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중요한
사람들은 Netdata에 중독됩니다. 시스템에서 한 번 사용하면 되돌릴 수 없습니다!
Netdata는 비교할 수 없는 효율성으로 측정항목과 로그를 모니터링하도록 설계된 고성능 클라우드 기반 온프레미스 관측 플랫폼입니다. 시스템, 컨테이너 및 애플리케이션에 대한 실시간, 짧은 대기 시간 모니터링에 대한 더 간단하고 빠르며 훨씬 쉬운 접근 방식을 제공합니다. Netdata는 시작하는 데 별도의 구성이 필요하지 않으며 강력하고 포괄적인 모니터링 경험을 즉시 제공합니다.
Netdata는 비용 효율적인 분산 설계 로도 유명합니다. 데이터를 중앙 집중화하는 기존 모니터링 솔루션과 달리 Netdata는 코드를 배포합니다 . Netdata는 모든 데이터를 몇 개의 중앙 데이터베이스로 집중시키는 대신 에지에서 데이터를 처리하여 소스에 가깝게 유지합니다. 스마트 오픈 소스 Netdata Agent는 분산 데이터베이스 역할을 하여 레고와 같은 모듈식 단순성을 통해 복잡한 관찰 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
Netdata는 모니터링되는 모든 데이터에 대한 AI 통찰력을 제공하여 엣지에서 직접 기계 학습 모델을 교육합니다. 이를 통해 완전히 자동화되고 감독되지 않는 이상 징후 감지가 가능하며 직관적인 API 및 UI를 통해 사용자는 근본 원인 분석을 신속하게 수행하고 문제를 해결하여 상관 관계를 식별하고 인프라에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.
Netdata는 세 가지 핵심 부분으로 구성됩니다.
Netdata 에이전트 (일반적으로 "Netdata"라고 함): 이 오픈 소스 구성 요소는 데이터 수집, 저장(내장 데이터베이스), 쿼리, 기계 학습, 내보내기 및 관찰 가능 데이터 경고를 처리하는 Netdata 생태계의 핵심입니다. Netdata 생태계가 제공하는 모든 관측 가능성 데이터 및 기능은 Netdata Agent에 의해 관리됩니다. 물리적 및 가상 서버, 클라우드 환경, Kubernetes 클러스터, 엣지/IoT 장치에서 실행되며 프로덕션 시스템 및 애플리케이션에 영향을 주지 않도록 세 심하게 최적화됩니다.
Netdata Cloud : Netdata 에이전트를 강화한 Netdata Cloud는 사용자 관리, 역할 기반 액세스 제어, 수평 확장성, 경고 및 알림 관리, 어디서나 액세스 등과 같은 엔터프라이즈 기능을 제공합니다. Netdata Cloud는 관측 가능성 데이터를 중앙 집중화하거나 저장하지 않습니다 .
Netdata Cloud는 무료 커뮤니티 계층을 갖춘 온프레미스 설치 또는 SaaS 솔루션으로 제공되는 상용 제품입니다.
Netdata UI : 모든 대시보드, 데이터 시각화 및 구성을 지원하는 사용자 인터페이스입니다.
비공개 소스이지만 공개 API를 통해 Netdata Agent와 Netdata Cloud 모두에서 무료로 사용할 수 있습니다. Netdata에서 제공하는 바이너리 패키지에 포함되어 있으며 최신 버전은 CDN을 통해 공개적으로 제공됩니다.
Netdata는 복잡한 멀티 클라우드 또는 하이브리드 환경에서도 단일 서버에서 수천 서버로 쉽게 확장되며 수년간 데이터를 보관할 수 있습니다.
800개 이상의 통합에서 데이터 수집
운영 체제 지표, 컨테이너 지표, 가상 머신, 하드웨어 센서, 애플리케이션 지표, OpenMetrics 내보내기 도구, StatsD 및 로그. OpenTelemetry가 포함될 예정입니다(현재 개발 중).
실시간, 저지연, 고해상도
모든 데이터는 초당 수집되며 데이터 수집 직후 시각화를 위해 API에서 사용할 수 있습니다(1초 대기 시간, 데이터 수집부터 시각화까지).
전반적인 AI
수집된 각 지표에 대해 엣지에서 여러 ML(기계 학습) 모델을 교육하고 AI를 사용하여 각 지표의 과거 동작을 기반으로 이상 현상을 감지합니다.
systemd-journald 로그
일반 텍스트 로그(text, csv, logfmt, json) 파일을 구조화된 systemd-journald 항목( log2journal , systemd-cat-native )으로 효율적으로 변환하고 systemd-journal 파일을 직접 쿼리하여 강력한 로그 시각화 대시보드를 활성화하는 도구가 포함되어 있습니다. Netdata 에이전트를 사용하면 로그를 중앙 집중화할 필요가 없으며 에지에서 직접 로그 작업을 수행할 수 있는 모든 기능을 제공합니다.
레고 같은 관찰성 파이프라인
Netdata 에이전트는 함께 연결되어(상위-하위 관계로) 인프라 내에 관찰성 중앙 집중화 지점을 구축할 수 있으므로 여러 수준에서 데이터 복제 및 보존을 제어할 수 있습니다.
완전 자동화된 강력한 시각화
Netdata Agent는 NIDL(노드, 인스턴스, 차원 및 레이블) 데이터 모델을 사용하여 완전히 자동화된 대시보드를 생성하고 모든 지표의 상관 시각화를 제공하여 모든 데이터세트를 한 눈에 이해할 수 있을 뿐만 아니라 필터링, 분할 및 분석도 가능하게 합니다. 쿼리 언어를 배울 필요 없이 대시보드에서 직접 데이터를 분석해 보세요.
참고: Netdata UI는 비공개 소스이지만 Netdata Agents 및 Netdata Cloud와 함께 무료로 사용할 수 있습니다.
? 즉시 사용 가능 알림
일반적인 문제와 함정을 감지하여 쉽게 눈에 띄지 않을 수 있는 문제를 밝혀주는 수백 개의 경고가 즉시 제공됩니다. 주의가 필요할 때 알려주는 여러 가지 알림 방법을 지원합니다.
? 낮은 유지 관리
자동화된 대시보드, 즉시 사용 가능한 경고, 메트릭 자동 감지 및 자동 검색, 제로 터치 머신 러닝, 손쉬운 확장성 및 고가용성, CI/CD 친화적 등 모든 측면에서 완전 자동화되었습니다.
개방성과 확장성
Netdata는 가능한 모든 방법으로 확장할 수 있는 모듈식 플랫폼이며, 다른 모니터링 솔루션과도 원활하게 통합됩니다.
Netdata는 다음을 모두 모니터링합니다.
| 요소 | 리눅스 | FreeBSD | macOS | 윈도우 |
|---|---|---|---|---|
| 시스템 리소스 CPU, 메모리 및 시스템 공유 리소스 | 가득한 | 예 | 예 | 예 |
| 저장 디스크, 마운트 지점, 파일 시스템, RAID 어레이 | 가득한 | 예 | 예 | 예 |
| 회로망 네트워크 인터페이스, 프로토콜, 방화벽 등 | 가득한 | 예 | 예 | 예 |
| 하드웨어 및 센서 팬, 온도, 컨트롤러, GPU 등 | 가득한 | 일부 | 일부 | 일부 |
| O/S 서비스 자원, 성과 및 현황 | 예systemd | - | - | - |
| 프로세스 리소스, 성능, OOM 등 | 예 | 예 | 예 | 예 |
| 시스템 및 애플리케이션 로그 | 예systemd -저널 | - | - | 예Windows Event Log 및Event Tracing for Windows |
| 네트워크 연결 PID당 라이브 TCP 및 UDP 소켓 | 예 | - | - | - |
| 컨테이너 도커/컨테이너드, LXC/LXD, 쿠버네티스 등 | 예 | - | - | - |
| VM (호스트에서) KVM, qemu, libvirt, Proxmox 등 | 예cgroups | - | - | 예Hyper-V |
| 합성 수표 테스트 API, TCP 포트, Ping, 인증서 등 | 예 | 예 | 예 | 예 |
| 패키지 애플리케이션 nginx, 아파치, 포스트그레스, 레디스, 몽고디비, 그리고 수백 개 더 | 예 | 예 | 예 | 예 |
| 클라우드 제공업체 인프라 AWS, GCP, Azure 등 | 예 | 예 | 예 | 예 |
| 맞춤형 애플리케이션 OpenMetrics, StatsD 및 곧 OpenTelemetry | 예 | 예 | 예 | 예 |
Netdata Agent가 Linux에서 실행되면 사용 가능한 모든 커널 기능을 모니터링하여 모든 커널 기술에 대한 전체 범위를 제공하고 전체 엔터프라이즈 하드웨어 범위를 제공하여 PCI AER, RAM EDAC, IPMI, SMART, NVMe와 같은 하드웨어 오류 보고를 제공하는 모든 구성 요소를 모니터링합니다. , 팬, 전원, 전압 등.
2023년 12월 11일: 암스테르담 대학교는 다음 두 가지 질문에 답하기 위해 Docker 기반 시스템용 모니터링 도구의 영향과 관련된 연구를 발표했습니다.
Docker 기반 시스템의 에너지 효율성에 대한 모니터링의 영향
Docker 기반 시스템에 대한 모니터링의 영향은 무엇입니까?
Netdata는 에너지 효율성 면에서 탁월합니다. 연구에 따르면 "... Netdata는 가장 에너지 효율적인 도구입니다..." 라고 합니다.
Netdata는 CPU 사용량, RAM 사용량 및 실행 시간 측면에서 뛰어나며 Prometheus와 마찬가지로 네트워크 트래픽에 비슷한 영향을 미칩니다.
이 연구는 수집된 지표 수를 기반으로 결과를 정규화하지 않았습니다. Netdata는 일반적으로 다른 도구보다 훨씬 더 많은 측정항목을 수집한다는 점을 감안할 때 Netdata는 훨씬 더 많은 수의 측정항목을 수집하면서 다른 도구보다 뛰어난 성능을 발휘했습니다. 여기에서 전체 연구를 읽어보세요.
동일한 워크로드에서 Netdata는 35% 더 적은 CPU , 49% 더 적은 RAM , 12% 더 적은 대역폭 , 98% 더 적은 디스크 I/O를 사용하고 고해상도 메트릭 스토리지에서 75% 더 많은 디스크 공간 효율성을 제공하는 동시에 1년 이상을 제공합니다. 동일한 디스크 공간에서의 전체 보존 Prometheus는 7일 보존을 제공합니다. 블로그에서 전체 분석을 읽어보세요.
Netdata는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)를 적극적으로 지원하고 회원입니다.
...그리고 여러분의 사랑 덕분에 ❤️, 이는 CNCF 환경에서 가장 인기 있는 프로젝트 중 하나입니다!
아래는 애니메이션 이미지이지만 Netdata를 실시간으로 보실 수 있습니다!
프랑크푸르트 | 뉴욕 | 애틀랜타 | 샌프란시스코 | 토론토 | 싱가포르 | 방갈로르
이들은 클러스터된 Netdata 에이전트 상위입니다. 그들은 모두 동일한 데이터를 가지고 있습니다. 당신에게 더 가까운 것을 선택하십시오.
이들 모두는 기본 구성으로 실행됩니다. 다중 노드 대시보드를 갖기 위해 클러스터링만 했습니다.
참고: 이 데모에는 Netdata UI가 포함되어 있습니다.
비공개 소스이지만 Netdata Agents 및 Netdata Cloud와 함께 무료로 사용할 수 있습니다.
Netdata는 모든 Linux, macOS, FreeBSD(및 곧 Windows에서도 설치 가능) 시스템에 설치할 수 있습니다. 우리는 가장 널리 사용되는 운영 체제 및 패키지 관리자를 위한 바이너리 패키지를 제공합니다.
Ubuntu, Debian CentOS, Fedora, Suse, Red Hat, Arch, Alpine, Gentoo, 심지어 BusyBox에도 설치하세요.
도커로 설치하세요.
Netdata는 DockerHub의 검증된 게시자이며 사용자는 무료로 무제한 DockerHub 풀을 즐길 수 있습니다.
macOS에 설치 ?.
FreeBSD 및 pfSense에 설치합니다.
소스에서 설치
Kubernetes 배포의 경우 여기를 확인하세요.
인프라에 배포하는 방법을 결정하려면 Netdata 배포 가이드도 확인하세요.
기본적으로 로컬 대시보드를 즉시 사용할 수 있습니다. Netdata는 포트 19999 에서 대시보드용 웹 서버를 시작합니다. 선택한 웹 브라우저를 열고 http://NODE:19999 로 이동하여 NODE 에이전트의 IP 주소 또는 호스트 이름으로 바꾸세요. localhost에 설치한 경우 http://localhost:19999 통해 접속할 수 있습니다.
참고: 우리가 제공하는 바이너리 패키지는 Netdata UI를 자동으로 설치합니다. Netdata UI는 비공개 소스이지만 Netdata Agents 및 Netdata Cloud와 함께 무료로 사용할 수 있습니다.
Netdata는 대부분의 운영 체제 데이터 소스와 애플리케이션을 자동 감지하고 검색합니다. 그러나 많은 데이터 소스에는 일반적으로 Netdata가 지표에 액세스할 수 있도록 허용하기 위해 일부 수동 구성이 필요합니다.
사용 가능한 800개 이상의 수집가에 대한 자세한 목록을 보려면 이 가이드를 확인하세요.
Windows 서버 및 애플리케이션을 모니터링하려면 이 가이드를 사용하세요.
Windows의 Netdata는 최종 릴리스 단계에 있으므로 다음 Netdata 릴리스에서는 Netdata가 기본적으로 Windows를 지원합니다.
SNMP 장치를 모니터링하려면 이 가이드를 확인하세요.
Netdata에는 수집이 시작된 직후 지표를 자동으로 확인하는 사전 구성된 수백 개의 경고가 함께 제공됩니다.
Netdata는 email , Alerta , AWS SNS , Discord , Dynatrace , flock , gotify , IRC , Matrix , MessageBird , Microsoft Teams , ntfy , OPSgenie , PagerDuty , Prowl , PushBullet , PushOver , RocketChat 을 포함한 여러 타사 시스템에 경고 알림을 보낼 수 있습니다. , Slack , SMS tools , Syslog , Telegram , Twilio .
기본적으로 Netdata는 시스템에 구성된 MTA가 있는 경우 전자 메일 알림을 보냅니다.
선택적으로 하나 이상의 Netdata 상위를 구성합니다. Netdata 상위는 다른 Netdata 에이전트의 스트리밍 연결을 허용하도록 구성된 Netdata 에이전트입니다.
Netdata 상위 항목은 다음을 제공합니다.
인프라 수준 대시보드( http://parent.server.ip:19999/ ).
각 Netdata 에이전트에는 각 서버의 TCP 포트 19999에서 수신 대기하는 API가 있습니다. 웹 브라우저(예: http://server.ip:19999/ )로 해당 포트를 누르면 Netdata Agent UI가 표시됩니다. Netdata Agent가 상위인 경우 상위의 UI에는 해당 상위로 메트릭을 스트리밍하는 모든 노드에 대한 데이터가 포함됩니다.
모든 노드의 모든 지표에 대한 보존이 향상되었습니다.
각 Netdata Agent는 자체 메트릭 데이터베이스를 유지 관리합니다. 그러나 개별 Netdata 에이전트보다 훨씬 더 긴 데이터베이스를 유지 관리하기 위해 부모에게 추가 리소스가 제공될 수 있습니다.
경고의 중앙 구성 및 알림 발송.
Netdata 상위 항목을 사용하면 모든 경고 알림 통합을 상위 항목에서 한 번만 구성할 수 있으며 Netdata 에이전트에서는 비활성화할 수 있습니다.
Netdata 상위 항목을 사용하여 다음을 수행할 수도 있습니다.
프로덕션 시스템 오프로드(상위가 모든 하위 항목에 대해 ML, 경고, 쿼리 등을 실행)
프로덕션 시스템을 보호하세요(부모는 모든 자녀의 사용자 연결을 허용합니다).
Netdata Cloud에 로그인하고 Netdata 에이전트 및 상위 항목을 요청하세요. Netdata 상위를 연결하는 경우 Netdata 에이전트를 연결할 필요가 없습니다. 그들은 부모를 통해 연결될 것입니다.
Netdata 노드가 Netdata Cloud에 연결되면 위의 작업 외에도 다음을 수행할 수 있습니다.
어디서나 Netdata 에이전트에 액세스하세요
민감한 Netdata 에이전트 기능(예: "Netdata Functions": 프로세스, systemd-journal)에 액세스
공간 및 룸의 인프라 구성
맞춤형 대시보드 생성, 관리 및 공유
팀을 초대하고 역할을 할당합니다(역할 기반 접근 제어).
무한한 수평 확장성 확보(여러 개의 독립적인 Netdata Agent가 하나의 인프라로 표시됨)
UI에서 경고 구성
UI에서 데이터 수집 구성
Netdata 모바일 앱 알림
Netdata Cloud는 Netdata 에이전트 및 상위 항목을 직접 사용하는 것을 방지하지 않으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
Netdata 에이전트와 상위 항목을 Netdata Cloud에 연결할 때 측정항목은 네트워크에 계속 저장됩니다.
Netdata는 모듈식 측정항목 처리 파이프라인을 중심으로 구축되었습니다.
각 Netdata 에이전트는 다음 기능을 수행할 수 있습니다.
소스에서 측정항목 COLLECT
내부 및 외부 플러그인을 사용하여 소스에서 데이터를 수집합니다.
Netdata는 CPU, 인터럽트, 메모리, 디스크, 마운트 지점, 파일 시스템, 네트워크 스택, 네트워크 인터페이스, 컨테이너, VM, 프로세스, systemd 장치, Linux 성능 지표, Linux eBPF, 하드웨어를 포함하여 운영 체제에서 거의 모든 것을 자동 감지하고 수집합니다. 센서, IPMI 등.
PostgreSQL, MySQL/MariaDB, Redis, MongoDB, Nginx, Apache 등 수백 가지 애플리케이션에서 애플리케이션 측정항목을 수집합니다.
Netdata는 또한 OpenMetrics 내보내기 도구를 스크랩하거나 StatsD를 통해 사용자 정의 애플리케이션 측정항목을 수집합니다.
웹 서버 로그 파일을 지표로 변환하고 ML 및 경고를 실시간으로 적용할 수 있습니다.
또한 합성 테스트/화이트박스 테스트도 지원하므로 서버를 핑하고, API 응답을 확인하거나, 파일 시스템 파일 및 디렉터리를 확인하여 메트릭을 생성하고, ML을 교육하고, 해당 상태에 대한 경고 및 알림을 실행할 수도 있습니다.
데이터베이스에 측정항목 STORE
데이터베이스 엔진 플러그인을 사용하여 수집된 데이터를 메모리 및/또는 디스크에 저장합니다. 우리는 매우 효율적인 방식으로 데이터를 저장하기 위해 자체 dbengine 개발하여 Netdata가 디스크에 샘플당 1바이트 미만의 데이터를 보유하고 놀라울 정도로 빠른 쿼리를 수행할 수 있도록 했습니다.
측정항목 동작 LEARN (ML)
각 지표의 동작을 개별적으로 학습하기 위해 지표별로 여러 ML(기계 학습) 모델을 학습합니다. Netdata는 kmeans 알고리즘을 사용하고 기본적으로 지난 6시간 동안 해당 지표에 대해 수집된 값을 기반으로 시간당 지표당 모델을 생성합니다. 훈련된 모델은 디스크에 유지됩니다.
측정항목의 이상 DETECT (ML)
학습된 기계 학습(ML) 모델을 사용하여 이상치를 감지하고 수집된 샘플을 이상치 로 표시합니다. Netdata는 변칙 정보를 각 샘플과 함께 저장하고 이를 Netdata 상위 항목으로 스트리밍하여 각 지표의 전체 보존 기간 동안 쿼리 시간에도 변칙을 사용할 수 있도록 합니다.
지표를 CHECK 하고 경고 알림을 트리거하세요.
구성된 경고(직접 구성 가능)를 사용하여 일반적인 문제에 대한 지표를 확인하고 알림 플러그인을 사용하여 경고 알림을 보냅니다.
다른 Netdata 에이전트에 대한 STREAM 측정항목
Netdata 상위 항목에 지표를 실시간으로 푸시합니다.
타사 데이터베이스에 대한 ARCHIVE 측정항목
Prometheus , InfluxDB , OpenTSDB , Graphite 등과 같은 업계 표준 시계열 데이터베이스로 측정항목을 내보냅니다.
QUERY 측정항목 및 현재 대시보드
데이터를 쿼리하고 사용자에게 대화형 대시보드를 제공하는 API를 제공합니다.
유사점과 패턴을 밝히는 SCORE 지표
건초 더미에서 바늘을 찾으려면 주어진 기준에 따라 측정 항목의 점수를 매기십시오.
Netdata 상위 항목을 사용하는 경우 Netdata 에이전트의 모든 기능(데이터 수집 제외)을 상위 항목에 위임하여 프로덕션 시스템의 부담을 덜어줄 수 있습니다.
Netdata의 핵심은 C로 개발되었습니다. 우리는 다음을 제공하는 자체 libnetdata 가지고 있습니다.
DICTIONARY
Netdata에 필요한 구조의 색인화 및 정렬된 풀을 모두 유지하는 고성능 알고리즘입니다. 모듈식이지만 인덱싱을 위해 JudyHS 배열을 사용합니다. 모든 해시테이블이나 트리를 여기에 통합할 수 있습니다. C에 있음에도 불구하고 사전은 객체 지향 프로그래밍 원칙을 따르므로 생성자, 소멸자, 자동 메모리 관리, 가비지 수집 등이 있습니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
ARAL
ARray ALlocator(ARAL)는 Netdata에 의한 시스템 할당을 최소화하는 데 사용됩니다. ARAL은 최대 멀티스레드 성능에 최적화되어 있습니다. 또한 이를 사용하는 모든 구조를 RAM 대신 메모리 매핑된 파일(공유 메모리)에 할당할 수 있습니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
PROCFILE
고성능 /proc (또한 모든) 파일 파서 및 텍스트 토크나이저입니다. 파일을 열어두고 버퍼를 조정하여 한 번의 호출로 전체 파일을 읽음으로써 성능을 달성합니다(이는 Linux 커널에도 필요함). 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
STRING
다중 스레드 사용에 최적화된 문자열 중복 제거 및 인덱싱(JudyHS 배열 사용)을 위한 문자열 인터넷 메커니즘입니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
ARL
ARL(Adaptive Resortable List)은 입력 목록에서 찾은 것과 동일한 순서로 목록의 예상 항목을 유지하는 매우 빠른 목록 반복기입니다. 따라서 첫 번째 반복은 다소 느리지만 이후의 모든 반복은 최상의 성능을 위해 완벽하게 정렬됩니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
BUFFER
Netdata가 동적으로 크기가 지정된 텍스트 버퍼 할당을 자동으로 처리할 수 있도록 하는 유연한 텍스트 버퍼 관리 시스템입니다. Netdata API에서 일관된 JSON 출력을 생성하는 데 동일한 메커니즘이 사용됩니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
SPINLOCK
POSIX MUTEX 및 RWLOCK 과 비슷하지만 원자 연산을 기반으로 훨씬 더 빠르고 메모리에 미치는 영향이 훨씬 적으며 이식성이 뛰어납니다.
PGC
자동 인덱싱(JudyL 배열 트리 기반), 메모리 관리, 제거, 플러시, 압력 관리를 통해 모든 종류의 시간 관련 데이터를 캐시하는 데 사용할 수 있는 캐싱 계층입니다. 이는 dbengine 에서 광범위하게 사용됩니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
위 내용과 기타 다양한 기능을 통해 Netdata 개발자는 빠르고 자신있게 애플리케이션 작업을 수행할 수 있습니다. Netdata의 비즈니스 로직 대부분은 위의 내용을 혼합한 작업입니다.
Netdata 데이터 수집 플러그인은 모든 언어로 개발될 수 있습니다. 하지만 대부분의 애플리케이션 수집기는 Go로 개발되었습니다.
물론 그렇습니다! 우리는 그것이 보장되도록 최선을 다합니다!
우리는 Netdata가 전 세계 수백만 개의 생산 시스템에 설치된 소프트웨어라는 것을 알고 있습니다. 따라서 Netdata를 최대한 안전하게 유지하는 것이 중요합니다.
우리는 Open Source Security Foundation 모범 사례를 따릅니다.
우리는 보안 설계와 관련하여 세부 사항에 큰 관심을 기울였습니다. 보안 설계를 확인해 보세요.
Netdata는 인기 있는 오픈 소스 프로젝트이며 많은 보안 분석가에 의해 자주 테스트됩니다.
지금까지 게시된 보안 정책 및 권고 사항도 확인하세요.
아니요, 그렇지 않습니다! 우리는 이것이 빠를 것이라고 약속합니다!
각 Netdata 에이전트는 단일 애플리케이션에 포함된 완전한 모니터링 솔루션이지만 Netdata가 매초마다 모든 측정항목을 수집하고 측정항목당 여러 ML 모델을 교육한다는 사실에도 불구하고 Netdata의 놀라운 성능을 확인할 수 있습니다! 많은 경우 기능이 훨씬 적거나 데이터 수집 속도가 훨씬 낮은 다른 모니터링 솔루션보다 성능이 뛰어납니다.
이것이 당신이 기대해야 하는 것입니다:
프로덕션 시스템의 경우 기본 설정(활성화된 모든 항목, ML, 상태, DB)이 있는 각 Netdata 에이전트는 코어 1개와 약 150MiB 또는 RAM의 CPU 사용률을 약 5% 소모해야 합니다.
Netdata 상위 항목을 사용하고 모든 지표를 해당 상위 항목으로 스트리밍하면 ML 및 상태를 비활성화하고 하위 항목에서 임시 DB(예: alloc )를 사용할 수 있으므로 단일 코어의 CPU 약 1%와 RAM 100MiB를 사용할 수 있습니다. 물론 이는 수집되는 측정항목 수에 따라 달라집니다.
매초 수집되는 약 100만~200만 개의 지표에 대해 상위 Netdata의 경우 16개 코어와 32GB RAM을 갖춘 서버를 제안합니다. 그 중 절반 미만이 데이터 수집 및 ML에 사용됩니다. 나머지는 쿼리에 사용할 수 있습니다.
Netdata는 소비된 리소스가 어떻게 사용되는지 파악하는 데 도움이 되는 광범위한 내부 계측 기능을 갖추고 있습니다. 이 모든 기능은 대시보드의 "넷데이터 모니터링" 섹션에서 사용할 수 있습니다. 사용 사례에 따라 리소스 소비를 최적화할 수 있는 다양한 옵션이 있습니다.
극도로 취약한 임베디드 시스템이나 IoT 시스템에서 Netdata를 실행해야 하는 경우에도 Netdata의 성능이 매우 뛰어나도록 조정할 수 있다는 것을 알게 될 것입니다.
필요한만큼!
Netdata는 과거 데이터를 다운샘플링하고 디스크 공간을 절약하기 위해 계층화를 지원합니다. 기본 설정에는 세 가지 계층이 있습니다.
tier 0 - 고해상도, 초당 데이터가 포함됩니다.
tier 1 , 중간 해상도, 분당 데이터.
tier 2 , 저해상도, 시간당 데이터.
모든 계층은 데이터 수집 중에 병렬로 업데이트됩니다. 메트릭에 대한 더 긴 기록을 얻으려면 Netdata에 제공하는 디스크 공간을 늘리십시오. 계층은 요청된 시간 프레임과 해결 방법에 따라 쿼리 시 자동으로 선택됩니다.
Netdata는 대규모 데이터를 확장하고 처리할 수 있도록 설계되었습니다.
에이전트의 스트리밍 기능을 사용하면 임시 서버 모니터링을 지원할 수 있을 뿐만 아니라 유지율을 높이거나 프로덕션 시스템을 오프로드하기 위해 메트릭이 몇 개의 서버(넷데이터 상위 서버)에 집계되는 "모니터링 섬"을 생성할 수도 있습니다.
? 또한 Netdata Cloud는 사실상 무제한의 수평 확장성을 제공합니다. 쿼리 시 모든 Netdata 상위 항목을 하나의 통합 인프라로 "병합"합니다. Netdata Cloud 자체는 아마도 지금까지 만들어진 것 중 가장 큰 단일 설치 모니터링 플랫폼일 것입니다. 현재 약 100,000개의 온라인 서버를 모니터링하고 있으며, 약 10,000개의 서버가 매일 상태(추가/제거)를 변경하고 있습니다!
예: 다음 차트는 단일 Netdata 상위 항목에서 가져온 것입니다. 보시다시피 244개의 노드가 약 20,000개의 실행 중인 컨테이너에 대한 메트릭을 스트리밍합니다. 이 특정 차트에는 컨테이너당 3개의 차원이 있으므로 이를 표시하기 위해 총 약 60,000개의 시계열 쿼리가 실행됩니다.
예, 가능합니다!
Netdata Agent는 시간에 따라 디스크 쓰기를 분산시키도록 설계되었습니다. 각 지표는 17분(1000초)마다 디스크에 플러시되지만 지표는 시간이 지남에 따라 거의 일정한 속도로 균일하게 플러시됩니다. 또한 메트릭은 extents 라고 하는 더 큰 블록으로 압축되고 저장하기 전에 ZSTD로 압축되어 I/O 작업 수를 최소화합니다.
Netdata Agent는 또한 모든 데이터베이스 작업에 직접 I/O를 사용합니다. 자체 캐시를 관리함으로써 Netdata는 시스템 캐시에 과도한 부담을 주지 않고 다른 애플리케이션과의 조화로운 공존을 촉진합니다.
단일 노드 에이전트(상위가 아님)는 약 50KiB/s 이하의 일정한 쓰기 속도를 가져야 하며 매 분마다 그보다 높은 스파이크(계층 1 플러시)와 매 시간 더 높은 스파이크(계층 2 플러시)가 있어야 합니다.
상태 경고 및 기계 학습은 쿼리를 실행하여 해당 표현을 평가하고 메트릭 패턴을 학습합니다. 이는 시간이 지남에 따라 분산되므로 읽기 속도도 거의 일정해야 합니다.
Netdata가 디스크를 전혀 사용하지 않도록 하려면 다음을 제안합니다.
데이터베이스 모드 alloc 또는 ram 사용하여 메트릭 데이터를 디스크에 쓰는 것을 비활성화합니다.
실시간으로 모든 측정항목을 Netdata 상위 항목에 푸시하도록 스트리밍을 구성합니다. Netdata 상위는 이 노드에 대한 디스크의 메트릭을 유지 관리합니다.
이 노드에서 ML 및 상태를 비활성화합니다. Netdata 상위는 이 노드에 대해 이를 수행합니다.
대시보드에 액세스하려면 Netdata Parent를 사용하세요.
위의 방법을 사용하면 프로덕션 시스템의 Netdata Agent는 디스크를 사용하지 않습니다.
Netdata는 "즉시 사용 가능한" 모니터링 솔루션입니다. Prometheus와 Grafana는 자체 모니터링 솔루션을 구축하기 위한 도구입니다.
Netdata는 또한 훨씬 빠르고 훨씬 적은 리소스를 필요로 하며 실행되는 서버에 거의 스트레스를 주지 않습니다. 성능 비교를 보려면 이 블로그를 확인하세요.
먼저, 시계열 데이터베이스인 Prometheus와 시각화 도구인 Grafana가 해당 작업을 수행하는 데 탁월한 도구라고 말해야 합니다.
그러나 우리는 이러한 설정에는 핵심 요소가 빠져 있다고 생각합니다. Prometheus 및 Grafana 설정은 사용자가 수집하는 측정항목에 대한 모든 것을 알고 있으며 측정항목의 구조를 깊이 이해하고 쿼리하고 시각화해야 한다고 가정합니다.
실제로 이 설정에는 문제가 많습니다. 현대 스택에서 사용하는 수많은 기술, 운영 체제 및 애플리케이션으로 인해 한 사람이 모든 것을 알고 이해하는 것은 불가능합니다. 우리는 대규모 기업의 Netdata 사용자로부터 정기적으로 Netdata가 그들이 인식하지 못했던 문제, 이상 현상 및 문제를 드러내고 발견하거나 해결할 수단조차 없었다는 평가를 받습니다.
따라서 Netdata와 Prometheus 및 Grafana의 가장 큰 차이점은 도구가 모니터링하는 구성 요소, 애플리케이션 및 메트릭을 훨씬 더 잘 이해해야 한다는 것입니다.
Prometheus와 비교할 때 Netdata는 각 측정 항목에 대해 단순한 이름, 일부 레이블 및 시간 경과에 따른 값 이상의 것을 필요로 합니다. Netdata의 메트릭은 특정 방식으로 다른 메트릭과 상호 연관되어 있으며 구성, 처리, 쿼리 및 시각화 방법을 설명하는 특정 속성을 갖는 구조화된 엔터티입니다. 우리는 이것을 NIDL(노드, 인스턴스, 차원, 레이블) 프레임워크라고 부릅니다.
이러한 인덱스를 유지하는 것은 어려운 일입니다. 첫째, 수집된 원시 지표가 이 정보를 제공하지 않기 때문에 이를 추가해야 하고, 둘째, 현재 데이터베이스 보존을 통해 각 지표의 수명 동안 이 인덱스를 유지해야 하기 때문입니다. , 일반적으로 1년 이상입니다.
동시에 Netdata는 데이터베이스 계층화로 인해 Prometheus보다 더 나은 보존 기능을 제공하고, 스트리밍으로 인해 Prometheus보다 쉽게 확장되며, 이상 탐지를 지원하고, 필요할 때 건초 더미에서 바늘을 찾을 수 있는 메트릭 점수 엔진을 갖추고 있습니다.
Grafana와 비교할 때 Netdata는 완전히 자동화되어 있습니다. Grafana는 Netdata보다 더 많은 사용자 정의 기능을 가지고 있지만 Netdata는 그 자체로 완전한 기능을 갖춘 대시보드를 제공하며 가장 중요한 것은 쿼리를 편집하거나 인식할 필요 없이 데이터를 이해, 분석, 필터링, 분할 및 분석할 수 있는 수단을 제공한다는 것입니다. 기본 측정항목에 있을 수 있는 특성입니다.
또한, 건초 더미에서 바늘을 찾아야 할 때 도움을 주기 위해 Netdata에는 Netdata 메트릭 채점 엔진에서 제공하는 고급 문제 해결 도구가 있습니다. 이를 통해 특정 기간 동안의 이상 비율, 차이점 또는 유사점을 기준으로 메트릭의 점수를 매길 수 있습니다. .
하지만 이미 Prometheus 및 Grafana에 익숙하다면 Netdata는 이들과 원활하게 통합되며 프로덕션에서 Prometheus 및 Grafana와 함께 Netdata를 사용하는 사용자의 보고서가 있습니다.
Netdata를 사용하면 데이터가 항상 온프레미스에 있고 측정항목이 항상 고해상도로 유지됩니다.
대부분의 상업용 모니터링 제공업체는 중요한 과제에 직면해 있습니다. 즉, 모든 측정 항목을 인프라에 중앙 집중화하는데 이는 필연적으로 비용이 많이 듭니다. 이는 다음 중 하나 이상으로 이어집니다.
비현실적으로 비싸다
수집하는 측정항목의 수를 제한하세요.
수집하는 측정항목의 해상도를 제한합니다.
결과적으로 그들은 균형을 찾으려고 노력합니다. 즉, 가능한 최소한의 데이터를 수집하되 유용한 정보를 얻을 수 있을 만큼 충분히 수집합니다.
Netdata에서는 완전히 다른 방식으로 모니터링을 봅니다. 모니터링 시스템은 상향식으로 구축되어야 하며 통찰력이 풍부해야 하므로 각 구성 요소에 개별적으로 집중하여 각 구성 요소와 관련된 모든 것을 수집, 저장, 확인 및 시각화합니다. 우리는 모든 구성 요소가 모니터링되는지 확인합니다. 각 지표가 중요합니다.
이것이 바로 Netdata가 각 구성 요소가 사용되는 특정 사용 사례 및 워크로드를 기반으로 이상 현상을 감지하기 위해 자체 과거(데이터 샘플링 없음, 학습된 모델 공유 없음)만을 기반으로 측정항목당 여러 기계 학습 모델을 교육하는 이유입니다.
이는 Netdata 경고가 구성 요소(인스턴스)에 연결되고 정적 값 대신 동적 임계값 및 롤링 기간으로 구성되는 이유이기도 합니다.
Netdata의 분산 특성은 이 접근 방식을 확장하는 데 도움이 됩니다. 즉, 데이터가 인프라 내부에 최대한 가장자리에 가깝게 분산되어 있습니다. Netdata는 하나의 데이터 레인이 아닙니다. 각 Netdata 에이전트는 데이터 레인이며, 이들 모두는 모든 인프라 구성 요소와 애플리케이션이 제대로 모니터링되고 작동되도록 보장하는 대규모 분산 메트릭 처리 파이프라인을 구축합니다.
Netdata는 실시간 종합 모니터링과 맞춤 구성 없이도 모든 것을 모니터링할 수 있는 기능을 제공합니다.
Nagios, Icinga, Zabbix 및 기타 유사한 도구는 강력하고 사용자 정의가 가능하지만 설정 및 관리가 복잡할 수 있습니다. 특히 시스템 관리자가 아니거나 이러한 도구에 대한 광범위한 경험이 없는 사용자의 경우 유연성은 사용 편의성을 희생하는 경우가 많습니다. 또한 이러한 도구를 사용하려면 일반적으로 모니터링하려는 항목을 미리 알고 이를 명시적으로 구성해야 합니다.
반면 Netdata는 다른 접근 방식을 취합니다. 단순성과 포괄성에 중점을 두고 "즉시 사용 가능한" 모니터링 솔루션을 제공합니다. 사용자 정의 구성이 필요 없이 즉시 사용 가능한 다양한 시스템 메트릭과 애플리케이션을 자동으로 감지하고 모니터링을 시작합니다.
이러한 기존 모니터링 도구와 비교하여 Netdata는 다음을 수행합니다.
Nagios, Icinga 및 Zabbix와 같은 도구가 제공하는 분 단위의 세분성과 달리 실시간 고해상도 측정항목을 제공합니다.
수집된 데이터에 대한 의미 있고 체계화된 대화형 시각화를 자동으로 생성합니다. 그래프와 대시보드를 수동으로 생성하고 구성해야 하는 다른 도구와 달리 Netdata는 이를 자동으로 처리합니다.
각 개별 지표에 기계 학습을 적용하여 이상 징후를 감지하고 정적 임계값보다 더 통찰력 있고 관련성이 높은 경고를 제공합니다.
분산되도록 설계되어 데이터가 인프라 내부에 최대한 엣지에 가깝게 분산됩니다. 이 접근 방식은 확장성이 뛰어나고 단일 중앙 집중식 서버의 잠재적인 병목 현상을 방지합니다.
보다 현대적이고 사용자 친화적인 인터페이스를 갖추고 있어 숙련된 관리자뿐만 아니라 누구나 시스템의 상태와 성능을 쉽게 평가할 수 있습니다.
Nagios, Icinga, Zabbix 또는 유사한 도구를 이미 사용하고 있더라도 Netdata를 함께 사용하여 실시간 통찰력과 사용자 친화적인 대시보드로 기존 모니터링 기능을 강화할 수 있습니다.
Netdata는 포괄적인 통찰력을 제공하도록 설계되었지만 때로는 정보의 풍부함이 압도적으로 느껴질 수도 있다는 점을 이해합니다. 다음은 Netdata를 효과적으로 탐색하고 사용하는 방법에 대한 몇 가지 팁입니다.
Netdata는 실제로 매우 포괄적인 모니터링 도구입니다. 이는 발생하는 모든 문제를 이해하고 해결할 수 있도록 시스템 및 응용 프로그램에 대해 가능한 한 많은 정보를 제공하도록 설계되었습니다. 그러나 우리는 때때로 엄청난 양의 데이터가 감당하기 어려울 수 있다는 것을 알고 있습니다.
다음은 이러한 풍부한 정보를 관리하고 탐색하는 방법에 대한 몇 가지 제안 사항입니다.
측정항목 대시보드로 시작
Netdata의 지표 대시보드는 시스템 상태에 대한 높은 수준의 요약을 제공합니다. 거의 모든 섹션에 요약 타일을 추가하여 더 중요한 정보를 공개합니다. 주요 문제나 추세를 한눈에 파악하는 데 도움이 되므로 시작하기에 좋은 곳입니다.
검색 기능을 사용하세요
특정 정보를 찾고 있는 경우 검색 기능을 사용하여 관련 측정항목이나 차트를 찾을 수 있습니다. 이렇게 하면 모든 데이터를 스크롤하지 않아도 됩니다.
대시보드 사용자 정의
Netdata를 사용하면 가장 중요한 지표에 집중하는 데 도움이 되는 맞춤형 대시보드를 만들 수 있습니다. Netdata에 로그인하면 맞춤형 대시보드를 사용할 수 있습니다. (상담원 대시보드에도 곧 제공될 예정)
Netdata의 이상 탐지 활용
Netdata는 기계 학습을 사용하여 측정항목의 이상치를 감지합니다. 이를 통해 잠재적인 문제가 심각한 문제로 발전하기 전에 이를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 대시보드 목차 위에 AR 버튼을 추가하여 섹션별 이상 비율을 표시함으로써 주의가 필요한 부분을 파악할 수 있습니다.
Netdata의 문서 및 블로그 활용
Netdata에는 다양한 측정항목과 이를 해석하는 방법을 이해하는 데 도움이 되는 광범위한 문서가 있습니다. 튜토리얼, 가이드, 모범 사례도 찾을 수 있습니다.
모든 단일 측정항목이나 차트를 즉시 이해할 필요는 없다는 점을 기억하세요. Netdata는 강력한 도구이므로 모든 기능을 완전히 탐색하고 이해하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 기본부터 시작하여 도구에 익숙해짐에 따라 점점 더 복잡한 측정항목을 자세히 살펴보세요.
Netdata Cloud는 무료 커뮤니티 계층을 포함하여 Netdata가 제공하는 모든 기능을 제공합니다.
기본 온보딩 프로세스는 사용자가 전체 비즈니스 제품의 무료 1개월 평가판을 포함하여 Netdata Cloud를 활용하도록 권장하지만 필수 사항은 아닙니다. 사용자는 Netdata Cloud에 등록할 필요 없이 이 프로세스를 완전히 우회하고 Netdata UI와 함께 Netdata 에이전트를 계속 사용할 수 있습니다.
Netdata Agent 대시보드와 Netdata Cloud 대시보드는 동일합니다. 하지만 Netdata Cloud는 Netdata Agent가 제공하지 못하는 추가 기능을 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
어디서나 인프라에 액세스하세요.
민감한 기능을 보호하려면 SSO를 사용하세요.
사용자 정의 가능(Netdata Cloud에 로그인하면 사용자 정의 대시보드 및 기타 설정이 유지됨)
UI에서 경고 및 데이터 수집 구성
보안(역할 기반 액세스 제어).
수평적 확장성(하나의 균일한 인프라에서 여러 독립 상위 요소를 "혼합")
경고 알림의 중앙 발송(여러 독립 부모가 관련된 경우에도)
경고 알림을 위한 모바일 앱
Netdata Cloud 구독을 구매하여 Netdata를 지원하는 것이 좋습니다. 성공적인 Netdata는 우리 모두에게 더 간단하고 빠르며 쉬운 모니터링을 제공하기 위해 발전하고 개선되는 Netdata입니다.
완전한 온프레미스 솔루션이 필요한 조직을 위해 우리는 온프레미스 설치를 위한 Netdata Cloud를 제공합니다. 자세한 내용은 당사에 문의하세요.
귀하의 개인 정보 보호는 우리의 최우선 사항입니다. Netdata를 개선하기 위한 노력의 일환으로 Netdata를 활성화한 상태로 두기로 선택한 사용자의 익명 원격 측정 데이터를 사용합니다. 이 데이터는 우리의 의사 결정 프로세스에 많은 정보를 제공하고 Netdata의 향후 발전에 기여합니다.
원격 측정을 비활성화하려는 경우 설치 가이드에 지침이 제공됩니다.
넷데이터는 끊임없이 성장하고 진화하는 상태에 있습니다. 이러한 개발을 안내하는 결정은 이상적으로는 데이터에 뿌리를 두고 있습니다. 익명의 원격 측정 데이터를 분석함으로써 "자주 사용되는 기능은 무엇입니까?", "잠재적인 새로운 기능 간의 우선 순위를 어떻게 지정합니까?"와 같은 질문에 답할 수 있습니다. 및 "사용자에게 가장 중요한 Netdata 요소는 무엇입니까?"
익명 원격 측정을 활성화함으로써 사용자는 Netdata의 로드맵을 형성하는 데 간접적으로 기여하고 프로젝트와 커뮤니티에 대한 노력의 우선 순위를 정하는 데 도움이 되는 귀중한 정보를 제공합니다.
우리는 개인 정보 보호 또는 규제상의 이유로 모든 환경에서 원격 측정을 허용할 수 없다는 점을 알고 있습니다. 이를 충족하기 위해 원격 측정을 비활성화하는 프로세스를 단순화했습니다.
설치하는 동안 kickstart.sh 스크립트에 --disable-telemetry 추가하거나
/etc/netdata/.opt-out-from-anonymous-statistics 파일을 생성한 다음 Netdata를 다시 시작합니다.
이 단계는 Netdata 설치에 대한 익명 원격 측정을 비활성화합니다.
원격 측정이 비활성화된 경우에도 Netdata에는 경고 알림의 CTA(Call To Action) 기능을 위한 Netdata 레지스트리가 필요합니다. 경고 알림을 클릭하면 Netdata Registry로 리디렉션되고, 그런 다음 추가 문제 해결을 위해 경고를 발행한 특정 Netdata 에이전트로 웹 브라우저가 연결됩니다. Netdata Registry는 귀하가 대시보드를 방문할 때 에이전트의 URL을 학습합니다.
모든 Netdata 에이전트는 Netdata 레지스트리 역할을 할 수 있습니다. 하나의 Netdata 에이전트를 레지스트리로 지정하면 글로벌 Netdata 레지스트리가 더 이상 사용되지 않습니다. 이에 대한 자세한 내용은 이 가이드를 참조하세요.
Netdata는 널리 채택된 프로젝트입니다...
GitHub에서 Netdata stargazers를 탐색하여 ABN AMRO Bank, AMD, Amazon, Baidu, Booking.com, Cisco, Delta, Facebook, Google, IBM, Intel, Logitech, Netflix, Nokia, Qualcomm과 같은 유명 기업 및 기업의 사용자를 찾아보세요. , Realtek Semiconductor Corp, Redhat, Riot Games, SAP, Samsung, Unity, Valve 등이 있습니다.
Netdata는 또한 뉴욕대학교, 컬럼비아대학교, 뉴저지대학교, 서울대학교, 유니버시티 칼리지 런던 등 여러 유명 기관을 비롯한 학계에서도 상당한 활용도를 누리고 있습니다.
또한 Netdata는 전 세계의 많은 정부 기관에서도 사용됩니다.
간단히 말해서 Netdata는 다음과 같은 측면에서 매우 귀중한 것으로 입증되었습니다.
인프라 집약적 조직
모든 구성 요소와 애플리케이션을 포괄적으로 보기 위해 고해상도 실시간 모니터링 솔루션이 필요한 수백 또는 수천 개의 노드를 보유한 호스팅/클라우드 제공업체 및 회사 등이 있습니다.
기술 운영자
24시간 운영을 위한 표준화되고 포괄적인 솔루션이 필요한 기업. Netdata는 운영 자동화를 촉진하고 운영 엔지니어에게 제어된 액세스를 제공할 뿐만 아니라 시간이 지남에 따라 기술 개발을 향상시킵니다.
기술 스타트업
처음부터 기능이 풍부한 모니터링 솔루션을 원하는 사람.
프리랜서
성과와 결과를 희생하지 않고 간단하고 효율적이며 간단한 솔루션을 추구하는 사람.
전문 시스템 관리자 및 DevOps
미세한 세부 사항을 이해하고 처음부터 전체적인 모니터링의 가치를 이해하는 사람.
다른 사람들
모니터링 업계의 비효율성에 지쳐, 신선한 변화와 신선한 공기를 마시고 싶은 우리 모두. ?
Netdata Agent는 오픈 소스이지만 전체 Netdata 에코시스템은 오픈 소스와 폐쇄 소스 구성 요소를 결합한 하이브리드 솔루션입니다.
오픈 소스는 지적 재산을 전 세계와 공유하는 것입니다. Netdata에서는 이 철학을 진심으로 받아들입니다.
우리 에코시스템의 핵심이자 모든 관찰 기능의 엔진 인 Netdata Agent는 완전한 오픈 소스입니다. GPLv3+에 따라 라이선스가 부여된 Netdata Agent는 데이터 수집, 데이터베이스 설계, 쿼리 엔진, 관측 가능성 데이터 모델링, 기계 학습 및 감독되지 않은 이상 탐지, 고성능 엣지 컴퓨팅, 실시간 모니터링 등.
Netdata Agent는 우리가 개발한 최첨단 기술을 모든 사람이 자유롭게 액세스할 수 있도록 보장하는 우리의 선물입니다 .
그러나 민간 자금을 지원받는 회사로서 우리는 제품 시장 적합성을 입증하고 성장을 유지하기 위해 오픈 소스 소프트웨어로 수익을 창출해야 합니다.
전통적으로 오픈 소스 프로젝트에서는 소프트웨어의 기본 버전이 오픈 소스이고 추가 기능이 상용 폐쇄 소스 버전용으로 예약되어 있는 오픈 코어 모델을 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 접근 방식은 대부분이 비공개 소스로 유지되므로 고급 혁신에 대한 액세스를 제한할 수 있습니다.
Netdata에서는 약간 다른 길을 택합니다. 우리는 제품의 별도 엔터프라이즈 버전을 만들지 않습니다. 대신 모든 사용자(상업 및 비상업 모두)가 동일한 Netdata Agent를 사용하므로 모든 가시성 혁신이 항상 오픈 소스로 유지됩니다.
Netdata 생태계의 모든 기능을 경험하려면 사용자는 오픈 소스 구성 요소를 비공개 소스 제품과 결합해야 합니다. 전체 제품은 여전히 무료로 사용할 수 있습니다.
비공개 소스 구성 요소에는 다음이 포함됩니다.
Netdata UI : 이는 비공개 소스이지만 Netdata Agents 및 Netdata Cloud와 함께 무료로 사용할 수 있습니다. CDN을 통해서도 공개적으로 이용 가능합니다.
Netdata Cloud : 무료 커뮤니티 계층을 통해 온프레미스 설치와 SaaS 솔루션으로 모두 사용 가능한 상용 제품입니다.
오픈 소스와 비공개 소스 구성 요소의 균형을 유지함으로써 회사로서 성장하고 혁신할 수 있는 능력을 유지하면서 모든 사용자가 혁신에 액세스할 수 있도록 보장합니다.
Netdata는 Netdata Cloud의 고급 기능 구독과 Netdata Cloud의 온프레미스 및 비공개 버전 판매를 통해 수익을 창출합니다.
Netdata는 다음 활동을 통해 수익을 창출합니다.
Netdata 클라우드 구독
우리 프로젝트 비전에 대한 직접적인 자금은 Netdata Cloud의 고급 기능을 구독하는 사용자로부터 나옵니다.
Netdata Cloud 온프레미스 또는 프라이빗
Netdata Cloud의 온프레미스 또는 프라이빗 버전을 구입하면 재정적 성장을 지원할 수 있습니다.
오픈 소스 커뮤니티와 Netdata Cloud에 대한 무료 액세스를 통해 다음과 같은 방법으로 Netdata에 기여할 수 있습니다.
Netdata Cloud 커뮤니티 사용
Netdata Cloud의 무료 사용은 시장 관련성을 입증합니다. 이는 수익을 창출하지는 않지만 새로운 사용자 간의 신뢰를 강화하고 적절한 프로젝트 자금을 확보하는 데 도움이 됩니다.
사용자 피드백
피드백, 특히 문제 및 버그 보고서는 매우 중요합니다. 이를 통해 우리는 보다 탄력적이고 효율적인 제품을 만들 수 있습니다. 이것도 수익원은 아니지만 프로젝트 발전에 중추적인 역할을 합니다.
익명의 원격 측정 통찰력
익명 원격 측정을 활성화한 사용자는 Netdata를 개선하고 향상하기 위해 데이터에 기반한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 이는 수익원은 아니지만 어떤 기능이 어떻게 사용되는지 아는 것은 모두를 위한 더 나은 제품을 구축하는 데 도움이 됩니다.
우리는 사용자 또는 "장치 경험적 방법" 데이터를 직간접적으로 수익화하지 않습니다. 커뮤니티 회원으로부터 수집된 모든 데이터는 위에 명시된 목적으로만 사용됩니다.
Netdata는 기술 집약적 조직 및 운영자가 규제 또는 비즈니스 요구 사항으로 인해 최고 수준의 지원과 함께 번들로 제공되는 온프레미스 또는 프라이빗 전체 Netdata 제품군을 필요로 할 때 재정적으로 성장합니다. 이는 관련된 모든 당사자에게 윈윈(win-win) 사례입니다. 이러한 회사는 전투 테스트를 거쳐 강력하고 신뢰할 수 있는 솔루션을 얻는 반면, 이 제품을 구축하는 데 도움을 주는 더 넓은 커뮤니티는 무료로 이를 누릴 수 있습니다.
Netdata의 문서는 Netdata Learn 에서 확인할 수 있습니다.
또한 이 사이트에는 신규 사용자가 측정항목 수집, 차트를 통한 문제 해결, 외부 데이터베이스로 내보내기 등의 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 다양한 가이드가 포함되어 있습니다.
Netdata는 포괄적인 오픈 소스 프로젝트이자 커뮤니티입니다. 우리의 행동 강령을 읽어 보십시오.
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표준화되어야 한다고 생각하는 모범 사례를 알려주십시오.
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Netdata가 귀하의 사용 사례에 적합하지 않은 경우 알려주십시오.
우리는 가능한 한 많은 사용 사례를 지원하는 것을 목표로 하고 있으며 귀하의 피드백은 매우 귀중할 수 있습니다. GitHub 문제를 열거나 이에 대한 GitHub 토론을 시작하여 Netdata 사용 방법과 필요한 사항에 대해 논의하십시오.
상상할 수 있는 모든 것을 구현할 수는 없지만 커뮤니티에 공통적이고 Netdata가 발전하기를 원하는 방향과 동일하며 로드맵과 일치하는 사용 사례에 대한 개발 우선 순위를 지정하려고 노력합니다.
다른 커뮤니티 구성원을 지원하세요
GitHub, Discord 및 Reddit의 커뮤니티에 참여하세요. 일반적으로 Netdata는 설정 및 구성이 비교적 쉽지만 이를 효과적으로 사용하려면 올바른 방향으로 약간의 노력이 필요할 수 있습니다. 다른 회원을 지원하는 것 자체가 큰 기여입니다!
필요한 통합을 추가하거나 개선하세요
통합은 개발이 더 쉽고 간단해지는 경향이 있습니다. Netdata에 코드를 제공하려면 Netdata가 현재 지원하지 않는 필요한 통합부터 시작하는 것이 좋습니다.
기여에 대한 일반 정보:
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버그를 발견하셨나요? GitHub 문제를 엽니다.
문서 개선, 커뮤니티 참여, 새로운 기능 개발 등 Netdata에 기여하는 데 필요한 모든 정보가 포함된 기여 가이드를 읽어보세요. 최대한 원활하게 진행되었지만 도움이 필요하시면 커뮤니티 포럼에 메시지를 보내주세요!
패키지 관리자는 소스에서 각 Netdata 구성 요소를 빌드하고 패키지를 준비하는 방법에 대한 지침을 보려면 소스에서 Netdata 빌드에 대한 가이드를 읽어야 합니다.
Netdata 생태계는 세 가지 주요 부분으로 구성됩니다.
Netdata Agent : Netdata 에코시스템의 핵심인 Netdata Agent는 Netdata가 모니터링하는 모든 시스템에 설치해야 하는 오픈 소스 도구입니다. 다양한 플러그인을 통한 데이터 수집, 내장형 고성능 시계열 데이터베이스(dbengine), 엣지 트레이닝 머신 러닝을 통한 비지도 이상 탐지, 경고 및 알림, 쿼리 및 채점 등 다양한 필수 기능을 제공합니다. 관련 API가 있는 엔진. 또한 다른 기능 중에서도 타사 모니터링 시스템으로 데이터 내보내기를 지원합니다.
Netdata Agent는 GPLv3+ 라이선스에 따라 출시되며 Netdata Agent 타사 라이선스에 나열된 여러 가지 오픈 소스 도구 및 라이브러리를 재배포합니다.
Netdata Cloud : 상용 폐쇄 소스 구성 요소인 Netdata Cloud는 수평적 확장성, 중앙 집중식 경고 알림 발송(모바일 앱 포함), 사용자 관리, 역할 기반 액세스 제어 및 기타 기능을 제공하여 오픈 소스 Netdata Agent의 기능을 향상시킵니다. 엔터프라이즈급 기능. SaaS 솔루션과 온프레미스 배포 모두로 제공되며 무료로 사용할 수 있는 커뮤니티 계층도 제공됩니다.
Netdata UI : Netdata UI는 비공개 소스이며 메트릭, 로그 및 기타 수집된 데이터와 관련된 모든 시각화 및 대시보드 기능은 물론 Netdata 생태계의 중앙 구성 및 관리를 처리합니다. Netdata Agent와 Netdata Cloud를 모두 제공합니다. Netdata UI는 Netdata Agent와 함께 바이너리 형식으로 배포되며 NCUL1(Netdata Cloud UI License 1)에 따라 라이센스가 부여된 CDN을 통해 공개적으로 액세스할 수 있습니다. Netdata UI 타사 라이선스에 자세히 설명된 타사 오픈 소스 구성 요소를 통합합니다.
Netdata에서 제공하는 바이너리 설치 패키지에는 Netdata Agent와 Netdata UI가 포함되어 있습니다. Netdata Agent는 오픈 소스이므로 폐쇄 소스 구성 요소(Netdata UI는 포함되지 않음)를 제외하고 제3자(예: Linux 배포판)에 의해 패키징되는 경우가 많습니다. 해당 패키지는 완전한 기능을 갖춘 모니터링 솔루션의 필수 백엔드와 API를 제공하는 데 여전히 유용할 수 있지만 Netdata의 전체 기능 세트를 경험하려면 제공하는 설치 패키지를 사용하는 것이 좋습니다.
