# Monitoring — Grafana + Prometheus + AlertManager

Stack déployée via ArgoCD dans le namespace `monitoring`.
Chart : `kube-prometheus-stack` v85.0.2 (Prometheus Operator).
Dashboards et alertes custom versionnés dans `k8s/infra/monitoring/`.

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## Accès et comptes

| Service | URL | Login | Mot de passe |
|---|---|---|---|
| **Grafana** | http://grafana.lab.local | `admin` | `funk-grafana` |
| **Prometheus** | http://prometheus.lab.local | — | — |
| **AlertManager** | http://alertmanager.lab.local | — | — |

> DNS `*.lab.local` ne résout que depuis le LAN cluster (192.168.10.0/24).
> Depuis le poste perso (192.168.1.x), ajouter dans `/etc/hosts` :
> ```
> 192.168.10.200  grafana.lab.local argocd.lab.local prometheus.lab.local alertmanager.lab.local
> ```

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## Architecture

```
Prometheus (k8s, namespace monitoring)
  ├── kube-state-metrics          → ressources k8s (pods, deployments, nodes)
  ├── node-exporter (DaemonSet)   → métriques système compute-01/02/03
  ├── scrape storage-01:9100      → métriques système storage-01 (job=storage-01)
  ├── scrape gpu-01:9100          → métriques système + ROCm gpu-01 (job=gpu-01-node)
  │     └── textfile_collector    → rocm_gpu_temperature/utilization/vram (rocm_scraper.timer)
  ├── scrape gpu-01:1234          → llama-server GPU Qwen3-8B (job=llama-server-gpu)
  ├── scrape gpu-01:1236          → llama-server CPU system (job=llama-server-system)
  └── scrape gpu-01:1237          → llama-server CPU monitor (job=llama-server-monitor)
        ↓
AlertManager
  ├── receiver "null"             → alerte Watchdog (heartbeat interne — silencé)
  └── receiver "hermes-monitor"   → webhook storage-01:9093 → ask-agent monitor → Hermes
```

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## Dashboards Grafana

Trois dashboards custom auto-importés via ConfigMaps (label `grafana_dashboard: "1"`).
Versionnés dans `k8s/infra/monitoring/dashboards/`.

| Dashboard | UID | Contenu |
|---|---|---|
| **Funk — Kubernetes** | `funk-k8s1` | Cluster overview, CPU/RAM par nœud, pod restarts, PVCs |
| **Funk — Infrastructure** | `funk-inf1` | Hardware compute/storage-01/gpu-01 — CPU, RAM, disque, réseau, GPU ROCm |
| **Funk — IA / Hermes** | `funk-ai01` | Tokens/s llama-server (GPU+CPU), requêtes, VRAM, température GPU |

URLs directes :
- http://grafana.lab.local/d/funk-k8s1
- http://grafana.lab.local/d/funk-inf1
- http://grafana.lab.local/d/funk-ai01

### Ajouter un dashboard custom (GitOps)

1. Créer `k8s/infra/monitoring/dashboards/mon-dashboard.yaml` :

```yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: grafana-dashboard-mon-dashboard
  namespace: monitoring
  labels:
    grafana_dashboard: "1"
data:
  mon-dashboard.json: |
    { ... JSON exporté depuis Grafana ... }
```

2. `git add` + `git push` → ArgoCD applique → sidecar Grafana importe automatiquement.

Pour exporter un dashboard depuis Grafana : **Dashboard → Share → Export → Save to file**.

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## Règles d'alerte

Versionnées dans `k8s/infra/monitoring/alerts/` comme `PrometheusRule`.
Déclenchent AlertManager → webhook storage-01:9093 → profil `monitor` Hermes.

### Nœuds (`alerts-node.yaml`)

| Alerte | Seuil | Sévérité |
|---|---|---|
| `NodeHighCPU` | CPU > 90% pendant 5 min | warning |
| `NodeCriticalCPU` | CPU > 98% pendant 2 min | critical |
| `NodeHighMemory` | RAM > 90% pendant 5 min | warning |
| `NodeCriticalMemory` | RAM > 97% pendant 2 min | critical |
| `NodeDiskSpaceLow` | Disque > 80% pendant 10 min | warning |
| `NodeDiskSpaceCritical` | Disque > 93% pendant 5 min | critical |
| `Storage01Down` | `up{job="storage-01"} == 0` pendant 2 min | critical |
| `Gpu01Down` | `up{job="gpu-01-node"} == 0` pendant 2 min | critical |
| `NodeHighLoad` | Load5 > 8 pendant 10 min | warning |

### Kubernetes (`alerts-k8s.yaml`)

| Alerte | Seuil | Sévérité |
|---|---|---|
| `KubeNodeNotReady` | Nœud NotReady pendant 5 min | critical |
| `PodCrashLooping` | > 3 restarts en 15 min | warning |
| `PodFailedLong` | Pod Failed/Unknown pendant 10 min | warning |
| `PodPendingLong` | Pod Pending pendant 15 min | warning |
| `DeploymentUnavailable` | Réplicas < spec pendant 5 min | warning |
| `PVCNotBound` | PVC non Bound pendant 10 min | warning |
| `ArgoCDAppOutOfSync` | App ArgoCD OutOfSync pendant 30 min | warning |

### IA / LLM (`alerts-ai.yaml`)

| Alerte | Seuil | Sévérité |
|---|---|---|
| `LlamaServerGPUDown` | `up{job="llama-server-gpu"} == 0` pendant 2 min | critical |
| `LlamaServerSystemDown` | `up{job="llama-server-system"} == 0` pendant 2 min | warning |
| `LlamaServerMonitorDown` | `up{job="llama-server-monitor"} == 0` pendant 2 min | warning |
| `GPUTemperatureHigh` | Temp GPU > 80°C pendant 5 min | warning |
| `GPUTemperatureCritical` | Temp GPU > 90°C pendant 2 min | critical |
| `GPUVRAMAlmostFull` | VRAM > 95% pendant 5 min | warning |
| `LlamaServerHighQueueGPU` | Requêtes deferred > 5 pendant 2 min | warning |

### Ajouter une règle d'alerte

```yaml
# k8s/infra/monitoring/alerts/ma-regle.yaml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PrometheusRule
metadata:
  name: funk-ma-regle
  namespace: monitoring
  labels:
    release: kube-prometheus-stack   # obligatoire — sélecteur du Prometheus operator
spec:
  groups:
    - name: funk.custom
      rules:
        - alert: MonAlerte
          expr: ma_metrique > seuil
          for: 5m
          labels:
            severity: warning
          annotations:
            summary: "Description courte"
            description: "Détail avec {{ $value }}"
```

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## Sources de métriques

### Nœuds hors cluster (storage-01, gpu-01)

`node_exporter` v1.9.1 déployé via Ansible (rôle `node_exporter`).
Prérequis firewall : port 9100 ouvert depuis 192.168.10.0/24 (nftables storage-01, firewalld gpu-01).

```bash
# État node_exporter
ssh storage-01 "systemctl status node_exporter"
ssh gpu-01 "systemctl status node_exporter"

# Vérifier les métriques directement
curl -s http://192.168.10.1:9100/metrics | grep node_memory_MemAvailable
curl -s http://192.168.10.20:9100/metrics | grep node_memory_MemAvailable

# Vérifier le statut des targets dans Prometheus
curl -s http://prometheus.lab.local/api/v1/targets | python3 -c "
import sys, json
d = json.load(sys.stdin)
for t in d['data']['activeTargets']:
    job = t['labels'].get('job','?')
    print(t['health'], job, t.get('lastError','')[:60])
" | grep -E "storage-01|gpu-01|llama"
```

### Métriques GPU AMD (gpu-01) — ROCm via textfile_collector

Collecteur sysfs `rocm_scraper.timer` (toutes les 30s) écrit dans `/var/lib/node_exporter/textfile_collector/rocm.prom`.
Servi par node_exporter sur port 9100 — **pas de port séparé**.
Lit `/sys/class/drm/card0/device/` directement (rocm-smi retiré dans ROCm 7.x).

```bash
# Vérifier les métriques ROCm
ssh gpu-01 "cat /var/lib/node_exporter/textfile_collector/rocm.prom"

# Forcer une collecte manuelle
ssh gpu-01 "sudo systemctl start rocm_scraper"

# Vérifier le timer
ssh gpu-01 "systemctl status rocm_scraper.timer"
```

Métriques disponibles (labels : `gpu="0"`, `model="gfx1031"`) :

| Métrique | Description | Valeur typique |
|---|---|---|
| `rocm_gpu_temperature_celsius` | Température (°C) | 40–85 |
| `rocm_gpu_utilization_percent` | Utilisation GPU (%) | 0–100 |
| `rocm_vram_used_bytes` | VRAM utilisée | ~10 GB (modèle chargé) |
| `rocm_vram_total_bytes` | VRAM totale | 12.9 GB (RX 6700XT) |

### llama-server /metrics

llama.cpp expose ses métriques sur `/metrics` — activé via `--metrics` dans le service systemd.

| Métrique | Description |
|---|---|
| `llamacpp:prompt_tokens_seconds` | Débit prompt moyen (tokens/s) |
| `llamacpp:predicted_tokens_seconds` | Débit génération moyen (tokens/s) |
| `llamacpp:prompt_tokens_total` | Tokens prompt totaux (compteur) |
| `llamacpp:tokens_predicted_total` | Tokens générés totaux (compteur) |
| `llamacpp:requests_processing` | Requêtes en cours de traitement |
| `llamacpp:requests_deferred` | Requêtes en file d'attente |
| `llamacpp:n_decode_total` | Nombre total d'appels llama_decode() |

```bash
# Métriques GPU (Qwen3-8B)
curl -s http://192.168.10.20:1234/metrics | grep llamacpp

# Métriques CPU system
curl -s http://192.168.10.20:1236/metrics | grep llamacpp

# Métriques CPU monitor
curl -s http://192.168.10.20:1237/metrics | grep llamacpp
```

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## AlertManager → Hermes monitor

AlertManager envoie les alertes en POST vers `http://192.168.10.1:9093/webhook`.
Le service `alertmanager-webhook` (Python, storage-01) reçoit les alertes, répond 200 immédiatement,
et lance `ask-agent monitor` en arrière-plan. Hermes (profil `monitor`) analyse et répond dans ses logs.

**Documentation complète** : [admin/ia/alertmanager-webhook.md](../ia/alertmanager-webhook.md)

```bash
# Vérifier le webhook
ssh storage-01 "systemctl status alertmanager-webhook"
ssh storage-01 "journalctl -u alertmanager-webhook -n 20 --no-pager --output=cat"

# Tester manuellement
curl -s -X POST http://192.168.10.1:9093/webhook \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"alerts":[{"status":"firing","labels":{"alertname":"TestAlert","severity":"warning","instance":"storage-01"},"annotations":{"summary":"Test alerte","description":"Vérification du webhook"}}]}'

# Voir les alertes actives dans AlertManager
curl -s http://alertmanager.lab.local/api/v2/alerts | python3 -m json.tool
```

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## Persistance des données

Prometheus et Grafana stockent leurs données sur le RAID5 de storage-01 via NFS.
Provisioner : `nfs-subdir-external-provisioner`, StorageClass `nfs`.

| Service | PVC | Taille | Rétention |
|---|---|---|---|
| Prometheus | `prometheus-...-db-prometheus-...-0` | 20 Gi | 15 jours / 8 GB |
| Grafana | `kube-prometheus-stack-grafana` | 2 Gi | — |

```bash
# Espace consommé sur le RAID5
ssh storage-01 "du -sh /srv/data/nfs/k8s/*"

# État des PVCs
kubectl get pvc -n monitoring
```

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## Administration Grafana

### Changer le mot de passe admin

Via API :
```bash
curl -X PUT http://admin:funk-grafana@grafana.lab.local/api/user/password \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"oldPassword":"funk-grafana","newPassword":"<nouveau>","confirmNew":"<nouveau>"}'
```

Ou modifier `k8s/infra/monitoring/values.yaml` → `grafana.adminPassword` → `git push`.

### Datasources

| Nom | Type | URL (interne cluster) |
|---|---|---|
| Prometheus | prometheus | `http://kube-prometheus-stack-prometheus:9090` |
| Alertmanager | alertmanager | `http://kube-prometheus-stack-alertmanager:9093` |

Configurées automatiquement au démarrage — ne pas modifier depuis l'UI (écrasé à chaque redémarrage).

### Lister les dashboards disponibles

```bash
curl -s http://admin:funk-grafana@grafana.lab.local/api/search?type=dash-db \
  | python3 -c "import sys,json; [print(d['title'],'—',d['uid']) for d in json.load(sys.stdin)]"
```

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## Administration Prometheus

### Vérifier les targets de scrape

```bash
# Depuis l'UI
open http://prometheus.lab.local/targets

# Via API
curl -s http://prometheus.lab.local/api/v1/targets | python3 -c "
import sys, json
d = json.load(sys.stdin)
for t in d['data']['activeTargets']:
    print(t['health'], t['labels'].get('job','?'), t.get('lastError','')[:60])
" | sort
```

### Ajouter un scrape config

Modifier `k8s/infra/monitoring/values.yaml` → section `additionalScrapeConfigs` → `git push`.

```yaml
prometheus:
  prometheusSpec:
    additionalScrapeConfigs:
      - job_name: mon-service
        static_configs:
          - targets: ['192.168.10.x:9xxx']
            labels:
              instance: mon-instance
```

### Vérifier les règles d'alerte

```bash
# Depuis l'UI
open http://prometheus.lab.local/alerts

# Via API — alertes actuellement firing
curl -s http://prometheus.lab.local/api/v1/alerts | python3 -c "
import sys, json
d = json.load(sys.stdin)
for a in d['data']['alerts']:
    if a['state'] == 'firing':
        print(a['labels']['alertname'], a['labels'].get('instance',''), a['state'])
"
```

---

## Commandes d'administration

```bash
# État de tous les pods monitoring
kubectl get pods -n monitoring

# Logs Prometheus
kubectl logs -n monitoring prometheus-kube-prometheus-stack-prometheus-0 -c prometheus --tail=50

# Logs Grafana
kubectl logs -n monitoring -l app.kubernetes.io/name=grafana --tail=50

# Logs AlertManager
kubectl logs -n monitoring alertmanager-kube-prometheus-stack-alertmanager-0 --tail=50

# Redémarrer Grafana (recharge les ConfigMaps dashboards)
kubectl rollout restart deployment kube-prometheus-stack-grafana -n monitoring

# Forcer re-sync ArgoCD (dashboards, alertes, config)
kubectl -n argocd annotate application monitoring argocd.argoproj.io/refresh=hard --overwrite
kubectl -n argocd annotate application kube-prometheus-stack argocd.argoproj.io/refresh=hard --overwrite
```

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## Structure des fichiers

```
k8s/infra/monitoring/
├── helmrelease.yaml          # Application ArgoCD (multi-source Helm kube-prometheus-stack)
├── namespace.yaml            # Namespace monitoring (labels PodSecurity privileged)
├── values.yaml               # Valeurs Helm : ressources, ingress, scrape configs, alertmanager
├── dashboards/
│   ├── dashboard-kubernetes.yaml      # ConfigMap — Funk Kubernetes (uid: funk-k8s1)
│   ├── dashboard-infrastructure.yaml  # ConfigMap — Funk Infrastructure (uid: funk-inf1)
│   └── dashboard-ai.yaml              # ConfigMap — Funk IA/Hermes (uid: funk-ai01)
└── alerts/
    ├── alerts-node.yaml      # PrometheusRule — CPU, RAM, disque, nodes hors cluster
    ├── alerts-k8s.yaml       # PrometheusRule — k8s : pods, nodes, PVCs, ArgoCD
    └── alerts-ai.yaml        # PrometheusRule — llama-server, GPU temp, VRAM
```

> ArgoCD Application `monitoring` utilise `directory.recurse: true` pour scanner
> récursivement le répertoire et ses sous-dossiers.

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## Points d'attention

| Sujet | Détail |
|---|---|
| Persistance | **Active** — Prometheus 20 Gi + Grafana 2 Gi sur RAID5 NFS storage-01 |
| Dashboards GitOps | ConfigMaps dans `dashboards/` → importés automatiquement par le sidecar Grafana |
| Alertes GitOps | PrometheusRules dans `alerts/` → label `release: kube-prometheus-stack` obligatoire |
| Receiver `null` | Doit exister dans la config AlertManager — requis par les sous-routes internes du chart (Watchdog) |
| nftables storage-01 | Port 9100 doit être avant la règle `drop` dans la chaîne `input` (sinon context deadline) |
| ROCm port | Métriques GPU via textfile_collector sur port **9100** — pas de port séparé 9101 |
| llama-server `--metrics` | Flag requis dans le service systemd pour activer l'endpoint `/metrics` |
| Talos — composants désactivés | `kubeEtcd`, `kubeScheduler`, `kubeControllerManager`, `kubeProxy` désactivés (non accessibles) |
| PodSecurity privileged | Namespace `monitoring` doit être `privileged` pour node-exporter (hostNetwork/hostPID/hostPath) |
| nfs-provisioner | StorageClass peut disparaître si ArgoCD prune l'app — forcer sync si PVC Pending |