Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze aanpak om een geautomatiseerd monitoring- en alertingsysteem voor je Kong API Gateway te ontwerpen, gebruikmakend van Prometheus, Grafana, Slack en PagerDuty: 1. Metrics Verzamelen met Prometheus - Configureer Kong om metrics te exporteren naar Prometheus. Dit kan via de Prometheus-plugin of door het gebruik van een exporter. - Zorg dat je metrics zoals latency (bijvoorbeeld responsetijd) en foutpercentages (statuscodes 4xx/5xx) beschikbaar zijn in Prometheus. 2. Grafana Dashboards - Maak dashboards in Grafana om realtime data te visualiseren. - Voeg panels toe voor latency en foutpercentages, zodat je trends en anomalieën kunt monitoren. 3. Alerting Instellen in Prometheus - Gebruik Prometheus Alertmanager voor alerts. - Definieer alertregels, bijvoorbeeld: ```yaml groups: - name: kong-alerts rules: - alert: HighLatency expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(kong_latency_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 0.2 for: 2m labels: severity: critical annotations: summary: "Lagere latency boven 200ms" description: "De latency is langer dan 200ms voor 2 minuten." - alert: HighErrorRate expr: sum(rate(kong_response_errors[5m])) / sum(rate(kong_requests[5m])) > 0.05 for: 2m labels: severity: warning annotations: summary: "Hoge foutpercentage" description: "Foutpercentage boven 5% gedurende 5 minuten." ``` - Pas deze regels aan op basis van je exacte metrics en thresholds. 4. Integratie met Slack en PagerDuty - Configureer Prometheus Alertmanager om alerts door te sturen naar Slack en PagerDuty: - **Slack**: Voeg een webhook toe en stel de Alertmanager-configuratie in: ```yaml receivers: - name: 'slack' slack_configs: - api_url: 'https://hooks.slack.com/services/XYZ/ABC/123' channel: '#alerts' send_resolved: true ``` - **PagerDuty**: Voeg een PagerDuty-integratie toe: ```yaml receivers: - name: 'pagerduty' pagerduty_configs: - service_key: 'jouw-pagerduty-service-key' send_resolved: true ``` - Koppel deze receivers aan je alertregels via de `route` configuratie. 5. Testen en Fine-tunen - Test of de alerts correct worden verstuurd door handmatig de thresholds te overschrijden. - Pas de alertregels en notificaties aan voor optimale werking. 6. Automatisering en Onderhoud - Zorg voor automatische deployment en updates van je configuraties. - Monitor de werking en pas aan waar nodig. Met deze stappen heb je een krachtig, geautomatiseerd monitoring- en alertingsysteem dat je waarschuwt bij hoge latency en fouten, en dat je direct via Slack of PagerDuty op de hoogte brengt.

Absoluut. Hier is een gedetailleerd stappenplan voor het opzetten van een geautomatiseerd monitoring- en alertingsysteem voor je Kong API Gateway met de opgegeven tools en criteria. ### Overzicht van de Architectuur 1. **Kong Gateway** verzamelt metrics. 2. **Prometheus** scrapet deze metrics van Kong en slaat ze op. 3. **Grafana** visualiseert de metrics vanuit Prometheus. 4. **Alertmanager** (onderdeel van Prometheus) ontvangt alerts van Prometheus en routeert deze naar: * **Slack** voor teamnotificaties. * **PagerDuty** voor kritieke incident- en on-call management. --- ### Stap 1: Metrics Beschikbaar Maken vanuit Kong Kong moet zijn metrics exporteren in een formaat dat Prometheus kan lezen. 1. **Activeer de Prometheus Plugin**: Je kunt de plugin globaal, per service, per route of per consumer activeren. Voor algemene monitoring is globaal vaak het handigst. ```bash # Voorbeeld: activeer de plugin globaal curl -X POST http://<your-kong-admin-host>:8001/plugins \ --data "name=prometheus" ``` 2. **Verify de Metrics Endpoint**: De metrics zijn nu beschikbaar op de data plane (proxy) poort, meestal `:8000` of `:8443` op het `/metrics` path. ```bash curl http://<your-kong-proxy-host>:8000/metrics ``` Je zou nu een lijst met Kong-specifieke metrics moeten zien. --- ### Stap 2: Prometheus Configureren om Kong te Scrapen Je moet Prometheus vertellen waar het de metrics van Kong vandaan kan halen. 1. **Bewerk je `prometheus.yml` configuratiebestand**: ```yaml scrape_configs: - job_name: 'kong' scrape_interval: 15s # Verzamel elke 15 seconden metrics metrics_path: /metrics static_configs: - targets: ['<your-kong-proxy-host>:8000'] # Vervang door je daadwerkelijke hostnaam of IP labels: instance: 'kong-production' ``` 2. **Herstart Prometheus** om de configuratie te laden. --- ### Stap 3: Alertregels Definieren in Prometheus Dit is de kern van je alertingssysteem. Je definieert hier de logica voor wanneer een alert moet worden geactiveerd. 1. **Maak een bestand aan voor Kong alertregels**, bijvoorbeeld `kong_alerts.rules`. 2. **Definieer de alert voor Latency**: ```yaml groups: - name: kong-alerts rules: - alert: KongHighLatency expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(kong_http_latency_bucket{type="request"}[5m])) by (le, service)) > 0.2 for: 5m # De alert moet 5 minuten actief zijn voordat hij wordt afgevuurd labels: severity: warning team: api annotations: summary: "Hoge latentie bij Kong API Gateway" description: "Service {{ $labels.service }} heeft een 95e percentiel latentie van {{ $value }}s, wat boven de drempel van 200ms ligt." impact: "Gebruikers ervaren trage response tijden." ``` * **Uitleg**: Deze query berekent het 95e percentiel van de request latentie over een venster van 5 minuten, gegroepeerd per service. De waarde is in seconden (vandaar `0.2` voor 200ms). --- ### Stap 4: Alertmanager Configureren voor Integraties De Alertmanager handelt de alerts af die hij van Prometheus ontvangt. 1. **Configuratie (`alertmanager.yml`)**: ```yaml global: resolve_timeout: 5m route: group_by: ['alertname', 'service'] # Groepeer alerts op naam en service group_wait: 30s group_interval: 5m repeat_interval: 2h receiver: 'team-slack-pagerduty' # Je kunt complexere routes maken (bijv. voor verschillende severity levels) # routes: # - match: # severity: critical # receiver: 'critical-pagerduty' receivers: - name: 'team-slack-pagerduty' slack_configs: - channel: '#alerts-kong' # Jouw Slack kanaal api_url: 'https://hooks.slack.com/services/YOUR/SLACK/WEBHOOK' # Jouw webhook URL send_resolved: true # Stuur een bericht wanneer het probleem is opgelost title: "{{ .GroupLabels.alertname }}" text: "{{ .CommonAnnotations.description }}\nImpact: {{ .CommonAnnotations.impact }}" pagerduty_configs: - routing_key: 'YOUR_PAGERDUTY_INTEGRATION_KEY' # Jouw PagerDuty Integration Key description: "{{ .CommonAnnotations.summary }} - Service: {{ .GroupLabels.service }}" details: alertname: "{{ .GroupLabels.alertname }}" service: "{{ .GroupLabels.service }}" summary: "{{ .CommonAnnotations.summary }}" impact: "{{ .CommonAnnotations.impact }}" ``` 2. **Herstart de Alertmanager** met de nieuwe configuratie. --- ### Stap 5: Dashboards Maken in Grafana Gebruik Grafana voor real-time inzicht en historische analyse. 1. **Voeg Prometheus als gegevensbron toe** in Grafana. 2. **Importeer een bestaand dashboard** (snelste start): * Ga naar "Create" -> "Import". * Gebruik dashboard ID **7424** (officieel Kong Prometheus dashboard). Dit geeft je een uitgebreid overzicht van latency, foutpercentages, verkeer, en meer. 3. **Pas het dashboard aan** of maak eigen panels voor jouw specifieke behoeften. * **Query voor Latency (Grafana Panel)**: ``` histogram_quantile(0.95, sum(rate(kong_http_latency_bucket{type="request"}[$__rate_interval])) by (le, service)) ``` * **Query voor Foutpercentages (4xx en 5xx)**: ``` # Totaal aantal requests sum(rate(kong_http_requests_total[$__rate_interval])) by (service) # Foutpercentage (5xx) (sum(rate(kong_http_requests_total{code=~"5.."}[$__rate_interval])) by (service) / sum(rate(kong_http_requests_total[$__rate_interval])) by (service)) * 100 ``` ### Samenvatting en Volgende Stappen 1. **Test je configuratie**: Simuleer verkeer naar een service en kijk of de metrics in Prometheus en Grafana verschijnen. 2. **Test je alerts**: Verhoog kunstmatig de latentie van een service (bijv. met een `sleep` in een upstream service) en controleer of de alert correct wordt geactiveerd en afgeleverd in Slack en PagerDuty. 3. **Verfijn je alerts**: Pas de `for`-duur en drempelwaarden (`0.2`) aan op basis van wat normaal gedrag is voor jouw API's. 4. **Overweeg extra metrics**: Je kunt dezelfde workflow uitbreiden naar andere cruciale metrics, zoals `kong_http_requests_total{code=~"5.."}` voor 5xx fouten. Dit systeem geeft je een robuuste, geautomatiseerde monitoring- en alertingpijplijn die precies voldoet aan je gestelde eisen.