Mik a közös felügyeleti eszközök, és hogyan választ közülük?

Question

Accepted Answer

A tájkép az oszlopok szerint oszlik meg — metrikák, naplók, nyomok — valamint az összes funkcióban felügyelt platformok. A választás az **önüzemeltetett vs felügyelt** közötti, amelyet a csapat mérete, költségvetés és skála vezérel.

## Eszközök oszlopok szerint

```text
METRICS    Prometheus  → pull-based scraping, time-series DB, PromQL query language
           Grafana     → dashboards on top of Prometheus (and many other sources)

LOGS       ELK         → Elasticsearch + Logstash + Kibana (powerful, heavy to run)
           Loki        → "Prometheus for logs": cheap, indexes labels not full text

TRACES     Jaeger      → distributed tracing, OpenTelemetry-compatible
           Tempo       → trace backend that pairs with Grafana/Loki

ALL-IN-ONE Datadog     → managed metrics + logs + traces + APM in one product
```

## Miért a Prometheus + Grafana a közös nyílt forráskódú mag

A Prometheus **lekéri** a mérőszámokat azoknak a célobjektumoknak, amelyeket kaparint (a szolgáltatás közzéteszi a `/metrics` címet), egy idősor adatbázisban tárolja és a **PromQL** segítségével lekérdezi. A lekérés megkönnyíti a célokat felderíteni és egészségügyi ellenőrzéseket végezni. A Grafana a vizualizáció érdekében a tetejére ül. A Loki és a Tempo kiterjeszti ugyanazt a vermet naplók és nyomok felé, mindezt egy Grafana felhasználói felületen kérdezhetővé teszi.

```promql
# PromQL: per-route error ratio over 5 minutes
sum by (route) (rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m]))
  / sum by (route) (rate(http_requests_total[5m]))
```

## Önüzemeltetett és felügyelt kompromisszumok

```text
SELF-HOSTED (Prometheus/Grafana/Loki/Tempo)
  ✓ no per-host bill, full control, no data leaves your infra
  ✗ you run, scale, and patch it; storage & HA are your problem

MANAGED (Datadog, Grafana Cloud)
  ✓ no ops burden, integrations out of the box, scales for you
  ✗ costs grow fast with hosts/volume; some vendor lock-in
```

## Hogyan válassza ki

```text
Small team / tight budget   → self-hosted Prometheus + Grafana (+ Loki)
Fast-moving, ops-light team  → managed (Datadog / Grafana Cloud)
Large scale / strict cost    → self-host the core, but budget for the ops team
```

## Miért fontos

Nincs univerzálisan legjobb eszköz — csak a megfelelő illeszkedés a korlátaihoz. Egy 5 fős startup elsüllyed, ha megpróbál egy HA Elasticsearch klasztert üzemeltetni; egy nagy vállalat hat számjegyet költhet évente egy felügyelt platformra, amelyet saját maga is üzemeltethet. Annak ismerete, hogy mit csinál az egyes eszközök, valamint az önüzemeltetett és felügyelt kompromisszumok lehetővé teszik, hogy az observabilitást a csapat méretéhez, költségvetéséhez és skálájához igazítsa ahelyett, hogy utánozná, ami népszerű.