การตรวจสอบรายละเอียดเกี่ยวกับ Metric ของ Mackerel

ครั้งนี้ผมจะมาอธิบายการใช้งาน Mackerel โดยเน้นไปที่ Metric System ที่ถูก Post โดยฟังก์ชันมาตรฐานของ mackerel-agent กับ Metric ที่ใช้งานได้ใน Mackerel

บทความนี้ผมได้แปลมาจากบทความที่เป็นภาษาญี่ปุ่นที่ชื่อว่า Mackerelのメトリックについて詳しく見てみた
เจ้าของบทความนี้ก็คือ คุณ きだぱん หรือ คิดาปัง เป็นคนญี่ปุ่นครับ

เนื่องจากว่าบทความนี้แปลมาจากภาษาญี่ปุ่น เมื่อแปลมาเป็นภาษาไทยแล้วผมได้เรียบเรียงเนื้อหาใหม่เพื่อให้เข้าใจง่ายขึ้น ! เมื่อพร้อมแล้วเราไปดูรายละเอียดเกี่ยวกับ Metric กันเลยครับ

สำหรับผู้ใช้งานที่ต้องการรู้เกี่ยวกับ Mackerel เพิ่มเติม สามารถอ่านที่บทความต่อไปนี้ได้เลยครับ


สวัสดีครับ ผม คิดาปัง ครับ

ทุกคน Monitoring กันอยู่ไหมครับ?

ครั้งนี้คือบทความเกี่ยวกับ Mackerel และ Solution การ monitoring ของ SaaS
ในการใช้งาน Mackerel ผมคิดว่าค่าของ Metric คือ จุดที่ควรให้ความสำคัญในเรื่องของการรับข้อมูล Server resources เช่น อัตราส่วนการใช้ CPU และ Memory จะทำให้สามารถตรวจสอบเชิงปริมาณได้ว่ามีการใช้งานไปมากน้อยเพียงใด ซึ่งเป็นตัวชี้วัดสำหรับการตัดสินใจในการระบุสาเหตุและรับมือเมื่อเกิดปัญหานั่นเอง
ครั้งนี้ผมเลยต้องการที่จะมาเขียนบทความโดยเน้นไปที่ Metric System ที่ถูก Post โดยฟังก์ชันมาตรฐานของmackerel-agentกับ Metric ที่ใช้งานได้ใน Mackerel

ถ้าพร้อมแล้ว ไปดูกันเลยครับ ! !

ประเภท Metric

Metric ที่ใช้งานได้ใน Mackerel มีอยู่ 2 ประเภทหลักๆคือ Host metric และ Service metric ครับ

Host metric

  • Metric ที่เกี่ยวกับ Host เช่น อัตราการใช้ CPU และปริมาณการใช้ Memory
  • Metric ที่เชื่อมโยงกับ Host ที่เป็นเป้าหมายการตรวจสอบ
  • ใน Host metric จะถูกแบ่งเป็น System Metric และ Custom Metric

Service metric

  • Metric ไม่ได้ขึ้นอยู่กับ Service ที่เฉพาะเจาะจง
  • สามารถ Post metric ได้อย่างอิสระจาก API
  • ตัวอย่างเช่น
    • การเปลี่ยนแปลงของจำนวน User ทั้งหมดที่ได้ลงทะเบียนใน Service
    • การเปลี่ยนแปลงของจำนวน PV ในเว็บไซต์
    • KPI ที่เกี่ยวกับธุรกิจ เช่น จำนวนคำสั่งซื้อ หรือ ยอดขายที่ได้รับจากเว็บไซต์ EC

POST Service metric มีการอธิบายรายละเอียดไว้ที่นี่

ครั้งนี้ผมจะมาอธิบายเกี่ยวกับ System metric ที่ถูก Post โดยฟังก์ชันมาตรฐานของmackerel-agent

System metric

System metric ถูก Post โดยฟังก์ชันมาตรฐานของmackerel-agentที่ติดตั้งบน Host และแสดงกราฟทั้ง 6 แบบคือloadavg,cpu,memory,disk,interface,filesystem

มาดูเกี่ยวกับวิธีการสังเกตและวิธีการคิดค่าของ 6 แบบนี้กันครับ

loadavg

loadavg คือค่าเฉลี่ย load ซึ่งเป็นจำนวนของ process ที่รอดำเนินการและเป็นค่าผลรวมจำนวน process ของค่า I/O ใน disk
ในกรณีที่ใช้ mackerel-agent แหล่งที่มาของ Metric จะได้รับโดยผ่านการวิเคราะห์เนื้อหาของ/proc/loadavg
นอกจากนี้ยังสามารถตรวจสอบด้วยคำสั่งuptimeหรือwที่เป็นคำสั่ง Linux ได้อีกด้วย

# uptime
 00:45:35 up 19:18,  1 user,  load average: 0.00, 0.01, 0.05
# w
 00:11:27 up 20:16,  1 user,  load average: 0.00, 0.01, 0.05
USER     TTY      FROM             LOGIN@   IDLE   JCPU   PCPU WHAT
*****   pts/0    **.**.**.**.*     00:45    5.00s  0.00s  0.00s w

ดูที่ค่านี้ซึ่งเป็นส่วนที่สำคัญ เพราะว่าถูกใช้สำหรับแสดงสถานะการใช้งานของระบบทั้งหมด ซึ่งค่าอาจจะมีการเพิ่มขึ้นโดยรวบรวมการประมวลผลอย่างรวดเร็วในระยะเวลาที่กำหนดไว้ตามลักษณะของระบบ ในกรณีนี้ไม่ควรมองว่าเป็นปัญหาในทันทีเพียงเพราะเห็นค่าเฉลี่ย load ที่เกิน
ในตอนที่ค่าในกราฟมีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นในทางขวาบนเรื่อยๆ หมายความว่า [จำนวนการประมวลผลที่จัดการจริง] < [จำนวนการประมวลผลทั้งหมดที่ควรจัดการ] หากปล่อยไว้แบบนี้ process ที่รอดำเนินการจะสะสมเยอะขึ้นเรื่อยๆ แล้วจะส่งผลให้การประมวลผลช้าลงด้วย
นอกจากนี้เราไม่ควรตัดสินใจโดยดูแค่ค่าเฉลี่ย load Average เท่านั้น เพราะโดยปกติ CPU ของเซิร์ฟเวอร์จะทำงานหลาย Core ดังนั้นการดูที่จำนวน Load Average / Cores จะเข้าใจได้ง่ายกว่าการดูแค่ Load Average นั่นเอง

สามารถตรวจสอบใน mackerel-agent.conf ได้โดยการเพิ่ม Code นี้ !

[plugin.metrics.multicore]
command = "mackerel-plugin-multicore"

CPU

CPU จะแสดงอัตราการใช้งาน CPU ที่เป็นหน่วยประมวลผลการคำนวณต่างๆ
ในกรณีที่ใช้ mackerel-agent แหล่งที่มาของ metric จะได้รับโดยผ่านการวิเคราะห์เนื้อหาของ/proc/stat
CPU จะแตกต่างไปตามหน้าที่ของ server ทำให้ต้องปรับการตั้งค่าและขีดจำกัดในแต่ละ Role
นอกจากนี้ Mackerel สามารถตรวจสอบอัตราการใช้งานแยกตามประเภทต่างๆได้ และถ้าเป็นไปได้อยากให้คุณจำ 4 ข้อด้านล่างนี้ไว้ จะเป็นประโยชน์ต่อคุณ

  • cpu.userอัตราส่วนของเวลาที่ใช้นอกเหนือจาก kernel
  • cpu.iowaitอัตราส่วนของเวลาที่มีสถานะว่าง (idle) ที่เกิดจากการรอ I/O
  • cpu.systemอัตราส่วนของเวลาที่ใช้ kernel
  • cpu.idleอัตราส่วนของเวลาที่ CPU มีสถานะว่าง (idle) และไม่ต้องรอ I/O

memory

memory ตามชื่อเลยก็คือจะแสดงสถานะการใช้งาน memory
ในกรณีที่ใช้ mackerel-agent แหล่งที่มาของ metric จะได้รับโดยผ่านการวิเคราะห์เนื้อหาของ/proc/meminfoหลังจากที่ Mackerel ได้มีการเปลี่ยนแปลงวิธีการคำนวณอัตราการใช้งาน memory ในปี 2018 ก็ได้มีการปรับการคำนวณให้เป็นused + available = totalและนอกจาก used แล้วมีแค่ available ที่จะแสดงข้อมูลแบบเรียงซ้อนกันเท่านั้น รายละเอียดการใช้งาน memory ของ Linux ในปัจจุบันนี้มีความซับซ้อน เพราะ buffers และ cached ไม่จำเป็นต้องเป็นพื้นที่ว่างเสมอไป

disk

disk คือค่าการอ่านและการเขียนของ disk ที่เรียกว่า IOPS (การเข้าถึง I/O ต่อ 1 วินาที ) แหล่งที่มาของ metric จะได้รับโดยผ่านการวิเคราะห์เนื้อหาของ/proc/diskstatsและจะถูกเขียนค่าของdisk.*.reads.delta,disk.*.writes.delta
ในกรณีที่เป็น metric ที่น่าจับตามอง เช่น การอ่านและเขียนของ disk ที่มีความโดดเด่นในฐานข้อมูลและเซิร์ฟเวอร์จัดเก็บข้อมูล
ใน Linux สามารถตรวจสอบด้วยคำสั่งsar,iostat,vmstat -dได้
นอกจากนี้ยังสามารถดูรายละเอียดเพิ่มเติม โดยใช้คำสั่งcheck-diskที่เป็น Collection of official check plugins ได้

interface

interface คือสถานะการใช้รับส่งข้อมูลทางเครือข่าย (Network bandwidth) โดยมีหน่วยเป็น KB/วินาที, txเป็นการส่งข้อมูล, rx เป็นการรับข้อมูล
ซึ่งจะได้รับโดยผ่านการวิเคราะห์เนื้อหาของ/proc/net/dev
เนื่องจากว่าในสภาพแวดล้อม Cloud ส่วนใหญ่ มีค่าใช้จ่ายการสื่อสารของเครือข่าย โดยตั้งค่าการตรวจสอบจากมุมมองนี้ ซึ่งผมคิดว่าจะเชื่อมโยงไปสู่แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

filesystem

filesystem คือ metric ที่แสดงขนาดและปริมาณการใช้งานของ disk
โดยจะได้รับโดยผ่านการวิเคราะห์ผลการดำเนินการของคำสั่งdfในกรณีที่ตรวจสอบขนาดของ directory ตามด้านล่างนี้ ให้ใช้คำสั่งduบน Linux
Mackerel สามารถใช้ฟังก์ชันการถดถอยเชิงเส้นที่ว่าคือlinearRegression(),timeLeftForecast()สำหรับฟังก์ชันการคาดการณ์ในอนาคตได้ และสามารถตรวจสอบเวลาที่เหลืออยู่ได้จนกว่าพื้นที่ว่างบน disk ของระบบไฟล์ (System file) จะหมดไป

scale(timeLeftForecast(host(host_id, filesystem.drive.used), 3mo, 2000000000000), 1/86400)

ตัวอย่างเช่นสูตรข้างต้น คือค่าที่ถดถอยเชิงเส้นโดยใช้ค่าของ Host ที่ระบุ 3 เดือน โดยสามารถรับจำนวนวินาทีได้จนถึง 2000000000000byte(2TB) ได้

จนถึงตอนนี้ เราได้แนะนำเกี่ยวกับระบบ metric ไปแล้ว แต่ scource code ของ mackerel-agent มีการเผยแพร่ตามบทความด้านล่าง

สรุป

ในส่วนนี้คือการสรุปมุมมองเกี่ยวกับระบบ metric ของ Mackerel
ผมหวังว่าบทความนี้จะช่วยเป็นแนวทางเพื่อตัดสินใจในการระบุสาเหตุและรับมือเมื่อเกิดปัญหาด้วยความเข้าใจเหล่านี้
สิ่งที่ผมได้แนะนำในครั้งนี้เป็นฟังก์ชันมารตฐาน ดังนั้นลองไปทำการปรับแต่งและตรวจสอบในแต่ละฟังก์ชันกันดูนะครับ

ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่นี่ สอบถามเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AWS คลิกที่นี่