Dane z infrastruktury
Metryki Linux i Windows, centralne logi, sondy usług i integracje z istniejącym monitoringiem.
Opis projektu / Observability
Stack Grafana. Od danych do decyzji operacyjnych.
Platforma observability, którą zaprojektowałem, zbudowałem i utrzymuję: metryki, centralne logowanie, własne collectory i procesy operacyjne zarządzane jako kod.
Problem
Zespół utrzymujący chmurę hybrydową potrzebował więcej niż osobnych dashboardów. Chodziło o połączenie stanu infrastruktury, logów, ostatnich zmian, backupów i kosztów bez odtwarzania tego kontekstu przy każdej diagnozie.
Moja odpowiedzialność
Jako główny inżynier zaprojektowałem, zbudowałem i utrzymuję platformę observability oraz automatyzacji. Odpowiadam również za integracje, diagnostykę i dokumentację.
Decyzje
Metryki trafiają do Prometheus, logi do VictoriaLogs, a Grafana jest wspólną warstwą analizy. Tam, gdzie pozwala na to łączność, stosuję pull. Dla zdalnych środowisk używam Alloy i modelu push. Dashboardy, źródła danych, alerty i konfiguracja deploymentu są wersjonowane.
Rozwiązanie
Stack kontenerowy łączy exportery, Alloy, własne collectory API i integracje procesów. Terraform zarządza warstwą infrastruktury, a Ansible konfiguruje stack przez Azure DevOps. Historia deploymentów wiąże zmiany z telemetrią, a cykliczne raporty włączają dostępność i wydajność do codziennej pracy.
Efekt
Działająca platforma produkcyjna łączy miliony wpisów w logach dziennie z metrykami, historią deploymentów, wynikami audytu DNS, stanem backupów, kosztami i kontekstem incydentów. Inżynierowie analizują infrastrukturę i zdarzenia operacyjne we wspólnym środowisku.
Wnioski
Użyteczna platforma potrzebuje niezawodnego zbierania danych, jasnej odpowiedzialności, walidacji i dokumentacji równie mocno jak dashboardów. Moja praca obejmuje dodawanie źródeł, analizę awarii, utrzymanie integracji oraz dokumentowanie deploymentu i odtwarzania.
07 / Rozwiązanie od środka
Platforma, którą zbudowałem.
I nadal utrzymuję.
Moja rola obejmuje projektowanie, implementację, własne integracje, deployment, diagnostykę i dokumentację potrzebną do utrzymania platformy.
Skala tej platformy
- Dashboardy jako kod
- 40+
Wersjonowane i wdrażane razem z platformą.
- Linie logów dziennie
- Miliony
Centralne logowanie z kontekstem operacyjnym.
- Źródła logów
- 40+
Hosty i urządzenia wysyłające logi do stacka.
- Audytowane strefy DNS
- 100+
Automatyczne kontrole u dwóch dostawców DNS.
Zaokrąglone liczby ze stanu tego stacka w październiku 2026. Szersze środowisko zespołu opisuję osobno na stronie głównej.
- 01 / Zbieranie
Exporters · Alloy · APIs
Pull tam, gdzie jest łączność; push dla zdalnych środowisk. Własne collectory dodają kontekst operacyjny.
- 02 / Przechowywanie
Prometheus · VictoriaLogs
Metryki i logi mają osobne magazyny. Dane kosztowe trafiają do dedykowanej bazy.
- 03 / Diagnostyka
Grafana
Dashboardy, analiza logów, historia zmian i ocena alertów w jednym środowisku.
- 04 / Działanie
Raporty · Alerty · Procesy
Teams, PagerDuty, Jira i n8n łączą dane z codzienną pracą operacyjną.
Terraform · Ansible · Azure DevOpsWersjonowana infrastruktura, konfiguracja, dashboardy i reguły alertów.
Uproszczona architektura koncepcyjna. Bez identyfikatorów produkcyjnych i szczegółów dostępu.
Własne collectory
Audyt DNS, stan backupów, koszty chmury i terminy ważności poświadczeń we wspólnym widoku operacyjnym.
Kontekst zmian
Historia deploymentów obok telemetrii, uzupełniona o incydenty i wyniki procesów automatyzacji.
Procesy operacyjne
Alerty i raporty przez Teams i PagerDuty. n8n łączy wykryte problemy z Jira i cyklicznymi zadaniami operacyjnymi.
Decyzje i kompromisy
Git jako źródło prawdy
Dashboardy, źródła danych, alerty i konfiguracja są wersjonowane oraz wdrażane przez Azure DevOps. Dashboardy przechodzą walidację przed deploymentem. Trwałe zmiany trafiają do kodu, a nie tylko do interfejsu.
Rozdzielenie infrastruktury i konfiguracji
Terraform zarządza zasobami chmurowymi, a Ansible konfiguracją i deploymentem stacka. Dzięki temu odpowiedzialności są jasne przy zmianach i odtwarzaniu platformy.
Zbieranie danych dopasowane do łączności
Pull i push odpowiadają na różne ograniczenia łączności. Obsługa obu modeli zwiększa pokrycie, ale oznacza też dodatkową konfigurację agentów i ścieżki przyjmowania danych do utrzymania.
Utrzymanie jako część projektu
Uruchomienie w kontenerach pozwala zachować czytelną strukturę stacka. Dostępność, retencja, weryfikacja backupów i procedury odtwarzania nadal wymagają pracy inżynierskiej. Same kontenery nie zapewniają wysokiej dostępności.
Pozostałe projekty.
Poznaj laboratoriumMigracja do chmury
Z vCenter do chmury. Z konkretnym celem.
Migracja produkcyjnego centrum danych do Azure i IONOS z uwzględnieniem ciągłości działania, doboru zasobów i kosztów utrzymania.
Około 20% niższe koszty IONOS dzięki optymalizacji
Automatyzacja
Mniej powtarzania. Więcej powtarzalności.
Infrastruktura jako kod i połączone procesy provisioningu, konfiguracji oraz cyklicznych zadań operacyjnych.
Około 70% provisioningu zautomatyzowane
Kontakt
Jest coś do zbudowania?
Porozmawiajmy.
Chmura hybrydowa, observability, automatyzacja albo ciekawe wyzwanie techniczne.
Email
LinkedIn