Продолжим обсуждение мониторинга жестких дисков HDD/SSD

Мониторинг дисков в Prometheus + Grafana

Если в инфраструктуре уже есть Prometheus, можно использовать node_exporter с поддержкой S.M.A.R.T.:

⚫️Устанавливаем node_exporter:

wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/latest/download/node_exporter-linux-amd64.tar.gz
tar xvf node_exporter-linux-amd64.tar.gz
cd node_exporter-linux-amd64
sudo ./node_exporter --collector.smartmon

⚫️Добавляем в конфиг Prometheus новый таргет (prometheus.yml):

scrape_configs:
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']

⚫️Настраиваем Grafana для визуализации
В Grafana импортируем готовый Dashboard 12430 “SMART Monitoring”.

Теперь мы видим наглядную динамику параметров S.M.A.R.T. и можем заранее предсказать сбои.

Использование AI для предсказания отказов

Если нужно автоматически анализировать аномалии, можно использовать AI-модель для предсказания отказов.
1. Собираем данные за 6-12 месяцев с проблемных и рабочих дисков.
2. Обучаем ML-модель на основе реальных данных.
3. Настраиваем прогнозирование аномалий через TensorFlow/Scikit-Learn и уведомления в Telegram/Slack.

Пример простого скрипта на Python, который анализирует S.M.A.R.T. и ищет аномалии:

import pandas as pd  
from sklearn.ensemble import IsolationForest  

# Загружаем данные S.M.A.R.T.
df = pd.read_csv("smart_data.csv")

# Выбираем критичные параметры
features = ["Reallocated_Sectors", "Pending_Sectors", "Uncorrectable_Sectors"]

# Обучаем модель аномалий
model = IsolationForest(contamination=0.01)
model.fit(df[features])

# Предсказываем аномалии
df["anomaly"] = model.predict(df[features])

# Выводим проблемные диски
print(df[df["anomaly"] == -1])

P.S. Вы следите за состоянием дисковой подсистемы?
Да 👍 / Нет 👻

#Monitoring #Prometheus #Grafana #DevOps

🪄 Traefik — современный HTTP-обратный-прокси и балансировщик нагрузки, созданный для упрощения работы с микросервисами, контейнерами и Kubernetes.

Обеспечивает автоматическую маршрутизацию запросов, динамическую конфигурацию и интеграцию с оркестраторами.

Ключевые особенности:
— Автоматическое обнаружение сервисов в Docker, Kubernetes, Swarm и других платформах.
— Динамическая конфигурация через YAML, API или провайдеры (Consul, etcd).
— Поддержка HTTP/3, gRPC, WebSocket и TLS с автоматическим обновлением сертификатов (Let’s Encrypt).
— Встроенная панель мониторинга для анализа трафика в реальном времени.
— Гибкая система middleware для настройки маршрутов, аутентификации и лимитов.

Traefik упрощает управление сетевым трафиком в сложных инфраструктурах, минимизируя ручную настройку.

🖥 Git

#Traefik #DevOps