Mackerel in GoogleCloudPlatform

今回は、GoogleCloudPlatform上のComputeEngineでMackerelを動かす手順をまとめました。
前回はStackDriverを用いてアラート設定をまとめたように今回もアラート設定までまとめます。

StackDriverでのGCP監視 / GoogleCloudPlatform
https://qiita.com/tomoyoshi-de/items/7b220daf911b3073d8e8

#Mackerelとは？
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/142933/52fb5d44-972b-ba45-fc95-141dd8b5966f.png)

##公式から引用
Mackerel（マカレル）は、運用中のクラウドもしくはオンプレミスのサーバにエージェントを1つ入れるだけで、簡単にサーバ管理を始められます。監視サーバ自身の構築・運用は不要です。さらに負荷のリソース状況などの数値をグラフに可視化します。障害発生時にはアラートが記録され、様々なツールに通知できます。システム運用保守に最適な監視サービスです。
###要約
はてなブログ等でおなじみの「株式会社はてな」が運営する国産の運用監視ツールです。
運用監視界隈では、とても人気のあるツールです。

#導入手順
GCP上でのComputeEngineの立上げ、SSH等の設定は割愛しています。
まずMackerelでアカウントを作成してログインします。

【前提環境】
　・Google ComputeEngine
　・CentOS７

##エージェントのインストール
まず最初はエージェントのインストールです。メニューから「Hosts」を選択して以下の画面へ。
エージェントのインストールを押します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/142933/af5750c8-b6c4-11ba-4b81-8b1e859efa83.png)

対象ホストを選択します。
AWSが全面に押し出されていますが、諦めないでください。OSが対象であれば、GCPも普通に動きます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/142933/e61879fd-b44d-48cf-7d37-9030a5a184b7.png)
CentOSを選択するとコンソールで打つコマンドが出てきます。
APIキーも含まれているので、これでインストール可能です。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/142933/db9a6497-9086-0cc6-4aa6-ba74bd7e7f72.png)

対象のコマンドをGCPのコンソール上で打ちます。sudoで打ちましょう。
###これだけ！
```
sudo curl -fsSL https://mackerel.io/file/script/setup-all-yum-v2.sh | MACKEREL_APIKEY='******************************************' sh
```

問題なくインストール。

     Done! Welcome to Mackerel!
```
```

こんな感じでステータスが更新され、読み込めています。1分もかからなかったです。。さすが！
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/142933/fbf217e6-b2fc-a79c-aae8-e3a2f8aad24b.png)

##監視ルールの設定
次は、監視ルールを設定します。
今回はSlackで通知したいため、メニューの「Moniters」から、通知チャンネルの設定を行います。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/142933/40e63b68-fbd0-9854-955e-e231fb8e079b.png)
デフォルトはメールになっています。Slackの通知チャンネルとWebHookを入力します。
「SlackのWebhook URL取得手順」は以下まで。
https://qiita.com/vmmhypervisor/items/18c99624a84df8b31008
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/142933/d806758a-a9a4-645f-c5b7-e3a16fca13fa.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/142933/6492f891-c635-5d90-afa2-9a40c5e792ed.png)

Slackだけでなくて、LINEやChatWork簡単に設定できます。さすが国産！
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/142933/73f9746b-f5f5-20d0-855b-877cb8082647.png)

作成することで通知チャンネルが追加されました。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/142933/c23ce9c4-2086-d643-f098-f312f8523aec.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/142933/3deda56a-799b-2fb0-9306-f7279b23b29a.png)
デフォルトでは、全設定への通知となります。通知グループを設定して、うまく使い分けれそうですね。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/142933/e100be9e-79e6-4e89-bc04-49eb82cb6465.png)

テスト送信ボタンを押すと、Slackは無事通知されました。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/142933/5d731b43-720e-c13f-64fc-14e36ccb735d.png)


次は監視ルールの設定です。
テストとしてCPUが70%超えでワーニング、90%超えでアラートの設定をしました。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/142933/773b05ff-b6a1-1601-728f-c3deb68ae499.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/142933/83afd99d-83d8-a5b9-5594-7947fe5b9ba8.png)
絞込条件をAll Servicesのままとしているため、全サービスに設定されます。
ここも細かく指定することで監視対象のホストをサービス/ロールで絞り込むことができます。

以上で設定完了です。

#使用してみて
StackDriverを使用した後にMackerelを使用しました。
日本語対応であることを引いても、圧倒的にMackerelが使いやすいです。

GCPにおいても運用監視は、Mackerelで決まりだと思います。
皆さまもぜひ使ってみてください。