Solutions All end-to-end solutions Opinionated solutions that help you get there easier and faster
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こんにちは、開発基盤の Taiki です。今回は、マイクロサービスで必須のコンポーネントとなりつつあるサービスメッシュについて、クックパッドで構築・運用して得られた知見についてご紹介できればと思います。 サービスメッシュそのものについては以下の記事や発表、チュートリアルで全体感をつかめると思います: https://speakerdeck.com/taiki45/observability-service-mesh-and-microservices https://buoyant.io/2017/04/25/whats-a-service-mesh-and-why-do-i-need-one/ https://blog.envoyproxy.io/service-mesh-data-plane-vs-control-plane-2774e720f7fc https://istio.io/
こんにちは。インフラエンジニア見習いのつるべーです。 最近、オープンソースの監視ツールとして注目を集めているPrometheusのことが気になっています。サーバの監視ツールとしても大変優秀なようですが、時系列なデータを蓄積する時系列データベースとしての側面についても気になります。ということで、今回はCentOS7上にPrometheusをインストールして、監視対象のサーバのメトリクスを取得してみるところまでやってみます！ prometheus.io Prometheusの概要 Prometheusは、Googleの出身者がGoogle社内の監視ツールである「Borgmon」の影響を受けて作った監視ツールです。 オープンソースであるため、GitHubにコードが公開されています。 github.com Prometheusでは、監視を行うサーバが監視対象のサーバへメトリクスを取得しにいく「Pu
#hbstudy 79 で Prometheus の話をしました
Prometheusとはオープンソースの監視ツールです。このツールの主な特徴は以下の通りです。 メトリクスの収集をHTTPを通じたPull型で行います。 柔軟性に富んだクエリで集計した後にグラフとして表示することができます。このクエリのことを公式的に「PromQL」と称しています。 複数のコンポーネントから構成されています。Prometheus自体は監視サーバであり、GUI部分はGrafana、アラート部分はAlertManagert等のコンポーネントが担っています。 上記の特徴が全て私のニーズにマッチしており、非常にお気に入りのツールになっています。 さて、この記事で取り扱うのはBlackbox Exporterというコンポーネントです。このコンポーネントは各種通信プロトコルを通じて対象サーバの死活状態に関するメトリクスを生成します。Prometheusを運用する上で是非とも押さえておき
こんにちは！freeeでインフラゾンビをやっている @sugitak です。ゲームではレベルを上げて物理で殴る派です。 freee ではたまにインフラエンジニアの数が減るのですが、その減ったインフラエンジニアはインフラゾンビへと進化し、社内を闊歩します。インフラゾンビは主に開発チームに所属して、アプリっぽいインフラの仕事をインフラからアプリ側へと持っていきます。デプロイとか、Dockerとか、Jenkinsとかの、いわゆる DevOps 系のところですね。こうすることで開発者は手を出せるものの自由度が増えるし、インフラはより本来のインフラとして純度を上げていける、 so, win-win ってわけです。 さて、そんなわけで監視です。freee Engineers Advent Calendar 2016の9日目の記事として、 Prometheus による監視が最高なのでみんなもっと使おうと
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