Surveillance de Docker: rassemblement des mesures et suivi la santé des conteneurs

Le cœur de la surveillance Docker est de collecter et d'analyser les données de fonctionnement des conteneurs, y compris principalement des indicateurs tels que l'utilisation du processeur, l'utilisation de la mémoire, le trafic réseau et les E / S de disque. En utilisant des outils tels que Prometheus, Grafana et Cadvisor, une surveillance complète et une optimisation des performances des conteneurs peuvent être obtenues.

introduction

Dans le développement et l'exploitation et la maintenance des logiciels modernes, Docker est devenu un outil indispensable. Avec la vulgarisation de la technologie de contenerisation, comment surveiller efficacement l'état de course et les performances des conteneurs Docker est devenu un sujet brûlant. Cet article plongera dans tous les aspects de la surveillance de Docker, des bases aux applications avancées, et vous aidera à comprendre comment collecter des mesures et suivre la santé des conteneurs. Après avoir lu cet article, vous maîtriserez la technologie de base de la surveillance de Docker et serez en mesure de mieux gérer et optimiser votre environnement conteneurisé.

Examen des connaissances de base

Le cœur de la surveillance Docker est de collecter et d'analyser les données en cours d'exécution des conteneurs. Prenons d'abord les bases pertinentes. Les conteneurs Docker sont une technologie de virtualisation légère qui exécute les applications via des noyaux du système d'exploitation hôte partagé. La surveillance des conteneurs Docker implique principalement les aspects suivants: l'utilisation du processeur, l'utilisation de la mémoire, le trafic réseau, les E / S de disque, etc. Ces mesures peuvent nous aider à comprendre la santé et les performances des conteneurs.

Lors de la surveillance des conteneurs Docker, nous utilisons généralement des outils et technologies spécialisés, tels que Prometheus, Grafana, Cadvisor, etc. Ces outils peuvent nous aider à collecter, stocker et visualiser les données de fonctionnement des conteneurs, permettant ainsi une surveillance complète des conteneurs.

Analyse du concept de base ou de la fonction

La définition et la fonction de la surveillance Docker

La surveillance de Docker fait référence à la surveillance et à la gestion de la santé et des performances du conteneur en collectant et en analysant les données de fonctionnement du conteneur. Ses fonctions principales incluent:

• Détection des défauts : En surveillant les indicateurs de fonctionnement du conteneur, les défauts peuvent être découverts et situés en temps opportun pour assurer le fonctionnement stable de l'application.
• Optimisation des performances : En analysant les données de performance du conteneur, des goulots d'étranglement peuvent être trouvés et optimisés pour améliorer les performances globales de l'application.
• Gestion des ressources : En surveillant l'utilisation des ressources du conteneur, les ressources peuvent être allouées raisonnablement pour éviter les déchets de ressources et la surcharge.

Regardons un exemple de surveillance de Docker simple:

 Docker Statts - format "TABLE {{.name}} \ t {{. Container}} \ t {{. CPuperc}} \ t {{. Memusage}}"

Cette commande peut afficher l'utilisation du processeur et l'utilisation de la mémoire du conteneur, nous aidant à comprendre rapidement l'état d'exécution du conteneur.

Comment fonctionne la surveillance Docker

Le principe de travail de la surveillance de Docker comprend principalement les étapes suivantes:

• Collecte de données : Collectez les données en cours d'exécution des conteneurs via des mécanismes de noyau tels que l'API ou les groupes de Docker.
• Stockage de données : stocker les données collectées dans une base de données de séries chronologiques, telles que Prometheus.
• Analyse des données : Promql du langage de requête de Prometheus, analyse et traite les données.
• Visualisation des données : utilisez des outils tels que Grafana pour visualiser les résultats de l'analyse, ce qui est pratique pour le personnel de fonctionnement et de maintenance pour afficher et analyser.

Lors de la mise en œuvre de la surveillance de Docker, nous devons considérer les détails techniques suivants:

• Complexité du temps : l'efficacité de la collecte et de l'analyse des données affecte directement les performances du système de surveillance.
• Gestion de la mémoire : il est nécessaire de gérer raisonnablement l'utilisation de la mémoire du système de surveillance pour éviter une consommation excessive de ressources.
• Précision des données : il est nécessaire de s'assurer que les données collectées sont suffisamment précises pour refléter l'état de fonctionnement réel du conteneur.

Exemple d'utilisation

Utilisation de base

Examinons un exemple de surveillance de base Docker, en utilisant Prométhée et Grafana pour surveiller l'utilisation du processeur du conteneur:

 # PROMETHEUS FILE DE CONFIGURATION SCRATE_CONFIGS:
  - job_name: 'docker'
    static_configs:
      - cibles: ['localhost: 9323']

 # Démarrer le cadvisor
docker run \
  --volume = /: / rootfs: ro \
  --volume = / var / run: / var / run: rw \
  --volume = / sys: / sys: ro \
  --volume = / var / lib / docker /: / var / lib / docker: ro \
  - édition = 8080: 8080 \
  --Detach = true \
  --name = cadvisor \
  Google / Cadvisor: Dernière

Ce fichier et la commande de configuration peuvent nous aider à démarrer Cadvisor et à collecter les données en cours d'exécution du conteneur via Prometheus. Nous pouvons ensuite utiliser Grafana pour visualiser ces données et créer un tableau de bord de surveillance.

Utilisation avancée

Dans une utilisation avancée, nous pouvons utiliser la fonction d'alarme de Prometheus pour définir l'utilisation du processeur du conteneur pour envoyer des e-mails d'alarme lorsque le conteneur est supérieur à 80%:

 # Groupes de règles d'alarme Prometheus:
- Nom: Docker_Alerts
  Règles:
  - Alerte: highcpuusage
    expr: contener_cpu_usage_seconds_total> 0,8
    Pour: 5m
    Étiquettes:
      Gravité: avertissement
    Annotations:
      Résumé: "Utilisation élevée du processeur détectée"
      Description: "Container {{$ labels.container_name}} a une utilisation élevée du processeur (> 80%)"

Ce fichier de configuration peut nous aider à définir des règles d'alarme. Lorsque l'utilisation du processeur du conteneur dépasse 80%, Prometheus déclenchera une alarme et enverra un e-mail d'alarme via le récepteur d'alarme configuré.

Erreurs courantes et conseils de débogage

Lorsque vous utilisez la surveillance Docker, vous pouvez rencontrer les problèmes courants suivants:

• Données inexactes : Parfois, les données collectées peuvent être inexactes, ce qui peut être dû à des problèmes de configuration avec Cadvisor ou Prometheus. Vous pouvez résoudre les problèmes en vérifiant les fichiers de configuration et les journaux.
• Alarmes fréquentes : si le seuil d'alarme réglé est trop faible, il peut provoquer un déclenchement fréquent d'alarme. Ce problème peut être résolu en ajustant le seuil d'alarme et les règles d'alarme.
• Les goulots d'étranglement des performances : Si le système de surveillance est inadéquat, cela peut entraîner des retards dans la collecte et l'analyse des données. Les performances du système de surveillance peuvent être améliorées en optimisant la configuration de Prometheus et Grafana.

Optimisation des performances et meilleures pratiques

Dans les applications pratiques, comment optimiser les performances du système de surveillance Docker est un sujet important. Examinons quelques conseils d'optimisation et meilleures pratiques:

• Fréquence d'échantillonnage des données : En ajustant la fréquence d'échantillonnage de Prometheus, la fréquence de la collecte de données peut être réduite, réduisant ainsi la consommation de ressources du système de surveillance.
• Aggrégation de données : les données peuvent être agrégées via la fonction d'agrégation de Prometheus pour réduire la quantité de données stockées et analysées.
• Optimisation des alarmes : vous pouvez définir les règles de suppression des alarmes pour éviter le déclenchement répété des alarmes et réduire le bruit des alarmes.

Lors de la rédaction du code de surveillance Docker, nous devons également prêter attention aux meilleures pratiques suivantes:

• Litabilité du code : en ajoutant des commentaires et en utilisant une dénomination claire, la lisibilité du code est améliorée, ce qui facilite la maintenance et l'optimisation de la maintenance et de l'optimisation ultérieures.
• Conception modulaire : améliore la réutilisabilité du code et la maintenabilité en modularisant les fonctions de surveillance.
• Déploiement automatisé : Déployez automatiquement les systèmes de surveillance pour améliorer l'efficacité du fonctionnement et de la maintenance en utilisant des outils tels que Docker Compose ou Kubernetes.

En général, la surveillance de Docker est une technologie complexe mais très importante. Grâce à l'introduction et aux exemples de cet article, vous auriez dû maîtriser les principes de base et les méthodes d'application de la surveillance de Docker. Dans des applications pratiques, l'application de ces technologies et les meilleures pratiques de manière flexible en fonction des besoins et des environnements spécifiques peut vous aider à mieux gérer et optimiser votre environnement conteneurisé.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!