#Monitorización

Se han publicado en la Comunidad varios artículos muy útiles que muestran cómo usar Grafana con IRIS (o Cache/Ensemble) usando una base de datos intermedia.

Pero yo quería llegar directamente a las estructuras de IRIS. En particular, quería acceder a los datos del Cache History monitor, que es accessible a través de SQL, como se describe aquí:

https://community.intersystems.com/post/apm-using-cach%C3%A9-history-monitor

y no quería nada entre los datos y yo.

Prometheus es uno de los sistemas de monitorización adaptado para recoger datos de series temporales.

Su instalación y configuración inicial son relativamente sencillos. El sistema tiene un subsistema gráfico integrado llamado PromDash para la visualización de datos, pero los desarrolladores recomiendan usar un producto de otro proveedor, llamado Grafana. Prometheus puede monitorizar muchas cosas (hardware, contenedores, distintos sistemas de gestión de base de datos), pero en este artículo me gustaría analizar la monitorización de una instancia de Caché (para ser exactos, será una instancia de Ensemble, pero las métricas serán de Caché). Si te interesa, sigue leyendo.

Nota (junio de 2019): han cambiado muchas cosas para obtener los detalles más recientes, haz clic aquí
Nota (septiembre de 2018): ha habido grandes cambios desde que esta publicación apareció por primera vez; sugiero que utilices la versión del contenedor en Docker dado que el proyecto y la información para que se ejecute como un contenedor sigue publicada en GitHub, en el mismo lugar, para que puedas descargarlo, ejecutarlo y modificarlo, si lo necesitas.

Cuando trabajo con clientes en revisiones de rendimiento, planificaciones de capacidad y resolución de problemas, con frecuencia tengo que descomprimir y revisar las métricas del sistema operativo y de caché desde pButtons. En vez de lidiar con los archivos html para cortar y pegar secciones que serán graficadas en Excel, hace algún tiempo escribí una publicación sobre una herramienta para descomprimir las métricas de pButtons, escrita con el intérprete de unix, perl y los scripts de awk. Si bien este es un valioso ahorro de tiempo, no es la historia completa…

Hola Comunidad:

Esta publicación está dedicada a la tarea de supervisar una instancia de Caché usando SNMP. Algunos usuarios de Caché probablemente ya lo hacen de una u otra forma. Hace ya mucho que el paquete de Caché estándar soporta la supervisión por SNMP, pero no todos los parámetros necesarios vienen "listos para usar". Por ejemplo, sería bueno poder supervisar el número de sesiones CSP, obtener información detallada sobre el uso de la licencia, KPI particulares del sistema en uso, etc. Después de leer este artículo, sabrás cómo agregar tus parámetros a la supervisión de Caché mediante SNMP.

A continuación veremos cómo mostrar una lista de métricas de ejemplo disponibles a través del servicio /api/monitor.

En el artículo anterior, echamos un vistazo al servicio que expone las métricas de IRIS en formato Prometheus. Veamos cómo configurar y ejecutar IRIS preview release 2019.4 en un contenedor y listar las métricas disponibles.

¡Hola Comunidad!

En publicaciones anteriores, mi compañero Murray mostró cómo se pueden recopilar métricas históricas de rendimiento utilizando los pButtons. Hablamos primero de los pButtons porque se instalan con cada instancia de las plataformas de datos (Ensemble, Caché, …). Sin embargo, existen otras formas para recopilar, procesar y desplegar las métricas de rendimiento de Caché, en tiempo real, ya sea con la finalidad de realizar una supervisión sencilla o, lo más importante, para llevar a cabo operaciones analíticas mucho más sofisticadas y obtener la capacidad de planificación. Uno de los métodos utilizados más comunes para recopilar datos es el SNMP (Protocolo simple de administración de la red).