Docker 安裝與容器管理監控最佳化實務

– 7 分鐘閱讀

在容器化時代，Docker 作為主流的容器平台，其安裝與管理至關重要。本文首先將引導讀者完成在 Mac OS X、Windows 和 Ubuntu Linux 上安裝 Docker Desktop 的過程，並提供驗證安裝的指令。接著，文章將探討容器管理的核心議題：監控與最佳化。從日誌記錄的重要性出發，介紹 Docker Logs、ELK Stack 和 Fluentd 等常用工具，並說明如何利用 docker stats 和 cAdvisor 等工具收集容器的效能指標。此外，文章也將探討 Docker Remote API 和 Prometheus 的 API 整合應用，讓讀者瞭解如何以程式化的方式取得監控資料。最後，針對大規模容器叢集的監控需求，文章將詳細介紹 Heapster 和 Prometheus 的佈署與使用，並搭配 Grafana 建立視覺化儀錶板，以及如何整合 Alertmanager 構建警示機制，實作全面的容器監控和管理。

Docker 安裝指引

玄貓在這裡將會帶領大家完成 Docker 的安裝。首先，我們必須明確一點，Docker 是一個開源的容器化平台，能夠讓開發者在不同的系統之間快速佈署和管理應用程式。我們會分別介紹在 Mac OS X、Windows 和 Ubuntu Linux 上安裝 Docker 的步驟。

在 Mac OS X 上安裝 Docker

要在 Mac OS X 上安裝 Docker，我們可以使用官方提供的 Docker Desktop 版本。以下是詳細步驟：

  1. 下載 Docker Desktop： 前往 Docker 官方網站 下載適合 Mac 的版本。

  2. 安裝 Docker Desktop： 雙擊下載好的 .dmg 檔案，然後將 Docker.app 拖到 Applications 資料夾中。

  3. 啟動 Docker： 開啟 Docker.app，系統會自動下載並安裝所需的元件。啟動過程中可能需要輸入管理員密碼。

  4. 驗證安裝： 安裝完成後，開啟終端機並輸入以下命令來檢查 Docker 是否正常執行：

    docker --version

內容解密：

以上步驟詳細說明瞭如何在 Mac OS X 上安裝 Docker。首先，我們需要從 Docker 官方網站下載適合的 .dmg 安裝包。接著，將下載的應用程式拖到 Applications 資料夾中進行安裝。最後，啟動 Docker Desktop 並透過終端機命令來驗證安裝是否成功。

在 Windows 上安裝 Docker

Windows 平台上的 Docker 安裝也相對簡單，以下是具體步驟：

  1. 下載 Docker Desktop： 前往 Docker 官方網站 下載適用於 Windows 的版本。

  2. 安裝 Docker Desktop： 雙擊下載好的 .exe 檔案，然後按照指示進行安裝。可能需要管理員許可權。

  3. 啟動 Docker： 安裝完成後，開啟 Docker Desktop 應用程式。首次啟動時可能需要一些時間來下載和設定必要的元件。

  4. 驗證安裝： 開啟命令提示字元或 PowerShell，輸入以下命令來檢查 Docker 是否正常執行：

    docker --version

內容解密：

在 Windows 上安裝 Docker 的過程與 Mac OS X 類別似。首先，從官方網站下載適用於 Windows 的 .exe 安裝包。接著，按照指示進行安裝並啟動 Docker Desktop 應用程式。最後，透過命令提示字元或 PowerShell 驗證安裝是否成功。

在 Ubuntu Linux 上安裝 Docker

在 Ubuntu Linux 上安裝 Docker 需要一些額外的設定步驟，但整體流程依然簡單明瞭：

  1. 更新系統並安裝必要的套件：

    sudo apt-get update
sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

  2. 新增 Docker 的官方 GPG 鑰匙：

    curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

  3. 新增 Docker 的儲存函式庫：

    sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

  4. 更新套件列表並安裝 Docker CE（Community Edition）：

    sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce

  5. 啟動並啟用 Docker 服務：

    sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

  6. 驗證安裝：

    docker --version

內容解密：

在 Ubuntu Linux 上安裝 Docker 需要先更新系統並安裝必要的套件。接著，新增 Docker 的官方 GPG 鑰匙和儲存函式庫，然後更新套件列表並安裝最新的 Docker CE。最後，啟動並啟用 Docker 服務，並在終端機中檢查其版本來確認安裝成功。

容器管理：監控與最佳化

在現代軟體開發中，容器技術已成為不可或缺的一部分。容器管理不僅涉及佈署和執行，更包括監控、日誌記錄和效能指標收集。這些監控機制能夠幫助開發者和維運人員實時瞭解系統狀態，及時發現並解決問題。以下，玄貓將探討容器管理中的監控和最佳化技術。

監控與日誌

日誌記錄

日誌記錄是容器管理中的一個關鍵環節。透過日誌，可以追蹤容器的執行狀態、錯誤資訊以及其他重要的操作記錄。以下是一些常見的日誌記錄工具：

  1. Docker Logs：Docker 提供了內建的日誌功能，可以透過 docker logs 命令來檢視容器的標準輸出和錯誤輸出。
  2. ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）：這是一套強大的日誌分析工具，能夠收集、處理和視覺化日誌資料。
  3. Fluentd：一個開源的資料收集器，能夠從多種來源收集日誌資料，並將其轉發到不同的目標系統。

監控指標收集

除了日誌記錄，效能指標收集也是容器管理中的重要組成部分。透過收集和分析效能指標，可以瞭解容器的執行狀態，並進行相應的最佳化。

  1. docker stats：這是 Docker 提供的一個命令列工具，能夠實時顯示容器的 CPU、記憶體、網路和磁碟 I/O 情況。
  2. cAdvisor：Google 開源的一個分析工具，能夠收集和展示容器的效能資料。
docker stats <container_id>
內容解密：
  • docker stats <container_id> 命令用於檢視特定容器的實時資源使用情況
  • CPU 用量：顯示容器當前正在使用的 CPU 資源比例。
  • 記憶體用量：顯示當前記憶體使用情況、限制及可用空間
  • 網路 I/O：顯示網路傳輸量（接收與傳送）
  • 傳址空間用量：顯示磁碟 I/O 操作 (讀寫)

API 整合

除了命令列工具，還可以透過 API 來取得容器的監控資料。Docker 提供了豐富的 API 介面，可以透過 HTTP 請求來取得容器的執行狀態和效能指標。

  1. Docker Remote API：Docker 的遠端 API 能夠提供對 Docker 守護程式的完整控制。
  2. Prometheus：一個開源的監控系統和時間序列資料函式庫，能夠透過 HTTP 請求來收集和儲存監控資料。

叢集級監控工具

在大規模生產環境中，單個容器的監控已經無法滿足需求。因此，需要使用叢集級監控工具來實作對整個容器叢集的監控。

Heapster

Heapster 是一個 Kubernetes 叢集資源監視與事件分析系統。它能夠收集 Kubernetes 叢集中的所有節點和 Pod 的資源使用情況，並將資料儲存在後端儲存系統中。

Prometheus

Prometheus 是一個開源的系統監控和警示工具包。它能夠透過 HTTP 請求來收集和儲存時間序列資料，並支援強大的查詢語言 PromQL 來進行資料分析。

以下是使用 Prometheus 進行 Kubernetes 叢集監控的一些步驟：

Step 1: Running Prometheus

首先，需要在 Kubernetes 叢集中佈署 Prometheus。可以使用 Prometheus 的官方 Helm Chart 或手動建立 YAML 組態檔案來佈署。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: prometheus
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: prometheus
  template:
    metadata:
      labels:
        app: prometheus
    spec:
      containers:
      - name: prometheus
        image: prom/prometheus
        ports:
        - containerPort: 9090
內容解密：
  • apiVersion 和 kind：定義 Kubernetes 資源型別（Deployment）
  • metadata：定義資源名稱（prometheus）
  • spec：定義資源組態
  • replicas：指定副本數量為1
  • selector：定義選擇器，用於識別 Pod 標籤（app: prometheus）
  • template：定義 Pod 範本
  • metadata：定義 Pod 標籤（app: prometheus）
  • spec：定義 Pod 組態
  • containers：定義容器組態
  • name：定義容器名稱（prometheus）
  • image：定義使用的 Docker 映象（prom/prometheus）
  • ports：定義暴露埠（9090）
Step 2: Adding Node Exporter and cAdvisor

接下來，需要佈署 Node Exporter 和 cAdvisor 作為 Prometheus 的資料來源。

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: node-exporter
spec:
  selector:
    matchLabels:
      name: node-exporter
  template:
    metadata:
      labels:
        name: node-exporter
    spec:
      containers:
      - name: node-exporter
        image: quay.io/prometheus/node-exporter
        ports:
        - containerPort: 9100
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: cadvisor
spec:
  selector:
    matchLabels:
      name: cadvisor
  template:
    metadata:
      labels:
        name: cadvisor
    spec:
      containers:
      - name: cadvisor
        image: google/cadvisor:v0.35.0
        ports:
        - containerPort: 8080
內容解密：
  • Node Exporter 和 cAdvisor 均以 DaemonSet 模式執行於各個節點上以便全面監測及記錄每台主機上執行服務資源使用情況
Step 3: Adding Targets

在 Prometheus 的組態檔案中新增目標（Targets），這些目標會被 Prometheus 用來抓取資料。

scrape_configs:
  - job_name: 'node_exporter'
    static_configs:
      - targets: ['node-exporter:<node_ip>:9100']
  - job_name: 'cadvisor'
    static_configs:
      - targets: ['cadvisor:<node_ip>:8080']
Step 4: Bringing Up the User Interface with Grafana

Grafana 是一個開源的視覺化工具，可以與 Prometheus 無縫整合。透過 Grafana，可以建立豐富的圖表和儀錶板來展示 Prometheus 收集到的資料。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: grafana
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: grafana
  template:
    metadata:
      labels:
        app: grafana
    spec:
      containers:
      - name: grafana
        image: grafana/grafana
        ports:
        - containerPort: 3000
Step5 : Viewing the Stats

登入 Grafana Web UI, 新增 Prometheus 作為資料來源, 建立新儀錶板以觀察系統狀態:

http://<grafana_node_ip>:3000/
Step6 : Integrating the Alertmanager

Alertmanager 是 Prometheus 的警示管理元件。它可以根據 PromQL 查詢結果生成警示事件，並將這些事件傳送到不同的通知通路。

alerting_configs:

global:

route:

receiver:

receivers:

-name:

webhook_configs:

url:

-send_resolved:

http_config:

bearer_token_file:

-bearer_token:

headers:

authorization:

basic_auth:

credentials_file:

proxy_url:

proxy_authentication_round_tripper:

tls_config:

insecure_skip_verify:

Grafana 接入後即可設定自動警告機制以確保系統異常狀況及時處理。

以上就是玄貓對於如何在 Kubernetes 叢集中佈署並使用 Prometheus 和 Grafana 進行監控的一些步驟。這些工具能夠幫助開發者和維運人員實時瞭解系統狀態，及時發現並解決問題。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。