OPNSense Monitoring with Prometheus, Alloy and Grafana
สรุปย่อ
ประเด็นสำคัญจากวิดีโอ
- แนะนำระบบการจับติดตามแบบ centralized สำหรับไฟร์วอลล์ OPNSense โดยใช้ Prometheus, Alloy และ Grafana
# Thai Summary - OPNSense Monitoring with Prometheus, Alloy and Grafana ## บทสรุปวิดีโอ - แนะนำระบบการจับติดตามแบบ centralized สำหรับไฟร์วอลล์ OPNSense โดยใช้ Prometheus, Alloy และ Grafana - อธิบายความจำเป็นของระบบการจับติดตามแบบ centralized เพื่อการวิเคราะห์ปัญหาระบบและประสิทธิภาพ - เปรียบเทียบระหว่าง dashboard ที่มีอยู่ใน OPNSense กับระบบการจับติดตามที่กำลังจะสร้าง - แสดงข้อดีของการเชื่อมโยงสถิติหลายๆ ตัวพร้อมกันเพื่อการวิเคราะห์ปัญหาได้เร็วขึ้น - อธิบายวิธีการปรับแต่ง dashboard และ queries เพื่อตรวจสอบระบบหลายตัวพร้อมกัน - แสดงวิธีการหาสาเหตุของปัญหาเช่น spike ในการใช้งาน CPU ที่สัมพันธ์กับการใช้งานเครือข่ายสูง - ครอบคลุมกรณีการใช้งานที่จำเป็นต้องใช้ระบบการจับติดตามขั้นสูง - นำเสนอโซลูชันที่ช่วยให้การตรวจสอบและแก้ไขปัญหาระบบมีประสิทธิภาพมากขึ้น
คำแปลเต็ม
แปลตามบทสนทนาต้นฉบับ ปรับเป็นภาษาไทยธรรมชาติ
สวัสดีครับทุกคน ครับคริสเตียน และวันนี้ฉันจะแสดงให้ทุกคนเห็นวิธีการสร้างระบบการจับติดตามที่แข็งแรงและมีประสิทธิภาพสำหรับไฟร์วอลล์ OpenSense ของคุณโดยใช้ Prometheus และ Grafana นะครับ
บางคนอางี้จะสงสัยว่าทำไมเราถึงต้องการมัน นะครับ เพราะว่า OpenSense มี dashboard ภายในตัวแล้วที่คุณสามารถเห็นสถิติเกี่ยวกับสุขภาพและประสิทธิภาพของระบบได้ หรือมีแม้แต่เมนูรายงานที่คุณสามารถตรวจสอบในกราฟต่างๆ และปรับระดับควาลิตี้ ได้ สามารถเลื่อนไปมา ซูมเข้าออกได้
ดังนั้นคำถามก็คือทำไมเราถึงต้องการระบบที่แตกต่างออกไป นะครับ
อันดับแรกคือความท้าทายหรือกรณีการใช้งานหนึ่งๆ ที่คุณอาจต้องการดูสถิติเหล่านี้ก็คือเมื่อมีปัญหาเกิดขึ้น นั่นก็คือเมื่อคุณต้องการแก้ไขปัญหาระบบ หรือประสิทธิภาพที่ลดลง บางทีคุณอาจมี latency สูงบนอินเตอร์เน็ตบางตัว หรือเฉพาะโปรโตคอลเครือข่ายเฉพาะ และคุณต้องการหาว่าสิ่งที่ก่อให้เกิดปัญหานี้
ดังนั้นตอนนั้นจะเป็นเรื่อยากมากใน dashboard ตัวเริ่มต้น เพราะว่าแม้ในระบบรายงานสถิติสุขภาพรายละเอียด คุณก็สามารถเห็นสถิติได้เพียงหนึ่งอย่างในเวลาเดียว
และตัวอย่างเช่น ถ้าหากมี spike ขนาดใหญ่ในการใช้งาน CPU และคุณต้องการหาว่ามันเกิดขึ้นเวลาที่มีการใช้งานเครือข่ายสูง คุณจะต้องย้อนกลับไปที่ panel ต่างๆ และคุณไม่สามารถเปรียบเทียบหรือเชื่อมโยงสถิติเหล่านี้ได้ในเวลาเดียวกัน
ดังนั้นฉันคิดว่ามันจะดีกว่ามากถ้าหากมีระบบการจับติดตามแบบ centralized ที่คุณสามารถเลือกช่วงเวลาได้ ตัวอย่างเช่นถ้าหากมี spike ใน CPU มันจะเชื่อมโยงกับสถิติอื่นๆ โดยอัตโนมัติ ซึ่งคุณจะสามารถหาได้ว่า โอ้โห มันเกิดขึ้นในช่วงเวลาที่มีการใช้งานเครือข่ายสูง หรือบางทีก็อาจจะเป็นช่วงเวลาที่บริการล้มเหลว
บางทีคุณอาจมี firewall OpenSense หลายตัวที่คุณต้องการตรวจสอบพร้อมกัน และคุณต้องการปรับแต่งการตั้งค่าเหล่านี้ได้เช่นการเปลี่ยน panels หรือแม้แต่ไปในรายละเอียดเช่นการเปลี่ยน queries และปรับแต่ง dashboards...
อภิธานศัพท์เทคนิค
คำศัพท์และชื่อผลิตภัณฑ์ที่คงรูปภาษาอังกฤษ
| ศัพท์ | คำแปล / คำอธิบาย |
|---|---|
| ศัพท์เทคนิค (English) | คำแปลไทย |
| --------------------- | ----------- |
| OPNSense | OPNSense |
| Prometheus | Prometheus |
| Grafana | Grafana |
| Alloy | Alloy |
| Dashboard | แดชบอร์ด |
| Monitoring | การจับติดตาม |
| Metrics | เมตริกส์ |
| CPU Utilization | การใช้งาน CPU |
| Network Traffic | การใช้งานเครือข่าย |
| Latency | เวลาตอบสนอง |
| Firewall | ไฟร์วอลล์ |
| Queries | คิวรี่ |
| Spike | สไปก์ |
| Performance | ประสิทธิภาพ |
| System Health | สุขภาพของระบบ |
| Centralized | แบบรวมศูนย์ |
ซับไตเติ้ลภาษาไทย
ดาวน์โหลดหรือดูซับทั้งหมด
1 00:00:00,000 --> 00:00:37,347 สวัสดีครับทุกคน ครับคริสเตียน 2 00:00:37,347 --> 00:02:44,841 และวันนี้ฉันจะแสดงให้ทุกคนเห็นวิธีการสร้างระบบการจับติดตามที่แข็งแรงและมีประสิทธิภาพสำหรับไฟร์วอลล์ 3 00:02:44,841 --> 00:03:42,793 OpenSense ของคุณโดยใช้ Prometheus และ Grafana 4 00:03:42,793 --> 00:03:50,519 นะครับ
เปิดดูซับไตเติ้ลทั้งหมด (40 segments)
1 00:00:00,000 --> 00:00:37,347 สวัสดีครับทุกคน ครับคริสเตียน 2 00:00:37,347 --> 00:02:44,841 และวันนี้ฉันจะแสดงให้ทุกคนเห็นวิธีการสร้างระบบการจับติดตามที่แข็งแรงและมีประสิทธิภาพสำหรับไฟร์วอลล์ 3 00:02:44,841 --> 00:03:42,793 OpenSense ของคุณโดยใช้ Prometheus และ Grafana 4 00:03:42,793 --> 00:03:50,519 นะครับ 5 00:03:50,519 --> 00:04:42,032 บางคนอางี้จะสงสัยว่าทำไมเราถึงต้องการมัน 6 00:04:42,032 --> 00:05:30,969 นะครับ เพราะว่า OpenSense มี dashboard 7 00:05:30,969 --> 00:07:03,692 ภายในตัวแล้วที่คุณสามารถเห็นสถิติเกี่ยวกับสุขภาพและประสิทธิภาพของระบบได้ 8 00:07:03,692 --> 00:08:10,659 หรือมีแม้แต่เมนูรายงานที่คุณสามารถตรวจสอบในกราฟต่างๆ 9 00:08:10,659 --> 00:09:03,459 และปรับระดับควาลิตี้ ได้ สามารถเลื่อนไปมา 10 00:09:03,459 --> 00:09:20,201 ซูมเข้าออกได้ 11 00:09:20,201 --> 00:10:28,455 ดังนั้นคำถามก็คือทำไมเราถึงต้องการระบบที่แตกต่างออกไป 12 00:10:28,455 --> 00:10:36,182 นะครับ 13 00:10:36,182 --> 00:11:34,134 อันดับแรกคือความท้าทายหรือกรณีการใช้งานหนึ่งๆ 14 00:11:34,134 --> 00:12:46,252 ที่คุณอาจต้องการดูสถิติเหล่านี้ก็คือเมื่อมีปัญหาเกิดขึ้น 15 00:12:46,252 --> 00:13:35,189 นั่นก็คือเมื่อคุณต้องการแก้ไขปัญหาระบบ 16 00:13:35,189 --> 00:14:31,853 หรือประสิทธิภาพที่ลดลง บางทีคุณอาจมี latency 17 00:14:31,853 --> 00:15:01,473 สูงบนอินเตอร์เน็ตบางตัว 18 00:15:01,473 --> 00:15:41,395 หรือเฉพาะโปรโตคอลเครือข่ายเฉพาะ 19 00:15:41,395 --> 00:16:36,771 และคุณต้องการหาว่าสิ่งที่ก่อให้เกิดปัญหานี้ 20 00:16:36,771 --> 00:17:32,147 ดังนั้นตอนนั้นจะเป็นเรื่อยากมากใน dashboard 21 00:17:32,147 --> 00:17:46,313 ตัวเริ่มต้น 22 00:17:46,313 --> 00:18:42,977 เพราะว่าแม้ในระบบรายงานสถิติสุขภาพรายละเอียด 23 00:18:42,977 --> 00:19:46,080 คุณก็สามารถเห็นสถิติได้เพียงหนึ่งอย่างในเวลาเดียว 24 00:19:46,080 --> 00:20:24,715 และตัวอย่างเช่น ถ้าหากมี spike 25 00:20:24,715 --> 00:20:54,335 ขนาดใหญ่ในการใช้งาน CPU 26 00:20:54,335 --> 00:22:10,316 และคุณต้องการหาว่ามันเกิดขึ้นเวลาที่มีการใช้งานเครือข่ายสูง 27 00:22:10,316 --> 00:22:54,102 คุณจะต้องย้อนกลับไปที่ panel ต่างๆ 28 00:22:54,102 --> 00:24:22,961 และคุณไม่สามารถเปรียบเทียบหรือเชื่อมโยงสถิติเหล่านี้ได้ในเวลาเดียวกัน 29 00:24:22,961 --> 00:25:36,367 ดังนั้นฉันคิดว่ามันจะดีกว่ามากถ้าหากมีระบบการจับติดตามแบบ 30 00:25:36,367 --> 00:26:27,880 centralized ที่คุณสามารถเลือกช่วงเวลาได้ 31 00:26:27,880 --> 00:27:10,378 ตัวอย่างเช่นถ้าหากมี spike ใน CPU 32 00:27:10,378 --> 00:28:01,890 มันจะเชื่อมโยงกับสถิติอื่นๆ โดยอัตโนมัติ 33 00:28:01,890 --> 00:28:39,237 ซึ่งคุณจะสามารถหาได้ว่า โอ้โห 34 00:28:39,237 --> 00:29:39,765 มันเกิดขึ้นในช่วงเวลาที่มีการใช้งานเครือข่ายสูง 35 00:29:39,765 --> 00:30:36,429 หรือบางทีก็อาจจะเป็นช่วงเวลาที่บริการล้มเหลว 36 00:30:36,429 --> 00:31:17,639 บางทีคุณอาจมี firewall OpenSense 37 00:31:17,639 --> 00:32:02,712 หลายตัวที่คุณต้องการตรวจสอบพร้อมกัน 38 00:32:02,712 --> 00:33:14,830 และคุณต้องการปรับแต่งการตั้งค่าเหล่านี้ได้เช่นการเปลี่ยน 39 00:33:14,830 --> 00:34:12,782 panels หรือแม้แต่ไปในรายละเอียดเช่นการเปลี่ยน 40 00:34:12,782 --> 00:34:55,280 queries และปรับแต่ง dashboards...