Natuurlijk! Hier zijn enkele aanbevelingen om je Prometheus-alertregels te verbeteren en te optimaliseren voor een Kubernetes-productiecluster met 50 nodes en diverse microservices: 1. Selecteer relevante metrics: - Node-gerelateerde: - `node_cpu_seconds_total` (CPU-belasting) - `node_memory_MemAvailable_bytes` en `node_memory_MemTotal_bytes` (geheugengebruik) - `node_filesystem_avail_bytes` en `node_filesystem_size_bytes` (schijfruimte) - `node_network_receive_bytes_total` en `node_network_transmit_bytes_total` (netwerkverkeer) - Pod- en container-gerelateerde: - `container_cpu_usage_seconds_total` - `container_memory_usage_bytes` - `kube_pod_status_phase` - Microservices-specifiek: - Applicatie-specifieke metrics zoals request-latency, foutpercentages, en throughput, indien beschikbaar. 2. Stel realistische drempelwaarden in: - CPU: ```promql sum(rate(node_cpu_seconds_total{mode!="idle"}[5m])) / sum(rate(node_cpu_seconds_total[5m])) > 0.8 ``` (Bijvoorbeeld >80% CPU gebruik) - Geheugen: ```promql node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes < 0.1 ``` (Minder dan 10% geheugen beschikbaar) - Disk: ```promql (node_filesystem_avail_bytes / node_filesystem_size_bytes) < 0.1 ``` (Minder dan 10% schijfruimte beschikbaar) - Netwerk: - Alert bij abnormale toename in netwerkverkeer of packetverlies. 3. Minimaliseer valse positieven: - Gebruik `for`-parameters: ```yaml for: 5m ``` om te voorkomen dat korte pieken leiden tot alerts. - Combineer meerdere metrics: Bijvoorbeeld, alert only als CPU- en geheugenpieken gelijktijdig voorkomen. - Stel drempels niet te laag in; rekening houdend met normale variaties tijdens piekuren. - Gebruik labels en annotaties om context te geven, zodat je onderscheid kunt maken tussen verwachte pieken en echte problemen. 4. Monitor en verfijn regelmatig: - Analyseer de historische data om drempels aan te passen. - Stel automatisch gedrag in zoals trenddetectie voor langzame degradatie. 5. Voorbeeld van een verbeterde alertregel: ```yaml - alert: HogeCPUGebruik expr: sum(rate(node_cpu_seconds_total{mode!="idle"}[5m])) / sum(rate(node_cpu_seconds_total[5m])) > 0.8 for: 5m labels: severity: warning annotations: summary: "Hoge CPU-belasting op {{ $labels.instance }}" description: "CPU-gebruik is hoger dan 80% gedurende meer dan 5 minuten." ``` Samenvatting: - Kies metrics die de kern van je infrastructuur en microservices meten. - Stel drempels in gebaseerd op normale operationele waarden. - Gebruik de `for`-waarde om korte pieken niet te triggeren. - Combineer meerdere metrics voor meer accurate alerts. - Blijf je alerts evalueren en aanpassen op basis van operationele ervaring. Wil je dat ik specifieke alertregels voor bepaalde metrics of scenario's voor je opstel?