# 📊 Monitoring a observabilita

## OpenMetrics standard

OpenMetrics (CNCF sandbox) je de-facto standard pro expozici metrik v cloud-native prostředí:

- Podpora text representation i Protocol Buffers
- Základ pro Prometheus exposition format
- Specifikuje: counter, gauge, histogram, summary, gaugehistogram, statefulset
- `_total` suffix pro kumulativní hodnoty, `_bucket` pro histogramy
- Metadata: HELP, TYPE, UNIT, (časové razítko volitelné)

Standard se vyvíjí v rámci [OpenObservability](https://github.com/OpenObservability/OpenMetrics).

## Nové nástroje a trendy (2024–2026)

| Nástroj | Popis |
|---------|-------|
| **Grafana Sigil** | AI observability pro LLM agenty (OTel-native) |
| **InfraLens** | eBPF-based, zero-instrumentation network observability |
| **Ingero** | GPU causal observability (eBPF, CUDA tracing) |
| **GreptimeDB** | Unified observability DB — nahrazuje Prometheus + Loki + ES |
| **Netdata** | AI-powered full-stack monitoring, 800+ integrations, edge ML |

## Tři pilíře observability

1. **Logs** — nestrukturovaná data o událostech (ERROR, WARN, INFO)
2. **Metrics** — číselná data v čase (latence, chybovost, vytížení CPU)
3. **Traces** — sledování požadavku napříč službami (distributed tracing)

## SLI / SLO / SLA

| Termín | Význam | Příklad |
|--------|--------|---------|
| **SLI** (Service Level Indicator) | Naměřená metrika | Latence p99 = 250ms |
| **SLO** (Service Level Objective) | Cílová hodnota | 99.9 % requestů < 300ms |
| **SLA** (Service Level Agreement) | Právní závazek | 99.95 % uptime |

### Error budget

`Error Budget = 100 % - SLO`
- Pokud je SLO 99.9 %, error budget je 0.1 % času
- Dokud error budget zbývá, tým může deployovat nové featury
- Po vyčerpání — freeze na deploye, priorita je stabilita

## Pyramid of metrics — RED vs USE vs 4 Golden Signals

### 4 Golden Signals (Google SRE)

1. **Latency** — čas zpracování requestu (rozlišovat success vs error latenci)
2. **Traffic** — počet requestů / propustnost (RPS, QPS, throughput)
3. **Errors** — explicitní chyby (5xx, 4xx) i implicitní (success s chybným výsledkem)
4. **Saturation** — jak je služba "plná" (CPU, memory, queue depth, connection pool)

### USE (pro infrastrukturu)
- **U**tilization — jak je resource vytížená (% času je aktivní)
- **S**aturation — kolik čeká ve frontě (run queue, I/O wait)
- **E**rrors — chyby (dropped packets, disk errors, OOM)

### RED (pro služby)
- **R**ate — počet requestů za sekundu
- **E**rrors — počet chybných requestů
- **D**uration — latence (distribuce, percentily)

| Metodologie | Zaměření | Typické metriky |
|------------|----------|----------------|
| **4 Golden Signals** | Služby + infrastruktura | Latence, RPS, errors, saturation |
| **USE** | Infrastruktura | CPU util, I/O saturace, disk errors |
| **RED** | Microservices | RPS, error rate, p50/p95/p99 latence |

## PromQL příklady

| Výraz | Popis |
|-------|-------|
| `rate(http_requests_total[5m])` | Počet requestů za sekundu (průměr za 5 min) |
| `increase(http_requests_total[1h])` | Celkový nárůst za 1 hodinu |
| `sum by (status) (rate(http_requests_total[5m]))` | Requesty agregované podle status kódu |
| `histogram_quantile(0.99, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))` | p99 latence |
| `avg_over_time(cpu_usage[1h])` | Průměrné CPU vytížení za hodinu |
| `topk(5, sum(rate(http_requests_total[5m])) by (service))` | Top 5 služeb podle RPS |
| `max_over_time(memory_usage[24h])` | Maximální memory usage za 24h |
| `rate(node_network_drop_total[5m]) > 0` | Sítě s dropped pakety |
| `(1 - avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])))` | CPU utilization (1 - idle) |
| `delta(http_request_duration_seconds_sum[5m]) / delta(http_request_duration_seconds_count[5m])` | Průměrná latence |
| `absent(metric)` | Alert když metrika chybí |

## Recording rules

Pre-agregace často používaných PromQL dotazů pro snížení zátěže při dotazování.

### Kdy použít
- Složité dotazy používané na více dashboardech
- Dotazy nad surovými daty s vysokým kardinality
- Často dotazované agregace (např. p99 latence za poslední měsíc)

### Příklad

```yaml
groups:
  - name: service_rules
    interval: 1m
    rules:
      - record: job:http_requests:rate5m
        expr: sum(rate(http_requests_total[5m])) by (job)
      - record: instance:cpu:utilization
        expr: (1 - avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance))
      - record: service:http_latency:p99
        expr: histogram_quantile(0.99, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le, service))
```

- **record** — název nové metriky (konvence: `level:metric:aggregation`)
- **interval** — jak často se pravidlo vyhodnocuje (typicky 1-5 min)

## Metriky — nástroje

### Metrics
| Nástroj | Popis |
|---------|-------|
| Prometheus | Pull-based, time-series DB, silný query language (PromQL) |
| Grafana | Vizualizace, dashboardy, alerting |
| Datadog | SaaS, APM, logs, metrics v jednom |
| New Relic | APM, browser monitoring |
| CloudWatch | AWS nativní |
| Azure Monitor | Azure nativní |
| Google Cloud Ops | GCP nativní |

### Logging
| Nástroj | Popis |
|---------|-------|
| ELK Stack | Elasticsearch, Logstash, Kibana |
| Loki | Grafana Loki — lightweight, Prometheus-like |
| Splunk | Enterprise log management |
| Fluentd / Fluent Bit | Log collector a forwarder |
| Vector | High-performance log/metric collector |

### Tracing
| Nástroj | Popis |
|---------|-------|
| Jaeger | Open-source distributed tracing |
| Zipkin | Open-source distributed tracing |
| OpenTelemetry | Standard pro instrumentaci (logs, metrics, traces) |
| Datadog APM | SaaS tracing |
| AWS X-Ray | AWS tracing |

## OpenTelemetry detail

### Span attributes

```yaml
resource:
  attributes:
    - service.name: "payment-service"
    - service.version: "1.2.3"
    - deployment.environment: "production"
scope:
  name: "io.opentelemetry.payment"
spans:
  - name: "processPayment"
    kind: SPAN_KIND_INTERNAL
    attributes:
      - payment.method: "credit_card"
      - payment.amount: 2499
      - payment.currency: "CZK"
    events:
      - name: "authorization.complete"
        timestamp: 1717428000000000000
```

### Context propagation (W3C TraceContext)

- **`traceparent`** — hlavička nesoucí trace-id, span-id, trace flags
  - Formát: `00-0af7651916cd43dd8448eb211c80319c-b7ad6b7169203331-01`
  - Version (00) | Trace-ID (32 hex) | Span-ID (16 hex) | TraceFlags (01 = sampled)
- **`tracestate`** — vendor-specific data, kompatibilní cross-provider
- Propagace probíhá přes HTTP hlavičky, gRPC metadata, message queue properties

### Sampling

| Typ | Popis | Use case |
|-----|-------|----------|
| **Head-based** | Rozhodnutí o sample na začátku trace (na základě ID) | Jednoduchý, deterministický |
| **Tail-based** | Rozhodnutí po dokončení trace (podle výsledku, latence) | Kvalitnější sample, komplexnější |

- Tail-based sampling: často používán pro kritické trace (5xx, p99+, slow traces)
- Nástroje: Grafana Tempo (tail-based), Jaeger (head-based), OTel Collector (head + tail)

## Alerting

### Principy

- **Alert na symptom, ne na příčinu** — "500 errors" místo "high CPU"
- **Reduce noise** — flapping alerts, alert fatigue
- **Runbook pro každý alert** — co dělat když alert pípne
- **Alert severity** — P0 (critical), P1 (high), P2 (medium), P3 (low)

### Alertmanager (Prometheus)

```yaml
route:
  receiver: "team-pager"
  group_by: ["alertname", "cluster"]
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 4h
  routes:
    - match:
        severity: critical
      receiver: "team-pager"
      repeat_interval: 1h
    - match:
        severity: warning
      receiver: "team-slack"

receivers:
  - name: "team-pager"
    pagerduty_configs:
      - routing_key: "<KEY>"
        severity: "{{ .CommonLabels.severity }}"
  - name: "team-slack"
    slack_configs:
      - channel: "#alerts"
        title: "{{ .GroupLabels.alertname }}"
```

**Koncepty**:
- **Grouping** — seskupování alertů podle labelů (snížení noise, např. všechny down instance v clusteru)
- **Inhibition** — potlačení méně závažných alertů při existenci závažnějšího (např. nodedown inhibuje pod alerty)
- **Silencing** — dočasné potlačení alertu (matching labels + duration)
- **Routing tree** — hierarchické routování podle label match (severity, service, team)

### ESM (Event / Incident Management)

- PagerDuty, Opsgenie, OnCall (Grafana)
- Escalation policies
- On-call rotations

## Strukturované logování

```json
{
  "timestamp": "2026-06-03T10:30:00Z",
  "level": "ERROR",
  "service": "payment-service",
  "trace_id": "abc123",
  "user_id": "u456",
  "message": "Payment gateway timeout",
  "duration_ms": 1200,
  "error": {
    "type": "TimeoutError",
    "message": "Gateway did not respond in 1000ms"
  }
}
```

### Povinná pole strukturovaného logu

| Pole | Popis | Příklad |
|------|-------|---------|
| `timestamp` | ISO 8601 / RFC 3339 | `2026-06-03T10:30:00Z` |
| `level` | Log level (RFC 5424) | `ERROR`, `WARN`, `INFO`, `DEBUG` |
| `message` | Lidsky čitelná zpráva | `Payment processed` |
| `service` | Název služby | `payment-service` |
| `trace_id` | Korelace napříč službami | `abc123def456` |

### RFC 5424 log levels

| Číslo | Level | Použití |
|-------|-------|---------|
| 0 | EMERG | Systém nepoužitelný |
| 1 | ALERT | Nutná okamžitá akce |
| 2 | CRIT | Kritická chyba |
| 3 | ERROR | Chyba (ne kritická) |
| 4 | WARN | Varování |
| 5 | NOTICE | Normální, ale důležitá událost |
| 6 | INFO | Informační zpráva |
| 7 | DEBUG | Ladění (vypnuto v produkci) |

### Correlation ID (traceparent)

- Generován při vstupu do systému (API gateway, frontend, message consumer)
- Propagován v HTTP hlavičce `X-Correlation-ID` / `traceparent`
- Umožňuje spojit logy napříč microservices (→ Grafana Explore, Kibana Discover)
- Implementace: middleware v aplikaci, service mesh (Envoy), API gateway

## Distributed tracing detail

### Span kinds

| Kind | Popis | Příklad |
|------|-------|---------|
| **CLIENT** | Volání downstream služby (outbound) | HTTP klient volá API |
| **SERVER** | Zpracování příchozího požadavku | HTTP handler |
| **INTERNAL** | Lokální operace v rámci služby | Výpočet, transformace |
| **PRODUCER** | Odeslání zprávy do fronty | Kafka producer |
| **CONSUMER** | Příjem zprávy z fronty | Kafka consumer |

### Trace context chain

```
Trace: abc123
├── Span: /checkout (SERVER, root)
│   ├── Span: validateCart (INTERNAL)
│   ├── Span: POST /orders (CLIENT → payment-service)
│   │   └── Span: /processPayment (SERVER)
│   │       ├── Span: authorizeCard (INTERNAL)
│   │       └── Span: chargeCard (CLIENT → bank-gateway)
│   │           └── Span: /charge (SERVER, external)
│   └── Span: sendConfirmation (PRODUCER → kafka)
│       └── Span: consumeConfirmation (CONSUMER → email-service)
```

- **W3C TraceContext** — standardizace cross-service tracing
- **Baggage** — přenos kontextových dat (tenant, user role) mezi spans

## Grafana

### Provisioning dashboards as code

```yaml
apiVersion: 1
providers:
  - name: "default"
    orgId: 1
    folder: "Services"
    type: file
    options:
      path: /etc/grafana/provisioning/dashboards
```

Dashboards JSON v gitu → CI/CD → automatický import do Grafany.

### Variables

- **Query variable** — dynamické hodnoty (např. seznam service names z PromQL: `label_values(up, service)`)
- **Interval variable** — `$__auto_interval`, `$__interval` pro proměnlivý time range
- **Custom variable** — ruční seznam hodnot (env: prod, staging, dev)
- **Chained variable** — závislá proměnná (výběr namespace → zobrazí pody v namespace)

### Annotations

- Kreslení událostí do grafu (deploye, incidenty, config změny)
- Zdroje: Prometheus alerty, Loki logy, GitHub Actions, custom API
- Use case: "Deploy v 14:30 → spike v latenci v 14:31 → korelace"

## On-call best practices

### Escalation policies

```
Level 1: Primární on-call (reakce do 5 min)
    └── timeout 15 min
Level 2: Sekundární / senior engineer (reakce do 15 min)
    └── timeout 15 min
Level 3: Engineering manager / incident commander
```

### Incident severity matrix

| Severity | Popis | Reakce | Komunikace |
|----------|-------|--------|------------|
| **P0 (Critical)** | Služba kompletně nedostupná, data loss, security breach | Ihned, 24/7 | Status page + Stakeholder update |
| **P1 (High)** | Major funkčnost degradovaná, část uživatelů postižena | Do 15 min | Slack channel + Tým lead |
| **P2 (Medium)** | Non-critical funkce nefunguje, workaround existuje | Do 1 h | Slack channel |
| **P3 (Low)** | Kosmetický problém, žádný dopad na uživatele | Next business day | Jira ticket |

### Postmortem

- **Blameless** — cílem je naučit se, ne obviňovat
- **Struktura**: Timeline, detection, root cause, resolution, action items
- **SRE princip**: každá incident → postmortem → systémové zlepšení
- **Nástroje**: Jira, Incident.io, PagerDuty postmortem, Google Docs

## Logging patterns

### Best practices

- **Dashboard pro každou úroveň** — executive, service, troubleshooting
- **Syntetické monitoring** — Heartbeat checky, browser tests (Playwright, Cypress)
- **APM** — Application Performance Monitoring (databázové query, externí volání)
- **Anomaly detection** — ML-based detekce outlierů
- **Retention politika** — raw data krátce, agregace dlouhodobě
- **Jednotný formát logů** — JSON, strukturovaná data

## Doporučená literatura

### Klasické knihy

| Kniha | Autoři | ISBN | Klíčová témata |
|-------|--------|------|----------------|
| **Site Reliability Engineering** | Beyer, Jones, Petoff, Murphy | 978-1491929124 | Jak Google provozuje produkční systémy — SRE principy, error budgety, toil, SLI/SLO |
| **The Site Reliability Workbook** | Beyer, Murphy, Rensin, Kawahara, Thorne | 978-1492029502 | Praktický doprovod k SRE — case studies z Evernote, Home Depot, NY Times; implementace SLO, monitoring, on-call |
| **Observability Engineering** | Majors, Fong-Jones, Miranda | 978-1492076445 | První ucelená kniha o observability — structured events, iterativní verifikace hypotéz, core analysis loop; 2. vydání v roce 2026 (32 nových kapitol o AI, cost governance) |

### Cloud a monitoring

| Kniha | Autor | ISBN/Rok | Témata |
|-------|-------|----------|--------|
| **Cloud Observability in Action** | Michael Hausenblas | Manning, 2023 | Praktický průvodce observability v cloud-native prostředí — signal types (logs, metrics, traces, profiles), OTel Collector, SLOs, signal correlation, developer observability; open-source nástroje |
| **Mastering Prometheus** | William Hegedus | 978-1-80512-566-2 | Pokročilé techniky pro Prometheus — interní architektura TSDB, custom service discovery, kardinalita, remote storage (VictoriaMetrics, Mimir), SLO-based alerting; autor je SRE manager v Akamai a contributor Prometheus/Thanos |
| **Observability with Grafana** | Chapman, Holmes | 978-1-80324-964-3 | Kompletní průvodce LGTM stackem (Loki, Grafana, Tempo, Mimir) — instrumentace přes OTel, LogQL/PromQL/TraceQL, AI/ML alerting, real user monitoring s Faro, Pyroscope profiling, k6 zátěžové testování |
| **Hands-On Monitoring and Alerting with Prometheus** | Muhammad Badawy | 978-9349887565 | Praktický průvodce Prometheus — instalace, konfigurace, service discovery, labeling, PromQL, Alertmanager, monitoring Linux, Windows, Docker, databází |

### AI a observability

| Kniha | Autoři | ISBN/Rok | Témata |
|-------|--------|----------|--------|
| **Observability in the AI-Native Era** | Lipsig, Grabner, Rati | 978-1-80638-959-9 | Propojení observability s AIOps — ML-based anomaly detection, root-cause analysis, self-healing systémy, OTel + Prometheus + Grafana + Dynatrace/Datadog, compliance |
| **Open Source Observability** | Corless, Pawar | O'Reilly, 2025 | Report o disaggregated, modulárních observability stackách — flexibilita, cost efficiency, data autonomy, blueprint pro vlastní řešení z open-source komponent |

## Detailní přehled nástrojů

Rozšířené informace k nástrojům z tabulky výše:

### Grafana Sigil

AI observability produkt od Grafana Labs. OpenTelemetry-native SDK pro instrumentaci LLM agentů:

- **Repozitář**: `github.com/grafana/sigil-sdk` (Go SDK) + `sigil-app` (Grafana plugin)
- **Funkce**: sledování konverzací, generování, tool usage, cost tracking, quality evaluation
- **Rostoucí problém**: 500M+ konverzací, 5M+ agentů v produkci (GrafanaCON 2026)
- **Integrace**: automatické propojení s Prometheus (metrics), Tempo (traces), AI Observability API

### InfraLens

Zero-instrumentation Kubernetes observability postavená na eBPF:

- **Repozitář**: `github.com/Herenn/Infralens` (Apache 2.0, Go)
- **Funkce**: automatická detekce service-to-service komunikace, vizualizace topologie, AI-powered dokumentace
- **Architektura**: eBPF agent + Go backend + React frontend
- **Status**: early-stage (1 star, 10 commitů), ale koncept eBPF-based observability je potvrzený (Grafana Beyla, Cilium Hubble, Pixie)

### Ingero

GPU causal observability agent — první svého druhu:

- **Repozitář**: `github.com/ingero-io/ingero` (Apache 2.0)
- **Funkce**: eBPF tracing od Linux kernel eventů přes CUDA API až po Python zdrojový kód
- **Overhead**: < 2 %, zero code changes, jeden binární soubor
- **MCP server**: nativní podpora Model Context Protocol — AI asistenti mohou přímo queryovat GPU data
- **Use case**: diagnostika GPU stallů, scheduler preemptions, CUDA memory spikes — kauzální řetězce místo prostých metrik
- **Verze**: v0.19.0 (2026), aktivní vývoj

### GreptimeDB

Unified observability databáze — jeden backend pro metrics, logs a tracy:

- **Repozitář**: `github.com/GreptimeTeam/greptimedb` (Apache 2.0, Rust)
- **Architektura**: compute-storage disaggregation, object storage first (S3, GCS, Azure Blob), columnar storage
- **Dotazování**: SQL + PromQL v jedné query, možnost JOIN mezi metrikami a logy
- **Drop-in náhrada**: Prometheus (PromQL, remote write), Loki (Push API), Elasticsearch (bulk API), Jaeger (Query API)
- **Cost reduction**: až 50× nižší náklady oproti tradičním řešením
- **Roadmap 2026**: v1.0 GA (Q1 2026), v1.1–v1.3 (Vector Index, AI Functions, Auto Rollup, adaptive resource management)
- **GreptimeDB Enterprise**: enhanced security, HA, enterprise support

### Netdata

Open-source, real-time monitoring platform pro celou infrastrukturu:

- **Repozitář**: `github.com/netdata/netdata` (GPLv3+, C; 79k★)
- **Funkce**: per-sekundové metriky, ML-based anomaly detection, AI-powered troubleshooting, 800+ integrací
- **Zero configuration**: auto-discovery, pre-configured alerts, hotové dashboardy
- **Architektura**: distributed agent → Netdata Cloud (volitelně), data zůstávají lokální
- **Energetická efektivita**: dle studie University of Amsterdam nejefektivnější nástroj pro monitoring Docker systémů
- **Netdata Cloud**: free tier (5 node), paid od $12/node/měsíc
- **Licencování**: agent GPLv3+, dashboard NCUL1, cloud closed-source

## Zdroje

Odkazy, knihy a standardy: [sources/monitoring/sources.md](sources/monitoring/sources.md)

*Poslední revize: 2026-06-03*