Легкая работа со сложными алертами. Или история создания Balerter

Все любят алерты.

Конечно, гораздо лучше получить уведомление когда что-то произошло (или починилось), чем сидеть, смотреть на графики и искать аномалии.

И инструментов для для этого создано немало. Alertmanager из экосистемы Prometheus и vmalert из группы продуктов VictoriaMetrics. Уведомления zabbix и алерты в Grafana. Самописные скрипты на bash и Telegram боты, которые периодически дергают какой-то URL и говорят, если что-то не так. Много всего.

Мы, в нашей компании, тоже использовали разные решения, пока не уперлись в сложность, или, скорее, невозможность создания сложных, составных алертов. Чего нам хотелось и что в итоге сделали - под катом. TLDR: Так появился open source проект Balerter

Довольно долго мы неплохо жили с алертами, настроенными в Grafana. Да, это не лучший путь. Всегда рекомендуется использовать какие-то специализированные решения, типа Alertmanager. И мы тоже не один раз смотрели в сторону переезда. А затем, потихоньку, нам захотелось большего.

Сказать, когда некий график упал/вырос на XX% и находится там уже N минут по сравнению с предыдущим периодом в M часов? Это, кажется, можно попробовать реализовать с Grafana или Alertmanager, но довольно не просто. (А может и нельзя, я сейчас и не скажу)

Все становится еще сложнее, когда решение об алерте надо принять на основе данных из разных источников. Живой пример:

Проверяем данные из двух баз Clickhouse, далее сравниваем с некоторыми данными из Postgres, и принимаем решение об алерте. Сигнализировать либо отменить

Подобных хотелок у нас накопилось достаточно много, чтобы мы задумались о своем решении. И тогда попробовали составить первый список требований/возможностей этого, не созданного пока, сервиса

Это список примерный и, скорее всего, не очень точный. Какие-то пункты видоизменялись, какие-то умирали. Все как обычно.

Собственно, именно так началась история Balerter.

Попробую описать коротко, что в итоге получилось и как это работает. (Да, конечно, это не финал. Много планов для развития продукта. Я просто остановлюсь на сегодняшнем дне)

Как это работает?

Вы пишите скрипт на Lua, где явно отправляете запросы (в Prometheus, Clickhouse и т.д). Получаете ответы и как-то их обрабатываете и сравниваете. После чего включаете/выключаете какой-то алерт. Balerter сам отправит уведомление в каналы, которые вы настроили (Email, telegram, slack и т.д.). Скрипт выполняется с заданной периодичностью. И… в общем-то это все)

Лучше всего показать на примере:

-- @interval 10s
-- @name script1

local minRequestsRPS = 100

local log = require("log")
local ch1 = require("datasource.clickhouse.ch1")

local res, err = ch1.query("SELECT sum(requests) AS rps FROM some_table WHERE date = now()")
if err ~= nil then
    log.error("clickhouse 'ch1' query error: " .. err)
    return
end

local resultRPS = res[1].rps

if resultRPS < minResultRPS then
    alert.error("rps-min-limit", "Requests RPS are very small: " .. tostring(resultRPS))
else
    alert.success("rps-min-limit", "Requests RPS ok")
end 

Что тут происходит:

Пример довольно простой и понятный. Однако, разумеется, в реальной жизни скрипты могут быть довольно развесистыми и сложными. В них легко запутаться и наделать ошибок.

Поэтому созрело логичное желание - иметь возможность напистать тесты для своих скриптов. И в версии v0.4.0 это появилось.

Тестирование скриптов

Пример теста для нашего скрипта из примера выше:

-- @test script1
-- @name script1-test

test = require('test')

local resp = {
    {
        rps = 10
    }
} 

test.datasource('clickhouse.ch1').on('query', 'SELECT sum(requests) AS rps FROM some_table WHERE date = now()').response(resp)

test.alert().assertCalled('error', 'rps-min-limit', 'Requests RPS are very small: 10')
test.alert().assertNotCalled('success', 'rps-min-limit', 'Requests RPS ok')

По шагам:

Что еще умеет Balerter?

Я попробую коснуться самых важных, по поему мнению, умениях Balerter. Подробно все посмотреть можно на официальном сайте https://balerter.com

А что хотелось бы уметь еще?

Уже понятно, что пользователи и мы хотим возможность управлять запуском скриптов с помощью синтаксиса cron. Это будет сделано до версии v1.0.0

Хочется поддержать больше источников данных и каналов доставки уведомлений. Например, кому-то точно не будет хватать MongoDB. Кому-то Elastic Search. Отправлять SMS и/или делать дозвон на мобильный. Хотим уметь получать скрипты не только из файлов, но и, например, из базы данных. В конце концов хотим для проекта более удобный сайт и более хорошую документацию.

Всегда кому-то чего-то не хватает) Здесь мы надеемся на запрос сообщества, чтобы правильно выстроить приоритеты. И на помощь сообщества, чтобы все реализовать

В заключение

Мы используем Balerter у себя уже довольно давно. Десятки скриптов стоят на страже нашего спокойствия. Надеюсь, эта работа станет полезна кому-то еще.

И добро пожаловать с вашими Issue и PR.

@negasus
17.09.2020 19:29 UTC
Первоисточник

Комментарии

@rzerda
17.09.2020 14:57 UTC
0

Если у вас уже есть Prometheus, отчего не привести всю эту информацию в него и не написать правила для уведомления там? Бонусом получаются HA (на alertmanager), группировка для уведомлений, возможность потом спросить у Prometheus «что видел мониторинг в момент срабатывания правила». Для PostgreSQL точно есть экспортер, позволяющий произвольные запросы, для остальных баз он либо есть, либо тривиально пишется. И в эти экспортеры у вас уезжает только определение метрик, а смысл уведомления видно не в коде, который надо глазами разбирать сквозь boilerplate-код соединения с источниками данных, а в одном выражении с человекопонятными именами метрик (которые всё равно придумывать). Приёмники уведомлений ваяются так же через webhook какие угодно.

@negasus
17.09.2020 15:01 UTC
0
И когда вам надо написать алерт на какую-то бизнес-логику, причем на основе данных из более чем одного сервиса — тут и наступает описанный случай.
17.09.2020 15:12 UTC
0

Я Вашу статью прочитал, а Вы мой комментарий — нет, это досадно. Бизнес-логика может быть хоть какой, и данные из этого множества баз это всё равно метрики, имеющие по отдельности свой смысл, который можно назвать прямо в имени метрики. Исключение составляют только вопросы типа «возьмём оттуда топ100 строк и отсюда топ100 строк и сравним как списки», но мне хотелось бы видеть пример осмысленного алерта с такой механикой. Подсчёт rps за период на сложность, по моему мнению, не тянет.

17.09.2020 15:23 UTC
0
Прошу прощения, если ответил не на тот вопрос. Постараюсь привести пример: идем в кликхаус, берем данные за текущую минуту, берем данные за последний час, сравниваем дельту. Идем в постгрес, смотрим — какая дельта для какого клиента максимальная. Если превысили — алертим. Примерно так.
17.09.2020 18:25 UTC
0
И что же тут сложного запихать эту дельту с помощью zabbix_sender в zabbix, а далее настроить там 50 оттенков любых алертов? На вскидку скрипт на bash в 10-15 строк + Несколько кликов мышкой в zabbix и все готово.

Я могу ошибаться, но складывается впечатление, что Вы не осилили в полной мере хоть одну из систем мониторинга.
18.09.2020 06:49 UTC
0
bash скрипт, котором мы сходили куда надо, взяли любые данные и как-то их сверили — справится с любой задачей, как мне кажется. Тут трудно спорить. И, конечно, я не гуру в, например, zabbix. Инструмент писался из наших потребностей — уметь в одном скрипте за один раз анализировать данные из разных источников, типа логов из Loki, метрик из Prometheus и данных из Postgres. И если zabbix это умеет и довольно легко сделать — чтож, это значит, что я этого не знал. Мне кажется, ничего страшного в этом нет. Ну или мы «не осилили», можно и так сказать, почему бы и нет)
18.09.2020 07:37 UTC
0
Для этого пишется простой экспортер на %language_name%. Выше справедливо заметили, что смешивать сбор данных и алертинг на основе этих данных не очень удобно в сопровождении.
18.09.2020 08:17 UTC
0
А что имеется ввиду под смешиванием сбора данных и алертинга? Я не очень уловил. Особенно если мы говорим в рамках задачи, где решение об алерте принимается на основе данных из более чем одного источника. Как вы видите такую систему? Мне правда интересно
18.09.2020 08:32 UTC
0
Так, как это сделано в прометеусе — данные преобразуются в метрики (с помощью экспортеров), которые хранятся отдельно, и потом на основе них строятся алерты.

А как вы при сборе «на лету» будете смотреть исторические данные, особенно если источники данных эволюционировали со временем? Допустим, вы мониторите конверсию на основе данных из постгри, которые хранятся в табличке conversion_rate. Собирали эти данные 6 месяцев, а потом разработка решила переделать все на кликхаус и новые данные теперь хранятся в клике.
И теперь, чтобы построить какой-то сложный алерт (например, «сравни текущую конверсию с конверсией годом ранее и скажи если все плохо») вам придется городить какую-то адовую логику с кучей условий «если дата меньше такой-то — смотри в постгрю, иначе смотри в кликхаус» вместо того, чтобы работать с одной метрикой.
18.09.2020 09:03 UTC
0
А, теперь я понял о чем речь. Да, конечно это все имеет смысл.
18.09.2020 09:04 UTC
0
Мне все равно кажется, что не всегда так просто это сделать. Например, метрика (текущий RPS относительно исторического в N часов) — кто и где ее считать должен? А если для алерта мне еще надо взять данных из другого источника — допустимые лимиты какие-то?
@dnbstd
17.09.2020 16:18 UTC
0
Господи, ну почему на Lua? Я ничего не имею против Lua. Но как по мне порог вхождения в bash ниже, чем в Lua.
@negasus
17.09.2020 16:25 UTC
0
Легко встроить. Язык привычен для использования в качестве встраиваемого (ну, например, Tarantool). И, убежден, он в среднем сильно легче для изучения, чем баш) Хотя, разумеется, это индивидуально. Хотя, он, конечно, не без странных и, порой, раздражающих моментов
17.09.2020 16:30 UTC
0
Просто в обиходе общения с ОС Linux чаще работаешь с Bash, нежели со специфичным Lua. Я вот к чему. Ну в этом и есть Open Source, а не заказная разработка. Каждый пишет как удобно ему и отдает на рассмотрение сообщества.
17.09.2020 18:51 UTC
0
Справедливости ради — я баш скрипты не писал ни разу в жизни, так вот сложилось, только отдельные команды использовал, а вот на lua бывало пробовал себе awesome wm настроить (да и на днях очередную попытку сделал). Но я и не бекенд разработчик и не девопс, потому не релевантен в данном случае))
@subvillion
18.09.2020 04:30 UTC
0

Если метрику сложно собрать имеющимися инструментами, а также дополнительно нужно обработать какой-то логикой — пишется свой Prometheus exporter который отдаст заветное 42. В подавляющем большинстве он примитивен. Аналогично решается задача кастомной метрикой в zabbix. IMHO прекрасный образовательный проект получился, практические применение выглядит не убедительно

@negasus
18.09.2020 06:45 UTC
0
Практически всегда какую-то задачу можно решить несколькими вариантами. Вариант, что вы описали, вполне возможно рабочий для примера, что я привел выше. Я, к сожалению (к счастью?) не очень близко знаком со всеми возможностями zabbix. И он, возможно, сумеет вытащить мне нужные данные из баз данных и других источников.
Мне сейчас кажется, что проще выглядит путь — написать один скрипт (затем другой скрипт, затем править) для сконфигурированного Balerter, чем писать и вносить правки в prometheus exporter, затем надо обязательно иметь zabbix и править там. Я допускаю, что ошибаюсь, но пока мне кажется так.
18.09.2020 12:45 UTC
0

Часто даже писать не нужно, "изучи инструмент с которым работаешь", есть убер комбайн telegraf, который превращает что угодно в метрики, позволяя дополнительно манипулировать данными. Корреляции, гистерезис, аномалии — все мимо без хранилища. Это не вопрос религии, это вопрос проектирования, архитектуры и ресурсов

@estet
18.09.2020 12:19 UTC
0
очень похоже на errbot
@Tertium
21.02.2024 09:46 UTC
0

Умер видимо проект - последняя активность 2г назад на гите

@negasus
27.03.2024 12:55 UTC
0

На самом деле, лично меня он сейчас устраивает и выполняет свою работу.
Были планы добавить поддержку JS в дополнение к Lua, но не очень понятно, нужно ли это.
Добавление поддержки других источников данных большого труда не составит, но нет запроса.
Вот как-то так)