VT2018 Performance Monitoring: Difference between revisions
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Revision as of 16:07, 11 November 2018
Auteur
- Sujet : Performance Monitoring
- Enseignants : Georges-Pierre Bonneau, Didier Donsez
- Rédigé par : Bastien TERRIER
- Contexte : Veille Technologique - Informatiques 5ème année - Polytech Grenoble
- Date de dernière modification : 11/11/2018
- Contact : Bastien.Terrier@etu.univ-grenoble-alpes.fr
Résumé
Dans notre contexte industriel et technologique, les données ont pris une place centrale. Les systèmes informatiques produisent une énorme quantité d'informations. Il est devenu crucial de pouvoir les visualiser et les traiter pour prendre les bonnes décisions. Le performance monitoring (Contrôle des performances) est une collaboration entre plusieurs outils permettant de récupérer des données, de les stocker afin de permettre le monitoring et la création d'alertes.
Je vais dans cet article vous présenter en ensemble de technologies de contrôle de performances. Un paragraphe sera destiné à la comparaison de ces outils. Veuillez noter la présence des références utilisées pour la rédaction de cet article en bas de page.
Abstract
In our industrial and technological context, data have taken a central place. Computer systems produce a huge amount of information. It has become crucial to be able to visualize and process them to make the right decisions. Performance monitoring is a collaboration between several tools to retrieve data, store them and allow monitoring and alerting.
In this article I will introduce you to a set of performance monitoring technologies. A paragraph will be devoted to the comparison of these tools. Please note the references used to write this article are located in the bottom of the page.
Introduction
Le monitoring des performances permet de visualiser et surveiller les performances à tous les niveaux d'un système informatique. Cette surveillance permet aux utilisateurs et administrateurs de vérifier (via des dashboards) les taux d'utilisations des ressources. Des alertes peuvent être levées si un seuil est atteint. Ces alertes peuvent être sous la forme de mails, sms, appels téléphoniques... Comme le montre le schéma ci-dessous il y a différents niveaux de surveillance :
- Utilisateur
- Applications
- Sites web
- Réseaux
- Serveurs
Certains outils sont spécifiques pour des cas d'utilisations. Je vais vous présenter des combinaisons d'outils permettant de faire de la surveillance à différents niveaux.
Des exemples de procédures de surveillance
Telegraf - InfluxDB - Grafana
Logstach - ElasticSearch - Kibana
Comparaison de plateformes de monitoring
Nous allons comparer ici les 3 outils de visualisation les plus utilisés.
Bien entendu, il existe de nombreuses alternatives comme :
- Nagios
- Prometheus
- StatsD
- Zabbix
Conclusion
Il existe une multitude d'outils intercompatibles permettant de faire de la surveillance de performances. Il faut trouver une combinaison qui corresponde à vos besoins et à vos exigences non fonctionnelles.
Vous pouvez trouver sur ce lien VT2018_Performance_Monitoring_Demo une démonstration de l'outil Netflix Vector pour visualiser les performances d'une machine.
Sources
- https://hackernoon.com/list-of-performance-monitoring-tools-88897493cb12
- https://grafana.com/
- https://air.imag.fr/index.php/Grafana
- https://play.grafana.org/
- https://www.supinfo.com/articles/single/5747-telegraf-influxdb-grafana
- https://myvmworld.fr/centraliser-metriques-dun-serveur-windows-grace-a-telegraf-influxdb-grafana/
- https://github.com/grafana/grafana
- https://blog.d2si.io/2015/05/20/analyse-des-logs-applicatifs-avec-logstash-kibana-et-elasticsearch/
- https://stackshare.io/stackups/grafana-vs-graphite-vs-kibana
- https://www.elastic.co/fr/
- https://www.elastic.co/fr/products/logstash
- https://www.elastic.co/fr/products/kibana