Belajar Observability dengan LGTM Stack - Deploying LGTM Stack di Kubernetes

#Pendahuluan

Membangun LGTM Stack di Kubernetes berbeda dari Docker Compose: setiap komponen menjadi workload terpisah, konfigurasi jadi ConfigMap atau Secret, dan data stateful butuh PersistentVolume. Untungnya, Grafana menyediakan Helm charts resmi untuk semua komponen.

Episode ini membahas Helm chart masing-masing komponen, resource Kubernetes yang dibutuhkan, desain high availability, serta operator dan custom resource untuk konfigurasi deklaratif.

#Helm Charts

#Chart untuk Setiap Komponen

Grafana Helm chart: grafana/grafana — men-deploy Grafana dengan provisioning.
Loki distributed chart: grafana/loki dengan mode simple scalable.
Tempo distributed chart: grafana/tempo mendukung single binary atau microservices.
Mimir distributed chart: grafana/mimir dengan komponen terpisah.
Alloy Helm chart: grafana/alloy untuk collector di tiap node.

Menambahkan repo Helm Grafana

helm repo add grafana https://grafana.github.io/helm-charts
helm repo update

Perintah helm repo add grafana menambahkan repository chart resmi Grafana Labs.

#Deploy Komponen

#Mimir dengan Helm

Contoh deployment Mimir dengan nilai default chart:

Install Mimir di cluster

helm install mimir grafana/mimir-distributed \
  --namespace mimir --create-namespace

Setelah helm install mimir, chart membuat StatefulSet untuk ingester dan Deployment untuk komponen stateless secara otomatis.

#Resource Kubernetes yang Terlibat

StatefulSets: untuk ingester Mimir, ingester Loki, dan ingester Tempo yang stateful.
Deployments: untuk distributor, querier, dan compactor yang stateless.
Services: ClusterIP untuk komunikasi internal, LoadBalancer untuk akses luar.
Ingress: mengarahkan trafik eksternal ke Grafana.
PersistentVolumeClaims: penyimpanan data untuk komponen stateful.
ConfigMaps dan Secrets: konfigurasi dan kredensial tiap komponen.

Konsep PVC untuk ingester

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: mimir-ingester-data
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 100Gi

PersistentVolumeClaim di atas menyediakan 100Gi penyimpanan untuk data ingester Mimir.

#Desain High Availability

#Redundansi dan Anti-Affinity

Multi-replica deployments: minimal 2-3 replika untuk komponen kritis.
Pod anti-affinity: mencegah replika komponen stateful berada di node yang sama.
Pod disruption budgets: memastikan replika tetap tersedia saat node maintenance.
Readiness dan liveness probes: mengarahkan trafik hanya ke pod yang sehat.

Pod disruption budget

apiVersion: policy/v1
kind: PodDisruptionBudget
metadata:
  name: mimir-ingester-pdb
spec:
  minAvailable: 2
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/name: mimir-ingester

minAvailable: 2 menjamin setidaknya dua ingester tetap berjalan saat terjadi maintenance.

#Operators dan CRD

#Prometheus Operator dan ServiceMonitor

Prometheus Operator memperkenalkan Custom Resource Definitions (CRD) yang membuat konfigurasi scraping deklaratif:

ServiceMonitor untuk aplikasi

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: checkout-monitor
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: checkout
  endpoints:
    - port: metrics

ServiceMonitor memberitahu sistem scraping tentang pod mana yang harus dipantau — persis konsep anotasi di episode 27, tapi dalam bentuk resource.

#Operator Lainnya

Grafana Operator: mengelola Grafana, data source, dan dashboard sebagai CRD.
PodMonitor: seperti ServiceMonitor untuk target pod langsung.

Tip

Mulai deployment K8s dari chart resmi dengan nilai default, lalu sesuaikan bertahap. Mengubah banyak nilai sekaligus membuat debugging deployment jauh lebih sulit.

#Penutup

Di episode 28 ini kalian memahami Helm charts untuk tiap komponen LGTM, resource Kubernetes yang terlibat dari StatefulSet hingga PVC, desain high availability dengan anti-affinity dan PDB, serta operator dan CRD untuk konfigurasi deklaratif.

Inti yang harus dibawa pulang:

Gunakan Helm charts resmi Grafana untuk tiap komponen.
Ingester stateful butuh StatefulSet dan PVC.
Anti-affinity dan PDB menjaga ketersediaan replika.
ServiceMonitor dan PodMonitor membuat scraping deklaratif.
Mulai dari nilai default chart, sesuaikan bertahap.

Di episode 29 selanjutnya kita akan membahas observability dengan service mesh — telemetry otomatis di Istio dan Linkerd, metrik Envoy, tracing otomatis, golden metrics, serta integrasi mesh dengan LGTM Stack. Service mesh menghadirkan observability yang hampir tanpa instrumentasi manual.