Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
|
idp:laboratoare:07 [2022/04/26 12:50] radu.ciobanu |
idp:laboratoare:07 [2023/02/22 11:13] (current) radu.ciobanu |
||
|---|---|---|---|
| Line 1: | Line 1: | ||
| ===== Laboratorul 07 - Monitorizare, logare, vizualizare, cozi de mesaje ===== | ===== Laboratorul 07 - Monitorizare, logare, vizualizare, cozi de mesaje ===== | ||
| - | ==== Introducere ==== | ||
| - | Pentru acest laborator, vom lucra cu fișierele care se găsesc în subgrupul [[https://gitlab.com/mobylab-idp/laborator-7|Laborator 7]] din grupul oficial de GitLab al materiei. Directoarele **Testapp** și **Worker** conțin fișierele sursă și Dockerfile pentru cele două aplicații pe care le vom rula, directorul **Docker** conține fișierele Docker Compose cu care vom face deployment, iar directorul **Configs** conține configurările pentru diversele servicii pe care le vom adăuga în deployment. | ||
| - | |||
| - | ==== Monitorizare ==== | ||
| - | |||
| - | === Monitorizare din linia de comandă === | ||
| - | |||
| - | În acest laborator, se abordează problema monitorizării. Într-o aplicație Docker, se pot monitoriza în primul rând metrici despre mașinile (fizice sau virtuale) pe care rulează serviciile noastre, apoi metrici care țin de containerele care rulează în swarm, și, nu în ultimul rând, metrici care țin de aplicația propriu-zisă și pe care le putem defini. | ||
| - | |||
| - | Cea mai simplă metodă de a monitoriza unul sau mai multe containere este prin intermediul interfeței în linie de comandă din Docker, folosind comanda //docker container stats// în felul următor: | ||
| - | |||
| - | <code bash> | ||
| - | $ docker container run --name myalpine -it -d alpine | ||
| - | </code> | ||
| - | |||
| - | <code bash> | ||
| - | $ docker container stats myalpine | ||
| - | |||
| - | CONTAINER ID NAME CPU % MEM USAGE / LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O PIDS | ||
| - | 5d002ad9bba1 myalpine 0.00% 484KiB / 7.774GiB 0.01% 806B / 0B 135kB / 0B 1 | ||
| - | </code> | ||
| - | |||
| - | În exemplul de mai sus, s-a pornit un container de Linux Alpine, care apoi se monitorizează continuu. Informațiile afișate includ ID-ul și numele containerului, consumul de CPU și memorie, cantitatea de date schimbate pe interfețele de rețea, activitatea pe disc, etc. Dacă se dorește monitorizarea mai multor containere simultan, se poate utiliza comanda //docker stats//: | ||
| - | |||
| - | <code bash> | ||
| - | $ docker container run --name myalpine2 -it -d alpine | ||
| - | </code> | ||
| - | |||
| - | <code bash> | ||
| - | $ docker stats | ||
| - | |||
| - | CONTAINER ID NAME CPU % MEM USAGE / LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O PIDS | ||
| - | 97ab4376c5b7 myalpine2 0.01% 352KiB / 7.774GiB 0.00% 586B / 0B 0B / 0B 1 | ||
| - | 5d002ad9bba1 myalpine 0.02% 484KiB / 7.774GiB 0.01% 1.02kB / 0B 135kB / 0B 1 | ||
| - | </code> | ||
| - | |||
| - | În exemplul de mai sus, s-a mai pornit un container adițional. Prin comanda //docker stats//, se afișează informații statistice despre toate containerele care rulează pe mașină. | ||
| - | |||
| - | Comanda de mai sus poate fi customizată prin formatarea output-ului în funcție de câmpurile care se doresc a fi afișate, precum și modul în care acest lucru este făcut: | ||
| - | |||
| - | <code bash> | ||
| - | $ docker stats --format "{{.Container}}: {{.CPUPerc}}" | ||
| - | |||
| - | 97ab4376c5b7: 0.02% | ||
| - | 5d002ad9bba1: 0.01% | ||
| - | </code> | ||
| - | |||
| - | <code bash> | ||
| - | $ docker stats --format "table {{.Name}}\t{{.CPUPerc}}\t{{.MemUsage}}" | ||
| - | |||
| - | NAME CPU % MEM USAGE / LIMIT | ||
| - | myalpine2 0.01% 352KiB / 7.774GiB | ||
| - | myalpine 0.03% 484KiB / 7.774GiB | ||
| - | </code> | ||
| - | |||
| - | Dacă se dorește doar afișarea primului rezultat de monitorizare (în loc de o afișare continuă), se poate folosi comanda //docker container stats %%--%%no-stream//. | ||
| - | |||
| - | === Monitorizare prin Docker Remote API === | ||
| - | |||
| - | Pe lângă comenzile din CLI, Docker oferă și un set de endpoint-uri HTTP remote sub forma unui API, prin care se pot trimite comenzi către daemon-ul de Docker. Printre endpoint-urile din API-ul de Docker, există și câteva care oferă informații mai detaliate de monitorizare: | ||
| - | |||
| - | <code bash> | ||
| - | $ curl --unix-socket /var/run/docker.sock http://localhost/containers/97ab4376c5b7/stats | ||
| - | |||
| - | { | ||
| - | "read": "2022-04-19T08:52:27.9008855Z", | ||
| - | "preread": "0001-01-01T00:00:00Z", | ||
| - | "pids_stats": { | ||
| - | "current": 1, | ||
| - | "limit": 18446744073709551615 | ||
| - | }, | ||
| - | [...] | ||
| - | "cpu_stats": { | ||
| - | "cpu_usage": { | ||
| - | "total_usage": 51201000, | ||
| - | "usage_in_kernelmode": 14821000, | ||
| - | "usage_in_usermode": 36379000 | ||
| - | }, | ||
| - | "system_cpu_usage": 18947870000000, | ||
| - | "online_cpus": 4, | ||
| - | "throttling_data": { | ||
| - | "periods": 0, | ||
| - | "throttled_periods": 0, | ||
| - | "throttled_time": 0 | ||
| - | } | ||
| - | }, | ||
| - | [...] | ||
| - | "memory_stats": { | ||
| - | "usage": 360448, | ||
| - | "stats": { | ||
| - | [...] | ||
| - | }, | ||
| - | "limit": 8346984448 | ||
| - | }, | ||
| - | "name": "/myalpine2", | ||
| - | "id": "97ab4376c5b7e0411abd33277d3ea6ec7e902bdc9af9826d3afe6ff8f9325249", | ||
| - | "networks": { | ||
| - | "eth0": { | ||
| - | "rx_bytes": 936, | ||
| - | "rx_packets": 12, | ||
| - | [...] | ||
| - | } | ||
| - | } | ||
| - | } | ||
| - | </code> | ||
| - | |||
| - | Datele sunt generate o dată la o secundă și sunt în format JSON, așa cum se poate observa mai sus (unde s-a formatat JSON-ul pentru a fi urmărit mai ușor, și s-au păstrat doar părți din output, pentru claritate). La rularea comenzii, este necesar ID-ul containerului care se dorește a fi monitorizat. | ||
| - | |||
| - | === Monitorizare de evenimente Docker === | ||
| - | |||
| - | Dacă se dorește monitorizarea în timp real a unor evenimente Docker ce au loc pe mașina gazdă, se poate folosi comanda //docker system events//, așa cum se prezintă mai jos: | ||
| - | |||
| - | <code bash> | ||
| - | $ docker system events | ||
| - | |||
| - | # aceste evenimente se genereaza atunci cand oprim containerul myalpine2 | ||
| - | 2022-04-19T11:57:02.936639300+03:00 container kill 97ab4376c5b7e0411abd33277d3ea6ec7e902bdc9af9826d3afe6ff8f9325249 (image=alpine, name=myalpine2, signal=15) | ||
| - | 2022-04-19T11:57:12.977888700+03:00 container kill 97ab4376c5b7e0411abd33277d3ea6ec7e902bdc9af9826d3afe6ff8f9325249 (image=alpine, name=myalpine2, signal=9) | ||
| - | 2022-04-19T11:57:13.102094700+03:00 container die 97ab4376c5b7e0411abd33277d3ea6ec7e902bdc9af9826d3afe6ff8f9325249 (exitCode=137, image=alpine, name=myalpine2) | ||
| - | 2022-04-19T11:57:13.165242800+03:00 network disconnect 56499229054c04a928960053276ea4bf37c12e575bcdafa522140c835372df62 (container=97ab4376c5b7e0411abd33277d3ea6ec7e902bdc9af9826d3afe6ff8f9325249, name=bridge, type=bridge) | ||
| - | 2022-04-19T11:57:13.184247100+03:00 container stop 97ab4376c5b7e0411abd33277d3ea6ec7e902bdc9af9826d3afe6ff8f9325249 (image=alpine, name=myalpine2) | ||
| - | |||
| - | # acest eveniment se genereaza atunci cand stergem containerul myalpine2 | ||
| - | 2022-04-19T11:57:19.124295200+03:00 container destroy 97ab4376c5b7e0411abd33277d3ea6ec7e902bdc9af9826d3afe6ff8f9325249 (image=alpine, name=myalpine2) | ||
| - | |||
| - | # aceste evenimente se genereaza atunci cand pornim un container myalpine3 | ||
| - | 2022-04-19T11:57:40.002873200+03:00 container create fc65cf12a86cf253127415d0b0dabf2399e9dbfa15315c106e3f3566a9b2aee3 (image=alpine, name=myalpine3) | ||
| - | 2022-04-19T11:57:40.082728100+03:00 network connect 56499229054c04a928960053276ea4bf37c12e575bcdafa522140c835372df62 (container=fc65cf12a86cf253127415d0b0dabf2399e9dbfa15315c106e3f3566a9b2aee3, name=bridge, type=bridge) | ||
| - | 2022-04-19T11:57:40.449862600+03:00 container start fc65cf12a86cf253127415d0b0dabf2399e9dbfa15315c106e3f3566a9b2aee3 (image=alpine, name=myalpine3) | ||
| - | </code> | ||
| - | |||
| - | În exemplul de mai sus, s-a pornit monitorizarea de evenimente într-un terminal, iar în celălalt terminal întâi s-a oprit containerul **myalpine2** creat anterior, apoi s-a șters, iar în final s-a creat un container **myalpine3**. | ||
| - | |||
| - | Docker generează notificări pentru evenimente care au loc asupra containerelor, daemonului Docker, imaginilor, rețelelor virtuale, volumelor, etc. Este de asemenea posibilă filtrarea output-ului comenzii de mai sus în funcție de tipul de eveniment căutat, de un anumit container, etc.: | ||
| - | |||
| - | <code bash> | ||
| - | $ docker system events -f event=die -f container=myalpine3 | ||
| - | |||
| - | 2022-04-19T12:01:22.419370500+03:00 container die fc65cf12a86cf253127415d0b0dabf2399e9dbfa15315c106e3f3566a9b2aee3 (exitCode=137, image=alpine, name=myalpine3) | ||
| - | </code> | ||
| - | |||
| - | === Monitorizare folosind Prometheus === | ||
| - | |||
| - | [[https://prometheus.io|Prometheus]] este un toolkit open-source de monitorizare și alertare scris în Go, care colectează metrici prin citirea lor din endpoint-uri HTTP ale componentelor monitorizate (astfel de componente pot fi containere Docker, sau chiar Prometheus însuși). Oferă un model de date multi-dimensional, cu seriile de timp identificate prin-un nume de metrică și perechi cheie-valoare. Componentele monitorizate sunt descoperite prin servicii de descoperire (ca DNS, Consul, etc.) sau prin configurații statice. În plus, Prometheus oferă un limbaj de query funcțional numit PromQL, prin intermediul căruia se pot compune query-uri mai complexe. | ||
| - | |||
| - | În mod implicit, Docker expune metrici pentru Prometheus pe portul 9323, ceea ce înseamnă că o instanță de Prometheus poate monitoriza runtime-ul de Docker de pe un nod. | ||
| - | |||
| - | <note important>Această opțiune este încă în stadiu experimental pentru MacOS, așa că este nevoie să se adauge linia //"metrics-addr" : "0.0.0.0:9323"// în setările avansate de daemon Docker din Docker Desktop.</note> | ||
| - | |||
| - | În general, metricile unei componente care expune date pentru Prometheus se găsesc la un endpoint numit **metrics**, și așa este cazul și pentru Docker, care expune datele pentru Prometheus la adresa [[http://localhost:9323/metrics]]. Acolo se pot observa toate metricile expuse de Docker, iar pașii pentru a vizualiza datele de monitorizare folosind Prometheus sunt descriși în continuare. | ||
| - | |||
| - | Așa cum s-a specificat și mai sus, Prometheus se poate auto-monitoriza. Pentru acest lucru, sunt necesare două componente. În primul rând, este necesar un fișier YAML prin care se setează componentele care se doresc a fi monitorizate, precum și modul în care acestea sunt descoperite pe rețea. Pentru a monitoriza Docker și Prometheus, putem folosi următorul fișier de configurare (pe care îl puteți găsi în repository-ul [[https://gitlab.com/mobylab-idp/laborator-7/configs|Configs]]): | ||
| - | |||
| - | <spoiler> | ||
| - | <code yaml prometheus.yml> | ||
| - | scrape_configs: | ||
| - | - job_name: 'prometheus' | ||
| - | scrape_interval: 5s | ||
| - | static_configs: | ||
| - | - targets: ['prometheus:9090'] | ||
| - | |||
| - | - job_name: 'docker' | ||
| - | scrape_interval: 5s | ||
| - | static_configs: | ||
| - | - targets: ['host.docker.internal:9323'] | ||
| - | </code> | ||
| - | </spoiler> | ||
| - | |||
| - | În fișierul de mai sus, se creează două job-uri de monitorizare: | ||
| - | * unul denumit **prometheus**, care va colecta date din endpoint-ul HTTP la 5 secunde, de pe interfața serviciului de Prometheus care va fi pornit pe portul 9090 | ||
| - | * unul denumit **docker**, care va colecta date din endpoint-ul HTTP tot la 5 secunde, de pe interfața gazdei Docker pe care se rulează (**host.docker.internal** se rezolvă la adresa IP internă a gazdei). | ||
| - | |||
| - | Vom rula Prometheus ca un serviciu Docker prin intermediul unui fișier Docker Compose (pe care îl puteți găsi în repository-ul [[https://gitlab.com/mobylab-idp/laborator-7/docker|Docker]]), care arată astfel: | ||
| - | |||
| - | <spoiler> | ||
| - | <code yaml prometheus-stack.yml> | ||
| - | version: "3.8" | ||
| - | |||
| - | services: | ||
| - | prometheus: | ||
| - | image: prom/prometheus | ||
| - | volumes: | ||
| - | - ../configs/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml | ||
| - | ports: | ||
| - | - 9090:9090 | ||
| - | </code> | ||
| - | </spoiler> | ||
| - | |||
| - | Odată ce facem deployment-ul pe baza acestui fișier de Compose (așa cum am studiat în [[https://ocw.cs.pub.ro/courses/idp/laboratoare/03|laboratorul 3]]), la adresa [[http://<IP>:9090/graph]] se va găsi dashboard-ul Prometheus (prezentat mai jos, unde se pot vedea datele monitorizate și se pot adăuga grafice noi), iar la [[http://<IP>:9090/targets]] se vor găsi componentele monitorizate. De asemenea, ca la Docker, la [[http://<IP>:9090/metrics]] se pot găsi toate metricile generate de Prometheus. | ||
| - | |||
| - | <note important>În URL-urile de mai sus, **<IP>** se referă la adresa externă a unui nod din cluster-ul Docker (sau **localhost**, dacă rulăm local).</note> | ||
| - | |||
| - | {{:idp:laboratoare:prom_dashboard.png?800|}} | ||
| - | |||
| - | În imaginea de mai sus, s-a ales monitorizarea metricii **prometheus_http_requests_total** și o reprezentare de tip stacked a datelor, pe un interval de un minut. În textbox-ul de sus, se poate alege metrica ce se dorește a fi afișată (din dropdown-ul de sub el, sau se poate scrie un query în PromQL). Pentru afișare, se apasă butonul **Execute**, iar vizualizarea poate fi atât în format de grafic (așa cum este prezentat în imaginea de mai sus), cât și la consolă. Se pot adăuga astfel oricâte grafice pe dashboard. | ||
| - | |||
| - | === Monitorizarea stării nodurilor === | ||
| - | |||
| - | Pentru monitorizarea stării nodurilor care rulează servicii Docker, este necesar ca metricile aferente să fie publicate pe un endpoint HTTP. Pentru acest lucru, se poate folosi componenta [[https://prometheus.io/docs/guides/node-exporter/|Node Exporter]] din Prometheus, care expune metrici hardware și de sistem de operare de pe mașina gazdă către Prometheus. | ||
| - | |||
| - | Pentru a porni și componenta de Node Exporter pe fiecare nod din cluster, trebuie să adăugăm un serviciu nou în stiva noastră de servicii, rezultând următorul fișier Docker Compose (pe care îl puteți găsi în repository-ul [[https://gitlab.com/mobylab-idp/laborator-7/docker|Docker]]): | ||
| - | |||
| - | <spoiler> | ||
| - | <code yaml prometheus-nexporter-stack.yml> | ||
| - | version: "3.8" | ||
| - | |||
| - | services: | ||
| - | prometheus: | ||
| - | image: prom/prometheus | ||
| - | volumes: | ||
| - | - ../configs/prometheus/prometheus-nexporter.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml | ||
| - | ports: | ||
| - | - 9090:9090 | ||
| - | networks: | ||
| - | - monitoring | ||
| - | |||
| - | node_exporter: | ||
| - | image: prom/node-exporter | ||
| - | deploy: | ||
| - | mode: global | ||
| - | volumes: | ||
| - | - /proc:/host/proc:ro | ||
| - | - /sys:/host/sys:ro | ||
| - | - /:/rootfs:ro | ||
| - | command: | ||
| - | - '--path.procfs=/host/proc' | ||
| - | - '--path.rootfs=/rootfs' | ||
| - | - '--path.sysfs=/host/sys' | ||
| - | - '--collector.filesystem.mount-points-exclude=^/(sys|proc|dev|host|etc)($$|/)' | ||
| - | ports: | ||
| - | - 9100:9100 | ||
| - | networks: | ||
| - | - monitoring | ||
| - | |||
| - | networks: | ||
| - | monitoring: | ||
| - | </code> | ||
| - | </spoiler> | ||
| - | |||
| - | Rețeaua comună este necesară pentru că cele două componente (Prometheus și Node Exporter) trebuie să poată comunica între ele pentru a avea acces la date. De asemenea, se poate observa mai sus că serviciul de Node Exporter este rulat în modul global, ceea ce înseamnă ca va rula pe fiecare nod din swarm (pentru a putea exporta metrici de monitorizare pentru fiecare nod în parte). Parametrii de tip **mount** au rolul de a realiza o mapare între sistemels de fișiere Linux/MacOS de statistici (**sysfs** și **procfs**) de pe mașina gazdă și cele din container. | ||
| - | |||
| - | Noul fișier de configurare pentru Prometheus, pe care îl puteți găsi în repository-ul [[https://gitlab.com/mobylab-idp/laborator-7/configs|Configs]], arată în felul următor: | ||
| - | |||
| - | <spoiler> | ||
| - | <code yaml prometheus-nexporter.yml> | ||
| - | global: | ||
| - | scrape_interval: 3s | ||
| - | |||
| - | scrape_configs: | ||
| - | - job_name: 'prometheus' | ||
| - | scrape_interval: 5s | ||
| - | static_configs: | ||
| - | - targets: ['prometheus:9090'] | ||
| - | |||
| - | - job_name: 'docker' | ||
| - | scrape_interval: 5s | ||
| - | static_configs: | ||
| - | - targets: ['host.docker.internal:9323'] | ||
| - | |||
| - | - job_name: 'node resources' | ||
| - | static_configs: | ||
| - | - targets: ['node_exporter:9100'] | ||
| - | params: | ||
| - | collect[]: | ||
| - | - cpu | ||
| - | - meminfo | ||
| - | - diskstats | ||
| - | - netdev | ||
| - | - netstat | ||
| - | |||
| - | - job_name: 'node storage' | ||
| - | static_configs: | ||
| - | - targets: ['node_exporter:9100'] | ||
| - | params: | ||
| - | collect[]: | ||
| - | - filefd | ||
| - | - filesystem | ||
| - | - xfs | ||
| - | </code> | ||
| - | </spoiler> | ||
| - | |||
| - | Se poate observa că au apărut două target-uri noi, **node resources** și **node storage**. Deși ambele iau date din același endpoint, sunt separate într-un mod logic după tipul de date pe care le expun. | ||
| - | |||
| - | Când se face deploy, la adresa [[http://<IP>:9090/targets]] se vor putea observa toate cele patru target-uri (Docker, Prometheus, cele două target-uri noi specifice Node Exporter), iar la [[http://<IP>:9090/graph]] se pot acum alege pentru monitorizare inclusiv metrici generate de Node Exporter. | ||
| - | |||
| - | {{:idp:laboratoare:prom_nodex_targets.png?800|}} | ||
| - | |||
| - | === Monitorizare folosind cAdvisor === | ||
| - | |||
| - | O altă variantă de monitorizare a mașinilor gazdă și a containerelor este [[https://github.com/google/cadvisor|cAdvisor]] de la Google, care oferă informații de nivel înalt despre CPU și memorie, dar și despre containerele existente. cAdvisor face sampling o dată pe secundă, iar datele sunt ținute un minut (dacă se dorește o stocare de lungă durată, sunt necesare alte servicii). | ||
| - | |||
| - | Pentru monitorizarea folosind cAdvisor, este necesar să se pornească un serviciu de cAdvisor în aceeași rețea cu serviciul de Prometheus și să se adauge target-ul de cAdvisor în fișierul de configurare Prometheus. Noul fișier de configurare, pe care îl puteți găsi în repository-ul [[https://gitlab.com/mobylab-idp/laborator-7/configs|Configs]], arată în felul următor: | ||
| - | |||
| - | <spoiler> | ||
| - | <code yaml prometheus-nexporter-cadvisor.yml> | ||
| - | global: | ||
| - | scrape_interval: 3s | ||
| - | |||
| - | scrape_configs: | ||
| - | - job_name: 'prometheus' | ||
| - | scrape_interval: 5s | ||
| - | static_configs: | ||
| - | - targets: ['prometheus:9090'] | ||
| - | |||
| - | - job_name: 'docker' | ||
| - | scrape_interval: 5s | ||
| - | static_configs: | ||
| - | - targets: ['host.docker.internal:9323'] | ||
| - | |||
| - | - job_name: 'node resources' | ||
| - | static_configs: | ||
| - | - targets: ['node_exporter:9100'] | ||
| - | params: | ||
| - | collect[]: | ||
| - | - cpu | ||
| - | - meminfo | ||
| - | - diskstats | ||
| - | - netdev | ||
| - | - netstat | ||
| - | |||
| - | - job_name: 'node storage' | ||
| - | static_configs: | ||
| - | - targets: ['node_exporter:9100'] | ||
| - | params: | ||
| - | collect[]: | ||
| - | - filefd | ||
| - | - filesystem | ||
| - | - xfs | ||
| - | |||
| - | - job_name: 'cadvisor' | ||
| - | static_configs: | ||
| - | - targets: ['cadvisor:8080'] | ||
| - | </code> | ||
| - | </spoiler> | ||
| - | |||
| - | Diferența față de fișierul precedent de configurare este adăugarea target-ului **cadvisor**. Mai departe, putem face deploy pe baza fișierul Docker Compose de mai jos, pe care îl puteți găsi în repository-ul [[https://gitlab.com/mobylab-idp/laborator-7/docker|Docker]]: | ||
| - | |||
| - | <spoiler> | ||
| - | <code yaml prometheus-nexporter-cadvisor-stack.yml> | ||
| - | version: "3.8" | ||
| - | |||
| - | services: | ||
| - | prometheus: | ||
| - | image: prom/prometheus | ||
| - | volumes: | ||
| - | - ../configs/prometheus/prometheus-nexporter-cadvisor.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml | ||
| - | ports: | ||
| - | - 9090:9090 | ||
| - | networks: | ||
| - | - monitoring | ||
| - | |||
| - | node_exporter: | ||
| - | image: prom/node-exporter | ||
| - | deploy: | ||
| - | mode: global | ||
| - | volumes: | ||
| - | - /proc:/host/proc:ro | ||
| - | - /sys:/host/sys:ro | ||
| - | - /:/rootfs:ro | ||
| - | command: | ||
| - | - '--path.procfs=/host/proc' | ||
| - | - '--path.rootfs=/rootfs' | ||
| - | - '--path.sysfs=/host/sys' | ||
| - | - '--collector.filesystem.mount-points-exclude=^/(sys|proc|dev|host|etc)($$|/)' | ||
| - | ports: | ||
| - | - 9100:9100 | ||
| - | networks: | ||
| - | - monitoring | ||
| - | |||
| - | cadvisor: | ||
| - | image: gcr.io/cadvisor/cadvisor | ||
| - | deploy: | ||
| - | mode: global | ||
| - | volumes: | ||
| - | - /:/rootfs:ro | ||
| - | - /var/run:/var/run:ro | ||
| - | - /sys:/sys:ro | ||
| - | - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro | ||
| - | - /dev/disk:/dev/disk/:ro | ||
| - | ports: | ||
| - | - 8080:8080 | ||
| - | networks: | ||
| - | - monitoring | ||
| - | |||
| - | networks: | ||
| - | monitoring: | ||
| - | </code> | ||
| - | </spoiler> | ||
| - | |||
| - | În urma deployment-ului, metricile colectate de cAdvisor vor fi disponibile pentru monitorizare din dashboard-ul de Prometheus. Dacă nu se dorește accesarea din Prometheus, cAdvisor oferă și o interfață Web proprie, care se află la adresa [[http://<IP>:8080/]], unde se pot regăsi informații despre containerele care rulează (sub categoria **/docker**), precum și despre utilizarea nodului pe care rulează serviciul, așa cum se poate observa în imaginea de mai jos. | ||
| - | |||
| - | {{:idp:laboratoare:cadvisor.png?550|}} | ||
| - | |||
| - | === Monitorizarea propriilor aplicații === | ||
| - | |||
| - | Până acum, am monitorizat metrici despre nodurile Docker și despre containere, dar nu și despre aplicațiile noastre. Dacă dorim să facem acest lucru, este necesar să exportăm din aplicațiile noastre niște endpoint-uri HTTP care să poată fi citite de Prometheus, exact cum fac toate celelalte componente monitorizate mai sus. | ||
| - | |||
| - | O modalitate de a realiza acest lucru este de a urma [[https://prometheus.io/docs/practices/instrumentation/|documentația oficială Prometheus de instrumentare]] și de a ne expune direct din aplicații endpoint-ul de metrici cu datele afișate conform specificațiilor. Totuși, acest lucru nu este foarte la îndemână, dar partea bună este că există o serie de [[https://prometheus.io/docs/instrumenting/clientlibs/|biblioteci sau framework-uri]] care ne ușurează exportarea de metrici, indiferent de limbajul folosit. | ||
| - | |||
| - | În cadrul acestui laborator, exemplificăm monitorizarea propriilor aplicații folosind pachetul [[https://github.com/prometheus/client_python|prometheus-client]] în Python. Însă, înainte de a vedea cum se folosește, ar fi util de discutat despre tipurile de metrici acceptate de Prometheus. Astfel, conform [[https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/|documentației oficiale]], există patru categorii principale de metrici: | ||
| - | |||
| - | * Counter - un contor unic a cărui valoare poate doar să crească sau să fie resetată la zero | ||
| - | * Gauge - o valoare numerică ce poate urca sau coborî în mod arbitrar | ||
| - | * Histogram - colectează observații (precum durate de cereri sau dimensiuni de răspunsuri) și le numără în bucket-uri configurabile, oferind totodată și o sumă a tuturor valorilor observate | ||
| - | * Summary - similar cu Histogram, dar oferă și cuantile configurabile peste o fereastră dinamică de timp. | ||
| - | |||
| - | Pachetul [[https://github.com/prometheus/client_python|prometheus-client]] oferă funcții ușor de utilizat pentru fiecare din tipurile de metrici de mai sus, plus alte câteva auxiliare. Este suficient ca, în aplicațiile din care vrem să exportăm metrici, să instanțiem obiecte specifice tipurilor de metrici și să le actualizăm unde este cazul, și să pornim partea de server care va expune metricile respective pe un endpoint pentru Prometheus. Puteți vedea un exemplu simplu de aplicație Flask care exportă cinci metrici (Counter, Gauge, Histogram, Summary și Info) pe portul 8000 în repository-ul [[https://gitlab.com/mobylab-idp/laborator-7/testapp|Testapp]]. Acolo, pe lângă surse, există și un Dockerfile cu ajutorul căruia se poate construi o imagine Docker pentru această aplicație. De asemenea, imaginea se poate găsi deja construită pe Docker Hub cu numele **mobylab/idp-laborator7-testapp**. | ||
| - | |||
| - | Aplicația din laborator rulează și un server web care poate primi cereri de tip POST pe portul 5000 pentru a genera date legate de metricile oferite, astfel: | ||
| - | |||
| - | * **inc_counter** - crește valoarea metricii de tip Counter | ||
| - | * **inc_gauge** - crește valoarea metricii de tip Gauge | ||
| - | * **dec_gauge** - scade valoarea metricii de tip Gauge | ||
| - | * **set_gauge** - setează valoarea metricii de tip Gauge (cu un parametru numit **value**) | ||
| - | * **set_summary** - setează valoarea metricii de tip Summary (cu un parametru numit **value**) | ||
| - | * **set_histogram** - setează valoarea metricii de tip Histogram (cu un parametru numit **value**). | ||
| - | |||
| - | Pe partea de deployment, este necesar să adăugam aplicația noastră într-o rețea comună cu Prometheus, rezultând următorul fișier Docker Compose, pe care îl puteți găsi în repository-ul [[https://gitlab.com/mobylab-idp/laborator-7/docker|Docker]]: | ||
| - | |||
| - | <spoiler> | ||
| - | <code yaml prometheus-nexporter-cadvisor-testapp-stack.yml> | ||
| - | version: "3.8" | ||
| - | |||
| - | services: | ||
| - | prometheus: | ||
| - | image: prom/prometheus | ||
| - | volumes: | ||
| - | - ../configs/prometheus/prometheus-nexporter-cadvisor-testapp.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml | ||
| - | ports: | ||
| - | - 9090:9090 | ||
| - | networks: | ||
| - | - monitoring | ||
| - | |||
| - | node_exporter: | ||
| - | image: prom/node-exporter | ||
| - | deploy: | ||
| - | mode: global | ||
| - | volumes: | ||
| - | - /proc:/host/proc:ro | ||
| - | - /sys:/host/sys:ro | ||
| - | - /:/rootfs:ro | ||
| - | command: | ||
| - | - '--path.procfs=/host/proc' | ||
| - | - '--path.rootfs=/rootfs' | ||
| - | - '--path.sysfs=/host/sys' | ||
| - | - '--collector.filesystem.mount-points-exclude=^/(sys|proc|dev|host|etc)($$|/)' | ||
| - | ports: | ||
| - | - 9100:9100 | ||
| - | networks: | ||
| - | - monitoring | ||
| - | |||
| - | cadvisor: | ||
| - | image: gcr.io/cadvisor/cadvisor | ||
| - | deploy: | ||
| - | mode: global | ||
| - | volumes: | ||
| - | - /:/rootfs:ro | ||
| - | - /var/run:/var/run:ro | ||
| - | - /sys:/sys:ro | ||
| - | - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro | ||
| - | - /dev/disk:/dev/disk/:ro | ||
| - | ports: | ||
| - | - 8080:8080 | ||
| - | networks: | ||
| - | - monitoring | ||
| - | |||
| - | testapp: | ||
| - | image: mobylab/idp-laborator7-testapp | ||
| - | ports: | ||
| - | - 8000:8000 | ||
| - | - 5000:5000 | ||
| - | networks: | ||
| - | - monitoring | ||
| - | |||
| - | networks: | ||
| - | monitoring: | ||
| - | </code> | ||
| - | </spoiler> | ||
| - | |||
| - | Din punct de vedere al fișierului de configurare pentru Prometheus, trebuie adăugat un job pentru aplicația noastră, pe portul 8000, rezultând următorul fișier, pe care îl puteți găsi în repository-ul [[https://gitlab.com/mobylab-idp/laborator-7/configs|Configs]]: | ||
| - | |||
| - | <spoiler> | ||
| - | <code yaml prometheus-nexporter-cadvisor-testapp.yml> | ||
| - | global: | ||
| - | scrape_interval: 3s | ||
| - | |||
| - | scrape_configs: | ||
| - | - job_name: 'prometheus' | ||
| - | scrape_interval: 5s | ||
| - | static_configs: | ||
| - | - targets: ['prometheus:9090'] | ||
| - | |||
| - | - job_name: 'docker' | ||
| - | scrape_interval: 5s | ||
| - | static_configs: | ||
| - | - targets: ['host.docker.internal:9323'] | ||
| - | |||
| - | - job_name: 'node resources' | ||
| - | static_configs: | ||
| - | - targets: ['node_exporter:9100'] | ||
| - | params: | ||
| - | collect[]: | ||
| - | - cpu | ||
| - | - meminfo | ||
| - | - diskstats | ||
| - | - netdev | ||
| - | - netstat | ||
| - | |||
| - | - job_name: 'node storage' | ||
| - | static_configs: | ||
| - | - targets: ['node_exporter:9100'] | ||
| - | params: | ||
| - | collect[]: | ||
| - | - filefd | ||
| - | - filesystem | ||
| - | - xfs | ||
| - | |||
| - | - job_name: 'cadvisor' | ||
| - | static_configs: | ||
| - | - targets: ['cadvisor:8080'] | ||
| - | |||
| - | - job_name: 'testapp' | ||
| - | static_configs: | ||
| - | - targets: ['testapp:8000'] | ||
| - | </code> | ||
| - | </spoiler> | ||
| - | |||
| - | Odată ce s-a făcut deployment-ul, putem observa la [[http://<IP>:9090/targets]] și noul target, pe care putem apoi face query-uri din pagina de grafice, așa cum se poate observa în imaginea de mai jos. | ||
| - | |||
| - | {{:idp:laboratoare:prom_testapp.png?800|}} | ||
| - | |||
| - | ==== Logare ==== | ||
| - | |||
| - | [[https://grafana.com/oss/loki/|Loki]] este un sistem de agregare de log-uri scalabil, creat de cei de la Grafana și inspirat de Prometheus. Mai concret, este un fel de Prometheus pentru log-uri, gândit să fie eficient și ușor de utilizat, folosind DynamoDB pentru indexare și S3 pentru stocare. Loki nu indexează textul log-urilor, ci grupează log-urile în stream-uri și le indexează astfel, împărțind query-urile în bucăți mici și realizându-le în paralel. | ||
| - | |||
| - | Ca funcționalitate, Loki colectează log-uri de la mai mulți clienți (cum ar fi Promtail, Logstash, driver-ul de Docker, etc.), le indexează, și apoi le exportă către alte servici precum Grafana sau AlertManager. În cadrul acestui laborator, vom folosi un driver Docker de logging custom pentru Loki, care se instalează în felul următor: | ||
| - | |||
| - | <code bash> | ||
| - | $ docker plugin install grafana/loki-docker-driver:latest --alias loki --grant-all-permissions | ||
| - | </code> | ||
| - | |||
| - | <code bash> | ||
| - | $ docker plugin ls | ||
| - | |||
| - | ID NAME DESCRIPTION ENABLED | ||
| - | 6a20054403a8 loki:latest Loki Logging Driver true | ||
| - | </code> | ||
| - | |||
| - | Odată instalat driver-ul, acesta poate fi folosit la pornirea unui container sau a unui serviciu (fie din linia de comandă, fie dintr-un fișier Docker Compose) pentru a redirecționa log-urile acestuia către Loki. Pe lângă această modificare pe care trebuie să o facem deployment-ului unei aplicații, este nevoie să adăugăm serviciul de Loki (care rulează pe portul implicit 3100) și serviciul de Grafana (vom intra mai târziu în detalii despre Grafana, dar momentan ne este necesar pentru a putea vizualiza datele colectate de Loki). Ajungem astfel la următorul fișier Docker Compose, pe care îl puteți găsi în repository-ul [[https://gitlab.com/mobylab-idp/laborator-7/docker|Docker]]: | ||
| - | |||
| - | <spoiler> | ||
| - | <code yaml prometheus-nexporter-cadvisor-testapp-loki-stack.yml> | ||
| - | version: "3.8" | ||
| - | |||
| - | services: | ||
| - | prometheus: | ||
| - | image: prom/prometheus | ||
| - | volumes: | ||
| - | - ../configs/prometheus/prometheus-nexporter-cadvisor-testapp.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml | ||
| - | ports: | ||
| - | - 9090:9090 | ||
| - | networks: | ||
| - | - monitoring | ||
| - | - visualizing | ||
| - | |||
| - | node_exporter: | ||
| - | image: prom/node-exporter | ||
| - | deploy: | ||
| - | mode: global | ||
| - | volumes: | ||
| - | - /proc:/host/proc:ro | ||
| - | - /sys:/host/sys:ro | ||
| - | - /:/rootfs:ro | ||
| - | command: | ||
| - | - '--path.procfs=/host/proc' | ||
| - | - '--path.rootfs=/rootfs' | ||
| - | - '--path.sysfs=/host/sys' | ||
| - | - '--collector.filesystem.mount-points-exclude=^/(sys|proc|dev|host|etc)($$|/)' | ||
| - | ports: | ||
| - | - 9100:9100 | ||
| - | networks: | ||
| - | - monitoring | ||
| - | |||
| - | cadvisor: | ||
| - | image: gcr.io/cadvisor/cadvisor | ||
| - | deploy: | ||
| - | mode: global | ||
| - | volumes: | ||
| - | - /:/rootfs:ro | ||
| - | - /var/run:/var/run:ro | ||
| - | - /sys:/sys:ro | ||
| - | - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro | ||
| - | - /dev/disk:/dev/disk/:ro | ||
| - | ports: | ||
| - | - 8080:8080 | ||
| - | networks: | ||
| - | - monitoring | ||
| - | |||
| - | testapp: | ||
| - | image: mobylab/idp-laborator7-testapp | ||
| - | logging: | ||
| - | driver: loki | ||
| - | options: | ||
| - | loki-url: http://host.docker.internal:3100/loki/api/v1/push | ||
| - | loki-external-labels: job=myjob,owner=radu,environment=development | ||
| - | ports: | ||
| - | - 8000:8000 | ||
| - | - 5000:5000 | ||
| - | networks: | ||
| - | - monitoring | ||
| - | - logging | ||
| - | |||
| - | loki: | ||
| - | image: grafana/loki | ||
| - | volumes: | ||
| - | - ../configs/loki/loki.yml:/etc/config/loki.yml | ||
| - | - ../configs/loki/wal:/wal | ||
| - | entrypoint: | ||
| - | - /usr/bin/loki | ||
| - | - -config.file=/etc/config/loki.yml | ||
| - | ports: | ||
| - | - 3100:3100 | ||
| - | networks: | ||
| - | - logging | ||
| - | - visualizing | ||
| - | |||
| - | grafana: | ||
| - | image: grafana/grafana | ||
| - | volumes: | ||
| - | - grafana-volume:/var/lib/grafana | ||
| - | ports: | ||
| - | - 3000:3000 | ||
| - | depends_on: | ||
| - | - loki | ||
| - | deploy: | ||
| - | placement: | ||
| - | constraints: [node.role == manager] | ||
| - | networks: | ||
| - | - visualizing | ||
| - | |||
| - | networks: | ||
| - | monitoring: | ||
| - | logging: | ||
| - | visualizing: | ||
| - | |||
| - | volumes: | ||
| - | grafana-volume: | ||
| - | </code> | ||
| - | </spoiler> | ||
| - | |||
| - | Se poate observa adăugarea atributului **logging** pentru aplicația noastră, pe care am pus-o într-o rețea comună cu Loki. De asemenea, pentru partea de vizualizare a log-urilor, Loki este în aceeași rețea cu Grafana. De asemenea, se mai observă că Loki are nevoie de un fișier YAML de configurare. Puteți vedea un exemplu mai jos (care se găsește și în directorul **loki** din repository-ul [[https://gitlab.com/mobylab-idp/laborator-7/configs|Configs]]): | ||
| - | |||
| - | <spoiler> | ||
| - | <code yaml loki.yml> | ||
| - | auth_enabled: false | ||
| - | |||
| - | server: | ||
| - | http_listen_port: 3100 | ||
| - | |||
| - | ingester: | ||
| - | lifecycler: | ||
| - | address: 127.0.0.1 | ||
| - | ring: | ||
| - | kvstore: | ||
| - | store: inmemory | ||
| - | replication_factor: 1 | ||
| - | final_sleep: 0s | ||
| - | chunk_idle_period: 5m | ||
| - | chunk_retain_period: 30s | ||
| - | |||
| - | schema_config: | ||
| - | configs: | ||
| - | - from: 2022-04-15 | ||
| - | store: boltdb | ||
| - | object_store: filesystem | ||
| - | schema: v11 | ||
| - | index: | ||
| - | prefix: index_ | ||
| - | period: 168h | ||
| - | |||
| - | storage_config: | ||
| - | boltdb: | ||
| - | directory: /tmp/loki/index | ||
| - | |||
| - | filesystem: | ||
| - | directory: /tmp/loki/chunks | ||
| - | |||
| - | limits_config: | ||
| - | enforce_metric_name: false | ||
| - | reject_old_samples: true | ||
| - | reject_old_samples_max_age: 168h | ||
| - | |||
| - | chunk_store_config: | ||
| - | max_look_back_period: 0 | ||
| - | |||
| - | table_manager: | ||
| - | chunk_tables_provisioning: | ||
| - | inactive_read_throughput: 0 | ||
| - | inactive_write_throughput: 0 | ||
| - | provisioned_read_throughput: 0 | ||
| - | provisioned_write_throughput: 0 | ||
| - | index_tables_provisioning: | ||
| - | inactive_read_throughput: 0 | ||
| - | inactive_write_throughput: 0 | ||
| - | provisioned_read_throughput: 0 | ||
| - | provisioned_write_throughput: 0 | ||
| - | retention_deletes_enabled: false | ||
| - | retention_period: 0 | ||
| - | </code> | ||
| - | </spoiler> | ||
| - | |||
| - | <note important>Atenție la data pe care o selectați la atributul **schema_config** și la perioada de indexare. Dacă perioadă de indexare nu este valabilă, nu veți putea vedea log-urile.</note> | ||
| - | |||
| - | Se observă deci că nu trebuie modificat nimic în codul aplicației ale cărei log-uri dorim să le preluam, ci doar în Docker Compose. Odată ce facem deployment-ul, putem vizualiza log-urile preluate și agregate de Loki cu ajutorul Grafana. [[https://grafana.com|Grafana]] este o suită open source de analiză și vizualizare de metrici (precum și alertare), care are suport pentru un număr mare de surse de date, printre care și Loki sau Prometheus. | ||
| - | |||
| - | Odată ce serviciul de Grafana este pornit, putem accesa dashboard-ul său la [[http://<IP>:3000/]]. Este nevoie întâi să ne logăm (credențialele implicite sunt **admin** / **admin**), după care putem adăuga o sursă nouă de date selectând opțiunea **Add your first data source** de pe ecranul principal. Ca tip de sursă de date, se selectează Loki, după care se introduce URL-ul [[http://loki:3100]] și se salvează. În acest moment, dacă intrăm pe [[http://<IP>:3000/explore]], putem observa sursa de log-uri Loki și putem să selectăm în funcție de label-uri. Odată selectat un label, se pot vedea (în timp real sau pe o perioadă determinată) log-urile dorite, așa cum se observă în imaginea de mai jos. | ||
| - | |||
| - | {{:idp:laboratoare:loki.png?800|}} | ||
| - | |||
| - | ==== Vizualizare ==== | ||
| - | |||
| - | Așa cum am importat Loki ca sursă de date în Grafana pentru a realiza query-uri și a avea o interfață grafică ușor de utilizat, același lucru îl putem face și pentru Prometheus. Dacă, până acum, se generau date care să fie afișate în Prometheus, în cazul de față Prometheus funcționează ca sursă de date, iar Grafana va primi datele și le va afișa într-un dashboard. | ||
| - | |||
| - | Tot ce trebuie făcut în Docker Compose este să punem Grafana și Prometheus în aceeași rețea, iar apoi să intrăm pe dashboard la [[http://<IP>:3000/]] și să adăugăm noua sursă de date, similar cu Loki (URL-ul sursei fiind de această dată [[http://loki:9090]]). Odată adăugat Prometheus ca sursă, se pot crea dashboard-uri pe metricile expuse de Prometheus, așa cum se poate observa în imaginea de mai jos. | ||
| - | |||
| - | {{:idp:laboratoare:grafana.png?800|}} | ||
| - | |||
| - | ==== Cozi de mesaje ==== | ||
| - | |||
| - | În multe cazuri, am putea avea o aplicație unde este necesar să realizăm anumite procesări în mod asincron, separat de fluxul principal al aplicației, cu scopul de a îmbunătăți performanțele și timpii de răspuns ai aplicației noastre. Un mod de a realiza acest lucru este prin intermediul **cron jobs** și task-uri de background, dar o variantă mai facilă este utilizarea cozilor asincrone de mesaje. | ||
| - | |||
| - | [[https://hub.docker.com/_/rabbitmq|RabbitMQ]] este un exemplu popular de broker asincron de mesaje care este ușor de pornit și configurat, putând gestiona milioane de mesaje. RabbitMQ funcționează pe modelul **publish/subscribe**, unde procese de tip **publisher** generează date care sunt stocate de broker-ul RabbitMQ în cozi, iar procese de tip **subscriber** se abonează la cozile respective și primesc mesajele atunci când acestea sunt publicate. | ||
| - | |||
| - | În cadrul exemplului din acest laborator, aplicația [[https://gitlab.com/mobylab-idp/laborator-7/testapp|Testapp]] pe care am văzut-o înainte va avea rolul de **publisher**. Atunci când se trimite un POST pe ruta **generate_event** cu un parametru numit **event**, se va publica evenimentul respectiv într-o coadă numită **task_queue**. De cealaltă parte, va mai exista o aplicație separată numită Worker (ale cărei surse se găsesc [[https://gitlab.com/mobylab-idp/laborator-7/worker|aici]]) care va acționa ca **subscriber**. Se va abona la mesajele din coada **task_queue** și le va afișa atunci când le primește. Puteți găsi și o imagine Docker deja construită pentru Worker pe Docker Hub cu numele **mobylab/idp-laborator7-worker**. | ||
| - | |||
| - | <note important>Este util de menționat faptul că, pentru a realiza conexiunea cu broker-ul RabbitMQ atât în Testapp, cât și în Worker, folosim pachetul [[https://pika.readthedocs.io/en/stable/|Pika]], deoarece acesta oferă o implementare a protocolului AMQP 0-9-1 folosit de RabbitMQ.</note> | ||
| - | |||
| - | Având imaginile pentru Testapp și Worker, putem să ne actualizăm fișierul Docker Compose astfel: | ||
| - | |||
| - | * adăugăm un serviciu de RabbitMQ cu imaginea **rabbitmq:management-alpine** și îl punem într-o rețea nouă | ||
| - | * punem serviciul **testapp** (deja existent) și în această nouă rețea | ||
| - | * adăugăm serviciul Worker și îl punem în aceeași rețea. | ||
| - | |||
| - | Cu aceste modificări, ajungem la următorul fișier Docker Compose, pe care îl puteți găsi în repository-ul [[https://gitlab.com/mobylab-idp/laborator-7/docker|Docker]]: | ||
| - | |||
| - | <spoiler> | ||
| - | <code yaml prometheus-nexporter-cadvisor-testapp-loki-rmq-stack.yml> | ||
| - | version: "3.8" | ||
| - | |||
| - | services: | ||
| - | prometheus: | ||
| - | image: prom/prometheus | ||
| - | volumes: | ||
| - | - ../configs/prometheus/prometheus-nexporter-cadvisor-testapp.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml | ||
| - | ports: | ||
| - | - 9090:9090 | ||
| - | networks: | ||
| - | - monitoring | ||
| - | - visualizing | ||
| - | |||
| - | node_exporter: | ||
| - | image: prom/node-exporter | ||
| - | deploy: | ||
| - | mode: global | ||
| - | volumes: | ||
| - | - /proc:/host/proc:ro | ||
| - | - /sys:/host/sys:ro | ||
| - | - /:/rootfs:ro | ||
| - | command: | ||
| - | - '--path.procfs=/host/proc' | ||
| - | - '--path.rootfs=/rootfs' | ||
| - | - '--path.sysfs=/host/sys' | ||
| - | - '--collector.filesystem.mount-points-exclude=^/(sys|proc|dev|host|etc)($$|/)' | ||
| - | ports: | ||
| - | - 9100:9100 | ||
| - | networks: | ||
| - | - monitoring | ||
| - | |||
| - | cadvisor: | ||
| - | image: gcr.io/cadvisor/cadvisor | ||
| - | deploy: | ||
| - | mode: global | ||
| - | volumes: | ||
| - | - /:/rootfs:ro | ||
| - | - /var/run:/var/run:ro | ||
| - | - /sys:/sys:ro | ||
| - | - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro | ||
| - | - /dev/disk:/dev/disk/:ro | ||
| - | ports: | ||
| - | - 8080:8080 | ||
| - | networks: | ||
| - | - monitoring | ||
| - | |||
| - | testapp: | ||
| - | image: mobylab/idp-laborator7-testapp | ||
| - | logging: | ||
| - | driver: loki | ||
| - | options: | ||
| - | loki-url: http://host.docker.internal:3100/loki/api/v1/push | ||
| - | loki-external-labels: job=myjob,owner=radu,environment=development | ||
| - | ports: | ||
| - | - 8000:8000 | ||
| - | - 5000:5000 | ||
| - | depends_on: | ||
| - | - rabbitmq | ||
| - | networks: | ||
| - | - monitoring | ||
| - | - logging | ||
| - | - rmq | ||
| - | |||
| - | rabbitmq: | ||
| - | image: rabbitmq:management-alpine | ||
| - | ports: | ||
| - | - 5672:5672 | ||
| - | - 15672:15672 | ||
| - | networks: | ||
| - | - rmq | ||
| - | hostname: rabbitmq | ||
| - | |||
| - | worker: | ||
| - | image: mobylab/idp-laborator7-worker | ||
| - | depends_on: | ||
| - | - rabbitmq | ||
| - | networks: | ||
| - | - rmq | ||
| - | |||
| - | loki: | ||
| - | image: grafana/loki | ||
| - | volumes: | ||
| - | - ../configs/loki/loki.yml:/etc/config/loki.yml | ||
| - | - ../configs/loki/wal:/wal | ||
| - | entrypoint: | ||
| - | - /usr/bin/loki | ||
| - | - -config.file=/etc/config/loki.yml | ||
| - | ports: | ||
| - | - 3100:3100 | ||
| - | networks: | ||
| - | - logging | ||
| - | - visualizing | ||
| - | |||
| - | grafana: | ||
| - | image: grafana/grafana | ||
| - | volumes: | ||
| - | - grafana-volume:/var/lib/grafana | ||
| - | ports: | ||
| - | - 3000:3000 | ||
| - | depends_on: | ||
| - | - loki | ||
| - | deploy: | ||
| - | placement: | ||
| - | constraints: [node.role == manager] | ||
| - | networks: | ||
| - | - visualizing | ||
| - | |||
| - | networks: | ||
| - | monitoring: | ||
| - | logging: | ||
| - | visualizing: | ||
| - | rmq: | ||
| - | |||
| - | volumes: | ||
| - | grafana-volume: | ||
| - | </code> | ||
| - | </spoiler> | ||
| - | |||
| - | Odată ce deployment-ul este făcut, putem întâi să verificăm dacă broker-ul RabbitMQ este funcțional intrând pe [[http://<IP>:15672/]] și logându-ne cu credențialele implicite **guest** / **guest**. Putem astfel observa că avem o singură coadă (**task_queue**) pe care nu s-a publicat încă vreun mesaj. | ||
| - | |||
| - | {{:idp:laboratoare:rmq1.png?800|}} | ||
| - | |||
| - | Dacă vrem să publicăm mesaje, este suficient să trimitem o cerere de POST pe ruta **generate_event** cu un parametru numit **event** către Testapp (adică pe portul 5000). În consola administrativă a RabbitMQ, putem observa prezența mesajului. | ||
| - | |||
| - | {{:idp:laboratoare:rmq2.png?800|}} | ||
| - | |||
| - | De asemenea, putem să ne uităm la log-urile aplicației Worker și să verificăm că mesajul a fost primit cu succes, astfel (presupunând că stiva noastră de servicii se numește **prom**): | ||
| - | |||
| - | <code bash> | ||
| - | $ docker service logs prom_worker | ||
| - | |||
| - | prom_worker.1.q3clmboqw5ij@docker-desktop | Worker started | ||
| - | prom_worker.1.q3clmboqw5ij@docker-desktop | Worker connected | ||
| - | prom_worker.1.q3clmboqw5ij@docker-desktop | Received hello | ||
| - | </code> | ||
| - | |||
| - | <note tip>Pentru a vă ușura testarea acestui laborator, găsiți în directorul **postman** din repository-ul [[https://gitlab.com/mobylab-idp/laborator-7/configs|Configs]] o colecție de rute pe care le puteți importa direct în Postman.</note> | ||
