Pendahuluan

Server yang berjalan selama 24 jam harus selalu dipantau agar tetap stabil. Administrator jaringan perlu mengetahui apakah server mengalami penggunaan CPU yang tinggi, RAM hampir habis, atau penyimpanan penuh.

Monitoring server merupakan proses mengumpulkan data performa server secara terus-menerus sehingga administrator dapat mengetahui kondisi server secara real-time.

Dua aplikasi open source yang banyak digunakan adalah:

• Prometheus sebagai pengumpul data (metrics collector).
• Grafana sebagai aplikasi visualisasi data dalam bentuk dashboard.

Perangkat yang Dibutuhkan:

• Debian 13 (Bisa menggunakan versi lain)
• RAM minimal 2 GB
• Koneksi Internet
• Browser (Bebas menggunakan browser apa saja)

Mengenal Prometheus

Prometheus adalah aplikasi monitoring yang bertugas mengambil data dari server secara berkala.

Contoh data yang dikumpulkan:

• CPU Usage
• RAM Usage
• Disk Usage
• Network Traffic
• Load Average
• Uptime
• Jumlah Proses

Mengenal Grafana

Grafana merupakan aplikasi visualisasi data.

Grafana tidak mengambil data secara langsung, tetapi membaca data yang telah dikumpulkan Prometheus kemudian menampilkannya dalam bentuk:

• Line Chart
• Gauge
• Bar Chart
• Pie Chart
• Table

Langkah-langkah Praktikum

1. Update Sistem

sudo apt update
sudo apt upgrade -y

2. Install Prometheus

sudo apt install prometheus -y

Untuk mengecek apakah prometheus sudah berjalan atau belum, cek servicenya menggunakan:

systemctl status prometheus

Jika belum aktif, maka aktifkan terlebih dahulu

sudo systemctl enable --now prometheus

3. Install Node Exporter

Node Exporter berfungsi mengirim informasi hardware server ke Prometheus.

sudo apt install prometheus-node-exporter -y

Aktifkan servicenya

sudo systemctl enable --now prometheus-node-exporter

4. Pastikan Node Exporter Berjalan

Buka browser

Kalian bisa menggunakan localhost atau IP Server jika menggunakan Debian Virtual Machine dan membukanya di windows.

http://localhost:9100/metrics

Harus muncul ribuan baris metrics, yang menandakan bahwa Node Exporter berhasil.

5. Install Grafana

Di sini Saya menggunakan Grafana versi 12 yang langsung diinstall dari terminal

wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana_12.2.0_amd64.deb

Aktifkan servicenya

sudo systemctl enable --now grafana-server

6. Login Grafana

Buka browser

http://localhost:3000

Lalu login menggunakan default user dan password grafana yakni:

User: admin

Password: admin

Biasanya akan diminta untuk mengganti password demi keamanan, maka dari itu kalian bisa membuat password baru.

7. Tambahkan Prometheus

Buka browser

http://localhost:9090

Ketikkan up dalam kolom expression lalu tekan execute, pastikan value outputnya 1

8. Masukkan Data Source

Kembali ke Grafana, masuk ke menu connections>View configured data sources>Add data source

Jika sudah kalian bisa edit pada kolom Prometheus server URL dan masukkan IP Debian kalian, lalu tekan Save & test di bagian paling bawah hingga muncul notifikasi successfully.

9. Import Dashboard

Pilih menu Dashboard pada panel kiri di Grafana

Tekan Create Dashboard>Import Dashboard, masukkan id dashboard Node Exporter yakni 1860 maka akan muncul options Node Exporter Full otomatis dan pilih import.

Kembali ke dashboard, Grafana akan menampilkan hasil monitoring dashboard Node Exporter Full berupa:

• CPU Usage
• Memory Usage
• Disk Usage
• Network Speed
• Filesystem Usage
• Uptime
• Load Avarage
• Running Process

Semua data diperbarui secara otomatis sesuai interval pengambilan metrik.

11. Pengujian

Untuk menguji CPU Usage

yes > /dev/null

Maka grafik CPU akan naik. Hentikan menggunakan Cntrl + C

Untuk menguji RAM Usage

stress --vm 1 --vm-bytes 500M

Maka grafik RAM akan naik

Jika belum menginstall stress untuk menguji RAM, kalian bisa install terlebih dulu

sudo apt install stress -y

Kelebihan Grafana dan Prometheus

Kesimpulan

Monitoring server merupakan bagian penting dalam administrasi jaringan karena membantu administrator mengetahui kondisi server secara real-time. Kombinasi Prometheus sebagai pengumpul metrik dan Grafana sebagai visualisasi memudahkan pemantauan penggunaan CPU, RAM, penyimpanan, dan jaringan sehingga gangguan dapat dideteksi lebih cepat. Stack ini banyak digunakan pada lingkungan Linux, cloud, dan DevOps karena bersifat terbuka, ringan, dan mudah dikembangkan.

Dibuat oleh:

Avrillia Zahra Khoirun Nisa