Observability & AIOps: Видеть проблемы до пользователей

Настраиваем комплексный мониторинг инфраструктуры и приложений. Внедряем интеллектуальные алерты для проактивного обнаружения проблем.

Что такое Observability?

Observability (наблюдаемость) — это способность понимать внутреннее состояние системы по внешним сигналам: метрикам, логам и трейсам. Цель — быстро находить и устранять проблемы.

Три столпа Observability

1. Метрики (Metrics)

Количественные данные о состоянии системы: CPU, RAM, disk I/O, latency, error rate, throughput.

Инструменты: Prometheus, Grafana, Zabbix, InfluxDB

2. Логи (Logs)

Текстовые записи о событиях в системе: ошибки, warning, debug-информация.

Инструменты: ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Loki, Fluentd

3. Трейсы (Traces)

Путь запроса через распределённую систему для анализа узких мест.

Инструменты: Jaeger, Zipkin, OpenTelemetry

Что мы настраиваем

Мониторинг инфраструктуры

Контролируем состояние серверов, сети, хранилищ.

Метрики:

• CPU, RAM, disk usage, network I/O
• Load average, inode usage
• SMART-статус дисков (предсказание отказов)
• Температура серверов, состояние RAID

Алерты:

• CPU > 80% более 5 минут → Telegram
• Disk usage > 90% → критический алерт
• Сервер недоступен → немедленное уведомление

Мониторинг приложений (APM)

Следим за производительностью и ошибками в приложениях.

Метрики:

• Response time (latency)
• Error rate (% ошибок)
• Throughput (запросов в секунду)
• Database query time
• Queue length (RabbitMQ, Kafka)

Алерты:

• Error rate > 1% → warning
• Response time > 2s → critical
• Queue length > 1000 → scaling alert

Централизованное логирование

Собираем логи со всех серверов и приложений в одном месте.

Что собираем:

• Application logs (PHP, Python, Node.js, Java)
• Web server logs (Nginx, Apache)
• System logs (syslog, systemd journals)
• Container logs (Docker, Kubernetes)

Возможности:

• Полнотекстовый поиск по логам
• Фильтрация по уровням (ERROR, WARNING, INFO)
• Графики частоты ошибок
• Алерты при появлении критических ошибок

Интеллектуальные алерты (AIOps)

Используем ML для обнаружения аномалий и снижения ложных срабатываний.

Что делаем:

• Baseline anomaly detection (обучение на исторических данных)
• Динамические пороги (адаптация к нагрузке)
• Корреляция событий (связь между метриками)
• Предиктивная аналитика (предсказание отказов)

Результат: Алерты только о реальных проблемах, снижение "шума" на 80%

Дашборды и визуализация

Создаём информативные дашборды для быстрого понимания состояния системы.

Что показываем:

• Обзорный дашборд (statuses всех сервисов)
• Детальные метрики по каждому сервису
• Real-time графики нагрузки
• SLA и uptime statistics
• Бизнес-метрики (заказы, выручка, конверсия)

Процесс работы

1. Аудит и анализ (2-3 дня)

Изучаем вашу инфраструктуру, приложения, текущие проблемы.

Результат: План мониторинга с приоритетными метриками

2. Установка и настройка (1-2 недели)

Разворачиваем систему мониторинга, настраиваем сбор метрик и логов.

Результат: Работающий мониторинг с базовыми дашбордами

3. Настройка алертов (3-5 дней)

Создаём правила алертинга, настраиваем уведомления в Telegram/Slack/PagerDuty.

Результат: Проактивные уведомления о проблемах

4. Обучение команды (1-2 дня)

Показываем, как читать дашборды, искать по логам, настраивать алерты.

Результат: Команда умеет самостоятельно диагностировать проблемы

5. Оптимизация (ongoing)

Дорабатываем дашборды, уточняем пороги алертов, снижаем ложные срабатывания.

Результат: Мониторинг, который реально помогает, а не "шумит"

Технологии

Метрики и дашборды

• Prometheus — сбор метрик (pull-модель)
• Grafana — визуализация, дашборды
• Zabbix — enterprise-мониторинг (агентская модель)
• InfluxDB — time-series база данных
• Telegraf — агент для сбора метрик

Логи

• ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) — мощный поиск по логам
• Loki — логи от создателей Grafana (интеграция с Prometheus)
• Fluentd — сбор и обработка логов
• rsyslog — централизованный syslog

Алертинг

• Alertmanager (для Prometheus)
• PagerDuty — on-call менеджмент
• Telegram/Slack боты — уведомления команде
• Opsgenie — инцидент-менеджмент

APM (Application Performance Monitoring)

• Jaeger — distributed tracing
• Sentry — отслеживание ошибок в приложениях
• New Relic, Datadog — SaaS APM (при необходимости)

Стоимость

Базовый мониторинг

от 40 000 ₽

• Zabbix или Prometheus + Grafana
• Мониторинг до 10 серверов
• Базовые дашборды и алерты
• Telegram-уведомления
• 1 месяц поддержки

Расширенный мониторинг

от 90 000 ₽

• Prometheus + Grafana + Loki (метрики + логи)
• Мониторинг до 30 серверов
• APM для приложений
• Кастомные дашборды
• Интеграция с PagerDuty/Slack
• 3 месяца поддержки

Enterprise Observability + AIOps

от 180 000 ₽

• ELK Stack + Prometheus + Grafana + Jaeger
• Неограниченное количество серверов
• ML-алерты и anomaly detection
• Distributed tracing
• SLA monitoring и отчёты
• 6 месяцев поддержки + обучение

Точная стоимость зависит от масштаба инфраструктуры и требований к SLA

Кейсы

Финтех: проактивный мониторинг платёжного сервиса

Задача: 50k+ транзакций/день, простои обнаруживались по жалобам клиентов, RCA занимало часы.

Решение: ELK Stack + Zabbix + Grafana + ML-алерты.

Результат: MTTR с 4 часов до 12 минут, 95% проблем обнаруживаются проактивно.

→ Посмотреть детальный кейс

FAQ

Q: Сколько стоит содержание мониторинга?
A: Open-source решения (Prometheus, Grafana, Zabbix) — бесплатны. Платите только за серверы (~$20-50/мес).

Q: Как быстро развернуть мониторинг?
A: Базовый мониторинг — 1 неделя. Полный observability стек — 2-3 недели.

Q: Можно ли мониторить облачную инфраструктуру?
A: Да, интегрируемся с AWS CloudWatch, GCP Monitoring, Azure Monitor.

Q: Нужен ли отдельный сервер под мониторинг?
A: Да, для централизованного хранения метрик и логов. Мощность зависит от масштаба (от 2 CPU/4 GB RAM).

Q: Что делать с накопленными данными?
A: Настраиваем retention policy (например, детальные метрики 7 дней, агрегированные — 1 год).