Bulut altyap\u0131lar\u0131nda \u00e7al\u0131\u015fan uygulamalar\u0131n ve servislerin kesintisiz ve y\u00fcksek performansl\u0131 bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131, g\u00fcn\u00fcm\u00fcz dijital d\u00fcnyas\u0131nda kritik \u00f6neme sahiptir. DigitalOcean Droplet’leriniz, web sitelerinizden API’lerinize, veritabanlar\u0131n\u0131zdan mikroservislerinize kadar \u00e7e\u015fitli i\u015f y\u00fcklerini bar\u0131nd\u0131rabilir. Bu Droplet’lerin sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131, performans\u0131n\u0131 ve kaynak kullan\u0131m\u0131n\u0131 s\u00fcrekli olarak izlemek, olas\u0131 sorunlar\u0131 proaktif bir \u015fekilde tespit etmek, performans\u0131 optimize etmek ve kullan\u0131c\u0131 deneyimini iyile\u015ftirmek i\u00e7in vazge\u00e7ilmezdir. Bu rehberde, DigitalOcean Droplet’leriniz i\u00e7in neden izleme yapman\u0131z gerekti\u011fini, DigitalOcean’\u0131n yerle\u015fik \u00e7\u00f6z\u00fcmlerini, pop\u00fcler harici ara\u00e7lar\u0131 ve \u00f6zellikle Prometheus ile Grafana kullanarak kapsaml\u0131 bir izleme sistemi kurman\u0131n ad\u0131m ad\u0131m detaylar\u0131n\u0131 ele alaca\u011f\u0131z.<\/p>\n
\u0130zleme, bir sistemin veya uygulaman\u0131n davran\u0131\u015f\u0131n\u0131 anlamak, sorunlar\u0131 tespit etmek ve performans iyile\u015ftirmeleri yapmak i\u00e7in veri toplama ve analiz etme s\u00fcrecidir. Droplet’leriniz i\u00e7in izleme yapman\u0131n temel nedenleri \u015funlard\u0131r:<\/p>\n
CPU kullan\u0131m\u0131, bellek t\u00fcketimi, disk G\/\u00c7 (I\/O) ve a\u011f trafi\u011fi gibi temel metrikleri izleyerek, performans d\u00fc\u015f\u00fc\u015flerini veya darbo\u011fazlar\u0131 kullan\u0131c\u0131lar etkilenmeden \u00f6nce fark edebilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, aniden y\u00fckselen CPU kullan\u0131m\u0131, bir uygulaman\u0131n kaynak s\u0131zd\u0131rmas\u0131 yapt\u0131\u011f\u0131n\u0131 veya beklenenden daha fazla y\u00fck alt\u0131nda oldu\u011funu g\u00f6sterebilir.<\/p>\n
Hangi kaynaklar\u0131n ne kadar kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 bilmek, Droplet boyutlar\u0131n\u0131 do\u011fru ayarlaman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olur. Gereksiz yere b\u00fcy\u00fck Droplet’ler kullanmak maliyetleri art\u0131r\u0131rken, yetersiz kaynaklara sahip Droplet’ler performans sorunlar\u0131na yol a\u00e7ar. \u0130zleme verileri, kapasite planlamas\u0131 ve kaynak tahsisi i\u00e7in de\u011ferli bilgiler sunar.<\/p>\n
Anormal a\u011f trafi\u011fi desenleri, ba\u015far\u0131s\u0131z giri\u015f denemeleri veya beklenmedik dosya de\u011fi\u015fiklikleri gibi g\u00fcvenlik odakl\u0131 metrikler, potansiyel g\u00fcvenlik tehditlerini veya sald\u0131r\u0131lar\u0131 i\u015faret edebilir. \u0130zleme, bu t\u00fcr anormalliklere kar\u015f\u0131 erken uyar\u0131 sa\u011flayarak m\u00fcdahale s\u00fcresini k\u0131salt\u0131r.<\/p>\n
Sadece Droplet’in kendisinin de\u011fil, \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fan uygulamalar\u0131n da sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131 izlemek \u00f6nemlidir. HTTP yan\u0131t s\u00fcreleri, hata oranlar\u0131, veritaban\u0131 ba\u011flant\u0131 havuzu durumu gibi uygulama metrikleri, kullan\u0131c\u0131 deneyimini do\u011frudan etkileyen sorunlar\u0131 ortaya \u00e7\u0131kar\u0131r.<\/p>\n
Uzun vadeli izleme verileri, trafik art\u0131\u015f\u0131 veya yeni \u00f6zelliklerin eklenmesi gibi gelecekteki ihtiya\u00e7lar i\u00e7in kapasite planlamas\u0131 yapman\u0131z\u0131 sa\u011flar. Mevcut kaynaklar\u0131n ne zaman yetersiz kalaca\u011f\u0131n\u0131 tahmin ederek, altyap\u0131n\u0131z\u0131 \u00f6nceden \u00f6l\u00e7eklendirebilirsiniz.<\/p>\n
DigitalOcean, t\u00fcm Droplet’leriniz i\u00e7in temel d\u00fczeyde izleme yetenekleri sunar. Bu \u00f6zellikler, Droplet kontrol panelinizden kolayca eri\u015filebilir ve h\u0131zl\u0131 bir genel bak\u0131\u015f i\u00e7in olduk\u00e7a faydal\u0131d\u0131r.<\/p>\n
DigitalOcean paneli \u00fczerinden her Droplet i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki temel metrikleri grafikler halinde g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleyebilirsiniz: Bu metrikler, Droplet’inizin genel sa\u011fl\u0131\u011f\u0131 hakk\u0131nda anl\u0131k bilgi sa\u011flar ve k\u00fc\u00e7\u00fck \u00f6l\u00e7ekli projeler veya h\u0131zl\u0131 kontroller i\u00e7in yeterli olabilir.<\/p>\n DigitalOcean, belirli metrikler e\u015fik de\u011ferleri a\u015ft\u0131\u011f\u0131nda size bildirim g\u00f6nderecek uyar\u0131lar ayarlaman\u0131za olanak tan\u0131r. \u00d6rne\u011fin: Bu uyar\u0131lar e-posta veya Slack gibi kanallar arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla size ula\u015fabilir. Bu sayede, manuel olarak kontrol etmeye gerek kalmadan \u00f6nemli olaylardan haberdar olabilirsiniz.<\/p>\n DigitalOcean’\u0131n yerle\u015fik izleme ara\u00e7lar\u0131 ba\u015flang\u0131\u00e7 i\u00e7in iyi olsa da, daha karma\u015f\u0131k veya b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli altyap\u0131lar i\u00e7in baz\u0131 s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 vard\u0131r: Bu s\u0131n\u0131rlamalar nedeniyle, daha kapsaml\u0131 ve esnek bir izleme \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc i\u00e7in harici ara\u00e7lara y\u00f6nelmek genellikle daha iyi bir stratejidir.<\/p>\n DigitalOcean’\u0131n yerle\u015fik izleme yeteneklerinin \u00f6tesine ge\u00e7mek i\u00e7in bir\u00e7ok g\u00fc\u00e7l\u00fc harici ara\u00e7 bulunmaktad\u0131r. Bu ara\u00e7lar, daha derinlemesine metrik toplama, geli\u015fmi\u015f g\u00f6rselle\u015ftirme, esnek uyar\u0131 sistemleri ve log y\u00f6netimi gibi \u00f6zellikler sunar.<\/p>\n A\u00e7\u0131k kaynak d\u00fcnyas\u0131n\u0131n en pop\u00fcler izleme kombinasyonlar\u0131ndan biridir. Ticari bir SaaS (Hizmet Olarak Yaz\u0131l\u0131m) izleme platformudur. Sunucular, konteynerler, uygulamalar ve bulut servisleri dahil olmak \u00fczere geni\u015f bir yelpazede entegrasyon sunar. Metrik, log ve APM (Uygulama Performans Y\u00f6netimi) yeteneklerini tek bir platformda birle\u015ftirir. Geni\u015f \u00f6zellik seti ve kullan\u0131m kolayl\u0131\u011f\u0131na sahiptir, ancak maliyetli olabilir.<\/p>\n Yine ticari bir APM ve izleme platformudur. \u00d6zellikle uygulama performans\u0131n\u0131 izleme konusunda g\u00fc\u00e7l\u00fcd\u00fcr. Kod seviyesinde g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fck, hata analizi, da\u011f\u0131t\u0131k izleme ve altyap\u0131 izleme gibi \u00f6zellikler sunar. B\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli kurumsal uygulamalar i\u00e7in tercih edilebilir.<\/p>\n Prometheus gibi a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 ancak daha geleneksel bir izleme \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fcd\u00fcr. “Agent” tabanl\u0131 bir yakla\u015f\u0131mla \u00e7al\u0131\u015f\u0131r; yani izlenecek her sunucuya bir Zabbix agent kurulur. Metrik, log ve a\u011f izleme yetenekleri sunar ve olduk\u00e7a esnek bir yap\u0131ya sahiptir. Kurulumu ve y\u00f6netimi Prometheus\/Grafana’ya g\u00f6re biraz daha karma\u015f\u0131k olabilir.<\/p>\n Hafif ve ger\u00e7ek zamanl\u0131 bir performans izleme arac\u0131d\u0131r. Her sunucuya kurulur ve yerel olarak metrikleri toplar, g\u00f6rselle\u015ftirir. D\u00fc\u015f\u00fck kaynak t\u00fcketimi ile y\u00fczlerce metri\u011fi saniyeler i\u00e7inde g\u00f6sterir. H\u0131zl\u0131 bir genel bak\u0131\u015f i\u00e7in m\u00fckemmeldir, ancak merkezi bir depolama veya geli\u015fmi\u015f uyar\u0131 yetenekleri i\u00e7in ek entegrasyonlar gerektirebilir.<\/p>\n \u00d6zellikle log y\u00f6netimi ve analizi i\u00e7in kullan\u0131lan g\u00fc\u00e7l\u00fc bir a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmd\u00fcr. Bu rehberde, a\u00e7\u0131k kaynak d\u00fcnyas\u0131n\u0131n en pop\u00fcler ve esnek \u00e7\u00f6z\u00fcmlerinden biri olan Prometheus ve Grafana ikilisini kullanarak Droplet’leriniz i\u00e7in nas\u0131l kapsaml\u0131 bir izleme sistemi kuraca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ad\u0131m ad\u0131m g\u00f6sterece\u011fiz.<\/p>\n Bu b\u00f6l\u00fcmde, DigitalOcean Droplet’lerinizde Prometheus ve Grafana kullanarak nas\u0131l bir izleme altyap\u0131s\u0131 kuraca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 detayl\u0131 bir \u015fekilde anlataca\u011f\u0131z. Genel yakla\u015f\u0131m\u0131m\u0131z, bir “Monitor Droplet” \u00fczerinde Prometheus ve Grafana’y\u0131 \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak ve izlemek istedi\u011fimiz di\u011fer “Hedef Droplet”lere Node Exporter kurarak metrikleri toplamakt\u0131r.<\/p>\n \u00d6ncelikle Prometheus ve Grafana’y\u0131 bar\u0131nd\u0131racak ayr\u0131 bir DigitalOcean Droplet’i olu\u015fturun. Bu Droplet, izleme altyap\u0131n\u0131z\u0131n kalbi olacakt\u0131r. Droplet olu\u015fturulduktan sonra SSH ile ba\u011flan\u0131n: \u0130lk olarak, sisteminizi g\u00fcncelleyin: \u015eimdi Monitor Droplet’inize Prometheus’u kural\u0131m.<\/p>\n G\u00fcvenlik amac\u0131yla Prometheus’u ayr\u0131 bir kullan\u0131c\u0131 alt\u0131nda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131raca\u011f\u0131z:<\/p>\n Prometheus’un en son kararl\u0131 s\u00fcr\u00fcm\u00fcn\u00fc indirin. S\u00fcr\u00fcm numaras\u0131n\u0131 [Prometheus indirme sayfas\u0131ndan](https:\/\/prometheus.io\/download\/) kontrol edebilirsiniz.<\/p>\n Prometheus ikili dosyalar\u0131n\u0131 ve konsol \u015fablonlar\u0131n\u0131 sistem dizinlerine ta\u015f\u0131y\u0131n:<\/p>\n \u0130\u00e7erik:<\/p>\n Bu dosya, Prometheus’un kendi metriklerini izlemesini sa\u011flar. Daha sonra buraya izlemek istedi\u011fimiz di\u011fer Droplet’leri ekleyece\u011fiz. Dosyay\u0131 kaydedin ve kapat\u0131n (CTRL+X, Y, Enter).<\/p>\n Prometheus’un bir servis olarak \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in bir systemd dosyas\u0131 olu\u015ftural\u0131m:<\/p>\n \u0130\u00e7erik:<\/p>\n Dosyay\u0131 kaydedin ve kapat\u0131n.<\/p>\n \u015eimdi systemd’yi yeniden y\u00fckleyin, Prometheus servisini ba\u015flat\u0131n ve ba\u015flang\u0131\u00e7ta otomatik ba\u015flamas\u0131 i\u00e7in etkinle\u015ftirin:<\/p>\n Servis durumunun Node Exporter, Linux sunucular\u0131ndan sistem d\u00fczeyinde metrikleri (CPU, bellek, disk, a\u011f vb.) toplar ve Prometheus’un \u00e7ekebilece\u011fi bir formatta sunar. \u0130zlemek istedi\u011finiz her Droplet’e Node Exporter kurman\u0131z gerekmektedir.<\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki ad\u0131mlar\u0131 izlemek istedi\u011finiz her Hedef Droplet’te tekrarlay\u0131n:<\/p>\n Node Exporter’\u0131n en son kararl\u0131 s\u00fcr\u00fcm\u00fcn\u00fc indirin. S\u00fcr\u00fcm numaras\u0131n\u0131 [Node Exporter indirme sayfas\u0131ndan](https:\/\/prometheus.io\/download\/#node-exporter) kontrol edebilirsiniz.<\/p>\n Node Exporter ikili dosyas\u0131n\u0131 sistem dizinine ta\u015f\u0131y\u0131n:<\/p>\n \u0130\u00e7erik:<\/p>\n Dosyay\u0131 kaydedin ve kapat\u0131n.<\/p>\n \u015eimdi systemd’yi yeniden y\u00fckleyin, Node Exporter servisini ba\u015flat\u0131n ve ba\u015flang\u0131\u00e7ta otomatik ba\u015flamas\u0131 i\u00e7in etkinle\u015ftirin:<\/p>\n Servis durumunun Her Hedef Droplet’te, Prometheus’un metrikleri \u00e7ekebilmesi i\u00e7in 9100 portunu a\u00e7man\u0131z gerekir. Sadece Monitor Droplet’inizin IP adresinden gelen ba\u011flant\u0131lara izin vermek en g\u00fcvenlisidir.<\/p>\n Monitor Droplet’inize geri d\u00f6n\u00fcn ve Prometheus yap\u0131land\u0131rma dosyas\u0131n\u0131 g\u00fcncelleyin:<\/p>\n Her Hedef Droplet’inizin IP adresini ve 9100 portunu Prometheus web aray\u00fcz\u00fcnde (http:\/\/monitor_droplet_ip_adresi:9090\/targets) hedeflerin \u015eimdi Monitor Droplet’inize Grafana’y\u0131 kural\u0131m.<\/p>\n Grafana’y\u0131 APT deposundan kurmak en kolay yoldur:<\/p>\n Servis durumunun 1. Grafana web aray\u00fcz\u00fcne giri\u015f yap\u0131n. Grafana, Prometheus Node Exporter metrikleri i\u00e7in bir\u00e7ok haz\u0131r pano sunar. Bu panolar\u0131 i\u00e7e aktararak h\u0131zl\u0131ca g\u00f6rselle\u015ftirmeye ba\u015flayabilirsiniz. Sadece ara\u00e7lar\u0131 kurmak yeterli de\u011fildir; do\u011fru \u015feyleri izlemek ve bu verileri anlamland\u0131rmak da \u00f6nemlidir.<\/p>\n \u0130zleme stratejinizi belirlerken a\u015fa\u011f\u0131daki pop\u00fcler metrik gruplar\u0131n\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurun:<\/p>\n \u00d6zellikle servisler ve API’ler i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir: Altyap\u0131 bile\u015fenleri (CPU, bellek, disk, a\u011f) i\u00e7in ge\u00e7erlidir: Google SRE ekibi taraf\u0131ndan \u00f6nerilen bu sinyaller, kullan\u0131c\u0131ya y\u00f6nelik sistemlerin sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131 izlemek i\u00e7in temeldir: \u0130zleme verileri, proaktif m\u00fcdahale i\u00e7in uyar\u0131lara d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclmelidir. Metrikler size “ne” oldu\u011funu s\u00f6ylerken, loglar “neden” oldu\u011funu anlaman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olur. \u0130zleme verileri, gelecekteki ihtiya\u00e7lar\u0131 tahmin etmek i\u00e7in kullan\u0131labilir. \u0130zleme, g\u00fcvenlik duru\u015funuzu g\u00fc\u00e7lendirmek i\u00e7in de kullan\u0131labilir. \u0130zleme altyap\u0131s\u0131 kurarken maliyet ve \u00f6l\u00e7eklenebilirlik \u00f6nemli fakt\u00f6rlerdir.<\/p>\n * Prometheus\/Grafana (A\u00e7\u0131k Kaynak):<\/strong> Ba\u015flang\u0131\u00e7 maliyeti d\u00fc\u015f\u00fckt\u00fcr (sadece Droplet maliyeti). Ancak kurulum, bak\u0131m ve \u00f6l\u00e7eklendirme i\u00e7in kendi ekibinizin bilgi birikimi ve zaman\u0131 gereklidir. B\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekte kendi altyap\u0131n\u0131z\u0131 y\u00f6netmek karma\u015f\u0131kla\u015fabilir. \u0130zleme ara\u00e7lar\u0131n\u0131n kendisi de CPU, bellek ve disk alan\u0131 t\u00fcketir. \u00d6zellikle Prometheus, toplad\u0131\u011f\u0131 zaman serisi verilerini diske yazar. Y\u00fcksek hacimli metrikler topluyorsan\u0131z, Monitor Droplet’inizin yeterli kayna\u011fa sahip oldu\u011fundan emin olun. Metrik verilerini ne kadar s\u00fcreyle saklayaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 belirleyin. Uzun s\u00fcreli saklama, trend analizi ve kapasite planlamas\u0131 i\u00e7in \u00f6nemlidir, ancak disk alan\u0131 maliyetini art\u0131r\u0131r. Prometheus’ta DigitalOcean Droplet’leriniz i\u00e7in kapsaml\u0131 bir izleme sistemi kurmak, operasyonel m\u00fckemmelli\u011fin temelidir. Bu rehberde ele ald\u0131\u011f\u0131m\u0131z Prometheus ve Grafana ikilisi, a\u00e7\u0131k kaynak d\u00fcnyas\u0131nda g\u00fc\u00e7l\u00fc, esnek ve maliyet etkin bir \u00e7\u00f6z\u00fcm sunar. Ad\u0131m ad\u0131m kurulum talimatlar\u0131n\u0131 takip ederek, Droplet’lerinizin performans\u0131n\u0131, sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve kaynak kullan\u0131m\u0131n\u0131 derinlemesine analiz edebilece\u011finiz bir altyap\u0131 olu\u015fturabilirsiniz.<\/p>\n Unutmay\u0131n ki izleme, s\u00fcrekli bir s\u00fcre\u00e7tir. Sistemleriniz geli\u015ftik\u00e7e, izledi\u011finiz metrikleri, uyar\u0131 kurallar\u0131n\u0131 ve panolar\u0131 da g\u00f6zden ge\u00e7irmeniz ve g\u00fcncellemeniz gerekecektir. Do\u011fru izleme stratejileri ve ara\u00e7lar\u0131yla, Droplet’lerinizde \u00e7al\u0131\u015fan uygulamalar\u0131n\u0131z\u0131n her zaman en iyi performansta ve g\u00fcvenli bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131ndan emin olabilirsiniz. Bu, hem maliyet tasarrufu sa\u011flar hem de kullan\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131za kesintisiz bir deneyim sunar.<\/body><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Droplet’leriniz \u0130\u00e7in Kapsaml\u0131 \u0130zleme Kurulumu Rehberi\nBulut altyap\u0131lar\u0131nda \u00e7al\u0131\u015fan uygulamalar\u0131n ve servislerin kesintisiz ve y\u00fcksek perfo","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-35073","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\n
\n* CPU Kullan\u0131m\u0131:<\/strong> \u0130\u015flemci kullan\u0131m y\u00fczdesi.
\n* Disk G\/\u00c7 (I\/O):<\/strong> Diske yaz\u0131lan ve diskten okunan veri miktar\u0131.
\n* A\u011f Trafi\u011fi:<\/strong> Droplet’e gelen (inbound) ve Droplet’ten giden (outbound) a\u011f trafi\u011fi.
\n* Bellek Kullan\u0131m\u0131:<\/strong> Kullan\u0131lan ve bo\u015fta olan bellek miktar\u0131.<\/p>\nUyar\u0131lar (Alerts)<\/h4>\n
\n* CPU kullan\u0131m\u0131 belirli bir y\u00fczdeyi a\u015ft\u0131\u011f\u0131nda.
\n* Bellek kullan\u0131m\u0131 kritik bir seviyeye ula\u015ft\u0131\u011f\u0131nda.
\n* Disk alan\u0131 belirli bir oran\u0131n alt\u0131na d\u00fc\u015ft\u00fc\u011f\u00fcnde.<\/p>\nS\u0131n\u0131rlamalar\u0131<\/h4>\n
\n* Derinlik Eksikli\u011fi:<\/strong> Uygulama seviyesinde metrikler veya \u00f6zel metrikler toplama yetene\u011fi s\u0131n\u0131rl\u0131d\u0131r. \u00d6rne\u011fin, belirli bir web uygulamas\u0131n\u0131n yan\u0131t s\u00fcresini veya veritaban\u0131 sorgu h\u0131z\u0131n\u0131 izleyemezsiniz.
\n* \u00d6zelle\u015ftirme K\u0131s\u0131tl\u0131l\u0131\u011f\u0131:<\/strong> Uyar\u0131 kurallar\u0131 ve g\u00f6rselle\u015ftirme se\u00e7enekleri olduk\u00e7a temeldir. Karma\u015f\u0131k uyar\u0131 mant\u0131klar\u0131 veya \u00f6zel panolar olu\u015fturmak m\u00fcmk\u00fcn de\u011fildir.
\n* Log Y\u00f6netimi:<\/strong> Yerle\u015fik izleme, log y\u00f6netimi \u00f6zellikleri sunmaz. Uygulama ve sistem loglar\u0131n\u0131 toplamak, depolamak ve analiz etmek i\u00e7in ayr\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmlere ihtiya\u00e7 duyulur.
\n* Merkezi Olmayan Yap\u0131:<\/strong> Birden fazla Droplet veya farkl\u0131 servisleriniz varsa, t\u00fcm bu sistemleri tek bir yerden b\u00fct\u00fcnc\u00fcl bir \u015fekilde izlemek zorla\u015fabilir.<\/p>\nHarici \u0130zleme Ara\u00e7lar\u0131 ve \u00c7\u00f6z\u00fcmleri<\/h3>\n
Prometheus ve Grafana<\/h4>\n
\n* Prometheus:<\/strong> Zaman serisi verilerini toplamak, depolamak ve sorgulamak i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f bir sistemdir. “Pull” tabanl\u0131 bir modelle \u00e7al\u0131\u015f\u0131r; yani hedeflerden (Droplet’ler, uygulamalar vb.) metrikleri \u00e7eker. Esnek bir sorgu dili (PromQL) ve uyar\u0131 y\u00f6neticisi (Alertmanager) ile birlikte gelir.
\n* Grafana:<\/strong> Prometheus gibi \u00e7e\u015fitli veri kaynaklar\u0131ndan gelen metrikleri g\u00f6rselle\u015ftirmek i\u00e7in kullan\u0131lan a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir platformdur. Zengin pano olu\u015fturma yetenekleri, farkl\u0131 grafik t\u00fcrleri ve \u00f6zelle\u015ftirilebilir aray\u00fcz\u00fc ile izleme verilerini anlamland\u0131rmay\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.
\nBu ikili, maliyet etkinli\u011fi, esnekli\u011fi ve topluluk deste\u011fi sayesinde geni\u015f bir kullan\u0131m alan\u0131na sahiptir.<\/p>\nDatadog<\/h4>\n
New Relic<\/h4>\n
Zabbix<\/h4>\n
Netdata<\/h4>\n
ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)<\/h4>\n
\n* Elasticsearch:<\/strong> Loglar\u0131 ve di\u011fer yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f verileri depolamak, aramak ve analiz etmek i\u00e7in kullan\u0131lan da\u011f\u0131t\u0131k bir arama motorudur.
\n* Logstash:<\/strong> \u00c7e\u015fitli kaynaklardan loglar\u0131 toplayan, i\u015fleyen ve Elasticsearch’e g\u00f6nderen bir veri i\u015fleme pipeline’\u0131d\u0131r.
\n* Kibana:<\/strong> Elasticsearch’teki verileri g\u00f6rselle\u015ftirmek ve sorgulamak i\u00e7in kullan\u0131lan bir aray\u00fczd\u00fcr.
\nELK Stack, Droplet’lerinizdeki uygulama ve sistem loglar\u0131n\u0131 merkezi bir yerde toplayarak sorun giderme ve g\u00fcvenlik analizi i\u00e7in paha bi\u00e7ilmez bilgiler sunar.<\/p>\nPrometheus ve Grafana ile Kapsaml\u0131 \u0130zleme Kurulumu (Ad\u0131m Ad\u0131m)<\/h3>\n
Ad\u0131m 1: Monitor Droplet’i Olu\u015fturma<\/h4>\n
\n1. DigitalOcean kontrol panelinize giri\u015f yap\u0131n.
\n2. Yeni bir Droplet olu\u015fturun. Ubuntu 22.04 veya \u00fcst\u00fc gibi g\u00fcncel bir Linux da\u011f\u0131t\u0131m\u0131 tercih edin.
\n3. Minimum 1 CPU ve 2 GB RAM (Basic Droplet) genellikle ba\u015flang\u0131\u00e7 i\u00e7in yeterlidir, ancak izleyece\u011finiz Droplet say\u0131s\u0131na ve toplad\u0131\u011f\u0131n\u0131z metrik miktar\u0131na g\u00f6re daha b\u00fcy\u00fck bir Droplet se\u00e7meniz gerekebilir.
\n4. Droplet’inize “monitor-droplet” veya benzeri bir isim verin.
\n5. SSH anahtar\u0131n\u0131z\u0131 ekledi\u011finizden emin olun.<\/p>\n
\nssh root@monitor_droplet_ip_adresi<\/code><\/p>\n
\nsudo apt update && sudo apt upgrade -y<\/code><\/p>\nAd\u0131m 2: Prometheus Kurulumu<\/h4>\n
Prometheus Kullan\u0131c\u0131s\u0131 ve Dizinleri Olu\u015fturma<\/h5>\n
sudo useradd --no-create-home --shell \/bin\/false prometheus\nsudo mkdir \/etc\/prometheus\nsudo mkdir \/var\/lib\/prometheus\nsudo chown prometheus:prometheus \/var\/lib\/prometheus<\/code><\/pre>\nPrometheus \u0130ndirme ve Kurulumu<\/h5>\n
# \u00d6rnek s\u00fcr\u00fcm numaras\u0131, g\u00fcncel olan\u0131 kontrol edin\nPROMETHEUS_VERSION=\"2.49.1\" \nwget https:\/\/github.com\/prometheus\/prometheus\/releases\/download\/v${PROMETHEUS_VERSION}\/prometheus-${PROMETHEUS_VERSION}.linux-amd64.tar.gz\ntar xvf prometheus-${PROMETHEUS_VERSION}.linux-amd64.tar.gz\ncd prometheus-${PROMETHEUS_VERSION}.linux-amd64<\/code><\/pre>\nsudo mv prometheus \/usr\/local\/bin\/\nsudo mv promtool \/usr\/local\/bin\/\nsudo chown prometheus:prometheus \/usr\/local\/bin\/prometheus\nsudo chown prometheus:prometheus \/usr\/local\/bin\/promtool\nsudo mv consoles \/etc\/prometheus\nsudo mv console_libraries \/etc\/prometheus\nsudo chown -R prometheus:prometheus \/etc\/prometheus\/consoles\nsudo chown -R prometheus:prometheus \/etc\/prometheus\/console_libraries<\/code><\/pre>\nPrometheus Yap\u0131land\u0131rma Dosyas\u0131 Olu\u015fturma<\/h5>\n
\/etc\/prometheus\/prometheus.yml<\/code> dosyas\u0131n\u0131 olu\u015fturun ve a\u015fa\u011f\u0131daki i\u00e7eri\u011fi ekleyin:<\/p>\nsudo nano \/etc\/prometheus\/prometheus.yml<\/code><\/pre>\nglobal:\n scrape_interval: 15s # Metrikleri ne s\u0131kl\u0131kla \u00e7ekece\u011fini belirler\n scrape_timeout: 10s\n\nAlertmanager yap\u0131land\u0131rmas\u0131 (\u015fimdilik bo\u015f b\u0131rak\u0131labilir)<\/h2>\nalerting:\n alertmanagers:\n - static_configs:\n - targets:\n # - localhost:9093\n\n
Kural dosyalar\u0131 (\u015fimdilik bo\u015f b\u0131rak\u0131labilir)<\/h2>\nrule_files:\n # - \"first_rules.yml\"\n # - \"second_rules.yml\"\n\n
Metriklerin \u00e7ekilece\u011fi hedefler<\/h2>\nscrape_configs:\n - job_name: \"prometheus\"\n static_configs:\n - targets: [\"localhost:9090\"] # Prometheus'un kendi metrikleri\n\n # Buraya Node Exporter hedeflerini ekleyece\u011fiz\n # - job_name: \"node_exporter_targets\"\n # static_configs:\n # - targets: [\"droplet_ip_adresi_1:9100\", \"droplet_ip_adresi_2:9100\"]<\/code><\/pre>\n
Prometheus Systemd Servisi Olu\u015fturma<\/h5>\n
sudo nano \/etc\/systemd\/system\/prometheus.service<\/code><\/pre>\n[Unit]\nDescription=Prometheus\nWants=network-online.target\nAfter=network-online.target\n\n[Service]\nUser=prometheus\nGroup=prometheus\nType=simple\nExecStart=\/usr\/local\/bin\/prometheus \\\n --config.file \/etc\/prometheus\/prometheus.yml \\\n --storage.tsdb.path \/var\/lib\/prometheus\/ \\\n --web.console.templates=\/etc\/prometheus\/consoles \\\n --web.console.libraries=\/etc\/prometheus\/console_libraries\n\n[Install]\nWantedBy=multi-user.target<\/code><\/pre>\nsudo systemctl daemon-reload\nsudo systemctl start prometheus\nsudo systemctl enable prometheus\nsudo systemctl status prometheus<\/code><\/pre>\nactive (running)<\/code> oldu\u011funu kontrol edin.
\nPrometheus’un web aray\u00fcz\u00fcne http:\/\/monitor_droplet_ip_adresi:9090<\/code> adresinden eri\u015febilirsiniz. DigitalOcean g\u00fcvenlik duvar\u0131n\u0131zda 9090 portunu a\u00e7man\u0131z gerekebilir.<\/p>\nAd\u0131m 3: Node Exporter Kurulumu (Hedef Droplet’ler \u0130\u00e7in)<\/h4>\n
Node Exporter Kullan\u0131c\u0131s\u0131 ve Dizinleri Olu\u015fturma<\/h5>\n
sudo useradd --no-create-home --shell \/bin\/false node_exporter<\/code><\/pre>\nNode Exporter \u0130ndirme ve Kurulumu<\/h5>\n
# \u00d6rnek s\u00fcr\u00fcm numaras\u0131, g\u00fcncel olan\u0131 kontrol edin\nNODE_EXPORTER_VERSION=\"1.7.0\"\nwget https:\/\/github.com\/prometheus\/node_exporter\/releases\/download\/v${NODE_EXPORTER_VERSION}\/node_exporter-${NODE_EXPORTER_VERSION}.linux-amd64.tar.gz\ntar xvf node_exporter-${NODE_EXPORTER_VERSION}.linux-amd64.tar.gz\ncd node_exporter-${NODE_EXPORTER_VERSION}.linux-amd64<\/code><\/pre>\nsudo mv node_exporter \/usr\/local\/bin\/\nsudo chown node_exporter:node_exporter \/usr\/local\/bin\/node_exporter<\/code><\/pre>\nNode Exporter Systemd Servisi Olu\u015fturma<\/h5>\n
sudo nano \/etc\/systemd\/system\/node_exporter.service<\/code><\/pre>\n[Unit]\nDescription=Node Exporter\nWants=network-online.target\nAfter=network-online.target\n\n[Service]\nUser=node_exporter\nGroup=node_exporter\nType=simple\nExecStart=\/usr\/local\/bin\/node_exporter\n\n[Install]\nWantedBy=multi-user.target<\/code><\/pre>\nsudo systemctl daemon-reload\nsudo systemctl start node_exporter\nsudo systemctl enable node_exporter\nsudo systemctl status node_exporter<\/code><\/pre>\nactive (running)<\/code> oldu\u011funu kontrol edin.
\nNode Exporter’\u0131n metriklerine http:\/\/hedef_droplet_ip_adresi:9100\/metrics<\/code> adresinden eri\u015febilirsiniz.<\/p>\nG\u00fcvenlik Duvar\u0131 Ayarlar\u0131<\/h5>\n
sudo ufw allow from monitor_droplet_ip_adresi to any port 9100\nsudo ufw enable # E\u011fer ufw aktif de\u011filse<\/code><\/pre>\nAd\u0131m 4: Prometheus’a Hedef Droplet’leri Ekleme<\/h4>\n
sudo nano \/etc\/prometheus\/prometheus.yml<\/code><\/pre>\nscrape_configs<\/code> b\u00f6l\u00fcm\u00fcne yeni bir i\u015f ekleyin:<\/p>\n- job_name: \"node_exporter_targets\"\n static_configs:\n - targets: [\"hedef_droplet_ip_adresi_1:9100\", \"hedef_droplet_ip_adresi_2:9100\"]\n labels:\n instance: \"web_server_01\" # \u0130ste\u011fe ba\u011fl\u0131 etiketler\n - targets: [\"hedef_droplet_ip_adresi_3:9100\"]\n labels:\n instance: \"db_server_01\" # Her Droplet'e anlaml\u0131 bir isim verin<\/code><\/pre>\ntargets<\/code> listesine ekleyin. labels<\/code> ile Droplet’lerinize a\u00e7\u0131klay\u0131c\u0131 isimler verebilirsiniz, bu Grafana’da faydal\u0131 olacakt\u0131r.
\nDosyay\u0131 kaydedin ve Prometheus servisini yeniden ba\u015flat\u0131n:<\/p>\nsudo systemctl restart prometheus\nsudo systemctl status prometheus<\/code><\/pre>\nUP<\/code> durumda oldu\u011funu kontrol edin.<\/p>\nAd\u0131m 5: Grafana Kurulumu<\/h4>\n
Grafana \u0130ndirme ve Kurulumu<\/h5>\n
sudo apt-get install -y apt-transport-https software-properties-common wget\nsudo mkdir -p \/etc\/apt\/keyrings\/\nwget -q -O - https:\/\/apt.grafana.com\/gpg.key | gpg --dearmor | sudo tee \/etc\/apt\/keyrings\/grafana.gpg > \/dev\/null\necho \"deb [signed-by=\/etc\/apt\/keyrings\/grafana.gpg] https:\/\/apt.grafana.com stable main\" | sudo tee \/etc\/apt\/sources.list.d\/grafana.list\nsudo apt-get update\nsudo apt-get install grafana<\/code><\/pre>\nGrafana Servisini Ba\u015flatma<\/h5>\n
sudo systemctl daemon-reload\nsudo systemctl start grafana-server\nsudo systemctl enable grafana-server\nsudo systemctl status grafana-server<\/code><\/pre>\nactive (running)<\/code> oldu\u011funu kontrol edin.
\nGrafana’n\u0131n web aray\u00fcz\u00fcne http:\/\/monitor_droplet_ip_adresi:3000<\/code> adresinden eri\u015febilirsiniz. DigitalOcean g\u00fcvenlik duvar\u0131n\u0131zda 3000 portunu a\u00e7man\u0131z gerekebilir.
\nVarsay\u0131lan kullan\u0131c\u0131 ad\u0131 ve \u015fifre admin\/admin<\/code>‘dir. \u0130lk giri\u015fte \u015fifrenizi de\u011fi\u015ftirmeniz istenecektir.<\/p>\nAd\u0131m 6: Grafana’ya Prometheus’u Veri Kayna\u011f\u0131 Olarak Ekleme<\/h4>\n
\n2. Sol men\u00fcden “Connections” -> “Data sources” se\u00e7ene\u011fine gidin.
\n3. “Add new data source” butonuna t\u0131klay\u0131n.
\n4. “Prometheus”u se\u00e7in.
\n5. Ayarlar sayfas\u0131nda:
\n * Name:<\/strong> Prometheus<\/code> (veya istedi\u011finiz bir isim)
\n * URL:<\/strong> http:\/\/localhost:9090<\/code> (Prometheus ayn\u0131 Droplet’te \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in localhost kullan\u0131yoruz. Ayr\u0131 bir Droplet’te olsayd\u0131 Prometheus Droplet’inin IP adresini yazacakt\u0131k.)
\n6. “Save & test” butonuna t\u0131klay\u0131n. “Data source is working” mesaj\u0131n\u0131 g\u00f6rmelisiniz.<\/p>\nAd\u0131m 7: Haz\u0131r Panolar\u0131 \u0130\u00e7e Aktarma ve \u00d6zelle\u015ftirme<\/h4>\n
\n1. Sol men\u00fcden “Dashboards” -> “Browse” se\u00e7ene\u011fine gidin.
\n2. “Import” butonuna t\u0131klay\u0131n.
\n3. [Grafana Dashboards](https:\/\/grafana.com\/grafana\/dashboards\/) web sitesine gidin ve “Node Exporter Full” gibi pop\u00fcler bir pano aray\u0131n (\u00f6rne\u011fin, ID: 1860).
\n4. Pano ID’sini Grafana’daki “Import” ekran\u0131na yap\u0131\u015ft\u0131r\u0131n ve “Load” butonuna t\u0131klay\u0131n.
\n5. “Prometheus” veri kayna\u011f\u0131n\u0131z\u0131 se\u00e7in ve “Import” butonuna t\u0131klay\u0131n.
\nArt\u0131k Node Exporter’dan gelen t\u00fcm sistem metriklerini g\u00fczel grafiklerle g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleyen bir panonuz olmal\u0131. A\u00e7\u0131l\u0131r men\u00fclerden izlemek istedi\u011finiz Droplet’i se\u00e7ebilirsiniz.<\/p>\n\u0130zleme Stratejileri ve En \u0130yi Uygulamalar<\/h3>\n
Ne \u0130zlemeliyiz?<\/h4>\n
RED Metrikleri (Rate, Errors, Duration)<\/h5>\n
\n* Rate:<\/strong> Servis taraf\u0131ndan i\u015flenen istek say\u0131s\u0131\/saniye.
\n* Errors:<\/strong> Ba\u015far\u0131s\u0131z olan istek say\u0131s\u0131\/saniye.
\n* Duration:<\/strong> \u0130steklerin i\u015flenme s\u00fcresi (gecikme).<\/p>\nUSE Metrikleri (Utilization, Saturation, Errors)<\/h5>\n
\n* Utilization:<\/strong> Bir kayna\u011f\u0131n ne kadar me\u015fgul oldu\u011fu (\u00f6rn. CPU kullan\u0131m y\u00fczdesi).
\n* Saturation:<\/strong> Bir kayna\u011f\u0131n ne kadar dolu oldu\u011fu ve ek i\u015f y\u00fck\u00fcn\u00fc kald\u0131ramayaca\u011f\u0131 (\u00f6rn. kuyruk uzunluklar\u0131, bellek takas\u0131).
\n* Errors:<\/strong> Kaynakla ilgili hata say\u0131s\u0131 (\u00f6rn. disk hatalar\u0131, a\u011f paketi d\u00fc\u015fmeleri).<\/p>\nGolden Signals (Latency, Traffic, Errors, Saturation)<\/h5>\n
\n* Latency:<\/strong> \u0130stekleri i\u015flemek i\u00e7in ge\u00e7en s\u00fcre.
\n* Traffic:<\/strong> Sisteme gelen talep miktar\u0131 (\u00f6rn. HTTP istek say\u0131s\u0131).
\n* Errors:<\/strong> Ba\u015far\u0131s\u0131z olan isteklerin oran\u0131.
\n* Saturation:<\/strong> Sistemin ne kadar dolu oldu\u011fu.<\/p>\nUyar\u0131 Mekanizmalar\u0131<\/h4>\n
\n* E\u015fik De\u011ferleri Belirleme:<\/strong> Metriklerin normal davran\u0131\u015f\u0131n\u0131 anlay\u0131n ve anormal durumu tetikleyecek e\u015fik de\u011ferleri belirleyin (\u00f6rn. CPU > %90, Disk dolulu\u011fu > %80, Hata oran\u0131 > %5).
\n* Uyar\u0131 Gruplar\u0131 ve Bildirim Kanallar\u0131:<\/strong> Uyar\u0131lar\u0131 ilgili ekiplere veya ki\u015filere iletmek i\u00e7in e-posta, Slack, PagerDuty gibi kanallar kullan\u0131n. Prometheus’un Alertmanager bile\u015feni bu konuda olduk\u00e7a g\u00fc\u00e7l\u00fcd\u00fcr.
\n* Yanl\u0131\u015f Pozitifleri Azaltma:<\/strong> \u00c7ok fazla uyar\u0131, “uyar\u0131 yorgunlu\u011funa” neden olabilir. Uyar\u0131lar\u0131, ger\u00e7ekten m\u00fcdahale gerektiren durumlara odaklanacak \u015fekilde optimize edin. Ge\u00e7ici y\u00fckselmeleri veya beklenen bak\u0131m \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131 g\u00f6z ard\u0131 etmeyi \u00f6\u011frenin.
\n* Runbook’lar Olu\u015fturma:<\/strong> Her uyar\u0131 i\u00e7in ne yap\u0131lmas\u0131 gerekti\u011fini a\u00e7\u0131klayan basit runbook’lar (\u00e7\u00f6z\u00fcm ad\u0131mlar\u0131) haz\u0131rlay\u0131n. Bu, sorun giderme s\u00fcresini k\u0131salt\u0131r.<\/p>\nLog Y\u00f6netimi<\/h4>\n
\n* Merkezi Log Toplama:<\/strong> T\u00fcm Droplet’lerinizden uygulama ve sistem loglar\u0131n\u0131 merkezi bir konuma (\u00f6rn. ELK Stack, Loki, Grafana’n\u0131n kendi log \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc) toplay\u0131n.
\n* Log Analizi ve Korelasyonu:<\/strong> Loglar\u0131 anahtar kelimeler, hata kodlar\u0131 veya belirli desenler a\u00e7\u0131s\u0131ndan analiz edin. Metriklerle loglar\u0131 korele etmek, sorunlar\u0131n k\u00f6k nedenini bulmak i\u00e7in \u00e7ok g\u00fc\u00e7l\u00fc bir y\u00f6ntemdir. \u00d6rne\u011fin, CPU kullan\u0131m\u0131ndaki bir art\u0131\u015fla ayn\u0131 zamana denk gelen belirli bir hata mesaj\u0131, sorunun kayna\u011f\u0131n\u0131 h\u0131zla i\u015faret edebilir.<\/p>\nKapasite Planlama<\/h4>\n
\n* Trend Analizi:<\/strong> Uzun vadeli metrik verilerini analiz ederek, kaynak kullan\u0131m\u0131ndaki e\u011filimleri belirleyin.
\n* Gelecek \u0130htiya\u00e7lar\u0131 Tahmin Etme:<\/strong> Mevcut b\u00fcy\u00fcme oranlar\u0131na g\u00f6re, Droplet’lerinizin ne zaman daha fazla CPU, bellek veya disk alan\u0131na ihtiya\u00e7 duyaca\u011f\u0131n\u0131 tahmin edin. Bu, altyap\u0131n\u0131z\u0131 proaktif olarak \u00f6l\u00e7eklendirmenizi sa\u011flar.<\/p>\nG\u00fcvenlik \u0130zlemesi<\/h4>\n
\n* Giri\u015f Denemeleri:<\/strong> Ba\u015far\u0131s\u0131z SSH giri\u015f denemeleri, \u015f\u00fcpheli aktiviteyi g\u00f6sterebilir.
\n* G\u00fcvenlik Duvar\u0131 G\u00fcnl\u00fckleri:<\/strong> G\u00fcvenlik duvar\u0131 reddedilen ba\u011flant\u0131lar\u0131 izleyin.
\n* Anormallikler:<\/strong> Beklenmedik port a\u00e7\u0131l\u0131\u015flar\u0131, dosya de\u011fi\u015fiklikleri veya a\u011f trafi\u011fi desenleri gibi anormallikleri tespit edin.<\/p>\nMaliyet ve \u00d6l\u00e7eklenebilirlik Hususlar\u0131<\/h3>\n
\u00dccretsiz\/A\u00e7\u0131k Kaynak vs. \u00dccretli \u00c7\u00f6z\u00fcmler<\/h4>\n
\n* Datadog\/New Relic (\u00dccretli SaaS):<\/strong> Kurulum ve bak\u0131m y\u00fck\u00fc daha azd\u0131r. Geni\u015f \u00f6zellik setleri ve destek sunarlar. Ancak, izledi\u011finiz Droplet say\u0131s\u0131, toplad\u0131\u011f\u0131n\u0131z metrik miktar\u0131 ve veri saklama s\u00fcresine g\u00f6re maliyetler h\u0131zla artabilir.<\/p>\nKaynak T\u00fcketimi (\u0130zleme Ara\u00e7lar\u0131n\u0131n Kendisi)<\/h4>\n
\n* Prometheus:<\/strong> Metrik saklama s\u00fcresi (retention) ve metrik say\u0131s\u0131na ba\u011fl\u0131 olarak disk alan\u0131 ihtiyac\u0131 artar.
\n* Node Exporter:<\/strong> \u00c7ok hafiftir, genellikle kaynak t\u00fcketimi ihmal edilebilir d\u00fczeydedir.<\/p>\nVeri Saklama Politikalar\u0131<\/h4>\n
storage.tsdb.retention.time<\/code> parametresi ile bu s\u00fcreyi ayarlayabilirsiniz.<\/p>\nSonu\u00e7<\/h3>\n