5.6. Architectures de déploiement PCP

Chaque service s'exécute localement sur la machine surveillée. Lorsque vous démarrez un service sans aucun changement de configuration, il s'agit du déploiement par défaut. Dans ce cas, il n'est pas possible de passer à une échelle supérieure à celle d'un nœud individuel.

Par défaut, le déploiement de Redis se fait de manière autonome, sur l'hôte local. Cependant, Redis peut optionnellement fonctionner en grappe hautement disponible et hautement évolutive, où les données sont partagées entre plusieurs hôtes. Une autre option viable consiste à déployer un cluster Redis dans le nuage ou à utiliser un cluster Redis géré par un fournisseur de nuage.

La seule différence entre l'hôte local et la configuration décentralisée est le service Redis centralisé. Dans ce modèle, l'hôte exécute le service pmlogger sur chaque hôte surveillé et récupère les mesures à partir d'une instance locale pmcd. Un service local pmproxy exporte ensuite les mesures de performance vers une instance Redis centrale.

Figure 5.1. Exploitation décentralisée des données

Lorsque l'utilisation des ressources sur les hôtes surveillés est limitée, une autre option de déploiement est une ferme pmlogger, également connue sous le nom de journalisation centralisée. Dans cette configuration, un seul hôte enregistreur exécute plusieurs processus pmlogger, et chacun est configuré pour récupérer des mesures de performance à partir d'un hôte pmcd distant différent. L'hôte de l'enregistreur centralisé est également configuré pour exécuter le service pmproxy, qui découvre les archives PCP résultantes et charge les données métriques dans une instance Redis.

Figure 5.2. Journalisation centralisée - pmlogger farm

Pour les déploiements à grande échelle, Red Hat recommande de déployer plusieurs fermes pmlogger de manière fédérée. Par exemple, une ferme pmlogger par rack ou centre de données. Chaque ferme pmlogger charge les métriques dans une instance Redis centrale.

Figure 5.3. Federated - de multiples fermes de pmlogger