Написание скриптов для автоматизации мониторинга контейнеров в Docker

Docker стал неотъемлемой частью современного DevOps-цикла благодаря своей способности изолировать приложения в контейнерах, упрощать развертывание и улучшать производительность. Однако для обеспечения стабильной работы контейнеров крайне важно организовать их мониторинг. В этой статье мы разберем, как автоматизировать процесс мониторинга контейнеров Docker с помощью скриптов и интеграции с популярными инструментами мониторинга, такими как Prometheus и Grafana.

Зачем нужен мониторинг контейнеров?

Контейнеры позволяют разворачивать приложения в стандартизированных средах, однако без должного мониторинга могут возникнуть проблемы, которые не удастся обнаружить вовремя. Мониторинг контейнеров необходим для:

• Отслеживания производительности контейнеров.
• Обнаружения ошибок и предупреждения проблем.
• Слежения за потреблением ресурсов (CPU, память, сеть, диски).
• Контроля за состоянием запущенных контейнеров и их логами.

Автоматизация мониторинга помогает устранить ручную работу, улучшает скорость реагирования на инциденты и упрощает управление большим количеством контейнеров.

Использование Docker Stats для мониторинга

Docker предоставляет встроенную команду docker stats, которая выводит информацию о потреблении ресурсов контейнеров. Это полезный инструмент для мониторинга, который можно автоматизировать с помощью скриптов.

Пример простого Bash-скрипта для мониторинга

Создадим простой скрипт, который будет собирать статистику о работающих контейнерах и сохранять её в файл:

#!/bin/bash



# Путь к файлу для сохранения данных

output_file="/var/log/docker_stats.log"



# Получение списка запущенных контейнеров

containers=$(docker ps --format "{{.ID}}")



# Сбор статистики по каждому контейнеру

for container in $containers; do

  echo "Сбор статистики для контейнера: $container" >> $output_file

  docker stats --no-stream $container >> $output_file

  echo "-----------------------------" >> $output_file

done



echo "Мониторинг завершён: $(date)" >> $output_file

Этот скрипт выполняет следующее:

• Получает список запущенных контейнеров.
• С помощью команды docker stats собирает статистику по каждому контейнеру.
• Записывает результат в лог-файл.

Планирование задачи для периодического мониторинга

Чтобы запускать этот скрипт автоматически, можно добавить его в cron. Например, чтобы запускать каждые 5 минут:

*/5 * * * * /path/to/monitoring_script.sh

Использование Prometheus и Grafana для продвинутого мониторинга

Prometheus и Grafana являются мощными инструментами для мониторинга и визуализации данных, которые можно использовать в сочетании с Docker для более продвинутого мониторинга контейнеров.

Установка и настройка Prometheus

Prometheus — это система мониторинга с временными рядами данных. Она собирает метрики из различных источников, включая Docker.

Для начала создадим docker-compose.yaml для запуска Prometheus:

version: '3'

services:

  prometheus:

    image: prom/prometheus

    volumes:

      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml

    ports:

      - 9090:9090

Создадим файл prometheus.yml для конфигурации Prometheus:

global:

  scrape_interval: 15s



scrape_configs:

  - job_name: 'docker'

    static_configs:

      - targets: ['localhost:9323']

Для сбора метрик из Docker нам нужен экспортёр метрик. Один из популярных экспортёров — это cAdvisor, который предоставляет подробную информацию о контейнерах.

Установка cAdvisor

Добавим cAdvisor в наш docker-compose.yaml:

cadvisor:

  image: google/cadvisor

  ports:

    - 9323:8080

  volumes:

    - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock

    - /sys:/sys

    - /var/lib/docker/:/var/lib/docker/

Запустите контейнеры:

docker-compose up -d

Теперь Prometheus будет собирать метрики с помощью cAdvisor, который экспортирует информацию о состоянии контейнеров.

Настройка визуализации с помощью Grafana

Grafana позволяет визуализировать данные, собранные Prometheus. Для установки Grafana добавим её в docker-compose.yaml:

grafana:

  image: grafana/grafana

  ports:

    - 3000:3000

После запуска Grafana (по адресу localhost:3000) добавим источник данных Prometheus и создадим графики для мониторинга контейнеров Docker.

Автоматизация мониторинга с использованием скриптов

Хотя Prometheus и Grafana уже автоматизируют сбор и визуализацию данных, можно автоматизировать управление и сбор дополнительных метрик с помощью скриптов.

Пример скрипта для автоматической проверки состояния контейнеров и отправки данных в Prometheus:

#!/bin/bash



containers=$(docker ps --format "{{.Names}}")

endpoint="http://localhost:9091/metrics/job/docker_monitoring"



for container in $containers; do

  # Получаем статистику CPU и памяти

  stats=$(docker stats --no-stream --format "{{.CPUPerc}} {{.MemUsage}}" $container)

  cpu=$(echo $stats | awk '{print $1}')

  memory=$(echo $stats | awk '{print $2}')



  # Отправляем данные в Prometheus Pushgateway

  curl -X POST -H "Content-Type: text/plain" \

       --data "docker_container_cpu{container=\"$container\"} $cpu" \

       $endpoint



  curl -X POST -H "Content-Type: text/plain" \

       --data "docker_container_memory{container=\"$container\"} $memory" \

       $endpoint

done

Этот скрипт:

• Получает список запущенных контейнеров.
• Извлекает информацию о потреблении CPU и памяти.
• Отправляет метрики в Prometheus через Pushgateway.

Заключение

Мониторинг контейнеров Docker — важный аспект обеспечения стабильности и производительности приложений. С помощью скриптов можно автоматизировать сбор и обработку данных, а такие инструменты, как Prometheus и Grafana, помогают наглядно визуализировать состояние контейнеров и оперативно реагировать на инциденты.