Modern yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme ve operasyon s\u00fcre\u00e7lerinde sistemlerinizin sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve performans\u0131n\u0131 anl\u0131k olarak takip etmek, olas\u0131 sorunlar\u0131 \u00f6nceden tespit etmek kritik bir \u00f6neme sahiptir. Bu makalede, DevOps yolculu\u011funuzun 62. g\u00fcn\u00fcnde, g\u00fc\u00e7l\u00fc a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 ara\u00e7lar Prometheus ve Grafana’y\u0131 kullanarak kapsaml\u0131 bir izleme ve alarm sistemini nas\u0131l kuraca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ve y\u00f6netece\u011finizi ad\u0131m ad\u0131m ke\u015ffedeceksiniz. Kapsaml\u0131 bir izleme sistemi ile sistemlerinizin her zaman kontrol alt\u0131nda oldu\u011fundan emin olun.<\/p>\n
Geli\u015fmi\u015f dijital ekosistemlerde \u00e7al\u0131\u015fan bir uygulaman\u0131n veya servisin beklenmedik bir \u015fekilde durdu\u011funu, yava\u015flad\u0131\u011f\u0131n\u0131 veya hatal\u0131 davran\u0131\u015flar sergiledi\u011fini d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn. Kullan\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131z an\u0131nda olumsuz etkilenir, i\u015f kayb\u0131 ya\u015fan\u0131r ve marka itibar\u0131n\u0131z zarar g\u00f6r\u00fcr. Bu t\u00fcr senaryolar, modern DevOps ekiplerinin en b\u00fcy\u00fck k\u00e2buslar\u0131ndan biridir. Manuel m\u00fcdahale her zaman yeterli veya zaman\u0131nda olmayabilir, \u00f6zellikle de sistemleriniz mikroservis mimarisine do\u011fru evrildik\u00e7e ve bile\u015fen say\u0131s\u0131 artt\u0131k\u00e7a karma\u015f\u0131kl\u0131k katlanarak artar. \u0130\u015fte tam da bu noktada, g\u00fc\u00e7l\u00fc bir izleme (monitoring) ve alarm (alerting) sistemi, bir g\u00fcvenlik a\u011f\u0131 g\u00f6revi g\u00f6rerek sistemlerinizin sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve performans\u0131n\u0131 s\u00fcrekli g\u00f6zetim alt\u0131nda tutar.<\/p>\n
DevOps felsefesi, geli\u015ftirme ve operasyon ekiplerinin i\u015fbirli\u011fini ve otomasyonu vurgular. \u0130zleme ve alarm sistemleri, bu i\u015fbirli\u011finin ve otomasyonun temel ta\u015flar\u0131ndan biridir. Geli\u015ftiricilerin kodlar\u0131n\u0131 da\u011f\u0131t\u0131ma almadan \u00f6nce beklenen davran\u0131\u015flar\u0131 sergiledi\u011finden emin olmalar\u0131, operasyon ekiplerinin ise canl\u0131 sistemlerin kararl\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve kullan\u0131labilirli\u011fini s\u00fcrd\u00fcrmeleri i\u00e7in vazge\u00e7ilmez veriler sa\u011flarlar. Anl\u0131k metrikler ve loglar sayesinde, proaktif bir yakla\u015f\u0131mla olas\u0131 sorunlar b\u00fcy\u00fcmeden tespit edilebilir, performans darbo\u011fazlar\u0131 erkenden belirlenebilir ve kullan\u0131c\u0131 deneyimi kesintisiz bir \u015fekilde devam ettirilebilir. \u00d6rne\u011fin, bir veritaban\u0131 sunucusunun disk kullan\u0131m\u0131n\u0131n kritik bir seviyeye ula\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6steren bir metrik, sistemin \u00e7\u00f6kmeden \u00f6nce geni\u015fletilmesi veya optimize edilmesi i\u00e7in de\u011ferli bir erken uyar\u0131 sa\u011flar. Bu t\u00fcr proaktif \u00f6nlemler, acil durum m\u00fcdahalelerine k\u0131yasla hem zaman hem de maliyet a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00e7ok daha verimlidir. Dolay\u0131s\u0131yla, izleme sadece sorunlar\u0131 tespit etmekle kalmaz, ayn\u0131 zamanda sistemlerinizin evrimi ve gelecekteki kapasite planlamas\u0131 i\u00e7in de de\u011ferli i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sunar. Bu nedenle, 100 g\u00fcnl\u00fck DevOps yolculu\u011funuzun 62. g\u00fcn\u00fcnde, Prometheus ve Grafana gibi g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7larla bu hayati becerileri kazanmak, sadece bir gereklilik de\u011fil, ayn\u0131 zamanda DevOps k\u00fclt\u00fcr\u00fcn\u00fcn temel bir par\u00e7as\u0131d\u0131r.<\/p>\n
DevOps d\u00fcnyas\u0131nda izleme ve alarm sistemleri kurman\u0131n temelini olu\u015fturan iki g\u00fc\u00e7l\u00fc a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 ara\u00e7, Prometheus ve Grafana’d\u0131r. Bu ikili, birbiriyle m\u00fckemmel bir uyum i\u00e7inde \u00e7al\u0131\u015farak sistemlerinizden toplanan verileri anlaml\u0131 i\u00e7g\u00f6r\u00fclere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcr ve potansiyel sorunlar\u0131 size bildirir. Ancak bu ara\u00e7lar\u0131n derinliklerine inmeden \u00f6nce, temel izleme kavramlar\u0131n\u0131 anlamak \u00f6nemlidir. \u0130zleme, asl\u0131nda bir sistemin veya uygulaman\u0131n belirli metriklerini (\u00f6l\u00e7\u00fclebilir verilerini) s\u00fcrekli olarak toplama, depolama ve analiz etme s\u00fcrecidir. Bu metrikler CPU kullan\u0131m\u0131, bellek t\u00fcketimi, a\u011f trafi\u011fi, disk I\/O, istek gecikmeleri veya hata oranlar\u0131 gibi bir\u00e7ok farkl\u0131 veri noktas\u0131n\u0131 i\u00e7erebilir. Proaktif izleme, sorunlar kullan\u0131c\u0131lar\u0131 etkilemeden \u00f6nce tespit etmeyi hedeflerken, reaktif izleme ise sorunlar ortaya \u00e7\u0131kt\u0131ktan sonra \u00e7\u00f6z\u00fcm s\u00fcrecine yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n
Peki, Prometheus bu resmin neresinde duruyor? Prometheus, SoundCloud taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen ve art\u0131k CNCF (Cloud Native Computing Foundation) b\u00fcnyesinde bar\u0131nd\u0131r\u0131lan, a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir zaman serisi veritaban\u0131 ve izleme sistemidir. Temel prensibi “pull” (\u00e7ekme) modelidir; yani, izlenecek hedeflerden (sunucular, uygulamalar, servisler) belirli aral\u0131klarla metrikleri HTTP \u00fczerinden \u00e7eker. Bu metrikler, zaman damgal\u0131 veriler olarak kendi veritaban\u0131nda saklan\u0131r ve PromQL (Prometheus Query Language) adl\u0131 g\u00fc\u00e7l\u00fc sorgu diliyle sorgulanabilir. Prometheus ayn\u0131 zamanda Alertmanager adl\u0131 ayr\u0131 bir bile\u015fenle entegre olarak, belirli ko\u015fullar olu\u015ftu\u011funda (\u00f6rne\u011fin, CPU kullan\u0131m\u0131 belirli bir e\u015fi\u011fi a\u015ft\u0131\u011f\u0131nda) bildirimler g\u00f6ndermeyi sa\u011flar. \u00d6zetle, Prometheus, metrik toplama, depolama ve uyar\u0131 tetikleme i\u015flerinden sorumludur. Buna ek olarak, dinamik servis ke\u015ffi yetenekleri sayesinde mikroservis ortamlar\u0131nda yeni eklenen veya kald\u0131r\u0131lan servisleri otomatik olarak alg\u0131layabilir, bu da b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli altyap\u0131larda y\u00f6netim y\u00fck\u00fcn\u00fc \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azalt\u0131r. \u00d6rne\u011fin, Kubernetes ortam\u0131nda \u00e7al\u0131\u015fan bir uygulama i\u00e7in Prometheus, yeni pod’lar\u0131 otomatik olarak ke\u015ffederek izlemeye ba\u015flayabilir. Bu yetenekler, Prometheus’u modern ve dinamik bulut ortamlar\u0131 i\u00e7in vazge\u00e7ilmez bir ara\u00e7 haline getirir.<\/p>\n
Di\u011fer yandan Grafana, Prometheus taraf\u0131ndan toplanan metrikleri g\u00f6rselle\u015ftirmek i\u00e7in kullan\u0131lan, yine a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 ve son derece pop\u00fcler bir analiz ve etkile\u015fimli kontrol paneli (dashboard) arac\u0131d\u0131r. Grafana, sadece Prometheus ile de\u011fil, Elasticsearch, InfluxDB, PostgreSQL gibi bir\u00e7ok farkl\u0131 veri kayna\u011f\u0131yla da entegre olabilir. Kullan\u0131c\u0131 dostu aray\u00fcz\u00fc sayesinde, farkl\u0131 t\u00fcrdeki grafikler, tablolar ve di\u011fer g\u00f6rsel bile\u015fenler kullanarak anlaml\u0131 ve okunabilir paneller olu\u015fturabilirsiniz. Bu paneller sayesinde sistemlerinizin anl\u0131k durumunu, ge\u00e7mi\u015f performans trendlerini ve olas\u0131 anormallikleri bir bak\u0131\u015fta g\u00f6rebilirsiniz. Grafana’n\u0131n en b\u00fcy\u00fck avantajlar\u0131ndan biri, PromQL sorgular\u0131n\u0131 kullanarak verileri dinamik ve \u00f6zelle\u015ftirilebilir \u015fekillerde g\u00f6rselle\u015ftirebilmesidir. \u00d6rne\u011fin, bir sunucunun CPU kullan\u0131m\u0131n\u0131 zaman i\u00e7inde g\u00f6steren bir grafik, ayn\u0131 zamanda uygulaman\u0131z\u0131n ortalama yan\u0131t s\u00fcresini g\u00f6steren bir ba\u015fka grafik ve bir hata say\u0131s\u0131n\u0131 g\u00f6steren bir g\u00f6sterge panosu gibi farkl\u0131 bile\u015fenleri tek bir ekranda toplayabilirsiniz. Dolay\u0131s\u0131yla, Prometheus verileri toplarken, Grafana bu verileri anlaml\u0131 hale getirerek operasyonel kararlar alman\u0131z i\u00e7in gerekli g\u00f6rsel zenginli\u011fi sunar. Birlikte, bu iki ara\u00e7, sistemlerinizin sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131 derinlemesine anlaman\u0131z\u0131 sa\u011flayan eksiksiz bir izleme ekosistemi olu\u015fturur.<\/p>\n
Sistemlerinizden de\u011ferli metrikleri toplamaya ve bunlar\u0131 anlaml\u0131 panellerde g\u00f6rselle\u015ftirmeye ba\u015flamak i\u00e7in \u00f6ncelikle Prometheus ve Grafana’y\u0131 ortam\u0131n\u0131za kurman\u0131z gerekmektedir. Bu b\u00f6l\u00fcmde, her iki arac\u0131n da temel kurulum ad\u0131mlar\u0131n\u0131 ve birbirleriyle nas\u0131l entegre edilece\u011fini detayl\u0131 bir \u015fekilde ele alaca\u011f\u0131z. Kurulum s\u00fcre\u00e7leri farkl\u0131 i\u015fletim sistemleri i\u00e7in benzerlik g\u00f6sterse de, burada genel bir yakla\u015f\u0131mla ilerleyece\u011fiz. Unutmay\u0131n, \u00fcretim ortamlar\u0131 i\u00e7in daha geli\u015fmi\u015f kurulum y\u00f6ntemleri (\u00f6rne\u011fin Docker, Kubernetes operat\u00f6rleri) tercih edilebilir, ancak ba\u015flang\u0131\u00e7 i\u00e7in manuel kurulum, temel prensipleri anlaman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r.<\/p>\n
Prometheus kurulumu genellikle olduk\u00e7a basittir. \u0130lk ad\u0131m, Prometheus’un resmi web sitesinden (prometheus.io\/download) i\u015fletim sisteminize uygun paketi indirmektir. Linux i\u00e7in genellikle tar.gz uzant\u0131l\u0131 bir ar\u015fiv indirilir. \u0130ndirdikten sonra, bu ar\u015fivi belirli bir dizine (\u00f6rne\u011fin, \/usr\/local\/prometheus) \u00e7\u0131karman\u0131z yeterlidir. \u00c7\u0131kard\u0131\u011f\u0131n\u0131z dizinin i\u00e7inde A\u015fa\u011f\u0131da, Prometheus’un kendi metriklerini izlemesini sa\u011flayan \u00e7ok temel bir <\/code><\/p>\n Bu yap\u0131land\u0131rma, Prometheus'un her 15 saniyede bir kendi 9090 portundaki '\/metrics' endpoint'inden metrikleri \u00e7ekece\u011fini belirtir. Dosyay\u0131 d\u00fczenledikten sonra, Prometheus'u \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak i\u00e7in terminalinizde \u015fu komutu kullanabilirsiniz:<\/p>\n <\/code><\/p>\n Prometheus ba\u015far\u0131yla \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131nda, web aray\u00fcz\u00fcne Grafana kurulumu da Prometheus kadar basittir ve genellikle paket y\u00f6neticileri arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla yap\u0131labilir. Debian\/Ubuntu tabanl\u0131 sistemlerde a\u015fa\u011f\u0131daki komutlarla Grafana'y\u0131 kurabilirsiniz:<\/p>\n <\/code><\/p>\n Kurulum tamamland\u0131ktan sonra, Grafana varsay\u0131lan olarak A\u015fa\u011f\u0131daki bilgileri doldurman\u0131z gerekecektir:<\/p>\n Bu bilgileri girdikten sonra \"Save & Test\" butonuna t\u0131klay\u0131n. E\u011fer her \u015fey do\u011fru yap\u0131land\u0131r\u0131ld\u0131ysa, \"Data source is working\" mesaj\u0131n\u0131 g\u00f6rmeniz gerekir. Bu ad\u0131m, Grafana'n\u0131n Prometheus ile ba\u015far\u0131l\u0131 bir \u015fekilde ileti\u015fim kurabildi\u011fi anlam\u0131na gelir. Art\u0131k Prometheus'tan gelen metrikleri Grafana'da g\u00f6rselle\u015ftirmeye haz\u0131rs\u0131n\u0131z. Bu entegrasyon, izleme altyap\u0131n\u0131z\u0131n g\u00f6rselle\u015ftirme katman\u0131n\u0131 tamamlar ve sistemlerinizin durumu hakk\u0131nda derinlemesine analizler yapman\u0131z\u0131n \u00f6n\u00fcn\u00fc a\u00e7ar. Grafana'n\u0131n esnekli\u011fi sayesinde, birden fazla Prometheus sunucusu veya farkl\u0131 veri kaynaklar\u0131n\u0131 da ayn\u0131 anda ekleyerek karma\u015f\u0131k izleme ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131z\u0131 kar\u015f\u0131layabilirsiniz. Bu sayede, t\u00fcm altyap\u0131n\u0131z\u0131n merkezi bir g\u00f6r\u00fcn\u00fcm\u00fcn\u00fc elde edebilir, farkl\u0131 servislerin metriklerini tek bir panelde birle\u015ftirerek daha b\u00fct\u00fcnsel bir analiz yapabilirsiniz. Bu yetenek, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck ve da\u011f\u0131t\u0131k sistemlerin izlenmesinde paha bi\u00e7ilmezdir.<\/p>\n Prometheus ve Grafana kurulumunu tamamlad\u0131\u011f\u0131n\u0131za g\u00f6re, art\u0131k ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131n\u0131zdan ve sunucular\u0131n\u0131zdan metrik toplamaya ve bunlar\u0131 anlaml\u0131 panellerde g\u00f6rselle\u015ftirmeye haz\u0131rs\u0131n\u0131z. Prometheus'un g\u00fcc\u00fc, \u00e7e\u015fitli \"exporter\"lar (d\u0131\u015fa aktar\u0131c\u0131lar) arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla farkl\u0131 sistemlerden metrik toplayabilmesinde yatar. Bu exporter'lar, belirli bir uygulaman\u0131n veya sistemin kendi metriklerini Prometheus'un anlayabilece\u011fi bir formatta (HTTP endpoint \u00fczerinden) sunmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Grafana ise bu toplanan metrikleri, PromQL sorgu dilini kullanarak dinamik ve etkile\u015fimli panellere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcr. Bu b\u00f6l\u00fcm, sisteminizden nas\u0131l metrik toplayaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ve bunlar\u0131 Grafana'da nas\u0131l etkili bir \u015fekilde g\u00f6rselle\u015ftirece\u011finizi detayland\u0131racakt\u0131r.<\/p>\n Sunucular\u0131n\u0131z\u0131n temel i\u015fletim sistemi metriklerini (CPU, bellek, disk, a\u011f) izlemek i\u00e7in en yayg\u0131n kullan\u0131lan exporter'lardan biri Node Exporter'd\u0131r. Node Exporter, Linux ve di\u011fer Unix benzeri sistemlerin donan\u0131m ve OS metriklerini Prometheus'un \u00e7ekebilece\u011fi bir formatta sunar. Her izlemek istedi\u011finiz sunucuya Node Exporter'\u0131 kurman\u0131z ve Prometheus yap\u0131land\u0131rman\u0131za bu sunucuyu bir hedef olarak eklemeniz gerekir.<\/p>\n Node Exporter'\u0131 kurmak i\u00e7in, t\u0131pk\u0131 Prometheus gibi, resmi GitHub sayfas\u0131ndan (github.com\/prometheus\/node_exporter) i\u015fletim sisteminize uygun s\u00fcr\u00fcm\u00fc indirip \u00e7\u0131karman\u0131z yeterlidir. Ard\u0131ndan, Node Exporter'\u0131 genellikle 9100 portundan \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rabilirsiniz:<\/p>\n <\/code><\/p>\n Node Exporter \u00e7al\u0131\u015ft\u0131ktan sonra, <\/code><\/p>\n Prometheus yap\u0131land\u0131rma dosyas\u0131n\u0131 kaydettikten sonra, Prometheus servisini yeniden ba\u015flatmay\u0131 unutmay\u0131n. Bu ad\u0131mlarla, Prometheus art\u0131k belirledi\u011finiz sunucunun temel sistem metriklerini d\u00fczenli olarak toplamaya ba\u015flayacakt\u0131r. Bu, sunucular\u0131n\u0131z\u0131n genel sa\u011fl\u0131\u011f\u0131 hakk\u0131nda \u00f6nemli bilgiler edinmenizi sa\u011flar, \u00f6rne\u011fin CPU kullan\u0131m\u0131ndaki ani art\u0131\u015flar veya disk dolulu\u011fu gibi durumlar\u0131 tespit etmenize yard\u0131mc\u0131 olur. Node Exporter'\u0131n toplad\u0131\u011f\u0131 metrikler aras\u0131nda, Metrikler topland\u0131\u011f\u0131na g\u00f6re, s\u0131ra geldi bunlar\u0131 Grafana'da g\u00f6rselle\u015ftirmeye. Grafana'da yeni bir kontrol paneli (dashboard) olu\u015fturmak i\u00e7in sol men\u00fcden \"Create\" (+) butonuna t\u0131klay\u0131p \"Dashboard\" se\u00e7ene\u011fini se\u00e7in. Ard\u0131ndan \"Add new panel\" butonuna t\u0131klayarak ilk panelinizi olu\u015fturmaya ba\u015flayabilirsiniz. Her panel, belirli bir PromQL sorgusunun sonucunu g\u00f6rselle\u015ftirmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n Baz\u0131 temel PromQL sorgular\u0131 ve panel t\u00fcrleri \u015funlard\u0131r:<\/p>\n <\/code> <\/code> <\/code> <\/code> Panel ayarlar\u0131nda, grafik \u00e7izgilerinin renklerini, eksen etiketlerini ve ba\u015fl\u0131klar\u0131 \u00f6zelle\u015ftirebilirsiniz. Her panelinizi kaydettikten sonra, dashboard'unuza yeni paneller ekleyerek sistemlerinizin farkl\u0131 y\u00f6nlerini izleyebilirsiniz. Ayr\u0131ca, haz\u0131r Node Exporter panellerini Grafana Labs'\u0131n web sitesinden (grafana.com\/grafana\/dashboards) indirip i\u00e7e aktararak da h\u0131zla ba\u015flayabilirsiniz. Bu paneller genellikle bir\u00e7ok yayg\u0131n metri\u011fi i\u00e7erir ve size zaman kazand\u0131r\u0131r. B\u00f6ylece, web sunucunuzun CPU y\u00fck\u00fcnden veritaban\u0131 gecikmelerine kadar her t\u00fcrl\u00fc metri\u011fi tek bir ekran \u00fczerinde, g\u00f6rsel olarak zengin bir \u015fekilde takip edebilir, potansiyel sorunlar\u0131 \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde tespit edebilirsiniz. Bu sayede, operasyonel ekipler anl\u0131k durumu de\u011ferlendirme ve h\u0131zl\u0131 kararlar alma yetene\u011fini kazan\u0131rken, geli\u015ftiriciler de kendi uygulamalar\u0131n\u0131n performans\u0131n\u0131 da\u011f\u0131t\u0131m sonras\u0131 takip edebilirler.<\/p>\n Metrikleri toplamak ve g\u00f6rselle\u015ftirmek, sistemlerinizin sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlaman\u0131n \u00f6nemli bir ad\u0131m\u0131d\u0131r, ancak tam bir izleme \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fcn\u00fcn anahtar\u0131, anormallikler veya kritik durumlar ortaya \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131nda otomatik olarak bildirim alman\u0131z\u0131 sa\u011flayan ak\u0131ll\u0131 bir alarm sistemidir. \u0130\u015fte bu noktada Prometheus ekosisteminin ayr\u0131lmaz bir par\u00e7as\u0131 olan Alertmanager devreye girer. Alertmanager, Prometheus taraf\u0131ndan tetiklenen alarmlar\u0131 al\u0131r, bunlar\u0131 grupland\u0131r\u0131r, tekrarlayan uyar\u0131lar\u0131 susturur (deduplicate) ve \u00e7e\u015fitli bildirim kanallar\u0131na (e-posta, Slack, PagerDuty, Opsgenie vb.) g\u00f6nderir. Bu sayede, kritik olaylar hakk\u0131nda h\u0131zl\u0131 ve etkili bir \u015fekilde bilgilendirilmenizi sa\u011flar ve \"alarm yorgunlu\u011fu\"nu (a\u015f\u0131r\u0131 bildirimlerden kaynaklanan duyars\u0131zla\u015fma) minimize etmeye yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n Alertmanager'\u0131 kurmak i\u00e7in, Prometheus gibi, resmi web sitesinden (prometheus.io\/download) uygun s\u00fcr\u00fcm\u00fc indirip \u00e7\u0131karman\u0131z gerekir. Alertmanager'\u0131 \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rd\u0131ktan sonra, <\/code><\/p>\n Bu yap\u0131land\u0131rma, uyar\u0131lar\u0131n <\/code><\/p>\n \u015eimdi s\u0131ra Prometheus'a, hangi ko\u015fullarda alarm tetiklemesi gerekti\u011fini s\u00f6ylemeye geldi. Bu, Prometheus yap\u0131land\u0131rmas\u0131na ekleyece\u011finiz <\/code><\/p>\n Ard\u0131ndan, <\/code><\/p>\n Bu kural, e\u011fer bir sunucunun (Node Exporter taraf\u0131ndan izlenen) CPU kullan\u0131m\u0131 son 5 dakika boyunca %80'in \u00fczerinde kal\u0131rsa Bu g\u00fc\u00e7l\u00fc kombinasyon sayesinde, DevOps ekipleri sistemlerinin durumunu s\u00fcrekli olarak izleyebilir, anormallikleri h\u0131zla tespit edebilir ve otomatik uyar\u0131lar alarak proaktif bir \u015fekilde m\u00fcdahale edebilirler. Bu sadece sorun giderme s\u00fcresini azaltmakla kalmaz, ayn\u0131 zamanda operasyonel verimlili\u011fi art\u0131r\u0131r ve kullan\u0131c\u0131 deneyimini iyile\u015ftirir.<\/p>\n Prometheus ve Grafana ile temel izleme ve alarm sisteminizi kurdunuz. Art\u0131k sistemlerinizin sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve performans\u0131n\u0131 anl\u0131k olarak takip ediyorsunuz. Ancak DevOps yolculu\u011funuzda sistemleriniz b\u00fcy\u00fcd\u00fck\u00e7e, daha fazla metrik toplad\u0131k\u00e7a ve daha fazla sunucuyu izledik\u00e7e, performans ve \u00f6l\u00e7eklenebilirlik konular\u0131 \u00f6nem kazanacakt\u0131r. Bu b\u00f6l\u00fcmde, daha b\u00fcy\u00fck ve daha karma\u015f\u0131k ortamlar i\u00e7in Prometheus ve Grafana kullan\u0131m\u0131n\u0131z\u0131 optimize etmenize yard\u0131mc\u0131 olacak ileri d\u00fczey ipu\u00e7lar\u0131 ve teknikler ele al\u0131nacakt\u0131r.<\/p>\n Manuel olarak <\/code><\/p>\n Bu yap\u0131land\u0131rma, Prometheus'un Kubernetes pod'lar\u0131n\u0131 otomatik olarak ke\u015ffetmesini ve belirli etiketlere sahip pod'lardan metrikleri \u00e7ekmesini sa\u011flar.<\/p>\n Prometheus metrikleri yerel diskte depolar. Bu, belirli bir noktada disk alan\u0131n\u0131 t\u00fcketebilir ve uzun s\u00fcreli ge\u00e7mi\u015f verilere eri\u015fimi zorla\u015ft\u0131rabilir. B\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli ve uzun s\u00fcreli veri saklama ihtiya\u00e7lar\u0131 i\u00e7in Prometheus, \"remote storage\" (uzak depolama) entegrasyonlar\u0131n\u0131 destekler. Thanos veya Mimir gibi \u00e7\u00f6z\u00fcmler, Prometheus metriklerini S3 uyumlu depolama alanlar\u0131 gibi merkezi ve \u00f6l\u00e7eklenebilir bir depoya aktarman\u0131za olanak tan\u0131r. Bu sayede, on y\u0131llara kadar uzanan metrik verilerini saklayabilir, ge\u00e7mi\u015f trend analizleri yapabilir ve Prometheus sunucular\u0131n\u0131z\u0131n y\u00fck\u00fcn\u00fc azaltabilirsiniz. Remote storage \u00e7\u00f6z\u00fcmleri ayr\u0131ca, birden fazla Prometheus sunucusundan gelen metrikleri tek bir birle\u015fik g\u00f6r\u00fcn\u00fcmde birle\u015ftirerek k\u00fcresel bir izleme perspektifi sunar.<\/p>\n Prometheus sunucusunun kendisi kritik bir noktad\u0131r. Prometheus'un d\u00fc\u015fmesi, t\u00fcm izleme sisteminizin \u00e7\u00f6kmesi anlam\u0131na gelir. Y\u00fcksek eri\u015filebilirlik sa\u011flamak i\u00e7in genellikle iki veya daha fazla Prometheus sunucusu kurulur ve ayn\u0131 hedeflerden metrik \u00e7ekerler. Alertmanager, tekrarlayan uyar\u0131lar\u0131 \u00f6nlemek i\u00e7in bu durumda deduplication (tekille\u015ftirme) yapar. Federe izleme (federation) ise, birden fazla Prometheus sunucusunun metriklerini merkezi bir Prometheus sunucusuna \u00e7ekerek daha b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli ve hiyerar\u015fik bir izleme yap\u0131s\u0131 olu\u015fturman\u0131za olanak tan\u0131r. Bu, b\u00fcy\u00fck organizasyonlar veya farkl\u0131 departmanlar\u0131n kendi Prometheus kurulumlar\u0131na sahip oldu\u011fu senaryolarda kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r.<\/p>\n Node Exporter veya di\u011fer haz\u0131r exporter'lar t\u00fcm metrik ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131z\u0131 kar\u015f\u0131lamayabilir. \u00d6zellikle kendi \u00f6zel uygulaman\u0131z\u0131n i\u015f mant\u0131\u011f\u0131na \u00f6zg\u00fc metrikleri izlemek isteyebilirsiniz (\u00f6rne\u011fin, bir e-ticaret sitesindeki sepet terk oranlar\u0131 veya sipari\u015f i\u015fleme gecikmeleri). Bu t\u00fcr durumlarda, Go, Python veya Java gibi dillerde kendi \u00f6zel exporter'lar\u0131n\u0131z\u0131 yazabilirsiniz. Bu exporter'lar, uygulaman\u0131zdan metrikleri toplay\u0131p Prometheus'un bekledi\u011fi formatta (bir HTTP endpoint \u00fczerinden) sunar. Bu esneklik, Prometheus'u neredeyse her t\u00fcrl\u00fc ortam ve uygulama i\u00e7in uyarlanabilir bir izleme \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc haline getirir.<\/p>\n Grafana'da dashboard'lar olu\u015ftururken, ayn\u0131 dashboard'u farkl\u0131 sunucular veya ortamlar i\u00e7in kopyalay\u0131p yap\u0131\u015ft\u0131rmak yerine, \u015fablonlar\u0131 ve de\u011fi\u015fkenleri kullanabilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, bir sunucu se\u00e7ici de\u011fi\u015fkeni olu\u015fturarak, ayn\u0131 dashboard'u farkl\u0131 sunucular i\u00e7in dinamik olarak g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleyebilirsiniz. Bu, dashboard y\u00f6netimini kolayla\u015ft\u0131r\u0131r ve tekrar eden i\u015fleri azalt\u0131r. Ayr\u0131ca, dashboard'lar\u0131n\u0131z\u0131 mobile uyumlu hale getirmek i\u00e7in, belirli panel boyutlar\u0131n\u0131 veya d\u00fczenlerini cihaz geni\u015fli\u011fine g\u00f6re ayarlayan CSS media query'lerini do\u011frudan Grafana'n\u0131n \"Dashboard settings\" alt\u0131ndaki \"Panel styles\" veya \"Custom CSS\" b\u00f6l\u00fcmlerine (e\u011fer destekleniyorsa veya bir tema eklentisi kullan\u0131yorsan\u0131z) ekleyebilirsiniz. Bu, \u00f6zellikle \u00f6zel raporlama ihtiya\u00e7lar\u0131 veya mobil eri\u015fim senaryolar\u0131nda g\u00f6rselle\u015ftirme deneyimini iyile\u015ftirir.<\/p>\nprometheus<\/code> ad\u0131nda bir \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131labilir dosya ve \u00f6rnek bir prometheus.yml<\/code> yap\u0131land\u0131rma dosyas\u0131 bulacaks\u0131n\u0131z. Bu yap\u0131land\u0131rma dosyas\u0131, Prometheus’un hangi hedeflerden metrik \u00e7ekece\u011fini, ne s\u0131kl\u0131kla \u00e7ekece\u011fini ve hangi kurallar\u0131 uygulayaca\u011f\u0131n\u0131 tan\u0131mlar.<\/p>\nprometheus.yml<\/code> dosyas\u0131 \u00f6rne\u011fi bulunmaktad\u0131r:<\/p>\n\nglobal:\n scrape_interval: 15s # Metrikleri ne s\u0131kl\u0131kla \u00e7ekece\u011fi\n evaluation_interval: 15s # Kurallar\u0131 ne s\u0131kl\u0131kla de\u011ferlendirece\u011fi\n\nscrape_configs:\n - job_name: 'prometheus' # \u0130\u015fin ad\u0131\n static_configs:\n - targets: ['localhost:9090'] # Prometheus'un kendi metriklerini sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 adres\n<\/pre>\n\n.\/prometheus --config.file=prometheus.yml\n<\/pre>\nhttp:\/\/localhost:9090<\/code> adresinden eri\u015febilirsiniz. Bu aray\u00fczden hedef durumlar\u0131n\u0131, metrikleri sorgulayabilir ve yap\u0131land\u0131rmay\u0131 kontrol edebilirsiniz. \u0130lk kurulumunuzda, Prometheus'un d\u00fczg\u00fcn bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve kendi metriklerini toplad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6rmek, ba\u015far\u0131l\u0131 bir ba\u015flang\u0131\u00e7 i\u00e7in \u00f6nemlidir. Daha sonra, di\u011fer servislerden metrik toplamak i\u00e7in scrape_configs<\/code> b\u00f6l\u00fcm\u00fcne yeni i\u015fler ekleyeceksiniz. \u00d6rne\u011fin, bir web sunucusunun metriklerini toplamak i\u00e7in ilgili job_name<\/code> alt\u0131nda web sunucusunun IP adresi ve metrik endpoint'i belirtilir.<\/p>\nGrafana Kurulumu ve Prometheus Entegrasyonu<\/H3><\/p>\n
\nsudo apt-get install -y apt-transport-https\nsudo apt-get install -y software-properties-common wget\nwget -q -O - https:\/\/packages.grafana.com\/gpg.key | sudo apt-key add -\necho \"deb https:\/\/packages.grafana.com\/oss\/deb stable main\" | sudo tee -a \/etc\/apt\/sources.list.d\/grafana.list\nsudo apt-get update\nsudo apt-get install grafana\nsudo systemctl daemon-reload\nsudo systemctl enable grafana-server\nsudo systemctl start grafana-server\n<\/pre>\nhttp:\/\/localhost:3000<\/code> adresinde \u00e7al\u0131\u015fmaya ba\u015flayacakt\u0131r. \u0130lk giri\u015f i\u00e7in kullan\u0131c\u0131 ad\u0131 admin<\/code>, parola admin<\/code>'dir. Giri\u015f yapt\u0131ktan sonra, \u015fifrenizi de\u011fi\u015ftirmeniz istenecektir. Grafana'ya eri\u015ftikten sonra yapman\u0131z gereken ilk \u015fey, Prometheus'u bir veri kayna\u011f\u0131 olarak eklemektir. Bunun i\u00e7in sol men\u00fcdeki \"Settings\" (di\u015fli \u00e7ark simgesi) -> \"Data Sources\" se\u00e7ene\u011fine gidin ve \"Add data source\" butonuna t\u0131klay\u0131n. A\u00e7\u0131lan listeden \"Prometheus\"u se\u00e7in.<\/p>\n\n
http:\/\/localhost:9090<\/code> (Prometheus'un \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 adres ve port)<\/li>\nUygulamalar\u0131n\u0131zdan Metrikleri Nas\u0131l Toplar ve Grafana ile G\u00f6rselle\u015ftirirsiniz?<\/H2><\/p>\n
Node Exporter ile Sistem Metrikleri Toplama<\/H3><\/p>\n
\n.\/node_exporter\n<\/pre>\nhttp:\/\/localhost:9100\/metrics<\/code> adresinden metriklerini g\u00f6rebilirsiniz. \u015eimdi, Prometheus'un bu metrikleri \u00e7ekmesi i\u00e7in prometheus.yml<\/code> dosyan\u0131za yeni bir job<\/code> eklemeniz gerekiyor:<\/p>\n\nscrape_configs:\n - job_name: 'prometheus'\n static_configs:\n - targets: ['localhost:9090']\n\n - job_name: 'node_exporter'\n static_configs:\n - targets: ['sunucu_ip_adresi:9100'] # \u0130zlemek istedi\u011finiz sunucunun IP'si ve Node Exporter portu\n<\/pre>\nnode_cpu_seconds_total<\/code>, node_memory_MemAvailable_bytes<\/code> ve node_network_receive_bytes_total<\/code> gibi \u00e7ok \u00e7e\u015fitli de\u011ferli veriler bulunur.<\/p>\nGrafana Panelleri ve Dashboard Olu\u015fturma<\/H3><\/p>\n
\n
\n 100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode=\"idle\", job=\"node_exporter\"}[5m])) * 100)\n <\/pre>\n
\n Bu sorgu, son 5 dakikadaki ortalama bo\u015fta kalma s\u00fcresini y\u00fczde olarak g\u00f6sterir ve bunu 100'den \u00e7\u0131kararak CPU kullan\u0131m y\u00fczdesini verir.<\/li>\n\n node_memory_MemAvailable_bytes{job=\"node_exporter\"}\n <\/pre>\n
\n Bu metrik, kullan\u0131labilir belle\u011fi bayt cinsinden verir. Panel ayarlar\u0131nda \"Unit\" b\u00f6l\u00fcm\u00fcnden \"bytes (IEC)\" se\u00e7erek daha okunabilir hale getirebilirsiniz.<\/li>\n\n rate(node_network_receive_bytes_total{job=\"node_exporter\", device=\"eth0\"}[5m])\n <\/pre>\n
\n ve<\/p>\n\n rate(node_network_transmit_bytes_total{job=\"node_exporter\", device=\"eth0\"}[5m])\n <\/pre>\n
\n Bu sorgular, belirli bir a\u011f aray\u00fcz\u00fcndeki (\u00f6rne\u011fin eth0) gelen ve giden baytlar\u0131n saniyedeki ortalama h\u0131z\u0131n\u0131 g\u00f6sterir.<\/li>\n<\/ul>\nPrometheus Alertmanager ile Ak\u0131ll\u0131 Uyar\u0131lar Olu\u015fturma<\/H2><\/p>\n
alertmanager.yml<\/code> adl\u0131 bir yap\u0131land\u0131rma dosyas\u0131na ihtiya\u00e7 duyar. Bu dosya, Alertmanager'\u0131n uyar\u0131lar\u0131 kime ve nas\u0131l g\u00f6nderece\u011fini tan\u0131mlar. \u0130\u015fte basit bir alertmanager.yml<\/code> \u00f6rne\u011fi:<\/p>\n\nglobal:\n resolve_timeout: 5m # Uyar\u0131lar\u0131n ne kadar s\u00fcre sonra \"\u00e7\u00f6z\u00fcld\u00fc\" kabul edilece\u011fi\n\nroute:\n group_by: ['alertname', 'instance'] # Ayn\u0131 uyar\u0131 isimlerine ve \u00f6rneklere sahip uyar\u0131lar\u0131 grupla\n group_wait: 30s # \u0130lk uyar\u0131y\u0131 bekler, ard\u0131ndan di\u011ferlerini g\u00f6nderir\n group_interval: 5m # Grupland\u0131r\u0131lm\u0131\u015f uyar\u0131n\u0131n tekrar g\u00f6nderilmeden \u00f6nceki bekleme s\u00fcresi\n repeat_interval: 3h # Bir uyar\u0131n\u0131n tekrar g\u00f6nderilmeden \u00f6nceki bekleme s\u00fcresi\n receiver: 'web_hook_receiver' # Varsay\u0131lan al\u0131c\u0131\n\nreceivers:\n - name: 'web_hook_receiver'\n webhook_configs:\n - url: 'http:\/\/localhost:9093\/webhook' # \u00d6rnek webhook URL'si (Slack, vb. i\u00e7in de\u011fi\u015ftirilebilir)\n send_resolved: true\n<\/pre>\nalertname<\/code> ve instance<\/code> etiketlerine g\u00f6re grupland\u0131r\u0131laca\u011f\u0131n\u0131 ve web_hook_receiver<\/code> adl\u0131 al\u0131c\u0131ya g\u00f6nderilece\u011fini belirtir. Ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryosunda buraya Slack webhook URL'si, e-posta ayarlar\u0131 veya di\u011fer bildirim entegrasyonlar\u0131 eklersiniz. Alertmanager'\u0131 bu yap\u0131land\u0131rma dosyas\u0131yla \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak i\u00e7in:<\/p>\n\n.\/alertmanager --config.file=alertmanager.yml\n<\/pre>\nrules.yml<\/code> dosyalar\u0131 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla yap\u0131l\u0131r. Bu kural dosyalar\u0131, PromQL sorgular\u0131n\u0131 kullanarak alarm ko\u015fullar\u0131n\u0131 tan\u0131mlar ve Alertmanager'a g\u00f6nderilecek alarm metadatas\u0131n\u0131 (etiketler, a\u00e7\u0131klamalar) i\u00e7erir. Prometheus'un prometheus.yml<\/code> dosyas\u0131nda rule_files<\/code> b\u00f6l\u00fcm\u00fcn\u00fc ekleyerek bu kural dosyalar\u0131n\u0131 belirtirsiniz:<\/p>\n\n# prometheus.yml dosyan\u0131za ekleyin\nrule_files:\n - \"alert.rules.yml\"\n<\/pre>\nalert.rules.yml<\/code> dosyan\u0131z\u0131 olu\u015fturun ve i\u00e7ine alarm kurallar\u0131n\u0131z\u0131 ekleyin. \u0130\u015fte bir web sunucusunda y\u00fcksek CPU kullan\u0131m\u0131 i\u00e7in bir alarm kural\u0131 \u00f6rne\u011fi:<\/p>\n\ngroups:\n- name: general.rules\n rules:\n - alert: HighCPUUsage\n expr: 100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode=\"idle\", job=\"node_exporter\"}[5m])) * 100) > 80\n for: 5m # Bu ko\u015ful 5 dakika boyunca do\u011fru kal\u0131rsa alarm tetiklenir\n labels:\n severity: critical # Uyar\u0131n\u0131n ciddiyet seviyesi\n annotations:\n summary: \"CPU utilization on {{ $labels.instance }} is high\"\n description: \"CPU usage on {{ $labels.instance }} has been above 80% for 5 minutes. Check the server immediately.\"\n<\/pre>\nHighCPUUsage<\/code> ad\u0131nda kritik seviyede bir alarm tetikler. Prometheus, bu alarm\u0131 Alertmanager'a g\u00f6nderir ve Alertmanager da yap\u0131land\u0131rmas\u0131na g\u00f6re ilgili kanallara bildirim yapar. Bu yap\u0131land\u0131rma ile, bir \u00fcretim web sunucusunun CPU'sunun kritik seviyelerde seyretti\u011fini ve h\u0131zla m\u00fcdahale edilmesi gerekti\u011fini belirten bir Slack mesaj\u0131 veya e-posta alabilirsiniz. Bu otomatik bildirimler, sorunlar\u0131n h\u0131zl\u0131ca tespit edilmesini ve \u00e7\u00f6z\u00fclmesini sa\u011flayarak hizmet kesintilerini minimize eder.<\/p>\nPerformans ve \u00d6l\u00e7eklenebilirlik \u0130\u00e7in \u0130leri D\u00fczey \u0130pu\u00e7lar\u0131<\/H2><\/p>\n
Servis Ke\u015ffi (Service Discovery)<\/H3><\/p>\n
prometheus.yml<\/code> dosyas\u0131na her yeni sunucuyu veya servisi eklemek, \u00f6zellikle dinamik ve elastik bulut ortamlar\u0131nda h\u0131zla s\u00fcrd\u00fcr\u00fclemez hale gelir. Prometheus, bu sorunu \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in \u00e7e\u015fitli \"Service Discovery\" (Servis Ke\u015ffi) mekanizmalar\u0131n\u0131 destekler. Kubernetes, Consul, EC2, Azure gibi platformlarla entegre olarak, yeni eklenen veya kald\u0131r\u0131lan hedefleri otomatik olarak alg\u0131layabilir ve izlemeye ba\u015flayabilir. \u00d6rne\u011fin, bir Kubernetes k\u00fcmesinde yeni bir pod da\u011f\u0131tt\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, Prometheus Kubernetes API'si arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla bu pod'u otomatik olarak ke\u015ffeder ve metriklerini toplamaya ba\u015flar. Bu, y\u00f6netim y\u00fck\u00fcn\u00fc b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde azalt\u0131r ve izleme altyap\u0131n\u0131z\u0131n dinamik ortam\u0131n\u0131za uyum sa\u011flamas\u0131n\u0131 garantiler. Servis ke\u015ffi mekanizmalar\u0131n\u0131n do\u011fru yap\u0131land\u0131r\u0131lmas\u0131, \u00f6zellikle mikroservis mimarilerinde izleme stratejisinin temel direklerinden biridir.<\/p>\n\n# Kubernetes Service Discovery \u00f6rne\u011fi\nscrape_configs:\n - job_name: 'kubernetes-pods'\n kubernetes_sd_configs:\n - role: pod\n relabel_configs:\n - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]\n action: keep\n regex: true\n - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]\n action: replace\n regex: (\\d+)\n target_label: __address__\n replacement: '$1'\n replacement: '$${1}'\n<\/pre>\nUzak Depolama ve Uzun S\u00fcreli Saklama (Remote Storage)<\/H3><\/p>\n
Y\u00fcksek Eri\u015filebilirlik (HA) ve Federe \u0130zleme<\/H3><\/p>\n
\u00d6zel Exporter'lar (Custom Exporters)<\/H3><\/p>\n
Grafana \u015eablonlar\u0131 ve De\u011fi\u015fkenler<\/H3><\/p>\n
\n