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設定監控和日誌記錄

Docker SELF

等級 24 , 課堂 1

開放

7.1 使用 Prometheus 設置監控

在這一步，我們會研究如何為我們的多容器應用程式設定監控和日誌記錄。這將允許追蹤服務的狀態與效能，還可以收集與分析日誌來診斷問題。

目標: 從服務收集指標並將其可視化，以便監控應用程式的效能和狀態。

安裝和設置 Prometheus

這裡的例子中，Prometheus 是使用 Docker 啟動的。這提供了跨平台性，並允許在任何支持 Docker 的操作系統上同樣有效地部署監控。

1. 創建 Prometheus 配置的目錄：

Terminal


mkdir prometheus
cd prometheus

2. 創建配置檔案 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. 為 Prometheus 創建 Dockerfile：

dockerfile


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

4. 在 compose.yaml 中添加 Prometheus：

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 安裝和設定 Grafana

1. 為 Grafana 創建配置目錄：

Terminal


mkdir grafana
cd grafana

2. 為 Grafana 創建 Dockerfile：

dockerfile


FROM grafana/grafana

3. 在 docker-compose.yml 中添加 Grafana:

Yaml


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

4. 為使用 Prometheus 配置 Grafana：

使用 docker compose up 啟動容器。
打開瀏覽器進入 Grafana 的 Web 介面：http://localhost:3033 。
使用默認用戶名密碼登錄 (admin/admin)。
打開 "Configuration" -> "Data Sources"，新增資料來源。
選擇 "Prometheus"，並指定 URL http://prometheus:9090 。
儲存設定。

在 Grafana 創建儀表板

創建新的儀表板：
- 打開 "Create" -> "Dashboard" 。
- 點擊 "Add new panel"。
- 在 "Query" 區選擇資料來源 Prometheus 。
- 輸入 PromQL 查詢來獲取指標數據。例如，監控 CPU 使用情況：

Promql


rate(container_cpu_usage_seconds_total[1m])

設置面板 (Panel)：
- 選擇圖表類型 (例如圖形 "Graph")。
- 設置面板 (例如名稱、圖例、軸等)。
- 點擊 "Apply" 以保存面板。
創建其他面板：
- 重複這些步驟來為其他指標 (例如內存、網絡、磁碟) 創建面板。

7.3 配置 ELK Stack

使用 ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 配置日誌記錄。

目標: 收集、存儲和分析來自我們服務的日誌。

安裝和配置 Elasticsearch

在 compose.yaml 中添加 Elasticsearch：

Yaml


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

安裝和配置 Logstash

步驟 1. 創建 Logstash 配置目錄：

Terminal


mkdir logstash
cd logstash

步驟 2. 創建 logstash.conf 配置文件：

Text


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

步驟 3. 為 Logstash 創建 Dockerfile：

dockerfile


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

步驟 4. 在 compose.yaml 中添加 Logstash：

Yaml


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

安裝和配置 Kibana

在 compose.yaml 中添加 Kibana：

Yaml


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

安裝 Filebeat 收集日誌

步驟 1. 創建 Filebeat 配置目錄：

Terminal


mkdir filebeat
cd filebeat

步驟 2. 創建 filebeat.yml 配置文件：

Yaml


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

步驟 3. 為 Filebeat 創建 Dockerfile：

dockerfile


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

步驟 4. 在 compose.yaml 中添加 Filebeat：

Yaml


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

7.4 完整檔案

完整檔案 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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