ihk-ausbildung/2-Ausbildungsjahr/LF9-Netzwerke-Dienste/LF9-04-Monitoring.md

9.4 Monitoring

Monitoring - Grundlagen

Was wird überwacht?

Monitoring-Bereiche
├── Verfügbarkeit (Ist das System erreichbar?)
├── Performance (CPU, RAM, Disk)
├── Netzwerk (Traffic, Latenz)
├── Anwendungen (Logs, Fehler)
└── Sicherheit (Eindringlinge)

Wichtige Metriken

Metrik	Beschreibung	Beispiel
CPU	Auslastung	< 80%
RAM	Speicherauslastung	< 85%
Disk	Festplattennutzung	< 90%
Network	Durchsatz	100 Mbps
Latency	Antwortzeit	< 200ms

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Monitoring-Tools

Nagios

Nagios - Features
├── Host-Überwachung
├── Service-Überwachung
├── Alerting
├── Plugins
└── Web-Interface

Prometheus + Grafana

Stack
├── Prometheus: Metriken sammeln
├── Alertmanager: Alarme
├── Grafana: Visualisierung
└── Exporters: Datenquellen

Prometheus - Beispiel

# prometheus.yml
global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']

Praktisches Beispiel: Alert-Regeln

# alerts.yml
groups:
- name: server_alerts
  rules:
  # Hohe CPU-Auslastung
  - alert: HighCPU
    expr: 100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 80
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "Hohe CPU-Auslastung auf {{ $labels.instance }}"
      description: "CPU Auslastung ist seit 5 Minuten über 80%"

  # Wenig Speicherplatz
  - alert: DiskSpaceLow
    expr: (node_filesystem_avail_bytes{mountpoint="/"} / node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"}) * 100 < 10
    for: 2m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "Wenig Speicherplatz auf {{ $labels.instance }}"

  # Service ausgefallen
  - alert: ServiceDown
    expr: up == 0
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "{{ $labels.job }} Service ausgefallen"

Praktisches Beispiel: Python Logging

import logging
import logging.handlers
import sys

# Logger konfigurieren
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.StreamHandler(sys.stdout),
        logging.handlers.RotatingFileHandler(
            'app.log',
            maxBytes=10_000_000,  # 10 MB
            backupCount=5
        )
    ]
)

logger = logging.getLogger(__name__)

# Log-Ebenen nutzen
logger.debug("Detaillierte Debug-Info")
logger.info("Anwendung gestartet")
logger.warning("Warnung: Konfiguration fehlt")
logger.error("Fehler: Datenbank nicht erreichbar")
logger.critical("Kritisch: System muss heruntergefahren werden")

Grafana Dashboard

Grafana - Verwendung
1. Datenquelle hinzufügen (Prometheus)
2. Dashboard erstellen
3. Panels konfigurieren (Graph, Stat, Table)
4. Alerts einrichten

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Logging

Log-Management

Log-Stufen
├── DEBUG: Detaillierte Informationen
├── INFO: Allgemeine Informationen
├── WARNING: Warnungen
├── ERROR: Fehler
└── CRITICAL: Kritische Fehler

Zentrales Logging

ELK-Stack
├── Elasticsearch: Suchmaschine
├── Logstash: Verarbeitung
├── Kibana: Visualisierung
└── Beats: Sammlung

Logging in Python

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("Anwendung gestartet")
logger.error("Fehler aufgetreten")

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Alerting

Alert-Regeln

groups:
- name: example
  rules:
  - alert: HighCPU
    expr: cpu_usage > 80
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "Hohe CPU-Auslastung auf {{ $labels.instance }}"

Benachrichtigungswege

Kanal	Einsatz
E-Mail	Standard
Slack	Team-Kommunikation
PagerDuty	Incident Management
SMS	Kritische Alarme

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Verfügbarkeit

Uptime

Uptime-Berechnung
99%     → 7,3 Stunden/Jahr offline
99,9%   → 8,7 Stunden/Jahr offline
99,99%  → 52 Minuten/Jahr offline
99,999% → 5 Minuten/Jahr offline

Checks

Verfügbarkeitsprüfung
├── Ping
├── Port-Check
├── HTTP-Response
├── Zertifikat
└── Transaktion

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Querverweise

• LF9-03-Virtualisierung
• Wissen/Wirtschafts-Sozialkunde/WISO-Zusammenfassung

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Stand: 2024