Linux での Docker: コンテナーのテストと監視を自動化するには?-Linuxの運用と保守-php.cn

Linux での Docker: コンテナーのテストと監視を自動化するには?

WBOY

リリース： 2023-07-30 19:34:51

オリジナル

1000 人が閲覧しました

Linux 上の Docker: コンテナーの自動テストと監視を実行するにはどうすればよいですか?

コンテナテクノロジーの急速な発展により、Docker は最も人気のあるコンテナ化プラットフォームの 1 つになりました。アプリケーションのデプロイと管理に Docker を使用するプロセスでは、コンテナの自動テストと監視が特に重要です。この記事では、Linux で Docker を使用してコンテナーのテストと監視を自動化する方法を紹介し、対応するコード例を示します。

1. Docker 自動テスト

Dockerfile の作成
まず、テストするアプリケーションの Dockerfile を作成する必要があります。 Dockerfile は、Docker イメージを構築するための一連の手順が含まれるテキストファイルです。以下は簡単な Dockerfile の例です:

FROM python:3.8-alpine

WORKDIR /app

COPY requirements.txt ./ 
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD [ "python", "./app.py" ]

ログイン後にコピー

上記の Dockerfile は Python ベースのアプリケーション用に作成され、最初に python:3.8-alpine イメージに基づいて新しいイメージを構築します。。次に、作業ディレクトリを /app に設定し、アプリケーションに必要な依存関係ファイル requirements.txt をコンテナーにコピーし、依存関係をインストールします。次に、現在のディレクトリ内のすべてのファイルをコンテナにコピーし、CMD ディレクティブを通じてコンテナの起動時に実行するコマンドを指定します。

コンテナの構築と実行
Dockerfile の作成が完了したら、次に示すように、docker build コマンドを使用して Docker イメージを構築できます。 #
```
$ docker build -t myapp:latest .
```
ログイン後にコピー

myapp

という名前の最新バージョンのイメージを構築します。次に、

docker run

コマンドを使用してコンテナを実行し、以下に示すように、対応するポートマッピングとその他の構成を指定します。 <div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class='brush:php;toolbar:false;'>$ docker run -d -p 8080:8080 --name myapp-container myapp:latest</pre><div class="contentsignin">ログイン後にコピー</div></div>上記のコマンドは、

myapp-container

コンテナという名前のコンテナを作成し、コンテナ内の 8080 ポートをホストの 8080 ポートにマップします。

自動テストスクリプトを作成する

unittest
モジュールを使用してテストケースを作成できます。以下に簡単な例を示します。

import unittest
import requests

class TestApp(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.url = 'http://localhost:8080/'

    def tearDown(self):
        pass

    def test_hello(self):
        response = requests.get(self.url + 'hello')
        self.assertEqual(response.status_code, 200)
        self.assertEqual(response.text, 'Hello, world!')

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

ログイン後にコピー

setUp

メソッドを使用してテスト環境を初期化し、tearDown メソッドを使用します。テスト環境をクリーンアップするために使用されます。 test_hello メソッドは、requests ライブラリを使用して HTTP リクエストを送信し、返された結果が期待を満たしているかどうかを判断するためのアサーションを行う特定のテストケースです。

自動テストの実行

test_app.py
として保存されていると仮定すると、次のコマンドを使用してテストスクリプトを実行できます:
```
$ python test_app.py
```
ログイン後にコピー

Prometheus 監視を使用する

Prometheus をダウンロードしてインストールする

FROM prom/prometheus:v2.26.0

COPY prometheus.yml /etc/prometheus/

ログイン後にコピー

Prometheus 構成を作成するfile

global:
  scrape_interval: 5s

scrape_configs:
  - job_name: 'myapp'
    static_configs:
      - targets: ['myapp-container:8080']

ログイン後にコピー

scrape_interval

でデータ収集の間隔を指定し、scrape_configs でデータ収集の間隔を定義します。監視対象。

Prometheus コンテナの起動

docker run
コマンドを使用して Prometheus コンテナを起動できます。
```
$ docker run -d -p 9090:9090 -v /path/to/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml --name prometheus prom/prometheus:v2.26.0
```
ログイン後にコピー
上記のコマンドは、prometheus
という名前のコンテナを実行し、コンテナ内の 9090 ポートをホストの 9090 ポートにマップし、prometheus.yml をマウントします。ホスト上の ファイルをコンテナーに追加します。
Prometheus Web インターフェイスにアクセスする
1. 概要
参考資料:

Docker 公式ドキュメント: https://docs.docker.com/
Prometheus 公式ドキュメント: https://prometheus.io/ docs /
以上がLinux での Docker: コンテナーのテストと監視を自動化するには?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。