Мониторинг высоконагруженных систем: поддержка SLA и масштабируемость

Это обзорная статья. Высоконагруженные системы обеспечивают работу онлайн-сервисов, облачных платформ, финансовых операций, стриминговых сервисов и других цифровых решений. Их отказоустойчивость и производительность напрямую влияют на удовлетворенность пользователей и соответствие условиям SLA (Service Level Agreement). Мониторинг помогает следить за поведением систем, а также и предотвращать сбои.

***

Соглашение об уровне обслуживания или для краткости, SLA (Service Level Agreement), определяет требования к доступности, скорости отклика и стабильности работы системы. Эффективный мониторинг позволяет не только фиксировать инциденты, но и предотвращать их, анализируя метрики в реальном времени и выявляя потенциальные проблемы (это так называемая предиктивная аналитика).

Начнем с теории и перечислим основные задачи мониторинга в высоконагруженных системах:

• Масштабируемость — возможность обработки больших объемов данных без потери производительности.

• Надежность — отказоустойчивость самого мониторингового контура, исключение ложных срабатываний и пропусков критичных событий.

• Автоматизация — минимизация ручного вмешательства при обработке инцидентов, выявлении аномалий и настройке алертов.

В статье рассмотрим ключевые подходы к мониторингу высоконагруженных систем, способы обеспечения соответствия SLA и решения для автоматизации мониторинга. Также разберем примеры использования платформы Monq для анализа и масштабирования мониторинга в сложных инфраструктурах.

Этот пост носит характер обзора, каждый из разделов статьи мы сопроводим ссылкой на более подробное освещение темы на Хабре и будем иллюстрировать реальными кейсами работы мониторинга в высоконагруженных системах.

Вот оглавление статьи крупным планом: 

1. Ключевые метрики и подходы к мониторингу высоконагруженных систем

2. Поддержка SLA через мониторинг: проактивность vs. реактивность

3. Масштабируемый мониторинг: как избежать узких мест

4. Автоматизация мониторинга и self-healing системы

5. Observability как следующий шаг в развитии мониторинга

6. Ключевые выводы

1. Ключевые метрики и подходы к мониторингу высоконагруженных систем

Мониторинг высоконагруженных систем — направление, которое постоянно находится в фокусе развития платформы Monq. Такой мониторинг требует комплексного подхода, который охватывает как технические параметры работы инфраструктуры, так и пользовательский опыт. Современная система мониторинга должна обеспечивать сбор, анализ и корреляцию метрик на разных уровнях, позволяя оперативно (а в идеале, real-time) выявлять и устранять проблемы

Читайте также: “Мониторинг высоконагруженных систем: ускоряем обработку тысяч событий с обработчиками автоматизации в мониторинге Monq”.

Метрики доступности и производительности

Одним из ключевых показателей работы высоконагруженной системы является ее доступность, которая измеряется с помощью uptime — времени бесперебойной работы сервиса. Большинство SLA предполагают доступность от уровня 99.9% (три девятки) и до 99.999% (пять девяток), что означает, что общее время простоя не должно превышать нескольких часов или минут в год. Чем выше уровень SLA, тем более строгие требования предъявляются к инфраструктуре, мониторингу и механизмам отказоустойчивости.

Время простоя при различных уровнях доступности выглядит следующим образом:

• 99.9% (три девятки) — допустимый простой для большинства корпоративных систем:

  • В год: 8 часов 45 минут 57 секунд

  • В месяц: 43 минуты 49 секунд

• 99.999% (пять девяток) — допустимый простой для крупных и критически важных сервисов и ИТ-систем:

  • В год: 5 минут 15 секунд

  • В месяц: 26 секунд

Другие критические метрики производительности:

• Latency (задержка) — время отклика системы на запрос пользователя.

• Error rate (процент ошибок) — количество неудачных запросов по отношению к общему числу обработанных.

• Throughput (пропускная способность) — объем данных, который система может обработать за единицу времени.

Высокие значения задержек или большой % ошибок могут свидетельствовать о перегрузке системы, «узких местах» или неоптимальных настройках в сервисах.

Метрики нагрузки в мониторинге

Мониторинг состояния оборудования и инфраструктуры помогает своевременно выявлять узкие места и предотвращать деградацию сервисов. Основные метрики нагрузки включают:

• CPU utilization — загрузка процессора, показатель возможных перегрузок.

• RAM usage — использование оперативной памяти, что критично для сервисов с высокой интенсивностью обработки данных.

• Disk I/O — активность дисковых операций, которая влияет на производительность баз данных и файловых систем.

• Network traffic — сетевые метрики, включая пропускную способность, задержки и потери пакетов.

Динамическое отслеживание этих параметров позволяет выявлять аномалии и оптимизировать распределение ресурсов.

Метрики пользовательского опыта

Технические метрики (например, CPU usage у сервера приложений) не всегда отражают, как сервис воспринимается в реальном опыте пользователей. Для оценки качества работы сервиса с точки зрения конечного клиента используются метрики пользовательского опыта:

• Apdex (Application Performance Index) — индекс, отражающий удовлетворенность пользователей скоростью работы приложения.

• Response time (время ответа) — ключевой показатель восприятия быстродействия сервиса.

• Packet loss (потери пакетов) — показатель стабильности сетевого соединения, особенно важен для VoIP и стриминговых сервисов.

Рост задержек, снижение индекса Apdex или потеря пакетов могут указывать на проблемы, влияющие на пользовательский опыт, даже если базовые метрики нагрузки остаются в норме.

Многоуровневый мониторинг  

Эффективная система мониторинга охватывает несколько уровней:

1. Инфраструктурный — контроль состояния серверов, виртуальных машин, баз данных и сетевых компонентов.

2. Прикладной — мониторинг работы сервисов и микросервисов, трассировка запросов.

3. Бизнес-метрики — отслеживание ключевых показателей, таких как конверсии, количество активных пользователей, скорость обработки заказов и платежей.

Пример использования Monq

Платформа Monq позволяет агрегировать и анализировать ключевые метрики на всех уровнях, обеспечивая централизованный мониторинг высоконагруженных систем. Решение поддерживает сбор данных в реальном времени, автоматическое обнаружение аномалий и гибкую настройку алертов. Это помогает снизить время реакции на инциденты и повысить общую стабильность сервисов.

Подробнее: Пример высоконагруженной системы и ее мониторинга — в нашей статье в блогах X5 Group и ЛАНИТ на Хабре «Зонтичный мониторинг в X5 Group, или как построить цифровую карту здоровья бизнеса с миллионом объектов».
А ниже — краткие тезисы по этому кейсу.

В рамках проекта по созданию зонтичного мониторинга для X5 Group, была внедрена платформа Monq, объединившая более 1,1 миллиона объектов ИТ-инфраструктуры в единую систему наблюдения. Это решение позволило интегрировать данные из различных источников, включая журналы событий, логи, метрики и алерты, предоставляя целостное представление о состоянии бизнес-сервисов и ИТ-окружения. 

Система мониторинга в X5 Group обеспечивает оперативное выявление и устранение инцидентов, что критически важно для поддержания стабильной работы высоконагруженных систем в масштабах крупного ритейлера. Автоматизация построения моделей здоровья и ресурсно-сервисных моделей с использованием low-code инструментов, реализованная совместно с ЛАНИТ-Интеграцией, значительно упростила процесс мониторинга и повысила его эффективность. 

2. Поддержка SLA через мониторинг: проактивность vs реактивность

Обеспечение соответствия SLA требует не только своевременного выявления и устранения инцидентов, но и их предотвращения. Традиционный мониторинг часто строится по реактивному принципу — система фиксирует сбой, отправляет алерт, после чего инженеры анализируют проблему и принимают меры. 

Однако, такой реактивный подход неплохо работал, пока инфраструктура строилась на физических устройствах. С повсеместным внедрением виртуализации, микросервисов и контейнеров, реактивный мониторинг усложнился и не всегда позволяет минимизировать последствия отказов. Более эффективной стратегией является сочетание реактивного и проактивного мониторинга.

Проактивный мониторинг: предотвращение инцидентов

Проактивный мониторинг направлен на раннее выявление потенциальных проблем до их критического проявления. Он включает:

• Предсказательную аналитику — анализ исторических данных для прогнозирования перегрузок, сбоев оборудования и роста нагрузки.

• Выявление аномалий — автоматический анализ метрик, поиск отклонений от нормы и выпуск алертов еще до возникновения инцидента.

• Трендовый анализ — отслеживание долгосрочных изменений в метриках, таких как рост времени отклика или увеличение потребления ресурсов, что позволяет заранее планировать масштабирование.

Проактивный подход снижает риск нарушения SLA за счет раннего обнаружения деградации сервисов.

Проактивный и предиктивный мониторинг часто используются как взаимозаменяемые термины, но между ними есть различия:

Проактивный и предиктивный мониторинг: в чем разница

Проактивный мониторинг — это более широкая концепция, которая включает в себя все методы предотвращения проблем до их критического проявления. Он направлен на выявление потенциальных угроз, которые могут повлиять на работоспособность системы.

Проактивный мониторинг может использовать как статические пороговые значения (например, CPU > 80% — отправить алерт), так и более сложные методы, включая предиктивную аналитику.

Предиктивный мониторинг — это частный случай проактивного мониторинга, основанный на анализе исторических данных моделями машинного обучения (ML). Его задача — предсказывать будущие проблемы на основе закономерностей и трендов. Он включает:

• Использование ML-алгоритмов для выявления скрытых корреляций в данных.

• Прогнозирование роста нагрузки и деградации системы.

• Оценку вероятности отказов оборудования.

Главное отличие: проактивный мониторинг выявляет текущие отклонения и быстро реагирует на них, а предиктивный — строит прогнозы на будущее, позволяя предупреждать сбои до их появления.

Пример проактивного и предиктивного мониторинга в контексте SLA

• Проактивный мониторинг: система фиксирует рост времени отклика сервиса выше установленного порога и сообщает балансировщику нагрузки, который автоматически масштабирует ресурсы, предотвращая деградацию сервиса.

• Предиктивный мониторинг: на основе анализа трендов система прогнозирует изменения нагрузки, например, что через 3 дня нагрузка вырастет на 80% в виду “Черной пятницы”, и онлайн-магазин будут посещать тысячи покупателей). Соответственно, система мониторинга рекомендует заранее добавить инстансы с дополнительными ресурсами на виртуальные серверы.

В наиболее продвинутой системе мониторинга используются оба подхода для минимизации рисков и повышения стабильности.

Реактивный мониторинг: минимизация последствий сбоев

Реактивный мониторинг остается важной частью поддержки SLA, поскольку большую часть инцидентов все равно невозможно предсказать. Например, мы не можем предугадать сбой API у поставщика облачного сервиса, т.к. это вне нашего контроля.

 Основные аспекты реактивного подхода:

• Быстрая обработка инцидентов — мониторинговая система фиксирует сбой, регистрирует событие и передает информацию в систему управления инцидентами.

• Скорость реагирования (MTTR, Mean Time to Resolution) — чем быстрее инженеры получают данные о сбое и его причинах, тем меньше время восстановления системы.

• Автоматизация алертов — снижение количества ложных срабатываний, приоритезация критичных событий, объединение связанных событий для предотвращения “шторма алертов”, интеграция с ITSM-системами и инструментами авто-деэскалации.

Пример использования Monq в этапах реагирования на инциденты

В статье «7 основных этапов реагирования на ИТ-инциденты, используя мониторинг Monq» подробно рассматривается процесс управления инцидентами в ИТ-инфраструктуре с использованием платформы Monq. Описывается семь ключевых этапов, начиная с выявления инцидента и оповещения соответствующих специалистов, до устранения проблемы и проведения пост-инцидентного анализа. 

Особое внимание уделяется подготовке данных, где Monq интегрирует информацию из различных источников, нормализуя и приводя её к единому формату для эффективного анализа. Платформа Monq автоматизирует многие рутинные процессы, ускоряя диагностику и решение инцидентов, что способствует повышению стабильности и надежности ИТ-систем.

Платформа Monq объединяет возможности проактивного и реактивного мониторинга. Система автоматически анализирует метрики, выявляет отклонения от SLA и прогнозирует возможные сбои. Это позволяет оперативно реагировать на аномалии и снижать MTTR за счет:

• Интеллектуальной корреляции событий и сокращения шума от алертов.

• Гибких механизмов настройки SLA-мониторинга с учетом критичности сервисов.

• Автоматического анализа трендов и рекомендаций по оптимизации инфраструктуры.

Такой подход помогает организациям не только соответствовать SLA, но и минимизировать влияние инцидентов на бизнес-процессы.

3. Масштабируемый мониторинг: как избежать узких мест

С ростом нагрузки на IT-инфраструктуру увеличивается объем данных, которые необходимо анализировать в реальном времени. Мониторинговая система, которая не масштабируется, сама может стать узким местом, замедляя обработку метрик и логов, генерируя ложные алерты или пропуская их выпуск, и таким образом, снижая эффективность диагностики. Чтобы этого избежать, важно учитывать подходы к сбору данных, их обработке и архитектуре мониторинга.

Децентрализованный vs централизованный сбор данных

Существует два основных подхода к организации мониторинга:

• Централизованный сбор данных – метрики, логи и трассировки передаются в единую платформу, где обрабатываются и анализируются. Это упрощает управление системой мониторинга, но создает риски перегрузки/отказа системы при взрывном росте числа событий в момент масштабного сбоя.

• Децентрализованный сбор данных — метрики обрабатываются на уровне отдельных узлов, а затем агрегированные и нормализованные данные отправляются в центральную систему. Такой подход снижает нагрузку на основную платформу мониторинга и повышает отказоустойчивость.

• Гибридный подход, при котором критичные метрики передаются в реальном времени, а менее важные – агрегируются перед отправкой, что позволяет сбалансировать нагрузку.

Проблема объема логов и метрик: хранение, обработка, фильтрация

В высоконагруженных системах объем мониторинговых данных может достигать терабайтов в день, что создает три основные проблемы:

1. Хранение – необходимо балансировать между глубиной истории (ретенция данных) и затратами на инфраструктуру.

2. Обработка – большие объемы данных требуют эффективных алгоритмов агрегации, индексации и сжатия.

3. Фильтрация — не все метрики и логи имеют одинаковую ценность; важно отбрасывать нерелевантные данные и настраивать уровни детализации.

Использование технологий потоковой обработки данных (например, Kafka, Apache Flink) и стратегий data sampling помогает оптимизировать мониторинг и снизить нагрузку на хранилища.

Горизонтальное масштабирование мониторинга

Для масштабирования мониторинга используются два ключевых подхода:

• Распределенные системы – обработка данных разделяется между несколькими узлами, снижая нагрузку на центральные компоненты.

• Федеративный мониторинг — локальные кластеры мониторинга обрабатывают данные автономно, передавая в центральную систему только агрегированные результаты. Такой подход позволяет масштабировать мониторинг без потери производительности даже при резком росте числа сервисов.

Пример использования Monq

Платформа Monq разработана с учетом требований к мониторингу распределенных высоконагруженных систем. Она поддерживает:

• Гибридный подход к сбору данных, сочетая централизованный и децентрализованный мониторинг.

• Горизонтальное масштабирование, позволяя эффективно мониторить тысячи узлов без потери производительности.

• Интеллектуальную фильтрацию и агрегацию, снижая объем хранимых и передаваемых данных без потери важной информации.

В статье «CMDB в ИТ-мониторинге или как устранять инциденты в 3 раза быстрей» обсуждается, как интеграция базы данных управления конфигурациями (CMDB) в платформу Monq оптимизирует мониторинг и управление инцидентами. Глубокая интеграция CMDB с модулями мониторинга и автоматизации в Monq предоставляет централизованное хранилище данных о конфигурационных единицах (КЕ), таких как серверы, приложения и сетевые устройства.

Это позволяет визуализировать взаимосвязи между КЕ через ресурсно-сервисную модель, что способствует быстрому выявлению и устранению инцидентов. Автоматическое обнаружение и обновление КЕ снижает необходимость ручного ввода данных, минимизируя ошибки и ускоряя реакцию на проблемы, что в итоге сокращает время устранения аварий в несколько раз.

4. Автоматизация мониторинга и интеграция с self-healing системами

В условиях высоконагруженных инфраструктур ручное управление инцидентами становится неэффективным. Автоматизация мониторинга позволяет оперативно выявлять и устранять проблемы, снижая нагрузку на инженеров. Дополнительная функциональность в виде интеграции с self-healing (самовосстанавливающаяся система) помогает минимизировать время простоя за счет автоматической реакции на сбои.

Кстати, по теме автоматизации мониторинга у нас есть отдельная статья на Хабре «Автоматизация мониторинга с Monq: Управление сигналами и интеграция с Zabbix», а также кейс по автоматизации мониторинга с НЛМК (см. ниже).

Настройка автоматических алертов и корреляция событий

Простой реактивный мониторинг, отправляющий уведомление при выходе параметров за установленные границы, часто приводит к перегрузке инженеров ложными или малозначимыми инцидентами. Чтобы избежать этого, используются:

• Гибкая настройка алертов — адаптация пороговых значений под динамические условия работы.

• Объединение событий — группировка связанных инцидентов для сокращения шума и упрощения диагностики.

• Приоритизация алертов — выделение критических событий, требующих немедленного реагирования.

• Выявление корневой причины — с целью обратить внимание инженеров на истинный источник сбоя, а не распыляться на шум алертов.

Корреляция событий помогает выявлять первопричину сбоя, а не просто фиксировать его последствия, что сокращает MTTR (Mean Time to Resolution).

Использование машинного обучения для выявления аномалий

Традиционные системы мониторинга работают по статическим правилам, и они не всегда позволяют выявить сложные взаимосвязи в высоконагруженных динамических системах. Машинное обучение (ML) учитывает сложные взаимосвязи в динамических системах и привносит расширенную функциональность в систему мониторинга, включая:

• Автоматическое выявление аномальных отклонений от нормального поведения, даже если заранее неизвестны пороговые значения.

• Определение паттернов проблем, предсказывая возможные сбои.

• Исключение ложных срабатываний, что снижает количество избыточных уведомлений.

ML-модели анализируют исторические данные и формируют адаптивные пороги, позволяя мониторингу быть более точным и проактивным.

Self-healing подход: автоматическое восстановление системы

Self-healing системы, действуя в определенных пределах, пытаются устранять проблемы автоматически, снижая время простоя и нагрузку на поддержку. Примеры self-healing механизмов:

• Автоматический перезапуск сервисов при обнаружении зависших процессов или утечек памяти.

• Балансировка нагрузки при перегрузке отдельных серверов и сетевых устройств.

• Автоскейлинг – динамическое добавление или удаление ресурсов при изменении нагрузки.

В продвинутых self-healing системах как раз и используются ML-алгоритмы для прогнозирования проблем и заблаговременного принятия мер.

Пример автоматизации мониторинга в НЛМК на платформе Monq

В рамках проекта по автоматизации мониторинга компания НЛМК внедрила платформу Monq, что позволило объединить данные из различных инструментов мониторинга, таких как Zabbix и Prometheus, в единой системе. Это решение обеспечило централизованный контроль за состоянием более 1 миллиона объектов ИТ-инфраструктуры, улучшив оперативность выявления и устранения инцидентов. Использование Monq позволило автоматизировать анализ аномалий и настройку пороговых значений, что значительно повысило эффективность мониторинга и снизило нагрузку на ИТ-персонал. 

Кроме того, платформа Monq предоставила возможности для дальнейшего внедрения искусственного интеллекта в процессы мониторинга, что соответствует стратегическим целям НЛМК по цифровой трансформации и повышению надежности ИТ-сервисов.
Подробнее в блоге НЛМК ИТ и Монк на Хабре: «Автоматизация мониторинга в НЛМК: от агрегации данных и ML до инцидент‑менеджмента».

Благодаря этим возможностям, Monq помогает командам SRE и DevOps не только быстро реагировать на инциденты, но и предотвращать их, повышая стабильность сервисов.

5. Observability (наблюдаемость) как следующий шаг в развитии мониторинга

У нас была большая статья на Хабре (Observability vs Monitoring: почему в 2025 году это две стороны одной медали), посвященная наблюдаемости, а в этом разделе рассмотрим тему наблюдаемости в конспективном формате.

Традиционный мониторинг ориентирован на сбор и анализ метрик с заранее определенными порогами. Однако в современных высоконагруженных и распределенных системах этого недостаточно. Комплексное понимание работы инфраструктуры и приложений требует не просто мониторинга отдельных показателей, а именно наблюдаемости (Observability), позволяющей выявлять корневые причины проблем.

Почему классического мониторинга недостаточно?

Классический мониторинг отвечает на вопрос «что произошло?», но не всегда объясняет «почему?». Например, если система фиксирует рост времени отклика сервиса, мониторинг отобразит этот факт, но без детального анализа логов и трассировок сложно понять первопричину: где это проблема? В базе данных, сетевых соединениях или сбой в одном из микросервисов?

Observability выходит за рамки простого отслеживания метрик, обеспечивая глубокий контекст происходящего в системе. Это критично для современных распределенных архитектур (микросервисов, Kubernetes-кластеров, serverless), где цепочки событий сложны, а сбои могут проявляться непредсказуемо.

Три столпа Observability: метрики, логи, трассировки

Observability опирается на три ключевых типа данных:

1. Метрики — количественные показатели состояния системы (CPU, RAM, latency, error rate, throughput). Они показывают тренды и позволяют быстро обнаруживать отклонения.

2. Логи — детальная информация о событиях в системе. Они помогают понять последовательность действий перед инцидентом и выявить ошибки в коде.

3. Трассировки — отслеживание цепочки вызовов между сервисами. Позволяют определить, на каком этапе обработки запроса возникла проблема.

Только объединение этих данных дает полную картину работы системы.

Корреляция данных и контекстное понимание инцидентов

Observability позволяет не просто собирать данные, но и коррелировать их между собой, выявляя взаимосвязи между событиями. Это дает:

• Контекст инцидента — например, рост времени отклика (метрика) можно связать с ошибками в логах и задержками на определенном этапе трассировки.

• Быстрое выявление первопричины — меньше времени тратится на поиск проблемы, что сокращает MTTR (Mean Time to Resolution).

• Проактивный анализ — анализ трендов и автоматическое выявление аномалий еще до возникновения инцидента.

Monq объединяет мониторинг и Observability

Платформа Monq предоставляет комплексный анализ состояния ИТ-систем, объединяя метрики и логи в единой платформе. 

Ключевые возможности Monq в рамках Observability:

• Агрегация метрик и логов — быстрый доступ к полной картине инцидента.

• Интеллектуальная корреляция данных — выявление зависимостей между метриками и логами.

• Автоматизированный анализ первопричин с использованием ML — сокращение времени диагностики проблем.

• Работа с алертами по трассировкам — интеграция с внешними системами трейсинга позволяет учитывать их сигналы в процессе мониторинга.

Уточнение: Хотя работа с трассировками (traces) пока не реализована внутри Monq (в версиях 8.х), пользователи могут подключить внешние решения, такие как Zipkin или OpenTelemetry, и интегрировать их данные в систему мониторинга Monq.

Таким образом, Monq не только фиксирует ключевые метрики, но и анализирует логи, помогая выявлять закономерности и аномалии. А в будущем (версия Monq 9) планируется выпуск модуля, который добавит поддержку трассировок непосредственно внутри платформы. Как резюме, Monq предоставляет целостное решение, сочетающее мониторинг и Observability, что особенно важно в условиях сложных и динамичных ИТ-ландшафтов, помогая не просто обнаруживать сбои, а понимать их источник, обеспечивая высокую отказоустойчивость и соответствие SLA.

Ключевые выводы

Эффективный мониторинг — это не просто контроль работоспособности системы, а стратегический инструмент обеспечения стабильности, масштабируемости и выполнения SLA. В высоконагруженных системах от него зависит скорость реакции на инциденты, оптимизация ресурсов и пользовательский опыт.

• Мониторинг напрямую влияет на выполнение SLA — своевременное обнаружение проблем и автоматизация процессов позволяют снизить время простоя и минимизировать риски нарушения соглашений об уровне сервиса.

• Масштабируемость мониторинга — залог стабильности системы, без грамотного подхода к сбору, обработке и хранению данных сама система мониторинга может стать узким местом.

• Автоматизация и Observability делают мониторинг эффективнее — традиционные подходы уступают место комплексному анализу данных, машинному обучению и self‑healing системам.

Будущее мониторинга: AI-driven подход и автономные системы

Мониторинг высоконагруженных систем продолжает развиваться. Вот основные тренды — по материалам из отрасли и нашему видению:

• AI-driven мониторинг — системы, основанные на машинном обучении, смогут предсказывать сбои, выявлять аномалии и автоматически корректировать конфигурации.

• Автономные self-healing системы— мониторинг будет не просто фиксировать проблемы, а автоматически устранять их без участия инженеров.

• Глубокая интеграция Observability — в будущем корреляция метрик, логов и трассировок станет стандартом, а поиск первопричины инцидентов будет происходить автоматически.

Попробуйте Monq – эффективное решение для мониторинга

Платформа Monq разработана с учетом всех современных требований к мониторингу высоконагруженных систем. Вот что она умеет:

• Объединяет мониторинг и Observability, позволяя анализировать метрики, логи и внешние решения по трассировке в едином контексте.

• Использует ML-алгоритмы для предиктивной аналитики в текущей версии 8.х. 

• Выявление аномалий для автоматического сокращения времени диагностики появится в версии Monq 9.

• Обеспечивает масштабируемый мониторинг, поддерживая сотни тысяч узлов и распределенные системы.

• Позволяет настраивать self-healing механизмы, снижая нагрузку на инженеров и повышая стабильность сервисов.

В условиях роста нагрузок и усложнения IT-ландшафта Monq помогает бизнесу поддерживать высокую доступность сервисов, минимизировать инциденты и оптимизировать затраты на инфраструктуру.

Приглашаем всех специалистов, которые хотят оптимизировать мониторинг сложной ИТ-инфраструктуры и улучшить управление инцидентами, поставить и протестировать комьюнити OnPrem-версию большого Monq. Всю функциональность Monq, о которой мы пишем в нашем блоге, можно протестировать в этой бесплатной версии.

Также приглашаем присоединиться к программе раннего доступа и протестировать наш бесплатный облачный сервис Monq On-Call, зарегистрировавшись на ранний доступ.