Работа с контейнерами стала фундаментальной частью современной разработки и развертывания программного обеспечения. С ростом сложности и масштаба контейнерных приложений крайне важно отслеживать их производительность и использование ресурсов. В этой статье мы рассмотрим различные методы сбора показателей из запущенных контейнеров и приведем примеры кода для демонстрации каждого подхода.

Метод 1: API Docker Stats
API Docker Stats предоставляет простой способ получения показателей в реальном времени для запуска контейнеров. Он предлагает важные показатели, такие как использование ЦП, потребление памяти, сетевой ввод-вывод и дисковый ввод-вывод. Вот пример использования Docker Stats API с Docker SDK для Python:

import docker
client = docker.from_env()
def get_container_stats(container_id):
    container = client.containers.get(container_id)
    stats = container.stats(stream=False)
    return stats
# Example usage
container_id = "your_container_id"
stats = get_container_stats(container_id)
print(stats)

Метод 2: cAdvisor
cAdvisor (Container Advisor) — это инструмент мониторинга с открытым исходным кодом, специально разработанный для контейнеров. Он собирает и экспортирует показатели работы контейнеров, включая статистику использования ЦП, памяти, файловой системы и сети. cAdvisor можно развернуть как отдельный сервис или как часть платформы оркестрации контейнеров, такой как Kubernetes. Вот пример запуска cAdvisor как Docker-контейнера:

docker run \
  --volume=/:/rootfs:ro \
  --volume=/var/run:/var/run:ro \
  --volume=/sys:/sys:ro \
  --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
  --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
  --publish=8080:8080 \
  --detach=true \
  --name=cadvisor \
  google/cadvisor:latest

Метод 3: Prometheus и Grafana
Prometheus — это популярная система мониторинга и оповещения с открытым исходным кодом, которую можно использовать для сбора и хранения показателей запущенных контейнеров. Он предоставляет гибкий язык запросов и мощную модель данных для анализа данных временных рядов. Grafana — это инструмент визуализации, который идеально работает с Prometheus, позволяя создавать собственные информационные панели и визуализировать метрики контейнера. Вот пример того, как настроить Prometheus для очистки показателей контейнера:

scrape_configs:
  - job_name: 'docker-containers'
    static_configs:
      - targets: ['docker-host:9100']

Метод 4: решения для мониторинга коммерческих контейнеров
На рынке доступно несколько коммерческих решений для мониторинга контейнеров, таких как Datadog, Sysdig и New Relic. Эти инструменты предлагают расширенные функции, такие как автоматическое обнаружение, обнаружение аномалий и централизованный мониторинг в нескольких кластерах. Хотя эти решения часто обходятся дорого, они предоставляют комплексные возможности мониторинга для крупномасштабного развертывания контейнеров.

Мониторинг работающих контейнеров необходим для обеспечения оптимальной производительности и использования ресурсов. В этой статье мы рассмотрели несколько методов сбора метрик от запущенных контейнеров, в том числе с использованием Docker Stats API, cAdvisor, Prometheus, Grafana и коммерческих решений для мониторинга контейнеров. Внедрив эти методы мониторинга, вы сможете получить ценную информацию о своих контейнерных приложениях и принять обоснованные решения по оптимизации их производительности.