Monitoramento de Aplicativos em Tempo Real

Este projeto implementa uma solução completa de monitoramento para aplicações usando Prometheus, Grafana e a pilha ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana). A solução permite monitorar métricas, logs e desempenho em tempo real.

monitoring-app/
├── prometheus/
│   ├── prometheus.yml
│   └── alerts.yml
├── grafana/
│   ├── dashboards/
│   │   ├── app-performance.json
│   │   ├── logs-analysis.json
│   │   └── system-health.json
│   └── datasources/
│       └── prometheus.yml
├── elk/
│   ├── elasticsearch/
│   │   └── config.yml
│   ├── logstash/
│   │   └── pipeline.conf
│   └── kibana/
│       └── config.yml
└── scripts/
    ├── deploy-stack.sh
    ├── configure-grafana.sh
    ├── configure-elk.sh
    └── validate-monitoring.sh

• Docker e Docker Compose
• Kubernetes (opcional)
• Aplicação para monitorar
• Acesso à internet para download de imagens

# Iniciar todos os serviços
docker-compose up -d

# Verificar status dos containers
docker-compose ps

# Acessar os serviços
- Prometheus: http://localhost:9090
- Grafana: http://localhost:3000
- Kibana: http://localhost:5601
- Elasticsearch: http://localhost:9200

# Aplicar configurações
kubectl apply -f k8s/

# Verificar pods
kubectl get pods

# Acessar os serviços
- Prometheus: kubectl port-forward svc/prometheus 9090:9090
- Grafana: kubectl port-forward svc/grafana 3000:3000
- Kibana: kubectl port-forward svc/kibana 5601:5601

• Coleta de métricas
• Alertas configuráveis
• Scraping automático
• Regras de alerta
• Jobs configuráveis

• Dashboards pré-configurados
• Visualizações em tempo real
• Alertas integrados
• Templates dinâmicos
• Datasources configuráveis

• Logstash: Processamento de logs
• Elasticsearch: Armazenamento e indexação
• Kibana: Visualização e análise
• Pipeline de logs
• Indexação automatizada

# prometheus/prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'app-metrics'
    static_configs:
      - targets: ['app-service:8080']

  - job_name: 'kubernetes-nodes'
    kubernetes_sd_configs:
      - role: node

# grafana/datasources/prometheus.yml
datasources:
  - name: Prometheus
    type: prometheus
    url: http://prometheus:9090
    access: proxy

# elk/logstash/pipeline.conf
input {
  file {
    path => "/var/log/app/*.log"
    start_position => "beginning"
  }
}

filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://elasticsearch:9200"]
    index => "app-logs-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

• App Performance: Métricas de desempenho da aplicação
• Logs Analysis: Análise de logs em tempo real
• System Health: Monitoramento do sistema
• Network Traffic: Tráfego de rede
• Resource Usage: Uso de recursos

• Uso de CPU acima de 80%
• Memória acima de 90%
• Logs de erro
• Latência alta
• Falhas de serviço

• Autenticação básica
• TLS/SSL
• RBAC
• Redes isoladas
• Logs de auditoria

1. Faça um fork do repositório
2. Crie uma branch (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit suas mudanças (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push para a branch (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Abra um Pull Request

Este projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.