Kwollect est un framework de collecte et de gestion de métriques d'infrastructures informatiques. Il permet de collecter des métriques à haute fréquence avec un stockage sans perte et à long terme, et se concentre sur les métriques hors-bande, c'est-à-dire celles qui ne sont pas disponibles depuis les systèmes d'exploitation des ordinateurs, mais à l'extérieur, comme les capteurs de PDUs, les appareils réseau, les BMCs, etc. Kwollect est conçu pour s'intégrer avec des gestionnaires de tâches, en particulier lorsqu'il est déployé dans des centres de données HPC.

Le plugin JMXTrans est basé sur le projet embedded-jmxtrans qui collecte des métriques JMX et les envoie à des systèmes de surveillance ou de visualisation tels que Graphite. Les métriques exportées sont définies dans le fichier jmxtrans.json situé dans le classpath.

Le projet prometheus-stack-container-image est une image Docker pour déployer une pile Prometheus complète, offrant une surveillance et une visualisation robustes des métriques informatiques. Il permet la collecte, le stockage et l'interrogation de données de performance pour des systèmes distribués, facilitant ainsi la détection et le dépannage d'anomalies.

Le projet prometheus-stack-helm-chart est une solution de surveillance et d'alerting pour les métriques informatiques. Il permet de collecter, stocker et visualiser les données de performance des systèmes et applications, de détecter les anomalies et de déclencher des alertes proactives en cas de problèmes.

Ce projet est une pile Elastic complète, comprenant Elasticsearch, Kibana et un agent Elastic fonctionnant en tant que serveur de flotte. Il sert de source centralisée pour les métriques que nous souhaitons collecter et afficher. Un service de configuration génère les certificats demandés pour la communication HTTPS entre les services et définit le mot de passe de l'utilisateur kibana_system dans Elasticsearch.

Le projet asdf-plmteam-prometheus-node-exporter est conçu pour surveiller et collecter des métriques sur les performances des nœuds dans un environnement informatique. Il permet de superviser l'utilisation des ressources système, telles que le CPU, la mémoire et le stockage, et d'identifier rapidement les goulets d'étranglement ou les problèmes de performance.

Le projet metrics-server permet de surveiller les clusters Kubernetes en collectant et agrégeant les métriques liées aux ressources et à l'utilisation du système. Il offre une visualisation claire des performances, facilitant ainsi la gestion et l'optimisation des clusters.

Telegraf est un agent léger et extensible pour la collecte, le traitement, l'agrégation et l'écriture de métriques. Il prend en charge une grande variété de plugins d'entrée, de traitement et de sortie, permettant une intégration facile avec de nombreux services et systèmes. Telegraf est écrit en Go, ce qui lui confère une faible empreinte mémoire et une excellente performance.