Open-source мониторинг вместо дорогостоящих решений: как построить эффективную систему через Prometheus и Grafana

𝓲

Фото: Личный архив Павла Нейгума

Почему компании выбирают open-source инструменты

Компании всё чаще смотрят в сторону open-source инструментов вместо коммерческих решений, потому что они позволяют избежать vendor lock-in, обеспечивают прозрачность кода и независимость от вендора. При использовании open-source решений можно самостоятельно управлять конфигурацией и адаптировать создаваемые системы под свои задачи.

Еще один плюс — значительная экономия средств. При использовании open-source инструментов не нужно платить за лицензии — расходы идут только на инфраструктуру и команду.

Также важно, что open-source продукты активно развиваются — в этом принимает участие не только разработчик, но и остальные члены IT-сообщества. И каждая компания также может влиять на развитие продукта, оставляя свою обратную связь и занимаясь доработками.

Однако у open-source инструментов есть и ограничения: внедрение и поддержка требуют квалификации, а долгосрочное хранение и масштабирование — дополнительных решений вроде Thanos или Mimir. Поэтому если вы задумываетесь о создании решения на основе open-source продуктов, необходимо, чтобы ваши разработчики имели достаточную квалификацию.

Резюмируем:

• Если у вас есть квалифицированная команда и ресурсы на доработку инструмента — можно выбрать open-source решение. Оно обладает большой гибкостью и позволяет доработать себя под требования бизнеса.
• Если вам нужен быстрый старт, готовые инструменты для мониторинга производительности (APM), распределенные трассировки и гарантии работы в виде строгих SLA, то лучше выбрать коммерческий сервис.

Кейс. Для мониторинга я использую open-source решения Prometheus и Grafana. Prometheus отвечает за сбор метрик по pull-модели, а Grafana — за визуализацию и дашборды. В таком решении есть плюсы — высокая гибкость, возможность подключать экспортеры для любых сервисов, богатая экосистема плагинов. Но также я могу отметить и минусы — здесь нет встроенного APM и машинного обучения, то есть, архитектуру приходится строить самостоятельно. Международный конгресс по anti-age и эстетической медицине — ENTERESTET 2026

Масштабировать Prometheus непросто, особенно в Kubernetes с высокой кардинальностью метрик. Из-за взрывного роста показателей нужно заново настраивать RAM, так как время отклика критично увеличивается. В отличие от коммерческих сервисов — например, Datadog или New Relic — где всё работает из коробки, здесь я беру на себя ответственность за конфигурацию и поддержку.

С чего начать построение системы мониторинга на Prometheus и Grafana

Для начала нужно определить ключевые цели мониторинга. Например, это может быть:

• сбор контрольных метрик — системы или приложений;
• диагностика или трассировка проблем;
• прогнозирование масштабирования;
• снижение простоя системы;
• оптимизация ресурсов и т.д.

После этого можно начинать работу с Prometheus. Я советую сразу настраивать scrape_interval так, чтобы не перегружать систему, и закладывать retention-периоды. Если retention увеличить (например, до 90 дней), то можно выстраивать долгосрочные отчеты, но при этом требования к диску и памяти значительно вырастут. Если уменьшить, то вы сэкономите ресурсы, но у вас останется меньше исторических данных для анализа.

После этого можно добавлять экспортеры — они играют роль «посредников» между Prometheus и системой, из которой собираются метрики. Я советую использовать node_exporter — для серверов, snmp_exporter — для сетевых устройств и blackbox_exporter — для доступности. Для Kubernetes я подключаю kube-state-metrics и cAdvisor.

После этого можно интегрировать Grafana как фронтенд, а далее — импортировать готовые дашборды или построить собственные.

Вот какие дашборды я советую настроить:

• Для инфраструктуры: классический серверный дашборд (CPU, RAM, диски, сеть).
• Для Kubernetes: поды, ресурсы, HPA.
• Для безопасности: дашборды с метриками Falco, KubeBench, Trivy, NeuVector.
• Для бизнеса: панели с SLI/SLO и бюджетом ошибок.

Для расширения возможностей Grafana используются специальные плагины. Например, плагин WorldPing измеряет отклик серверов по всему миру, PagerDuty позволяет отправлять алерты Grafana напрямую дежурным инженерам, а Kubernetes-plugin используется для мониторинга Kubernetes-кластеров.

Как настраивать алерты

Я советую настраивать алерты на CPU, RAM, диски. Таким образом, если ресурсы будут подходить к критическому уровню, Prometheus пришлет уведомление. Для маршрутизации алертов можно использовать Alertmanager.

Вот несколько советов по настройке алертов:

1. Группируйте их по лейблам cluster/instance. Это значит, что если одновременно в одном кластере «упало» сразу 10 подов, вы получите одно сгруппированное уведомление, а не 10 отдельных. Такая тактика упростит работу инженеров — вместо того, чтобы реагировать на каждое однотипное сообщение, они получат резюме по проблеме.
2. Задавайте severity (warning/critical). Так каждый алерт будет получать уровень важности: warning → предупредительный, можно отреагировать в плановом порядке; critical → срочный. Это нужно для приоритизации и правильной маршрутизации алерта — например, warning пойдет в качестве рядовой задачи в Slack, а critical — напрямую дежурному инженеру.
3. Используйте inhibition и silences для maintenance. Inhibition блокирует менее важные алерты, если уже сработал более важный. Например, если сервер недоступен целиком, нет смысла отправлять алерт «диск переполнен». Silences — это ручное отключение уведомлений на время. Например, его можно ставить во время обновления кластера, чтобы инженерам не поступали ложные алерты.
4. Прописывайте тайминги group_wait (время ожидания алертов после первого события, чтобы сгруппировать похожие), group_interval (частота повторного напоминания о группе алертов), repeat_interval (частота напоминания о том, что алерт еще активен). Это позволит избежать «шторма уведомлений», когда за минуту поступают десятки сообщений, и инженеры не знают, на что реагировать в первую очередь.
   
   

Дополнительно я советую настроить инструменты для обеспечения безопасности. Например, сервис Falco отслеживает события в Kubernetes и облаках в реальном времени, чтобы обнаруживать аномальное поведение. Trivy работает как cканер уязвимостей и конфигурационных ошибок для контейнеров, образов и файловой системы. KubeBench используется для проверки Kubernetes-кластера на соответствие требованиям безопасности.

Логирование для системы мониторинга

Для работы с логами можно использовать несколько инструментов, в зависимости от задачи. Чаще я всего применяю Loki — это open-sorce система логирования с открытым исходным кодом, созданная командой Grafana Labs. Обычно ее используют вместе с агентом Promtail, который собирает логи с серверов или контейнеров и отправляет их в Loki. Этот инструмент не занимает много места и памяти, идеально интегрируется с Grafana и позволяет быстро подключить базовый сбор логов. Но поиск ограничен и не подходит для сложной аналитики.

Если требуется более сложный поиск по содержимому логов, можно подключить Elasticsearch или Opensearch. Эти системы позволяют делать детализированные запросы, строить аналитические панели и работать с большими объемами данных. Однако они ощутимо сложнее в настройке и дороже в эксплуатации.

Особое внимание важно уделить связке метрик и логов. Я стараюсь, чтобы везде были одинаковые метки — например, `pod`или `trace_id`. Благодаря этому в Grafana можно кликнуть по графику метрик и сразу перейти к логам конкретного сервиса в тот же промежуток времени. Такая связка значительно упрощает диагностику: можно быстро понять, что происходило в приложении в момент, когда метрика изменилась.

Практика и кейсы по настройке мониторинга

Напоследок поделюсь несколькими кейсами из своей практики, когда я реализовывал систему мониторинга через связку Prometheus + Grafana.

Кейс 1. Обнаружение аномалий

В одной из систем я реализовывал детекцию аномалий на основе метрик в Prometheus с помощью функционального языка запросов PromQL. Для каждой метрики рассчитывалось скользящее среднее (moving average) за определенный интервал времени и стандартное отклонение. На основе скользящего среднего формировалась эталонная линия (baseline), отражающая нормальное поведение метрики. Далее определялись пороговые значения — на сколько метрика может отклоняться от baseline, прежде чем считаться аномальной.

Если Prometheus регистрировал аномалию, он генерировал алерт, который отправлялся по назначению через Alertmanager. В реальности первые версии правил дали множество ложных срабатываний на пиковые нагрузки или плановые события системы. Пришлось доработать правила: добавить фильтры, учет рабочих интервалов и динамические пороги. После этого система начала определять реальные аномалии — это позволило быстрее реагировать на инциденты и анализировать их причины.

Кейс 2.

В одном из проектов я создавал кастомный экспортёр для NeuVector — системы безопасности контейнеров. Основная цель заключалась в том, чтобы интегрировать данные о безопасности в Prometheus и строить на их основе дашборды в Grafana. Я реализовал сбор данных через REST API: написал собственный экспортер, который извлекал нужные метрики из NeuVector — кластер, контроллеры, уязвимости, сетевой трафик. Метрики отправлялись в Prometheus, а с помощью Grafana можно было строить информативные дашборды. Это позволяло оперативно отслеживать состояние безопасности кластера и быстро реагировать на инциденты.

Кейс 3. Борьба с кардинальностью

В одном из Kubernetes-кластеров я столкнулся с классической проблемой высокой кардинальности метрик. В кластере работало тысячи подов, каждый из которых публиковал множество метрик с разными лейблами. В результате Prometheus создавал десятки тысяч уникальных временных рядов, что приводило к высокому расходу памяти и рискам падения при пиковых нагрузках.

Я проанализировал метки, которые добавлялись к метрикам, и удалил ненужные, чтобы сократить количество уникальных рядов. Также увеличил частоту опроса метрик (scrape\_interval), что уменьшило количество данных, которые Prometheus собирает в единицу времени, и снизило нагрузку на сеть и хранилище.

Помимо этого, я настроил federation: отдельные Prometheus-серверы собирали метрики с разных namespace или кластеров, а центральный сервер агрегировал только нужные показатели. Это позволило горизонтально масштабировать мониторинг, не перегружая один Prometheus.

Заключение

Реализация системы монитогинга с помощью open source инструментов будет хорошей идеей, если вы хотите быстро начать работу и ищете гибкое решение. Связка Prometheus + Grafana отлично справится с любым типом мониторинга, а с помощью различных плагинов и расширений можно адаптировать ее к любому бизнесу. Но нужно быть готовым к тому, что использование open source инструментов потребует высоких навыков разработки, а в некоторых случаях придется подключать дополнительные сервисы, чтобы справиться с возникшими проблемами — например, возросшей нагрузкой на серверы или ошибками в определении аномалий.