Представьте парк из более чем 700 экземпляров СУБД. Классический сценарий: приходит оповещение о высокой нагрузке, администратор начинает вручную собирать метрики с десятков дашбордов в Prometheus/Grafana, анализировать журналы, ища ошибки и медленные запросы, пытаться сложить разрозненные данные в единую картину, сформулировать проблему и создать задачу на исправление.

На это уходит много ресурсов, а ценное время на реакцию уходит.

Наша команда решила автоматизировать этот цикл, создав систему, которая не просто собирает данные, но и анализирует их, генерирует контекст и сама запускает процессы по созданию заявки.

С вами Станислав Епишин и Константин Резник из команды «R4C.Support.Всадники апокалипсиса» в СберТехе. В этой статье покажем, как мы соединили Prometheus, Pipeliner (CI/CD-оркестратор, разработан в СберТехе, аналог Jenkins), TaskTracker (система управления задачами, разработана в СберТехе, аналог Jira) и GigaChat (продукт Сбера) через AI Hub API (анализ) в единый механизм.

Привет, Хабр! Меня зовут Станислав Епишин, я DBA в дивизионе поддержки решений в тестовых средах в СберТехе. Эту статью я написал вместе с Дмитрием Корневым, тимлидом и DBA. У Сбера есть целевая СУБД, которую разработали в СберТехе на основе open source версии PostgreSQL, — Platform V Pangolin. Наша команда перешла на Pangolin в числе первых, когда у продукта еще не было инструментов для мониторинга БД. Забегая вперед, позже появились такие решения — графическая консоль Platform V Kintsugi, расширение для сбора статистики — Performance Insights и система мониторинга IT‑инфраструктуры Platform V Monitor. А поначалу мы решили мониторить базы данных связкой Grafana, Prometheus и postgres_exporter. Но, во‑первых, столкнулись, с тем, что нам не хватает гибкости в использовании queries.yaml в postgres exporter. А, во‑вторых, так мы не могли регистрировать события с таймаутом меньше 15 секунд. Поэтому мы тогда сделали свой инструмент для мониторинга — pangolin_exporter.

Надеюсь, что эта статья будет полезна тем, кто мониторит инфраструктуру с помощью postgres_exporter и хочет кастомизировать все под свои нужды. Покажу детали и код решения.