Назад | Перейти на главную страницу

Синтетические транзакции - переход с OneSight на Zabbix

В настоящее время мы находимся в процессе преобразования нашего решения для мониторинга с OneSight на Zabbix. У нас есть Zabbix, который работает и отслеживает наше оборудование, счетчики производительности и программные ошибки. Мы используем OneSight для искусственных транзакций, которые включают большое количество HTTP-запросов, сопоставление выражений и несколько точек происхождения. Встроенные веб-проверки Zabbix будут слишком трудозатратными для нас.

Какие решения для искусственных транзакций будут интегрироваться или хорошо работать с Zabbix?

Мы начинаем смотреть на Gomez, Dotcom-Monitor и сохраняем OneSight, но только для синтетики. Спасибо за вашу помощь!

Если вам нужны бесплатные инструменты с открытым исходным кодом, вам следует проверить программное обеспечение SeleniumIDE и Jmeter.

В работе мы используем JMeter (http://jmeter.apache.org/)для нагрузочные и пользовательские тесты.

Я считаю, что Selenium IDE (http://seleniumhq.org/projects/ide/) тоже должно помочь.

Это наиболее полные инструменты с открытым исходным кодом для веб-мониторинга, и вы можете использовать zabbix_sender для отправки результатов в Zabbix.

Вы уже смотрели AlertFox и Browsermob? ИМХО эти два являются лучшими, когда речь идет о мониторинге искусственных транзакций. Вы можете легко создавать сценарии сложных транзакций, а цены разумные. Оба могут быть интегрированы в качестве внешней проверки с Zabbix, Nagios и т. Д.

Я использовал для этого JMeter, Zabbix и Splunk, в блоге есть запись о том, как я это настраивал http://engineering.navinet.net/?p=322. Я кратко объясню, как все это работает.

По сути, мы использовали JMeter для записи различных HTTP-запросов, необходимых для выполнения различных транзакций / процессов в нашем приложении, а затем запускали их с фиктивными пользователями. В рамках этого плана тестирования мы создали собственный сценарий Beanshell Sampler, который запускался после каждого запроса. Этот скрипт создавал сообщения в формате системного журнала с подробной информацией о совпадении URL, коде состояния, времени и т. Д., А также о переменных заголовка. Внутри мы используем Splunk для хранения и запроса машинных данных, таких как журналы событий и т. Д., Поэтому мы использовали сценарий Sampler для отправки данных в Splunk.

Используя функциональные возможности Splunk, мы смогли создать визуальные информационные панели и диаграммы, сообщающие о продолжительности каждого выполнения, и показывать количество ошибок и т. Д. Мы также настроили некоторые отчеты, которые запускались на регулярной основе и отправлялись по электронной почте, когда:

  • Время на выполнение шага заняло больше времени, чем определенный порог (на основе среднего значения за определенное окно)
  • Не удалось найти данные по определенным шагам за указанный период времени.

Затем мы использовали Zabbix для запуска планов тестирования JMeter, используя его функциональные возможности User Parameter на регулярной основе, и отслеживали, когда во время выполнения возникали ошибки. Затем это уведомит нас, когда во время выполнения произошла ошибка, и мы сможем отлаживать с помощью Splunk.

Если вам интересно, я могу переслать несколько снимков экрана или сценариев, чтобы помочь людям начать работу.