Kokie yra bendri stebėjimo įrankiai ir kaip pasirinkti tarp jų?

Question

Accepted Answer

Peizažas skirstomas pagal stulpelį — metrika, žurnalai, sesijos — plius viską turinčios valdytos platformos. Pasirinkimas priklauso nuo **savitarnautos ir valdytos**, kurį veda komandos dydis, biudžetas ir skalė.

## Įrankiai pagal stulpelį

```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
```

## Kodėl Prometheus + Grafana yra bendras atviro kodo branduolys

Prometheus **traukia** metriką iš tikslų, kuriuos jis skenuoja (paslauga atskleidžia `/metrics`), saugo į laiko eilučių duomenų bazę ir klausjasi naudodamas **PromQL**. Traukimas padaro tikslai lengvai atrastos ir sveikatoje patikrintas. Grafana sėdi viršuje vaizduoti. Loki ir Tempo praplečia tą pačią krūvą žurnale ir seansui, visi klausitai vienoje Grafana sąsajoje.

```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]))
```

## Savitarnautos ir valdytos išlaidos

```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
```

## Kaip pasirinkti

```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
```

## Kodėl tai svarbu

Nėra universaliai geriausio įrankio — tik tinkamas jūsų suvaržyti. 5 žmonių startuolis skęsta bandydamas valdyti HA Elasticsearch klasterį; didelė įmonė gali degalinti šešis skaitmenis per metus valdytoje platformoje, kurią galėtų savitarnautė. Žinojimas, ką daro kiekvienas įrankis ir savitarnautos suvaržymas leidžia suderinti stebėjimą komandos dydžiui, biudžetui ir skalei, o ne importuoti, kas populiaru.