Files
vidconf/docs/deploy/monitoring.md
Max Ronzhin ca54fe84d1 monitoring: decouple default profile from optional llm/llm-gpu
Целевой набор профилей compose по умолчанию (media,monitoring) не включает
llm/llm-gpu — job `llm` в prometheus.yml и алерт LlmDown в alerts.yml
закомментированы, иначе Prometheus постоянно логировал бы неудачный скрейп
несуществующего таргета, а LlmDown вечно оставался бы firing. Раскомментировать
оба вместе — на инсталляциях с профилем llm/llm-gpu (пресеты 3-5 install.sh).

Дашборд «Пайплайны пост-обработки» и docs/deploy/monitoring.md обновлены с
пояснением, что большинство панелей показывают «No data» без
transcribe/llm — это ожидаемо, не баг.
2026-07-25 21:58:20 +03:00

6.3 KiB
Raw Blame History

Мониторинг (Prometheus + Grafana, профиль compose monitoring)

Независимый compose-профиль — можно поднимать вместе с любым пресетом инсталлятора (15) или отдельно.

1. Компоненты

Сервис Образ Порт (хост) Назначение
prometheus prom/prometheus:v3.13.1 9090 сбор и хранение метрик, оценка правил алертинга
postgres-exporter quay.io/prometheuscommunity/postgres-exporter:v0.20.1 — (внутренний) метрики PostgreSQL
redis-exporter oliver006/redis_exporter:v1.87.0-alpine — (внутренний) метрики Redis
grafana grafana/grafana:13.1.0 3001 (внутри контейнера 3000) дашборд «Пайплайны пост-обработки»

Файлы: deploy/monitoring/prometheus.yml, deploy/monitoring/alerts.yml, deploy/monitoring/grafana/provisioning/ (datasource + провайдер дашбордов), deploy/monitoring/grafana/dashboards/pipelines.json.

2. Запуск

docker compose -f deploy/docker-compose.yml --env-file .env --profile monitoring up -d
  • Prometheus: http://localhost:9090
  • Grafana: http://localhost:3001 (логин/пароль — .env, GRAFANA_ADMIN_USER/GRAFANA_ADMIN_PASSWORD; install.sh генерирует пароль при первой установке)

Дашборд «Пайплайны пост-обработки» (папка VidConf в Grafana) появляется сразу — источник данных и дашборд провижинятся из файлов, без ручной настройки.

3. Метрики backend

GET /metrics (backend/api/metrics.py, без авторизации внутри приложения — снаружи периметра закрыт явным return 403 в deploy/nginx/nginx.conf; Prometheus ходит в backend напрямую по docker-сети, backend:8000/metrics, минуя nginx):

  • vidconf_http_request_duration_seconds (histogram, method/path/status) — латентность HTTP по шаблону маршрута.
  • vidconf_pipeline_sessions (gauge, status) — число сеансов конференций в каждом статусе pipeline_status (recording→transcribing→summarizing→notified|failed).
  • vidconf_celery_queue_depth (gauge, queue) — глубина очередей Celery (transcription/summarize/notify/celery, redis LLEN), карта очередей — docs/deploy/scaling.md.

Job llm в prometheus.yml скрейпит llm:8080/metrics (LLAMA_ARG_ENDPOINT_METRICS=1) — этот адрес резолвится ЛИБО сервисом llm (CPU, профиль llm), ЛИБО llm-gpu (у него есть сетевой алиас llm, см. deploy/docker-compose.yml) — профили llm/llm-gpu взаимоисключающи по пресету, поэтому один job без дублирования.

По умолчанию job llm закомментирован в prometheus.yml (вместе с алертом LlmDown в alerts.yml) — целевой набор профилей compose (media,monitoring, см. .env.example) не включает llm/llm-gpu, и таргет llm:8080 не резолвится вовсе. Раскомментируйте job и алерт вместе, если инсталляция запущена с профилем llm/llm-gpu (пресеты 35 install.sh) — иначе панель «LLM-сервер доступен» дашборда «Пайплайны пост-обработки» будет показывать «No data».

4. Алерты (deploy/monitoring/alerts.yml)

Алерт Условие severity
PipelineFailed рост числа сеансов в статусе failed за 15 минут critical
QueueGrowing глубина очереди растёт 15 минут подряд и превышает 10 задач warning
LlmDown up{job="llm"} == 0 дольше 2 минут critical (закомментирован по умолчанию)

LlmDown актуален только на инсталляциях с профилем llm/llm-gpu (пресеты 35) — по умолчанию (профили media,monitoring, без AI) правило закомментировано в alerts.yml вместе с job llm в prometheus.yml. Раскомментируйте оба, если поднимаете профиль llm/llm-gpu.

Проверка (после раскомментирования job/алерта, на инсталляции с профилем llm/llm-gpu) — искусственно завалить пайплайн и убедиться, что алерт срабатывает:

# Стек с профилями media, transcribe, llm, monitoring уже поднят,
# идёт активная суммаризация (сеанс в статусе summarizing).
docker compose -f deploy/docker-compose.yml --env-file .env stop llm
# Подождать > 2 минут → Prometheus (http://localhost:9090/alerts)
# должен показать LlmDown в состоянии firing, следом — QueueGrowing
# (очередь summarize перестаёт разбираться) и, если сеанс не восстановится
# за 15 минут (recover_stuck_summaries переставит задачу, workers/celery_app.py),
# PipelineFailed.
docker compose -f deploy/docker-compose.yml --env-file .env start llm

5. Хранение

prometheus_data/grafana_data — именованные тома, переживают пересоздание контейнеров. Ретеншен Prometheus — дефолт образа (15 дней); для прод-инсталляций с длинным горизонтом донастраивается флагом --storage.tsdb.retention.time (не задан в deploy/docker-compose.yml — осознанный dev/small-prod дефолт, донастраивается отдельно при необходимости).