CodeGym /Kursy /Docker SELF /Konfiguracja monitoringu i logowania

Konfiguracja monitoringu i logowania

Docker SELF

Poziom 24 , Lekcja 1

Dostępny

7.1 Konfiguracja monitoringu za pomocą Prometheus

W tym kroku omówimy, jak skonfigurować monitoring i logowanie dla naszej aplikacji wielokontenerowej. To pozwoli na śledzenie stanu i wydajności usług, a także na zbieranie i analizowanie logów w celu diagnostyki problemów.

Cel: zbieranie metryk z usług i wizualizacja ich do monitorowania wydajności i stanu aplikacji.

Instalacja i konfiguracja Prometheus

W tym przykładzie Prometheus uruchamiany jest z użyciem Dockera. Zapewnia to interoperacyjność na różnych platformach i pozwala na efektywne wdrożenie monitoringu na dowolnym systemie operacyjnym obsługującym Dockera.

1. Utworzenie katalogu na konfigurację Prometheus:

Terminal


mkdir prometheus
cd prometheus

2. Utworzenie pliku konfiguracji 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. Utworzenie Dockerfile dla Prometheus:

dockerfile


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

4. Dodanie Prometheus do 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 Instalacja i konfiguracja Grafana

1. Tworzenie folderu na konfigurację Grafana:

Terminal


mkdir grafana
cd grafana

2. Tworzenie Dockerfile dla Grafana:

dockerfile


FROM grafana/grafana

3. Dodanie Grafana do docker-compose.yml:

Yaml


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

4. Konfiguracja Grafana do pracy z Prometheus:

Uruchom kontenery za pomocą docker compose up.
Przejdź do interfejsu web Grafana pod adresem http://localhost:3033.
Zaloguj się, używając domyślnych danych logowania (admin/admin).
Przejdź do "Configuration" -> "Data Sources" i dodaj nowe źródło danych.
Wybierz "Prometheus" i wskaż URL http://prometheus:9090.
Zapisz konfigurację.

Tworzenie dashboardów w Grafana

Tworzenie nowego dashboardu:
- Przejdź do "Create" -> "Dashboard".
- Kliknij "Add new panel".
- W sekcji "Query" wybierz źródło danych Prometheus.
- Wprowadź zapytanie PromQL do pobrania metryk. Na przykład, do monitorowania użycia CPU:

Promql


rate(container_cpu_usage_seconds_total[1m])

Konfiguracja panelu (Panel):
- Wybierz typ wykresu (na przykład, "Graph").
- Skonfiguruj panel (na przykład, tytuł, legendę, osie itp.).
- Kliknij "Apply", aby zapisać panel.
Tworzenie dodatkowych paneli:
- Powtórz kroki, aby utworzyć dodatkowe panele dla innych metryk, takich jak pamięć, sieć i dysk.

7.3 Konfiguracja ELK Stack

Konfiguracja logowania za pomocą ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana).

Cel: zbierać, przechowywać i analizować logi z naszych serwisów.

Instalacja i konfiguracja Elasticsearch

Dodanie Elasticsearch do compose.yaml:

Yaml


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

Instalacja i konfiguracja Logstash

Krok 1. Utworzenie katalogu dla konfiguracji Logstash:

Terminal


mkdir logstash
cd logstash

Krok 2. Utworzenie pliku konfiguracyjnego logstash.conf:

Text


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

Krok 3. Utworzenie Dockerfile dla Logstash:

dockerfile


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

Krok 4. Dodanie Logstash do compose.yaml:

Yaml


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

Instalacja i konfiguracja Kibana

Dodanie Kibana do compose.yaml:

Yaml


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

Instalacja Filebeat do zbierania logów

Krok 1. Utworzenie katalogu dla konfiguracji Filebeat:

Terminal


mkdir filebeat
cd filebeat

Krok 2. Utworzenie pliku konfiguracyjnego filebeat.yml:

Yaml


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

Krok 3. Utworzenie Dockerfile dla Filebeat:

dockerfile


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

Krok 4. Dodanie Filebeat do compose.yaml:

Yaml


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

7.4 Pełny plik

Pełny plik 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:

Poprzednia Poprzednia lekcja

Następny Następna lekcja

Komentarze

TO VIEW ALL COMMENTS OR TO MAKE A COMMENT,
GO TO FULL VERSION