Pentru acest laborator, vom lucra cu fișierele care se găsesc în subgrupul 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.

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:

$ docker container run --name myalpine -it -d alpine

$ 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

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:

$ docker container run --name myalpine2 -it -d alpine

$ 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

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:

$ docker stats --format "{{.Container}}: {{.CPUPerc}}"
 
97ab4376c5b7: 0.02%
5d002ad9bba1: 0.01%

$ 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

Dacă se dorește doar afișarea primului rezultat de monitorizare (în loc de o afișare continuă), se poate folosi comanda docker container stats –no-stream.

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:

$ 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,
[...]
		}
	}
}

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.