ตั้งค่า Monitoring บน VPS ด้วย Prometheus และ Grafana

ทำไมต้องทำ Monitoring VPS

เมื่อเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชันช้าลงหรือล่ม คำถามแรกคือ "เกิดอะไรขึ้น?" หากไม่มีระบบ monitoring คุณจะมองไม่เห็นอะไรเลย ต้อง SSH เข้าไปรัน top หรือ df -h เองทุกครั้ง ซึ่งช้าเกินไปและไม่มีประวัติย้อนหลัง

Prometheus + Grafana คือ stack ยอดนิยมสำหรับ self-hosted monitoring ที่ใช้กันในระดับ production จริง ติดตั้งบน VPS ได้ฟรี และให้ข้อมูลได้ลึกกว่า SaaS ราคาแพงมาก

สถาปัตยกรรม Prometheus + Grafana

ก่อนติดตั้ง ทำความเข้าใจส่วนประกอบก่อน:

• Node Exporter — รันบน VPS ที่ต้องการ monitor เปิด HTTP endpoint ที่ port 9100 ให้ Prometheus มาดึงข้อมูล
• Prometheus — scrape metrics จาก Node Exporter ทุกๆ 15 วินาที เก็บลง time-series database ของตัวเอง
• Grafana — เชื่อมต่อกับ Prometheus เป็น data source แล้วแสดงผลเป็น dashboard กราฟสวยงาม
• Alertmanager (optional) — รับ alert จาก Prometheus แล้วส่งต่อไปยัง Email, Slack, LINE Notify

ติดตั้ง Prometheus

เริ่มต้นด้วยการ download และติดตั้ง Prometheus บน Ubuntu 22.04:

# สร้าง user สำหรับ Prometheus (ไม่ควรรันด้วย root)
sudo useradd --no-create-home --shell /bin/false prometheus

# สร้าง directory
sudo mkdir /etc/prometheus /var/lib/prometheus

# Download Prometheus (ตรวจ version ล่าสุดที่ github.com/prometheus/prometheus)
PROM_VER="2.53.0"
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v${PROM_VER}/prometheus-${PROM_VER}.linux-amd64.tar.gz
tar -xzf prometheus-${PROM_VER}.linux-amd64.tar.gz
cd prometheus-${PROM_VER}.linux-amd64/

# Copy binary
sudo cp prometheus /usr/local/bin/
sudo cp promtool /usr/local/bin/
sudo chown prometheus:prometheus /usr/local/bin/prometheus /usr/local/bin/promtool

# Copy config files
sudo cp -r consoles/ /etc/prometheus/
sudo cp -r console_libraries/ /etc/prometheus/
sudo chown -R prometheus:prometheus /etc/prometheus /var/lib/prometheus

สร้าง config file เบื้องต้น

sudo nano /etc/prometheus/prometheus.yml

global:
  scrape_interval: 15s
  evaluation_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']

สร้าง systemd service

sudo nano /etc/systemd/system/prometheus.service

[Unit]
Description=Prometheus
Wants=network-online.target
After=network-online.target

[Service]
User=prometheus
Group=prometheus
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/prometheus \
  --config.file /etc/prometheus/prometheus.yml \
  --storage.tsdb.path /var/lib/prometheus/ \
  --web.console.templates=/etc/prometheus/consoles \
  --web.console.libraries=/etc/prometheus/console_libraries \
  --storage.tsdb.retention.time=30d

[Install]
WantedBy=multi-user.target

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable prometheus
sudo systemctl start prometheus
sudo systemctl status prometheus

ติดตั้ง Node Exporter

Node Exporter เป็นตัวดึง metrics ของ OS Linux — CPU, RAM, Disk, Network:

NODE_VER="1.8.1"
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v${NODE_VER}/node_exporter-${NODE_VER}.linux-amd64.tar.gz
tar -xzf node_exporter-${NODE_VER}.linux-amd64.tar.gz
sudo cp node_exporter-${NODE_VER}.linux-amd64/node_exporter /usr/local/bin/

# สร้าง user แยก
sudo useradd --no-create-home --shell /bin/false node_exporter

# สร้าง systemd service
sudo nano /etc/systemd/system/node_exporter.service

[Unit]
Description=Node Exporter
Wants=network-online.target
After=network-online.target

[Service]
User=node_exporter
Group=node_exporter
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter

[Install]
WantedBy=multi-user.target

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable node_exporter
sudo systemctl start node_exporter

ทดสอบว่า Node Exporter ทำงาน: curl http://localhost:9100/metrics | head -20

ตั้งค่า Prometheus ให้ scrape metrics

ไฟล์ prometheus.yml ด้านบนกำหนดให้ scrape localhost:9100 อยู่แล้ว ตรวจสอบว่า Node Exporter ถูก scrape โดยเปิด Prometheus UI:

ลอง query ตัวอย่างใน Prometheus UI Expression box:

# CPU usage (%)
100 - (avg by(instance)(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)

# RAM ที่ใช้อยู่ (bytes)
node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes

# Disk usage (%)
(node_filesystem_size_bytes - node_filesystem_free_bytes) / node_filesystem_size_bytes * 100

ติดตั้ง Grafana

Grafana ใช้ repository อย่างเป็นทางการ ติดตั้งได้ง่ายผ่าน apt:

sudo apt-get install -y apt-transport-https software-properties-common wget
wget -q -O - https://apt.grafana.com/gpg.key | gpg --dearmor | sudo tee /usr/share/keyrings/grafana.gpg > /dev/null
echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/grafana.gpg] https://apt.grafana.com stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/grafana.list

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y grafana

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable grafana-server
sudo systemctl start grafana-server

เปิด browser: http://YOUR_VPS_IP:3000 → login ด้วย admin / admin → ระบบจะให้เปลี่ยนรหัสผ่านทันที

สร้าง Dashboard แรก

ขั้นตอนการเชื่อม Prometheus กับ Grafana:

1. ใน Grafana UI → Connections → Data sources → Add data source → เลือก Prometheus
2. URL: http://localhost:9090 → Save & test → ต้องขึ้น "Data source is working"
3. Import dashboard สำเร็จรูป → Dashboards → Import → ใส่ ID 1860 → Load → เลือก Prometheus data source → Import

ตั้งค่า Alert เมื่อ CPU/RAM สูง

Prometheus สามารถ trigger alert ได้ผ่าน alert rules เพิ่ม file ใหม่:

sudo nano /etc/prometheus/alert.rules.yml

groups:
- name: node_alerts
  rules:
  - alert: HighCPU
    expr: 100 - (avg by(instance)(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 85
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "CPU สูง {{ $value }}%"
      description: "Instance {{ $labels.instance }} มี CPU usage สูงกว่า 85% นานกว่า 5 นาที"

  - alert: LowMemory
    expr: (node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes) * 100 < 15
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "RAM เหลือน้อย {{ $value }}%"
      description: "Instance {{ $labels.instance }} มี available RAM น้อยกว่า 15%"

  - alert: DiskAlmostFull
    expr: (node_filesystem_size_bytes - node_filesystem_free_bytes) / node_filesystem_size_bytes * 100 > 85
    for: 10m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "Disk เต็ม {{ $value }}%"
      description: "Disk บน {{ $labels.instance }} ({{ $labels.mountpoint }}) ใช้ไปแล้ว {{ $value }}%"

เพิ่ม rule file เข้า prometheus.yml:

rule_files:
  - "/etc/prometheus/alert.rules.yml"

sudo systemctl reload prometheus

ดู alert ที่ถูก trigger ได้ที่ Prometheus UI → Alerts

ความปลอดภัย — ปิด Port และ Basic Auth

ค่าเริ่มต้น Prometheus (9090) และ Node Exporter (9100) เปิด port ให้ทุกคนเข้าได้ ต้องล็อก firewall:

# ปิด port 9090, 9100 จากภายนอก (เหลือแค่ 3000 สำหรับ Grafana)
sudo ufw deny 9090
sudo ufw deny 9100
# หรือ allow เฉพาะ IP ของตัวเอง
sudo ufw allow from YOUR_OFFICE_IP to any port 9090

เพิ่ม Basic Auth ให้ Grafana

Grafana มี authentication ในตัวอยู่แล้ว แนะนำให้ตั้งค่าเพิ่มเติม:

sudo nano /etc/grafana/grafana.ini

# แก้ไขส่วน [auth.anonymous]
[auth.anonymous]
enabled = false   # ปิด anonymous access

# [security]
disable_initial_admin_creation = false
admin_password = YOUR_STRONG_PASSWORD

สรุป

ระบบ Monitoring ด้วย Prometheus + Grafana ช่วยให้คุณมองเห็น VPS ของตัวเองแบบ real-time และย้อนหลังได้ ขั้นตอนทั้งหมดที่ทำไปคือ:

• ติดตั้ง Prometheus เป็น time-series database สำหรับเก็บ metrics
• ติดตั้ง Node Exporter เพื่อ expose OS metrics ที่ port 9100
• เชื่อม Grafana กับ Prometheus และ import Dashboard 1860 พร้อมใช้ทันที
• ตั้งค่า alert rules สำหรับ CPU/RAM/Disk สูง เพื่อรับ notification ก่อนเกิดปัญหา
• ล็อก firewall ปิด port ที่ไม่จำเป็นจากภายนอก

เมื่อระบบทำงานแล้ว คุณจะมีข้อมูลเพียงพอในการวางแผน scale VPS ได้อย่างมีหลักการ ไม่ต้อง upgrade แบบเดาสุ่มอีกต่อไป หากต้องการ VPS ที่มี performance ดีพอสำหรับการรัน Prometheus + Grafana ดู VPS แพ็กเกจของ AsiaGB ได้เลย