Netdata — это программная платформа для мониторинга событий и состояния компьютерной инфраструктуры и приложений в реальном времени. Проект ориентирован на сбор, визуализацию и анализ большого числа показателей производительности (метрик), включая загрузку процессора, использование памяти, сетевую активность, работу дисковой подсистемы, состояние контейнеров и оркестрацию сервисов. Netdata реализует агентную архитектуру: лёгкие агенты разворачиваются на наблюдаемых узлах и собирают метрики с высокой частотой, после чего данные доступны для локального просмотра или агрегируются для централизованного анализа.
Изначально Netdata появился как решение для детального мониторинга серверов и сервисов с акцентом на оперативное обнаружение аномалий и простую визуализацию. Со временем функциональность расширялась: появились средства для хранения и ретроспективного анализа, интеграции с внешними системами сборки метрик и оповещений, а также модули для сбора логов и событий. В архитектуре проекта присутствуют компоненты для масштабирования мониторинга на большое число узлов и для объединения данных в централизованные представления, что позволяет применять платформу в средах от одиночных серверов до распределённых кластеров.
- Сбор высокочастотных метрик: агент собирает показатели с частотой до одной секунды, обеспечивая детальную картину работы системы.
- Автоматическое обнаружение сервисов и плагинов: обнаружение стандартных демонов, баз данных, веб‑серверов и контейнеров без сложной ручной конфигурации.
- Интерактивная визуализация: веб‑интерфейс с графиками для оперативного анализа трендов и всплесков метрик.
- Алертинг и детектирование аномалий: гибкие правила оповещений и встроенные механизмы для выявления отклонений в поведении системы.
- Гибкая интеграция: возможности для отправки данных в сторонние хранилища, системы агрегации и инструменты оповещений.
- Низкие требования к ресурсам агента: лёгкая агентная реализация, рассчитанная на минимальное влияние на мониторируемую систему.
- Поддержка контейнеризации и оркестрации: сбор метрик из контейнеров, Kubernetes и других сред виртуализации.
- Локальный и централизованный режимы работы: возможность локального просмотра метрик на узле и объединения данных для централизованного мониторинга.
- Расширяемость через плагины и модули: открытые интерфейсы для добавления новых сборщиков метрик и адаптации под специфические приложения.
- Исторические данные и агрегация: функции для хранения и агрегирования метрик с целью долгосрочного анализа и отчётности.