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Configurazione di monitoraggio e logging

Docker SELF

Livello 24 , Lezione 1

Disponibile

7.1 Configurazione del monitoraggio con Prometheus

In questo step vedremo come configurare il monitoraggio e il logging per la nostra applicazione multi-contenitore. Questo ci permetterà di tenere traccia dello stato e delle performance dei servizi, oltre a raccogliere e analizzare i log per diagnosticare i problemi.

Obiettivo: raccogliere metriche dai servizi e visualizzarle per monitorare le performance e lo stato dell'applicazione.

Installazione e configurazione di Prometheus

In questo esempio, Prometheus viene avviato usando Docker. Questo assicura la portabilità tra piattaforme e permette di implementare il monitoraggio in modo efficiente su qualsiasi sistema operativo che supporti Docker.

1. Creazione di una directory per la configurazione di Prometheus:

Terminale


mkdir prometheus
cd prometheus

2. Creazione del file di configurazione prometheus.yml:

Yaml


global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'flask-app'
    static_configs:
      - targets: ['backend:5000']
  - job_name: 'node-app'
    static_configs:
      - targets: ['frontend:3000']

3. Creazione del Dockerfile per Prometheus:

dockerfile


FROM prom/prometheus
COPY prometheus.yml /etc/prometheus/prometheus.yml

4. Aggiunta di Prometheus in compose.yaml:

Yaml


version: '3'

services:
  frontend:
    build: ./frontend
    ports:
      - "3000:3000"
    networks:
      - task-network

  backend:
    build: ./backend
    ports:
      - "5000:5000"
    depends_on:
      - database
    networks:
      - task-network
    environment:
      - DATABASE_URL=postgresql://taskuser:taskpassword@database:5432/taskdb

  database:
    image: postgres:13
    environment:
      - POSTGRES_DB=taskdb
      - POSTGRES_USER=taskuser
      - POSTGRES_PASSWORD=taskpassword
    networks:
      - task-network
    volumes:
      - db-data:/var/lib/postgresql/data

  nginx:
    build: ./nginx
    ports:
      - "80:80"
    depends_on:
      - frontend
      - backend
    networks:
      - task-network

  prometheus:
    build: ./prometheus
    ports:
      - "9090:9090"
    networks:
      - task-network

networks:
  task-network:
    driver: bridge

volumes:
  db-data:

7.2 Installazione e configurazione di Grafana

1. Creazione di una directory per la configurazione di Grafana:

Terminal


mkdir grafana
cd grafana

2. Creazione di un Dockerfile per Grafana:

dockerfile


FROM grafana/grafana

3. Aggiunta di Grafana in docker-compose.yml:

Yaml


  grafana:
    image: grafana/grafana
    ports:
      - "3033:3000"
    depends_on:
      - prometheus
    networks:
      - task-network

4. Configurazione di Grafana per lavorare con Prometheus:

Avvia i container con il comando docker compose up.
Vai all'interfaccia web di Grafana all'indirizzo http://localhost:3033.
Effettua il login usando le credenziali standard (admin/admin).
Vai a "Configuration" -> "Data Sources" e aggiungi una nuova fonte dati.
Seleziona "Prometheus" e specifica l'URL http://prometheus:9090.
Salva le impostazioni.

Creazione di dashboard in Grafana

Creazione di un nuovo dashboard:
- Vai a "Create" -> "Dashboard".
- Clicca su "Add new panel".
- Nella sezione "Query" seleziona la fonte dati Prometheus.
- Inserisci una query PromQL per ottenere le metriche. Per esempio, per monitorare l'utilizzo del CPU:

Promql


rate(container_cpu_usage_seconds_total[1m])

Configurazione del pannello (Panel):
- Seleziona il tipo di grafico (per esempio, "Graph").
- Configura il pannello (per esempio, nome, leggenda, assi, ecc.).
- Clicca su "Apply" per salvare il pannello.
Creazione di pannelli aggiuntivi:
- Ripeti i passaggi per creare pannelli aggiuntivi per altre metriche come memoria, rete e disco.

7.3 Configurazione ELK Stack

Configurazione della registrazione con ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana).

Obiettivo: raccogliere, conservare e analizzare i log dai nostri servizi.

Installazione e configurazione di Elasticsearch

Aggiunta di Elasticsearch in compose.yaml:

Yaml


  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.15.0
    environment:
      - discovery.type=single-node
    ports:
      - "9200:9200"
    networks:
      - task-network

Installazione e configurazione di Logstash

Passo 1. Creazione di una directory per la configurazione di Logstash:

Terminal


mkdir logstash
cd logstash

Passo 2. Creazione del file di configurazione logstash.conf:

Text


input {
  beats {
    port => 5044
  }
}
filter {
  json {
    source => "message"
  }
}
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["elasticsearch:9200"]
    index => "docker-logs-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

Passo 3. Creazione di un Dockerfile per Logstash:

dockerfile


FROM docker.elastic.co/logstash/logstash:8.15.0
COPY logstash.conf /usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf

Passo 4. Aggiunta di Logstash in compose.yaml:

Yaml


  logstash:
    build: ./logstash
    ports:
      - "5044:5044"
    depends_on:
      - elasticsearch
    networks:
      - task-network

Installazione e configurazione di Kibana

Aggiunta di Kibana in compose.yaml:

Yaml


  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:8.15.0
    ports:
      - "5601:5601"
    depends_on:
      - elasticsearch
    networks:
      - task-network

Installazione di Filebeat per la raccolta dei log

Passo 1. Creazione di una directory per la configurazione di Filebeat:

Terminal


mkdir filebeat
cd filebeat

Passo 2. Creazione del file di configurazione filebeat.yml:

Yaml


filebeat.inputs:
- type: docker
  containers.ids:
    - '*'
processors:
  - add_docker_metadata: ~
output.logstash:
  hosts: ["logstash:5044"]

Passo 3. Creazione di un Dockerfile per Filebeat:

dockerfile


FROM docker.elastic.co/beats/filebeat:8.15.0
COPY filebeat.yml /usr/share/filebeat/filebeat.yml

Passo 4. Aggiunta di Filebeat in compose.yaml:

Yaml


filebeat:
    build: ./filebeat
    volumes:
      - "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro"
    depends_on:
      - logstash
    networks:
      - task-network

7.4 File completo

File completo compose.yaml

Yaml


version: '3'

services:
  frontend:
    build: ./frontend
    ports:
      - "3000:3000"
    networks:
      - task-network
        
  backend:
    build: ./backend
    ports:
      - "5000:5000"
    depends_on:
      - database
    networks:
      - task-network
    environment:
      - DATABASE_URL=postgresql://taskuser:taskpassword@database:5432/taskdb
        
  database:
    image: postgres:13
    environment:
      - POSTGRES_DB=taskdb
      - POSTGRES_USER=taskuser
      - POSTGRES_PASSWORD=taskpassword
    networks:
      - task-network
    volumes:
      - db-data:/var/lib/postgresql/data
        
  nginx:
    build: ./nginx
    ports:
      - "80:80"
    depends_on:
      - frontend
      - backend
    networks:
      - task-network
        
  prometheus:
    build: ./prometheus
    ports:
      - "9090:9090"
    networks:
      - task-network
        
  grafana:
    image: grafana/grafana
    ports:
      - "3033:3000"
    depends_on:
      - prometheus
    networks:
      - task-network
        
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.9.2
    environment:
      - discovery.type=single-node
    ports:
      - "9200:9200"
    networks:
      - task-network
        
  logstash:
    build: ./logstash
    ports:
      - "5044:5044"
    depends_on:
      - elasticsearch
    networks:
      - task-network
        
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.9.2
    ports:
      - "5601:5601"
    depends_on:
      - elasticsearch
    networks:
      - task-network
        
  filebeat:
    build: ./filebeat
    volumes:
      - "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro"
    depends_on:
      - logstash
    networks:
      - task-network
        
networks:
  task-network:
    driver: bridge
        
volumes:
  db-data:

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