Интеллектуальная система мониторинга оповещений в Telegram
Внедрение систем мониторинга на базе готовых решений представляется стандартным и отработанным процессом. Однако при работе со сложной, распределенной инфраструктурой, обслуживаемой несколькими командами, типовые подходы часто оказываются неэффективными. Шумные оповещения, отсутствие четкой маршрутизации и информационная перегрузка сводят на нет оперативность реакции, превращая систему предупреждений в источник хаоса.
В этой статье мы рассмотрим реализованный проект для крупного клиента, где ключевой задачей стала не столько техническая настройка мониторинга на стеках Prometheus, Grafana, сколько создание интеллектуальной системы целевых оповещений в Telegram, которая обеспечила адресную доставку уведомлений строго ответственным командам.
Меня зовут Максим Дмитриев, я руководитель проектов в компании RDN Group. Наша команда специализируется на разработке сложных и высоконагруженных решений: корпоративных порталов, торговых площадок, личных кабинетов и интеграционных проектах. Являясь одним из немногих партнеров «1С-Битрикс» с компетенцией «Крупные корпоративные внедрения» расширенного уровня, мы на практике видим, как бизнес переходит от экспериментов с удалёнкой к построению целостных, безопасных и автоматизированных цифровых офисов.
Предпосылки проекта
В рамках сопровождения многосервисной платформы заказчика, построенной на базе Битрикс, возникла необходимость в оперативном отслеживании состояния инфраструктуры и приложений.
“Существующая система инфраструктурного мониторинга, находящаяся в ведении внутреннего департамента ИТ заказчика, не полностью покрывала потребности команд разработки и сопровождения. Множественность сервисов и распределенная зона ответственности между командами (разработчики, DevOps-инженеры) требовали создания специализированного решения, обеспечивающего адресное информирование о возникающих инцидентах”, - Дмитрий Паламарчук, аналитик RDN Group.
Цели
Основной целью проекта являлось внедрение эффективной системы мониторинга, способной решить следующие задачи:
-
Сбор ключевых метрик с инфраструктуры (состояние серверов, контейнеров) и приложений (включая состояние таких компонентов, как MongoDB, Redis, веб-серверы, очереди).
-
Обеспечение оперативной доставки уведомлений заинтересованным специалистам.
-
Внедрение интеллектуальной маршрутизации оповещений для исключения информационного шума и концентрации внимания ответственных сотрудников на релевантных для них инцидентах.
-
Минимизация ложных срабатываний за счет настройки адаптивных порогов и учета бизнес-процессов.
-
Разграничение зон ответственности между командами в рамках системы оповещений.
Техническая реализация
В качестве технологического стека для построения системы мониторинга был выбран Prometheus в сочетании с Grafana для визуализации данных. Оповещения управлялись стандартным Alertmanager от Prometheus.
На первом этапе был определен и реализован базовый набор метрик, критически важных для оценки работоспособности системы. Для сбора данных использовались как стандартные экспортеры Prometheus, так и модифицированные нами компоненты, что позволило собирать только необходимые данные, оптимизируя нагрузку на систему мониторинга и объемы хранимой информации.
После развертывания сбора метрик и создания дашбордов в Grafana был реализован механизм адресной отправки уведомлений. В качестве канала связи выбран Telegram благодаря своей распространенности, удобству и возможности передавать структурированные текстовые сообщения. Маршрутизация оповещений была настроена в Alert manager: в зависимости от сервиса и типа метрики уведомления направляются в заранее созданные тематические Telegram-чаты. На каждый такой чат подписаны только сотрудники, ответственные за соответствующий сервис или компонент.
Особое внимание было уделено борьбе с ложными срабатываниями. Пороги срабатывания алертов настраивались с учетом динамики изменения метрик. Например, для уведомлений о заполнении дискового пространства использовался расчет времени до полного заполнения, а не фиксированный процент. Это позволило избегать оповещений в ситуациях, когда оставшегося объема хватало на длительный срок.
Аналогичным образом для периодических нагрузок (например, во время создания резервных копий) были настроены временные исключения, когда повышенное потребление ресурсов считается штатной ситуацией.
В рамках проекта также была разработана документация, регламентирующая зоны ответственности, описывающая метрики и предоставляющая инструкции по работе с дашбордами.
Результат
“Мы разработали персонализированную систему мониторинга, которая четко разграничивает зоны ответственности под задачи конкретного клиента. Ключевым результатом стало создание эффективной обратной связи: ответственные сотрудники получают целевые оповещения только о тех инцидентах, которые требуют их непосредственного вмешательства.”, - Ольга Марковская, руководитель проектов RDN Group.
Это позволило значительно сократить информационный шум, повысить скорость реакции на проблемы и четко разграничить зоны ответственности между командами. Система демонстрирует высокую эффективность в условиях распределенной инфраструктуры и большой численности команд.
