昨天我們安裝了 Prometheus 與 Grafana ，來協助我們觀察 Open-Match 的活動狀況，由於他的安裝實在花了我一番功夫，決定把一些監控的內容，拆分到今天來說明。所以今天會來介紹一下，我們透過 metrics 可以獲得哪些資訊，以及是使用了哪些設定檔，才能協助我們將這些 metric，轉換成易於閱讀的圖表的。

ConfigMap of Prometheus & Grafana

稍微看一下安裝的 yaml，可以找到幾個 ConfigMap，其中 open-match-prometheus-server 與 open-match-dashboards，分別提供了我們所需要的 prometheus 設定與 grafana dashboards 繪製樣板，如果本身已有安裝 prometheus 與 grafana 的朋友，可以考慮參考這邊去匯入現有監控機制，尤其是 grafana 介面的部分，看到他的 json 設定欓長度後，我們必須感謝他有幫我們先刻好這個部分。

Grafana Dashboards

如果 grafana 有成功讀取 configMap 的話，我們的主頁會出現下面四個 dashboards

Match Making

這個 dashboard 是用來觀察，Open-Match 核心服務運作的狀況。但在開始之前記得把最基本的 demo 部署上去，透過 demo 持續觸發配對流程，來觀察我們的核心運作會比較有感覺。

• Frontend

  • Total bytes per tickets
  • SearchFields per tickets

  

• Backend

  • Ticket Assigned/Release Rate
  • Tickets per Match
  • Total Bytes per Match

  

• Query

  • Query Cache Items
  • Query Cache Fetch Rate
  • Tickets per Query
  • Query Cache Waiting Requests
  • Query Cache Update Latency
  • Query Cache Update Rate

  

• Evaluator

  • Matches per Evaluate Request
  • Matches per Evaluate Response
  • Collided Matches per Evaluate

  

• Synchronizer

  • Synchronizer Registration MMF Done Time
  • Synchronizer Registration Wait Time
  • Synchronizer Iteration Latency

  

上面的資訊對一般使用上來說，其實已經非常充足了，針對其中幾個，個人認為比較重要的指標說明

• SearchFields per tickets：用來觀察配對請求所涵蓋的搜尋範圍
• Ticket Assigned/Release Rate：觀察配對釋放比率
• Query Cache Fetch Rate：配對頻率
• Collided Matches per Evaluate：觀察是否有 overlapping 所產生的碰撞
• Synchronizer Registration MMF Done Time：可用來觀察 MMF 執行效率