アプリケーションの監視とログ管理に Docker を使用する方法-Linuxの運用と保守-php.cn

アプリケーションの監視とログ管理に Docker を使用する方法

WBOY

リリース： 2023-11-07 16:58:54

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アプリケーションの監視とログ管理に Docker を使用する方法

Docker は現代のアプリケーションにおいて不可欠なテクノロジーとなっていますが、アプリケーションの監視とログ管理に Docker を使用することは課題です。 Service Discovery や Load Balancing などの Docker ネットワーク機能が継続的に強化されているため、完全で安定した効率的なアプリケーション監視システムの必要性がますます高まっています。

この記事では、アプリケーションの監視とログ管理のための Docker の使用方法を簡単に紹介し、具体的なコード例を示します。

アプリケーション監視に Prometheus を使用する

Prometheus は、SoundCloud によって開発されたオープンソースのプルモデルベースのサービス監視および警告ツールです。 Go 言語で書かれており、マイクロサービスソリューションやクラウド環境で広く使用されています。監視ツールとして、DockerのCPU、メモリ、ネットワーク、ディスクなどを監視できるほか、多次元のデータスイッチング、柔軟なクエリ、アラーム、可視化機能もサポートしているため、迅速な対応と迅速な意思決定を可能にします。

もう 1 つ注意すべき点は、Prometheus はプルモードでサンプリングする必要があることです。つまり、監視対象のアプリケーションの /metrics インターフェイスにアクセスして監視データを取得する必要があります。したがって、監視対象アプリケーションイメージを開始するときは、最初に Prometheus にアクセスできる IP とポートを /metrics インターフェイスに設定する必要があります。以下は単純な Node.js アプリケーションです。

const express = require('express')
const app = express()

app.get('/', (req, res) => {
  res.send('Hello World!')
})

app.get('/metrics', (req, res) => {
  res.send(`
    # HELP api_calls_total Total API calls
    # TYPE api_calls_total counter
    api_calls_total 100
  `)
})

app.listen(3000, () => {
  console.log('Example app listening on port 3000!')
})

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このコードでは、/metrics インターフェイスを通じて api_calls_total 監視インジケーターを返します。

次に、公式 Web サイトから Prometheus の Docker イメージをダウンロードし、docker-compose.yml ファイルを作成します。このファイル内に Node.js アプリケーションのデータを取得します。

version: '3'
services:
  node:
    image: node:lts
    command: node index.js
    ports:
      - 3000:3000

  prometheus:
    image: prom/prometheus:v2.25.2
    volumes:
      - ./prometheus:/etc/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.retention.time=15d'
    ports:
      - 9090:9090

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docker-compose.yml ファイルでは、2 つのサービスを定義します。1 つは Node.js アプリケーションを実行する Node サービス、もう 1 つは監視用の Prometheus サービスです。このうち、Node サービスによって公開されるポートはポート 3000 です。ポートマッピングを通じて、docker-compose.yml の IP およびポート 3000 を介して Node アプリケーションの /metrics インターフェイスにアクセスできます。 Prometheus は、ポート 9090 を介して、対応する監視インジケーターデータにアクセスできます。

最後に、prometheus.yml ファイルで、取得するデータソースを定義する必要があります。

global:
  scrape_interval:     15s
  evaluation_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'node-exporter'
    static_configs:
    - targets: ['node:9100']

  - job_name: 'node-js-app'
    static_configs:
    - targets: ['node:3000']

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このファイルでは、収集されるすべての Node.js アプリケーションのインジケーターを定義します。ここで、targets パラメーターは、Node.js アプリケーションの IP アドレスとそれに対応するポート番号です。ここでは、ノードとポート 3000 を使用しています。

最後に、 docker-compose up コマンドを実行してアプリケーション全体とその監視サービスを開始し、Prometheus のメンバーインジケーターを表示します。

ログ管理に ElasticSearch と Logstash を使用する

Docker では、アプリケーションログデータはさまざまな Docker コンテナーに分散されます。これらのログを一元管理したい場合は、ELK の ElasticSearch と Logstash を使用してログを一元管理し、コンピューターリソースの監視と分析を容易にすることができます。

始める前に、Logstash と ElasticSearch の Docker イメージをダウンロードし、docker-compose.yml ファイルを作成する必要があります。

このファイルでは 3 つのサービスを定義しており、そのうちの bls はビジネスログをシミュレートするために使用される API サービスであり、各応答後にログが stdout とログファイルに記録されます。 logstash サービスは、Logstash によって公式に提供されている Docker イメージから構築されており、ログの収集、フィルタリング、送信に使用されます。 ElasticSearch サービスは、ログの保存と取得に使用されます。

version: '3'
services:
  bls:
    image: nginx:alpine
    volumes:
      - ./log:/var/log/nginx
      - ./public:/usr/share/nginx/html:ro
    ports:
      - "8000:80"
    logging:
      driver: "json-file"
      options:
        max-size: "10m"
        max-file: "10"

  logstash:
    image: logstash:7.10.1
    volumes:
      - ./logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline
    environment:
      - "ES_HOST=elasticsearch"
    depends_on:
      - elasticsearch

  elasticsearch:
    image: elasticsearch:7.10.1
    environment:
      - "http.host=0.0.0.0"
      - "discovery.type=single-node"
    volumes:
      - ./elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/data

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構成ファイルでは、コンテナ内のパスをホストのログファイルシステムにマップします。同時に、ログオプションを通じて、ログのボリュームサイズと量が定義され、ログが占有するストレージが制限されます。

設定ファイルの logstash で、nginx_pipeline.conf という名前の新しいパイプラインを定義します。このファイルは、nginx ログの収集、フィルタリング、送信を処理するために使用されます。 ELK の仕組みと同様に、logstash は受信したログをさまざまな条件に基づいて処理し、作成済みの Elasticsearch クラスターに送信します。この構成ファイルでは、次の処理ロジックを定義します。

input {
  file {
    path => "/var/log/nginx/access.log"
  }
}

filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => [ "${ES_HOST}:9200" ]
    index => "nginx_log_index"
  }
}

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この構成ファイルでは、file という名前の入力を定義します。これは、ローカルログファイルからデータを読み取ることを意味します。次に、grok ライブラリを使用して特定のテンプレートに一致するログを解析するフィルターを導入しました。最後に、環境変数 ES_HOST を介してコンテナに取得とレポートを渡しながら、Elasticsearch クラスターのアドレスにデータを転送する出力を定義します。

最終的に、上記のように ELK 全体の構成が完了すると、効率的なログ管理システムが完成します。各ログは一元管理された場所に送信され、統合され、簡単に検索できるようになります。フィルタリングと可視化の操作。

以上がアプリケーションの監視とログ管理に Docker を使用する方法の詳細内容です。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。