Natuurlijk! Hier is een uitgebreide gids om een capaciteitsplanningsstrategie te ontwikkelen met behulp van Prometheus-metrics voor jouw service MijnWebApp, die draait op AWS EC2 en RDS. 1. Belangrijke Metrics Identificeren Voor effectieve capaciteitsplanning is het essentieel om relevante metrics te monitoren. Hier zijn enkele kerncategorieën en voorbeelden: a. CPU-gebruik - Prometheus metric: node_cpu_seconds_total - Belang: Hoge CPU-belasting kan wijzen op behoefte aan meer resources of optimalisatie. b. Geheugengebruik - Prometheus metric: node_memory_Active_bytes - Belang: Om te voorkomen dat geheugen tekort raakt, vooral bij geheugengevoelige applicaties. c. Disk I/O en opslag - Prometheus metrics: node_disk_reads_bytes_total, node_disk_writes_bytes_total - Belang: Monitoren van diskactiviteiten voor bottlenecks. d. Netwerkverkeer - Prometheus metrics: process_network_receive_bytes_total, process_network_transmit_bytes_total - Belang: Om netwerkbelasting te begrijpen. e. Applicatiespecifieke metrics - Bijvoorbeeld: request latency, request rate (bijvoorbeeld via custom metrics) - Belang: Direct inzicht in de gebruikersbelasting en performance. f. RDS Metrics - Bijvoorbeeld: CPUUtilization, DatabaseConnections, ReadIOPS, WriteIOPS - Belang: Monitoring van databaseprestaties en capaciteit. 2. Analyseren van Historische Data en Trendlijnen a. Data verzamelen - Configureer Prometheus om uitgebreide data te verzamelen over een langere periode (weken tot maanden). b. Visualiseren - Gebruik Grafana om dashboards te maken die trends en pieken duidelijk weergeven. c. Trendanalyse - Identificeer seizoenspatronen, dagelijkse pieken en groeitrends. - Gebruik statistische methoden of voorspellingsmodellen (bijvoorbeeld regressieanalyse) om toekomstige resourcebehoeften te voorspellen. d. Detectie van knelpunten - Analyseer tijden van maximale belasting en kijk naar performance-issues of resource-uitputting. e. Automatisering - Overweeg het gebruik van tools voor voorspellende analyses, zoals time-series forecasting (bijvoorbeeld ARIMA-modellen), indien nodig. 3. Beste Praktijken voor Geïnformeerde Schaalbeslissingen a. Thresholds instellen - Stel duidelijke drempels in voor CPU, geheugen, disk en netwerkgebruik om proactief te schalen. b. Autoscaling configureren - AWS biedt bijvoorbeeld Application Auto Scaling of EC2 Auto Scaling-groepen. Koppel deze aan metrics zoals CPU- of request-rate. c. Gebruik van Prometheus-alerts - Implementeer alertregels voor kritieke metrics om tijdig te handelen. d. Load testing - Voer regelmatig load tests uit om de capaciteit te testen en schaalparameters te verfijnen. e. Resource reserveringen en buffers - Plan voor extra capaciteit om onverwachte pieken op te vangen zonder performanceverlies. f. Continuer monitoring en bijsturing - Evalueer regelmatig de prestaties en pas je strategie aan op basis van nieuwe data en trends. 4. Infrastructuur Overwegingen - AWS EC2 - Gebruik CloudWatch metrics in combinatie met Prometheus om een compleet beeld te krijgen. - Overweeg het gebruik van Spot Instances of Reserved Instances afhankelijk van voorspelbare belasting. - RDS - Monitor RDS metrics via CloudWatch en integrateer deze in je Prometheus dashboards. - Overweeg het gebruik van read replicas of grotere instance types bij toenemende vraag. Samenvatting: - Identificeer en monitor kernmetrics zoals CPU, geheugen, disk en netwerk. - Verzamel en analyseer historische data met grafieken en voorspellingsmodellen. - Stel duidelijke thresholds en maak gebruik van autoscaling. - Implementeer alerts en voer regelmatige load tests uit. - Blijf je infrastructuur en resourceplanning optimaliseren op basis van de verzamelde data en trends. Met deze aanpak kun je proactief je resourcecapaciteit beheren en zorgen voor optimale prestaties van MijnWebApp.

Zeker, hier is een gestructureerde aanpak voor het ontwikkelen van een capaciteitsplanningsstrategie voor MijnWebApp met Prometheus op AWS EC2 en RDS: ### 1. Belangrijke Metrics om te Monitoren Focus op deze categorieën voor een volledig beeld: **A. Toepassingsmetrics (MijnWebApp)** - **HTTP-verkeer**: - `http_requests_total` (totaal aantal requests) - `http_request_duration_seconds` (responsetijden per endpoint) - `http_requests_in_flight` (gelijktijdige verbindingen) - **Foutpercentages**: - `http_requests_failed_total` (bijv. 4xx/5xx-fouten) - **Aangepaste businessmetrics**: - Aantal actieve gebruikers, transacties/sec, etc. **B. Systeemmetrics (EC2)** - **CPU**: `node_cpu_seconds_total` (gebruik per core) - **Geheugen**: `node_memory_MemAvailable_bytes` (beschikbaar RAM) - **Schijf-I/O**: - `node_disk_read_bytes_total` - `node_disk_written_bytes_total` - **Netwerk**: `node_network_receive_bytes_total` (inkomend verkeer) **C. Databasemetrics (RDS via CloudWatch Exporter)** - **CPU/RAM**: `aws_rds_cpu_utilization_total` - **Connecties**: `aws_rds_database_connections` - **I/O**: `aws_rds_read_iops` & `aws_rds_write_iops` - **Latentie**: `aws_rds_read_latency` (queryprestaties) **D. Prometheus Intern** - `prometheus_tsdb_head_samples_appended_total` (opnamesnelheid) ### 2. Analyseren van Historische Datatrends Gebruik Prometheus’ querytaal (PromQL) en visualisatietools zoals Grafana: - **Seizoenspatronen**: - Zoek terugkerende pieken (bijv. dagelijkse/wekelijkse trends) met: ```promql avg_over_time(http_requests_total[7d]) ``` - **Groei-trends**: - Bereken wekelijkse groei met `rate()`: ```promql increase(http_requests_total[7d]) ``` - **Correlaties**: - Vergelijk CPU-gebruik met verkeer: ```promql node_cpu_seconds_total{mode="idle"} AND rate(http_requests_total[5m]) ``` - **Alerting**: Stel drempels in met `ALERTS` voor automatische notificaties. ### 3. Schaalbeslissingen en Beste Praktijken **A. Schaalstrategieën** - **Horizontaal schalen (EC2)**: - Gebruik Auto Scaling Groups gebaseerd op CPU-gebruik (`CPUUtilization > 70%`) of aangepaste metrics (bijv. requestlatentie). - **Verticaal schalen (RDS)**: - Upgrade RDS-instantietype bij aanhoudende I/O- of CPU-limieten. **B. Capaciteitsdrempels** - **Prestatiedoelen**: - Houd responsetijden < 200ms voor 95% van de requests. - Zorg dat CPU-gebruik onder 80% blijft tijdens pieken. - **Reservecapaciteit**: Houd 20-30% buffer voor onverwachte belasting. **C. Automatisering** - **Predictive Scaling**: - Gebruik AWS Forecast of vergelijkbare tools met Prometheus-data voor toekomstige vraag. - **Chaos Engineering**: - Test schaalbaarheid met gecontroleerde belasting (bijv. met AWS Fault Injection Simulator). **D. Kostenoptimalisatie** - Monitor `aws_ec2_spot_usage` voor kostenefficiënte instanties. - Gebruik `aws_rds_storage_used_percent` om opslagkosten te beheren. ### Aanbevolen Tools 1. **Prometheus + Grafana**: Voor monitoring en dashboards. 2. **AWS CloudWatch Exporter**: Om RDS-metrics naar Prometheus te halen. 3. **Alertmanager**: Voor proactieve meldingen. 4. **Terraform/CloudFormation**: Voor infrastructuur-as-code. ### Voorbeeld Prometheus Rule (Fragment) ```yaml groups: - name: MijnWebApp-Alerts rules: - alert: HogeLatentie expr: rate(http_request_duration_seconds_sum[5m]) / rate(http_request_duration_seconds_count[5m]) > 0.5 for: 10m labels: severity: critical annotations: description: "Gemiddelde responsetijd hoger dan 500ms gedurende 10 minuten." ``` Begin met het implementeren van deze metrics, analyseer 2-4 weken aan data, en pas schaaldrempels geleidelijk aan op basis van werkelijke belasting. Succes met MijnWebApp! 🚀