Natuurlijk! Hier is een gestructureerde aanpak voor het ontwerpen van een Prometheus metrics visualisatiestrategie gericht op effectieve trendanalyse over tijd: 1. Metrics Selectie en Labeling - CPU-gebruik: Gebruik de metric `node_cpu_seconds_total` en bereken het percentage CPU-gebruik per interval. - Geheugengebruik: Gebruik `node_memory_Active_bytes` of `node_memory_MemAvailable_bytes` om het geheugengebruik te monitoren. - HTTP-foutpercentages: Gebruik de metrics van je webserver zoals `http_requests_total` met labels voor statuscodes en bereken het percentage foutieve responses (bijv. 4xx en 5xx). 2. Visualisatietypen - Liniegrafieken: Voor het tonen van trends over tijd van CPU-, geheugen- en foutpercentages. - Stacked area charts: Om het aandeel van verschillende foutstatuscodes in totaal te visualiseren. - Heatmaps of sparklines: Voor snelle identificatie van piekbelastingen en kleine afwijkingen. 3. Dashboardindeling - Tijdlijn overzicht: Een overzichtspagina met alle kernmetrics in één dashboard, weergegeven als lijn- of area charts. - Gedetailleerde analysepagina: Voor het monitoren van specifieke metrics, met filters op tijdsperioden en labels. - Anomalie-alerts en trends: Een sectie voor het tonen van afwijkingen en trendwijzigingen. 4. Trendanalyse en Anomaliedetectie - Gebruik moving averages en glijdende gemiddelden om langetermijntrends te accentueren. - Voeg annotaties toe bij significante veranderingen of pieken. - Stel alerts in op basis van drempels en afwijkingen van normale trends. 5. Detectie van geleidelijke toename responstijden en systeembelasting - Monitor de response time metrics (bijv. `http_response_time_seconds`) en visualiseer de trend. - Gebruik cumulatieve sum of rate metrics om langzaam toenemende belasting zichtbaar te maken. - Combineer datavisualisaties met drempelwaarden en waarschuwingen. 6. Implementatie Tips - Gebruik Grafana of een vergelijkbare tool voor geavanceerde visualisaties. - Configureer automatische refreshes en tijdsintervallen die geschikt zijn voor trenddetectie (bijvoorbeeld 1 minuut tot 1 uur). - Documenteer en standardiseer je dashboards voor consistent gebruik. Door bovenstaande aanpak te volgen, kun je de langetermijntrends en anomalieën van je systemen effectief visualiseren en analyseren, waardoor je proactief kunt reageren op potentiële problemen.

Hier is een gestructureerde strategie voor Prometheus-metriekvisualisatie gericht op trendanalyse: ### 1. **Selectie van Kernmetrics** Focus op deze metrics voor trendanalyse: - **CPU-gebruik**: `rate(node_cpu_seconds_total[5m])` of `instance:node_cpu:rate:sum` - **Geheugengebruik**: `node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes` - **HTTP-foutpercentages**: `rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m]) / rate(http_requests_total[5m])` - **Responstijden**: `histogram_quantile(0.95, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m]))` ### 2. **Aanbevolen Visualisatietypen** - **Grafana Dashboard** met deze paneltypes: - **Time Series-grafieken** voor alle metrics (toon 30-90 dagen) - **Heatmaps** voor responstijdpercentielen (bijv. p50, p95, p99) - **Stat panels** met trendindicatoren (7-daagse/30-daagse verandering) - **Annotations** voor releases/configuratiewijzigingen ### 3. **Dashboardindeling** ``` ┌─────────────────┬──────────────────┬─────────────────┐ │ CPU-trends │ Geheugentrends │ Foutpercentages │ │ (30d + rate) │ (30d + usage %) │ (30d + spikes) │ ├─────────────────┼──────────────────┼─────────────────┤ │ Responstijden │ Belastingscore │ Anomaliedetectie│ │ (heatmap p95) │ (composietmetric)│ (delta alerts) │ └─────────────────┴──────────────────┴─────────────────┘ ``` ### 4. **Trendanalyse Technieken** - Gebruik **`increase()`** en **`delta()`** functies voor trendberekeningen - Implementeer **moving averages** (bijv. `avg_over_time(metric[7d])`) - Stel **baseline thresholds** in op basis van historische percentielen ### 5. **Anomaliedetectie** - Configureer **alert rules** voor: - >10% toename responstijden over 7 dagen - Consistente stijging foutpercentages over 24u - Geheugengroei >5% per week ### 6. **Best Practices** - Gebruik **multi-window views** (7d/30d/90d) in hetzelfde dashboard - Implementeer **template variables** voor environment/filtering - Voeg **trend arrows** toe in stat panels (▲▼ voor verandering) - Gebruik **consistent color coding** tussen gerelateerde metrics ### 7. **Aanbevolen Tools** - **Grafana** voor visualisatie met Prometheus datasource - **Alertmanager** voor notificaties - **Recording rules** voor complexe trendberekeningen ### Startimplementatie: 1. Installeer Grafana + Prometheus 2. Importeer het **Node Exporter Full** dashboard als basis 3. Voeg custom panels toe voor applicatiemetrics 4. Stel **recording rules** in voor trendberekeningen: ```promql - record: instance:http_response_time_7d_trend expr: avg_over_time(histogram_quantile(0.95, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m]))[7d]) ``` Deze aanpak benadrukt langetermijntrends door combinaties van raw metrics, berekende trends en visuele vergelijkingen over meerdere tijdsperiodes.