Nightingale と Prometheus で実現するモダンな監視システム入門

ccfos/nightingale

ccfos/nightingaleは、モニタリング、時系列データの収集、メトリクスの管理に特化したツールです。Grafanaがデータの可視化に優れているのと同様に、Nightingaleはデータそのものを収集・管理することに焦点を当てています。つまり、Grafanaが「絵を描く画家」だとすれば、Nightingaleは「絵の具を集めて整理する人」のような役割を担います。

ソフトウェアエンジニアにとって、アプリケーションやシステムの健全性（ヘルス）を把握することは非常に重要です。システムが予期せずダウンしたり、パフォーマンスが低下したりする前に、問題を検知し対処する必要があります。Nightingaleは、この「問題の早期発見」に役立ちます。

具体的には、以下のような点で役立ちます。

システムのパフォーマンス監視
CPU使用率、メモリ使用量、ネットワークトラフィックなどのメトリクスを収集し、システムの健全性をリアルタイムで把握できます。

障害の予兆検知
収集した時系列データを分析し、通常とは異なるパターン（例
リクエスト数の急増、応答時間の遅延）を検知することで、障害が発生する前にアラートを飛ばすことができます。

サービスの信頼性向上
サービスレベル目標（SLO）やサービスレベル指標（SLI）を定義し、目標達成度をモニタリングすることで、サービスの信頼性を高めるための改善活動に繋げられます。

デバッグの効率化
障害発生時に、Nightingaleが収集した過去のメトリクスデータを参照することで、問題の根本原因を素早く特定できます。

Nightingaleを導入する主な流れは以下の通りです。

Nightingaleサーバーのセットアップ
Dockerなどを使ってNightingaleのコアサービスを起動します。

メトリクスの収集
監視したいアプリケーションやサーバーにエージェントを導入するか、Nightingaleが直接アクセスしてメトリクスを収集します。Prometheus、InfluxDB、OpenTelemetryなど、様々な形式のデータに対応しています。

アラート設定
収集したメトリクスに対して、特定の閾値を超えた場合に通知するアラートルールを設定します。SlackやPagerDutyなど、様々な通知先に連携できます。

Grafanaとの連携
収集したメトリクスをGrafanaに連携し、ダッシュボードを作成して可視化します。

ここでは、Dockerを使ってNightingaleとPrometheusを連携させ、簡単にモニタリング環境を構築する例を紹介します。

docker-compose.yml

version: '3.8'

services:
  nightingale:
    image: ccfos/nightingale:v2
    container_name: nightingale-server
    ports:
      - "17000:17000"
    volumes:
      - ./data/nightingale:/home/n9e/data
    restart: always

  prometheus:
    image: prom/prometheus:v2.42.0
    container_name: prometheus-server
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./config/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - ./data/prometheus:/prometheus
    restart: always

config/prometheus.yml

global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

  - job_name: 'nightingale'
    static_configs:
      - targets: ['nightingale:17000']

使い方

上記のdocker-compose.ymlとprometheus.ymlファイルを作成します。

ターミナルでdocker-compose up -dを実行します。

http://localhost:17000にアクセスするとNightingaleの管理画面が表示されます。

Nightingaleの管理画面で、Prometheusをデータソースとして登録します。

メトリクスを確認したり、アラートを設定したりすることができます。

この設定例では、Prometheusが自分自身とNightingaleのメトリクスを収集しています。Nightingaleは、Prometheusからこれらのメトリクスを受け取って管理します。このように、Nightingaleは既存のモニタリングツールと連携することで、その価値をさらに高めることができるんです。

面接官
あなたはシステムの健全性をどうやって保ちますか？

あなた
(真剣な表情で) はい、ccfos/nightingaleを使います！

面接官
なぜですか？

あなた
(コント風に) ソフトウェアエンジニアは、システムの「かかりつけ医」でなければなりません。患者(システム)のちょっとした変化も見逃さないことが重要です。Grafanaが「レントゲン写真」だとすれば、Nightingaleは患者の「日々の体温や血圧の記録」です。レントゲンを撮るだけでは、病気の予兆はわかりませんよね？日々のバイタルデータを継続的に測定・管理することで、病気の兆候をいち早く察知し、未然に防ぐことができるんです！

面接官
(笑いながら) なるほど！

あなた
(さらに続けて) そして、もし「発熱」というアラートが出たら、Slackに通知が飛ぶように設定しておけば、すぐに対応できます。夜中でもPagerDutyに電話が鳴るように設定しておけば、安心してお酒を飲めます！(少しドヤ顔で) Nightingaleは、私にとっての「システムの保険」なんです。

面接官
素晴らしいですね！面白い説明、ありがとうございました。