas vantagens e desvantagens das ferramentas de monitoramento de código aberto em comparação com as ferramentas SaaS.
vantagem
- Personalização : As ferramentas de monitoramento de código aberto podem fornecer maior personalização e flexibilidade na configuração do monitoramento e na integração com outras ferramentas.
- Econômico : as ferramentas de código aberto geralmente são gratuitas ou de baixo custo, o que as torna uma solução acessível para organizações com orçamento limitado.
- Transparência : O código das ferramentas de monitoramento de código aberto pode ser revisado e auditado publicamente, proporcionando maior transparência e responsabilidade.
- Suporte da comunidade : As ferramentas de monitoramento de código aberto geralmente são apoiadas por uma grande comunidade de desenvolvedores que fornecem suporte e contribuem para o desenvolvimento da ferramenta.
deficiência
- Complexidade: as ferramentas de código aberto normalmente exigem mais conhecimento técnico e esforço para instalação, configuração e manutenção do que as ferramentas de monitoramento SaaS.
- Apoio: Embora o apoio comunitário esteja disponível, pode não ser suficiente para organizações com necessidades de monitorização complexas ou especializadas.
- Segurança: as ferramentas de código aberto podem ser vulneráveis a vulnerabilidades de segurança porque podem não ter os fortes recursos de segurança e atualizações fornecidas pelas ferramentas SaaS.
- Escalabilidade: Em comparação com as ferramentas SaaS, as ferramentas de monitoramento de código aberto podem não ser escalonáveis o suficiente, pois podem exigir hardware e infraestrutura adicionais para serem dimensionadas de forma eficaz.
Dez principais ferramentas de monitoramento de código aberto
Abordaremos as seguintes ferramentas de monitoramento de código aberto às quais as equipes modernas de DevOps devem prestar atenção em 2023:
- Sensu Ir
- SigNoz
- APM elástico
- Jaeger
- Prometeu
- Grafana
- OpenTelemetria
- Zabbix
- Healthchecks.io
- Monitoramento e Gerenciamento Percona (PMM)
Essas ferramentas fornecem uma variedade de recursos de monitoramento, incluindo coleta e análise de métricas, monitoramento de logs, rastreamento de solicitações e alertas. Cada ferramenta tem seus pontos fortes e fracos, e a melhor escolha para uma equipe DevOps específica dependerá de suas necessidades e requisitos exclusivos.
Sensu Ir
Sensu Go é uma ferramenta de monitoramento de código aberto que permite monitorar sua infraestrutura, incluindo servidores, contêineres e serviços em nuvem. Sensu tem 3 pontos principais: simplicidade, escalabilidade e monitoramento multinuvem.
Sensu Go usa uma arquitetura descentralizada, onde as verificações de monitoramento são executadas em nós clientes chamados agentes, e os resultados são enviados a um servidor backend para processamento e armazenamento. Essa arquitetura permite uma configuração de monitoramento mais flexível e escalável, onde você pode adicionar ou remover agentes conforme necessário e distribuir a carga de trabalho de monitoramento em sua infraestrutura.
Sensu fornece funcionalidade e automação de monitoramento como código que são essenciais para esse ambiente dinâmico, desde implantações totalmente automatizadas baseadas em modelos de código de monitoramento (arquivos de configuração YAML) até APIs flexíveis que controlam todos os elementos da plataforma de monitoramento.
Sensu Go oferece suporte a vários tipos de verificações de monitoramento, incluindo verificações no estilo Nagios, scripts personalizados e plug-ins escritos em vários idiomas. Você também pode usar o Sensu Go para monitorar ambientes em contêineres, como Kubernetes e Docker, bem como serviços em nuvem, como AWS e GCP.
vantagem
- Os desenvolvedores podem escrever seus próprios itens de monitoramento
- Configuração simples, boa escalabilidade e bom desempenho
- roteamento de mensagens
- Compatível com plug-ins do Nagios
- Escrito usando a linguagem go
deficiência
- UI não é muito boa
- Sensu Go tem uma curva de aprendizado e os usuários podem precisar de algum tempo para se familiarizarem com seus recursos e opções de configuração.
SigNoz
SigNotz é uma ferramenta APM (monitoramento de desempenho de aplicativos) de código aberto que você pode usar para substituir outras ferramentas, como Datadog e NewRelic. Pode ser muito conveniente ao monitorar seu aplicativo e solucionar problemas.
Além disso, SigNoz integra OpenTelemetry e suporta diversas linguagens e frameworks que o implementam, como Java, Ruby, Python, Elixir, etc. Ele oferece suporte a várias tecnologias e estruturas modernas, como Kubernetes, Istio, Envoy, Kafka, gRPC e muito mais.
A função principal
- Monitore métricas de aplicativos, como latência, solicitações por segundo e taxas de erro.
- Monitore métricas de infraestrutura, como utilização de CPU ou uso de memória.
- Rastreie as solicitações dos usuários nos serviços.
- Defina alertas sobre métricas.
- Encontre a causa raiz do problema e identifique as pistas que o causaram.
- Visualize gráficos detalhados de rastreamentos de solicitações individuais.
APM elástico
Elastic APM (Application Performance Monitoring) faz parte do Elastic Stack e é um conjunto de ferramentas de análise e visualização de dados de código aberto. O Elastic APM foi projetado para fornecer aos desenvolvedores e equipes de DevOps insights em tempo real sobre o desempenho de seus aplicativos.
O Elastic APM oferece suporte a muitas linguagens de programação e estruturas, incluindo Java, Python, Ruby, Node.js e muito mais. Ele pode monitorar métricas de desempenho de aplicativos, como tempo de resposta, taxa de transferência, taxa de erros e utilização de recursos. Ele também fornece rastreamento detalhado de transações, permitindo que os desenvolvedores identifiquem gargalos e problemas de desempenho em seus códigos.
A função principal
- O Elastic APM também coleta automaticamente erros e exceções não tratadas. Os erros são agrupados principalmente com base em rastreamentos de pilha, para que você possa identificar novos erros à medida que aparecem e ficar de olho no número de vezes que um erro específico ocorreu.
- As métricas são outra fonte importante de informações ao depurar um sistema de produção.
- O agente Elastic APM busca automaticamente métricas básicas em nível de host e métricas específicas do agente, como métricas JVM no agente Java e métricas de tempo de execução Go no agente Go, entre muitos outros agentes.
Repositório Elastic APM Github →
Jaeger
Jaeger fornece rastreamento distribuído ponta a ponta, permitindo que os usuários rastreiem o fluxo de solicitações através de sistemas complexos e identifiquem quaisquer gargalos ou erros de desempenho.
Jaeger oferece suporte a várias linguagens de programação e estruturas, incluindo Java, Python, Ruby, Go, etc. Ele pode ser integrado a frameworks web populares como Spring Boot e Flask.
Ele pode ser usado para monitorar sistemas distribuídos baseados em microsserviços:
- Entrega de contexto distribuída
- Monitoramento de transações distribuídas
- análise de causa raiz
- Análise de dependência de serviço
- Otimização de desempenho/latência
vantagem
- Fácil de instalar
- Configure facilmente uma fonte de dados de sua escolha como back-end de armazenamento
- Código aberto
- UI rica em recursos
- Projeto CNCF
O que falta em maturidade à Jaeger é compensado em velocidade e flexibilidade, e sua arquitetura paralela é nova e mais descentralizada. Ele também tem desempenho superior e é mais fácil de escalar. Jaeger tem melhor suporte ao idioma oficial do que seus rivais mais antigos, e você também pode pensar no suporte ao CNCF como um emblema de aprovação.
Contras
A relativa imaturidade de Jaeger é uma desvantagem. A escolha de Jaeger do Go como linguagem principal ilustra esse ponto. Embora os Esquilos estejam expandindo rapidamente sua comunidade, eles não são tão comuns quanto o Java. Se você é novo no Go, isso pode tornar seu processo de aprendizagem mais longo.
Outra área que tem sido uma bênção e uma maldição para Jaeger é a sua arquitetura mais moderna. Esta arquitetura oferece benefícios em termos de desempenho, confiabilidade e escalabilidade, mas também é muito mais complexa e difícil de manter.
Prometeu
O Prometheus foi projetado para monitorar uma ampla variedade de métricas, incluindo métricas de desempenho de aplicativos, métricas de servidor e métricas de rede. Ele usa um modelo baseado em pull para coletar métricas de alvos como servidores de aplicativos, bancos de dados e dispositivos de rede. Essas métricas são então armazenadas em um banco de dados de série temporal e podem ser visualizadas usando a interface da web do Prometheus ou integradas com ferramentas de terceiros, como o Grafana.
A função principal
- modelo de dados multidimensional
- Linguagem de consulta PromQL para consultar os dados de métricas coletados.
- Colete dados via protocolo HTTP
- Um gerenciador de alarmes que lida com alarmes
- Camada de visualização básica, mas pode ser combinada com Grafana para criar visualizações ricas.
deficiência
O Prometheus é uma ótima ferramenta de monitoramento de métricas, mas nada mais. Não é uma ferramenta completa de monitoramento de aplicativos como o SigNoz:
- O Prometheus rastreia apenas métricas. Para criar uma estrutura de monitoramento poderosa, você precisa rastrear métricas, logs e rastreamentos. Por exemplo, ferramentas como SigNoz podem capturar métricas e rastreamento (gerenciamento de log no roteiro do produto).
- O Prometheus foi projetado para uso independente. Não pode ser ampliado.
Repositório Prometheus Github →
Grafana
Grafana fornece uma interface de usuário baseada na web para criar e compartilhar painéis personalizados que podem ser usados para exibir e monitorar indicadores-chave de desempenho (KPIs) e outras métricas. Grafana oferece suporte a uma ampla gama de opções de visualização, incluindo tabelas, gráficos, medidores e tabelas, e pode ser usado para criar alertas personalizados com base em limites de métricas.
Um dos principais pontos fortes do Grafana é o suporte a uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo bancos de dados de séries temporais populares, como Prometheus, InfluxDB e Graphite. Ele também oferece suporte a fontes de dados de log, como Elasticsearch, e fornecedores de nuvem, como AWS e Azure.
Grafana inclui um poderoso editor de consultas que permite aos usuários filtrar, agregar e transformar dados em tempo real. O editor de consultas oferece suporte a várias linguagens de consulta, incluindo PromQL (usado pelo Prometheus), InfluxQL (usado pelo InfluxDB) e consultas Elasticsearch.
vantagem
- Integre facilmente fontes de dados Prometheus e Graphite.
- Muitos plug-ins estão disponíveis para praticamente qualquer sistema de armazenamento ou sistema operacional.
- Gratuito e de código aberto. Se quiser mais, adquira os planos Professional ou Premium.
- Software altamente personalizável. Alertas personalizados, fontes de dados, painéis, notificações e muito mais.
- Grafana é o rei da visualização de dados. Ele traça métricas de qualquer fonte de dados.
- Trabalhe com outros sistemas para enviar alertas e notificações.
deficiência
- A natureza altamente personalizável do Grafana torna seu início desafiador e demorado.
- Nenhum dado é armazenado. Se também quiser rastrear dados históricos, você precisará de uma solução de armazenamento de terceiros.
- Você precisa ser proficiente em linguagens de programação como JSON e SQL para aproveitar ao máximo o Grafana.
OpenTelemetria
OpenTelemetry fornece bibliotecas para várias linguagens de programação e estruturas, incluindo Java, Python, Go e .NET. Essas bibliotecas permitem que os desenvolvedores instrumentem seus aplicativos com esforço mínimo, facilitando a coleta de dados de telemetria, como rastreamentos, métricas e logs.
OpenTelemetry usa um modelo de dados neutro em termos de fornecedor que permite que dados de telemetria sejam coletados de várias fontes e enviados para vários destinos. Isso facilita a integração com uma ampla gama de ferramentas e serviços de observabilidade.
vantagem
- Reduza a sobrecarga de desempenho de seus aplicativos gerando e gerenciando dados de telemetria
- Fornece bibliotecas e proxies para medir automaticamente bibliotecas e estruturas populares com alterações mínimas em sua base de código.
- Fornece OpenTelemetry Collector, que pode receber, processar e gerar dados em vários formatos
- É apoiado por gigantes da tecnologia como Google e Microsoft e outros grandes fornecedores de computação em nuvem.
- Mude livremente para novas ferramentas de análise de back-end usando exportadores relevantes
- Suporte para novas estruturas e tecnologias
deficiência
- O projeto tem muito espaço para melhorar a documentação e o suporte
- Não fornece armazenamento de back-end e camada de visualização
Zabbix
O Zabbix usa uma arquitetura cliente-servidor, o servidor Zabbix coleta dados de vários agentes instalados em dispositivos de rede, servidores e aplicações. Ele também pode coletar dados de outras fontes, como traps SNMP, contadores JMX e dispositivos habilitados para IPMI.
O Zabbix suporta uma ampla gama de métodos de coleta de dados, incluindo verificações simples, como ping, verificações HTTP e SMTP, bem como verificações mais avançadas, como verificações SNMP, JMX e IPMI. Ele também oferece suporte a verificações personalizadas que podem ser usadas para monitorar o desempenho de aplicativos e serviços personalizados.
vantagem
- Funcionalidade rica, inúmeras integrações possíveis, modelos prontos para uso e suporte multilocatário, API poderosa, suporte para a maioria das redes, servidores, serviços, aplicativos e protocolos de monitoramento de IoT. Quase tudo pode ser monitorado usando protocolos padrão e scripts personalizados.
deficiência
- A configuração inicial exigiu muito trabalho e, a longo prazo, muita otimização. A documentação não é muito clara para usuários iniciantes, especialmente problemas comuns que surgem durante a instalação ou gerenciamento pós-instalação.
Healthchecks.io
Healthchecks.io é um serviço para monitorar cron jobs e processos periódicos semelhantes.
- Healthchecks.io escuta solicitações HTTP ("pings") de seus cron jobs e tarefas agendadas.
- Enquanto o PING chegar na hora certa, ele permanecerá em silêncio.
- Quando um ping não chega a tempo, ele emitirá um alerta.
Healthchecks.io não é adequado para:
- Monitore o tempo de atividade do site investigando solicitações HTTP
- Colete métricas de desempenho de aplicativos
- Resumo do registro
A função principal
- Código aberto, pode ser implantado de forma privada
- Painel simples e limpo
- Suporte de equipe e acesso à API
vantagem
- A interface é extremamente simples de configurar, com instruções de implementação claras.
- Dentro de 5 minutos, você pode ser notificado quando o servidor falhar no relatório e quando o servidor voltar a ficar online.
- No final do mês, você receberá um relatório por e-mail com seu tempo de inatividade.
deficiência
- O serviço carece de análises avançadas e outros recursos avançados.
- Aqueles que procuram essa funcionalidade podem achar que não é uma boa opção. No entanto, acho que a simplicidade deste serviço é um benefício. Adicionar mais recursos corre o risco de prejudicar uma ótima experiência do usuário.
Repositório Healthchecks.io Github →
Monitoramento e Gerenciamento Percona (PMM)
Percona Monitoring and Management (PMM) é uma plataforma de código aberto para gerenciar e monitorar o desempenho do banco de dados. O Percona Monitoring and Management pode ser usado para monitorar uma ampla variedade de ambientes de banco de dados de código aberto:
- Amazon RDS MySQL
- Amazon Aurora MySQL
- MySQL
- MongoDB
- Cluster Percona XtraDB
- PostgreSQL
- ProxySQL
A função principal
- Monitore a integridade da sua infraestrutura de banco de dados
- Explore padrões de comportamento do banco de dados
- Gerencie e melhore o desempenho dos bancos de dados, não importa onde estejam localizados
- Gerencie e melhore o desempenho dos bancos de dados, não importa onde estejam localizados
- Controle de acesso/permissões
- Análise de tendências históricas
vantagem
- Visibilidade do desempenho entre nós do cluster.
- Fácil de usar, boa interface
- Métricas de banco de dados muito detalhadas, como logs de consultas lentas, padrões de desempenho e muito mais
deficiência
- Os sistemas de alerta devem ser melhorados, tais como os modelos de alerta.
- Grandes bancos de dados não podem ser suportados de forma eficiente.
para concluir
O complexo ambiente tecnológico atual exige ferramentas de monitoramento flexíveis que sejam poderosas e econômicas. As soluções de código aberto, como as apresentadas acima, oferecem uma série de vantagens, desde transparência e personalização até economia e suporte comunitário.
No entanto, ao escolher a ferramenta certa para a sua equipe DevOps, é importante considerar fatores como complexidade do sistema, conhecimento técnico, escalabilidade e orçamento. Fique de olho nos desenvolvimentos e atualizações mais recentes dessas ferramentas para garantir que sua equipe tenha os melhores recursos para manter o desempenho, a confiabilidade e a segurança do sistema.
Escolha com sabedoria para que sua equipe tenha as informações necessárias para tomar as melhores decisões e agir de forma eficaz.