Natuurlijk! Hier is een strategie voor het aggregeren en samenvatten van metrics in je Prometheus-omgeving, gericht op het vereenvoudigen van monitoring en het verbeteren van query-prestaties. 1. Metrics Selectie voor Aggregatie - CPU- en geheugengebruik: - Gebruik `node_cpu_seconds_total` en `node_memory_Active_bytes`. - Deze metrics geven gedetailleerde tijdreeksdata en kunnen worden samengevat over meerdere instances. - Netwerkverkeer: - Gebruik `node_network_receive_bytes_total` en `node_network_transmit_bytes_total`. - Deze metrics bieden gedetailleerd netwerkinformatie per interface, die je kunt aggregeren. 2. Geschikte Samenvattingsmethoden - Sum (som): - Ideaal voor totale waarden zoals totaal netwerkverkeer of totaal CPU tijd. - Avg (gemiddelde): - Geschikt voor gemiddelde CPU- of geheugengebruik over meerdere nodes. - Max/Min: - Voor het identificeren van piek- of dalwaarden, bijvoorbeeld maximale CPU-belasting. - Rate/irate: - Voor snelheidsmetingen zoals dataverkeer, gebruik `rate()` of `irate()` over een bepaalde tijdsperiode (bijvoorbeeld 1m of 5m). 3. Implementatie van Samenvattingsregels - Maak gebruik van recording rules in je `recording_rules.yml` om herhaald gebruik te vereenvoudigen en query-prestaties te verbeteren. - Voorbeeldregels: ```yaml groups: aggregations: name: node_aggregates rules: - record: node_cpu_total:avg expr: avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total[1m])) - record: node_memory_active_bytes:sum expr: sum by (instance) (node_memory_Active_bytes) - record: network_receive_bytes:rate expr: rate(node_network_receive_bytes_total[1m]) - record: network_transmit_bytes:rate expr: rate(node_network_transmit_bytes_total[1m]) - record: total_cpu_usage:avg expr: avg by (job) (node_cpu_total:avg) ``` - Deze regels berekenen samenvattingen over alle instances en maken het makkelijker om dashboards en alerts te bouwen. 4. Balans tussen Nauwkeurigheid en Prestaties - Gebruik over het algemeen `rate()` voor snelheidsmetingen en `sum()` of `avg()` voor totale of gemiddelde waarden. - Beperk de aggregatie tot relevante labels (bijvoorbeeld `instance`, `job`) om de precisie te behouden. - Test je regels met historische data om te controleren of de samenvattingen niet te veel detail verliezen voor jouw monitoringdoelen. 5. Integratie en Onderhoud - Implementeer je regels in `recording_rules.yml` en laad ze via Prometheus. - Herstart Prometheus of herlaad de configuratie na wijzigingen. - Monitor de prestaties van je queries en pas aggregaties aan indien nodig. Door deze aanpak kun je je metrics effectief aggregeren, je monitoring overzichtelijker maken en de prestaties van je queries verbeteren, zonder dat je de betrouwbaarheid van je data verliest.

Hier is een strategie voor het efficiënt aggregeren en samenvatten van metrics in uw Prometheus-omgeving: ## Geschikte Metrics voor Aggregatie ### 1. **CPU Metrics** - `rate(node_cpu_seconds_total[5m])` → geaggregeerd per node/instance - `sum by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total[5m]))` - Cluster-wide CPU gebruik: `avg by (cluster) (rate(node_cpu_seconds_total[5m]))` ### 2. **Geheugen Metrics** - `node_memory_MemTotal_bytes` → geaggregeerd per applicatie/team - `node_memory_MemAvailable_bytes` → samenvatting per datacenter - Geheugen gebruik percentage: `avg by (environment) ((node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100)` ### 3. **Netwerk Metrics** - `rate(node_network_receive_bytes_total[5m])` → geaggregeerd per netwerkinterface type - `sum by (instance) (rate(node_network_transmit_bytes_total[5m]))` ## Aanbevolen Samenvattingsmethoden ### **Recording Rules Strategie** ```yaml # recording_rules.yml groups: - name: node_aggregation rules: # CPU aggregaties - record: job:node_cpu_usage:rate5m expr: avg by (job) (rate(node_cpu_seconds_total[5m])) - record: cluster:cpu_utilization:avg expr: avg by (cluster) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) # Geheugen aggregaties - record: job:memory_usage:percentage expr: avg by (job) ((node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100) # Netwerk aggregaties - record: job:network_receive:rate5m expr: sum by (job) (rate(node_network_receive_bytes_total[5m])) - record: job:network_transmit:rate5m expr: sum by (job) (rate(node_network_transmit_bytes_total[5m])) ``` ### **Aggregatieniveaus** 1. **Per Job/Service**: Samenvatting van alle instances per service 2. **Per Cluster/Omgeving**: Overzicht per deployment-omgeving 3. **Per Datacenter/Regio**: Geografische aggregatie 4. **Tijdsgebonden**: 5-minuten gemiddelden voor lange termijn trends ## Implementatiestappen ### Stap 1: Begin met Essentiële Aggregaties ```yaml groups: - name: basic_aggregations interval: 30s rules: - record: instance:node_cpu:rate5m expr: 100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) - record: instance:node_memory_usage:percentage expr: (1 - (node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes)) * 100 ``` ### Stap 2: Voeg Service-level Aggregaties toe ```yaml - name: service_aggregations rules: - record: job:node_cpu_usage:avg expr: avg by (job) (instance:node_cpu:rate5m) - record: job:node_memory_usage:avg expr: avg by (job) (instance:node_memory_usage:percentage) ``` ### Stap 3: Implementeer Lange-termijn Samenvattingen ```yaml - name: long_term_aggregations interval: 5m rules: - record: job:cpu_usage:1h_rate expr: avg_over_time(job:node_cpu_usage:avg[1h]) - record: job:memory_usage:1h_avg expr: avg_over_time(job:node_memory_usage:avg[1h]) ``` ## Best Practices voor Nauwkeurigheid ### **1. Behoud Granulariteit** - Houd raw metrics beschikbaar voor debugging - Gebruik aggregaties alleen voor dashboards en alerting - Bewaar historische raw data volgens uw retentiebeleid ### **2. Kies Juiste Intervallen** ```yaml # Voor real-time monitoring - interval: 15s # Gelijk aan scrape interval # Voor trendanalyse - interval: 5m # Vermindert storage requirements ``` ### **3. Gebruik Juiste Aggregatiefuncties** - `avg()`: Voor gelijkmatig verdeelde metrics - `sum()`: Voor totale waarden (netwerk, requests) - `quantile()`: Voor latency percentielen - `max()`/`min()`: Voor threshold monitoring ### **4. Labels Behoud** ```yaml # Goed - behoudt belangrijke labels - record: job:network_by_interface:rate5m expr: sum by (job, device) (rate(node_network_receive_bytes_total[5m])) # Vermijd over-aggregatie - record: job:network_total:rate5m expr: sum without (device, instance) (rate(node_network_receive_bytes_total[5m])) ``` ## Prestatieverbeteringen ### **Query Optimalisatie** - Gebruik recorded rules in Grafana i.p.v. complexe queries - Reduceer query range voor real-time dashboards - Implementeer query caching waar mogelijk ### **Storage Optimalisatie** - Lange-termijn aggregaties met hogere intervals - Verwijder ongebruikte metrics regelmatig - Gebruik downsampling voor historische data ## Validatie Stappen 1. **Vergelijk raw vs aggregated data** voor consistentie 2. **Test alert thresholds** met geaggregeerde metrics 3. **Monitor rule evaluation time** in Prometheus UI 4. **Valideer business logic** in samenvattingen Deze strategie zal uw monitoring vereenvoudigen, queryprestaties verbeteren, en toch de nodige granulariteit behouden voor gedetailleerde analyse wanneer nodig.