MikroTik od podstaw do zaawansowania — część 4: Edge Computing z MikroTik, K3s i Grafana – od infrastruktury po wizualizację danych

Wprowadzenie: Czym jest Edge Computing i jaką rolę może pełnić MikroTik

W dobie rosnącej liczby urządzeń IoT i zapotrzebowania na przetwarzanie danych blisko źródła ich powstawania, koncepcja Edge Computing zyskuje coraz większe znaczenie. MikroTik – dzięki swojej elastyczności, otwartemu API i możliwości integracji z narzędziami automatyzacyjnymi – staje się idealnym elementem infrastruktury brzegowej.

Połączenie MikroTik + K3s + Grafana pozwala stworzyć skalowalne, lekkie i monitorowalne środowisko, gotowe do obsługi:

• zdalnych punktów pomiarowych,
• bramek IoT,
• stacji kontroli produkcji,
• systemów bezpieczeństwa (EDR/NAC).

Architektura systemu: co i jak łączymy

1. MikroTik jako router i punkt dostępowy z separacją VRF/VLAN
2. Lokalny klaster K3s na urządzeniu x86_64 lub ARM (np. Raspberry Pi, Intel NUC)
3. Konteneryzacja aplikacji brzegowych (np. MQTT broker, Node-RED, Prometheus)
4. Zbieranie danych z urządzeń (IoT, czujniki, kamery, kontrolery)
5. Wizualizacja i alertowanie danych za pomocą Grafana

Etap 1: Przygotowanie MikroTik jako bramy sieci Edge

Tworzymy segmentację:

/interface vlan
add name=vlan100 vlan-id=100 interface=ether1
add name=vlan200 vlan-id=200 interface=ether1

/ip address
add address=10.0.100.1/24 interface=vlan100 comment="LAN Edge K3s"
add address=10.0.200.1/24 interface=vlan200 comment="IoT Devices"

/ip dhcp-server
add name=dhcp_k3s interface=vlan100 lease-time=1h address-pool=k3s_pool
add name=dhcp_iot interface=vlan200 lease-time=1h address-pool=iot_pool

Przepuszczamy tylko niezbędne połączenia między segmentami:

/ip firewall filter
add chain=forward src-address=10.0.200.0/24 dst-address=10.0.100.0/24 action=drop

Etap 2: Instalacja K3s jako lekkiego klastra Kubernetes

Instalujemy K3s na urządzeniu w sieci Edge (np. Raspberry Pi z Ubuntu):

curl -sfL https://get.k3s.io | sh -

Po instalacji, dostęp do KubeAPI:

export KUBECONFIG=/etc/rancher/k3s/k3s.yaml
kubectl get nodes

Dodajemy Helm:

curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/main/scripts/get-helm-3 | bash

Etap 3: Deployment aplikacji monitorujących i brokerskich

Prometheus i Grafana przez Helm:

helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm install prometheus prometheus-community/prometheus

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

Otwieramy port forwarding do Grafany:

kubectl port-forward service/grafana 3000:80

Etap 4: Integracja MikroTik z Prometheus

Krok 1: Włączenie SNMP na MikroTik

/snmp set enabled=yes contact="edge_admin" location="EdgeNode"

Krok 2: SNMP Exporter (na węźle K3s)

Tworzymy snmp.yml:

modules:
  mikrotik:
    walk:
      - 1.3.6.1.2.1.2
      - 1.3.6.1.2.1.31
    version: 2c
    auth:
      community: public

Uruchamiamy:

docker run -d -p 9116:9116 \
 -v /home/user/snmp.yml:/etc/snmp_exporter/snmp.yml \
 prom/snmp-exporter

Dodajemy do Prometheusa target:

- job_name: 'mikrotik'
  static_configs:
    - targets: ['10.0.100.1']  # adres MikroTik
  metrics_path: /snmp
  params:
    module: [mikrotik]

Etap 5: Wizualizacja ruchu i alerty w Grafana

Importujemy dashboard MikroTik SNMP (np. ID 10971 z Grafana Labs) i ustawiamy alerty:

• zbyt wysokie wykorzystanie CPU
• restart urządzenia
• problemy z portami lub połączeniem WAN

Etap 6: Automatyzacja i CI/CD dla Edge z GitOps

1. Tworzymy repo Git z plikami Helm/Kustomize
2. Instalujemy ArgoCD lub Flux
3. Repo automatycznie zaciąga zmiany do klastra Edge (np. aktualizacje Prometheus, MQTT, firewall)

Etap 7: Case Study — Edge node z Grafaną w zakładzie przemysłowym

• MikroTik z VRF: iot, edge, guest
• K3s host na Intel NUC w hali produkcyjnej
• MQTT zbiera dane z czujników Modbus i ZigBee
• Node-RED analizuje i przesyła je do InfluxDB
• Grafana wizualizuje temperatury, alarmy maszyn i uptime
• Prometheus zbiera dane o obciążeniu MikroTików i analizuje latencję

Korzyści:

• brak konieczności przetwarzania danych w chmurze
• zachowanie danych nawet przy awarii łącza WAN
• pełna obserwowalność urządzeń sieciowych i przemysłowych
• segmentacja bezpieczeństwa dzięki VLAN + firewall MikroTik

Podsumowanie i zapowiedź części 5

W części 4 zrealizowaliśmy zaawansowany i realny przypadek wdrożenia Edge Computing w oparciu o MikroTik, K3s oraz narzędzia open-source jak Prometheus i Grafana. Udowodniliśmy, że MikroTik to nie tylko tani router, ale potężna brama do nowoczesnych technologii.

W części 5 skupimy się na:

• implementacji Zero Trust Network Access (ZTNA) z MikroTik + NAC + EDR,
• automatycznym wykrywaniu i segmentacji urządzeń IoT
• oraz reakcji na incydenty z pomocą SOAR i SIEM.

Polecane wpisy

Tworzenie własnych usług systemd (.service) w systemie Linux – pełny poradnik

Tworzenie własnych usług systemd (.service) w systemie Linux – pełny poradnik Systemd zarządza uruchamianiem i kontrolą usług (demonów) w nowoczesnych Czytaj dalej

Zabezpieczenia Windows 12 — nowa era ochrony systemu operacyjnego Microsoft

Zabezpieczenia Windows 12 — nowa era ochrony systemu operacyjnego Microsoft Windows 12 to kolejny krok w ewolucji bezpieczeństwa systemów operacyjnych Czytaj dalej