Node Exporter

node_exporter

Prometheus Node Exporter para recopilar metricas de hardware y sistema operativo (CPU, memoria, disco, red) de cada nodo del cluster donde se ejecuta el pipeline KYC. Permite correlacionar el consumo de recursos con el rendimiento de las verificaciones y detectar cuellos de botella en la infraestructura subyacente.

When to use

Usa esta skill cuando necesites monitorear los recursos fisicos de los nodos que ejecutan el pipeline de verificacion KYC. Pertenece al observability_agent y se aplica cuando hay que diagnosticar problemas de rendimiento, planificar capacidad o correlacionar la degradacion del pipeline con la saturacion de recursos del sistema.

Instructions

1. Desplegar Node Exporter como DaemonSet en Kubernetes para cubrir todos los nodos:

   # k8s/node-exporter-daemonset.yml
   apiVersion: apps/v1
   kind: DaemonSet
   metadata:
     name: node-exporter
     namespace: monitoring
   spec:
     selector:
       matchLabels:
         app: node-exporter
     template:
       metadata:
         labels:
           app: node-exporter
       spec:
         hostNetwork: true
         hostPID: true
         containers:
           - name: node-exporter
             image: prom/node-exporter:v1.8.0
             args:
               - '--path.rootfs=/host'
               - '--collector.filesystem.mount-points-exclude=^/(sys|proc|dev|host|etc)($$|/)'
             ports:
               - containerPort: 9100
                 hostPort: 9100
             volumeMounts:
               - name: rootfs
                 mountPath: /host
                 readOnly: true
         volumes:
           - name: rootfs
             hostPath:
               path: /
   

2. Configurar Prometheus para descubrir automaticamente los Node Exporters:

   scrape_configs:
     - job_name: 'node-exporter'
       kubernetes_sd_configs:
         - role: node
       relabel_configs:
         - source_labels: [__address__]
           regex: '(.*):10250'
           replacement: '${1}:9100'
           target_label: __address__
         - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
           target_label: node
   

3. Definir alertas de saturacion de recursos relevantes para el pipeline KYC:

   groups:
     - name: node-resources
       rules:
         - alert: NodeHighCPU
           expr: 100 - (avg by(node) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 85
           for: 5m
           labels:
             severity: warning
           annotations:
             summary: "CPU del nodo {{ $labels.node }} al {{ $value }}%"
         - alert: NodeHighMemory
           expr: (1 - node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes) * 100 > 90
           for: 3m
           labels:
             severity: critical
           annotations:
             summary: "Memoria del nodo {{ $labels.node }} al {{ $value }}%"
   

4. Monitorear el disco para prevenir problemas con el almacenamiento temporal de imagenes en MinIO:

         - alert: NodeDiskSpaceLow
           expr: (1 - node_filesystem_avail_bytes{fstype!~"tmpfs|overlay"} / node_filesystem_size_bytes) * 100 > 80
           for: 10m
           labels:
             severity: warning
           annotations:
             summary: "Disco al {{ $value }}% en {{ $labels.mountpoint }} del nodo {{ $labels.node }}"
         - alert: NodeDiskIOHigh
           expr: rate(node_disk_io_time_seconds_total[5m]) > 0.9
           for: 5m
           labels:
             severity: warning
           annotations:
             summary: "IO de disco saturado en nodo {{ $labels.node }}"
   

5. Configurar metricas de red para detectar problemas de comunicacion entre microservicios:

         - alert: NodeNetworkErrors
           expr: rate(node_network_receive_errs_total[5m]) + rate(node_network_transmit_errs_total[5m]) > 10
           for: 3m
           labels:
             severity: warning
           annotations:
             summary: "Errores de red elevados en nodo {{ $labels.node }}"
   

6. Crear dashboards de Grafana que correlacionen metricas de nodo con metricas del pipeline:

   {
     "targets": [
       {
         "expr": "histogram_quantile(0.95, rate(kyc_verification_duration_seconds_bucket[5m]))",
         "legendFormat": "KYC Latency p95"
       },
       {
         "expr": "100 - avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode='idle'}[5m])) * 100",
         "legendFormat": "CPU Usage %"
       }
     ]
   }
   

7. Habilitar collectors especificos relevantes para los nodos de inferencia ML:

   node_exporter \
     --collector.cpu \
     --collector.meminfo \
     --collector.diskstats \
     --collector.netdev \
     --collector.loadavg \
     --collector.thermal_zone \
     --no-collector.wifi \
     --no-collector.zfs
   

Notes

• En los nodos que ejecutan inferencia ML (face_match, liveness), prestar especial atencion a la memoria disponible ya que los modelos ArcFace e InsightFace consumen cantidades significativas de RAM.
• Las metricas de disco son criticas porque MinIO almacena temporalmente las imagenes de verificacion; si el disco se satura, todo el pipeline KYC se detiene.
• Usar hostNetwork: true es necesario para que Node Exporter acceda a las metricas reales del nodo, pero debe limitarse al namespace de monitoring con NetworkPolicies apropiadas.