Coleta de métricas no Docker Swarm

Oi Pessoal!

Queremos trazer para vocês hoje uma solução para coleta e visualização de métricas para o Docker Swarm. Um dos maiores desafios, principalmente para as equipes de operações, é saber quanto está sendo utilizado por cada container, OK, existem soluções na engine do Docker, como é o caso do docker stats, mas e quando você tem um diversos hosts, e eles estão em cluster e não tem definido quais containers estão em cada host, complicou né?

A intenção com este post é mostrar como é possível ter, de forma fácil, todas as informações de consumo de seu cluster, utilizando soluções simples, e que a maioria de vocês já deve ter visto. Para este lab vamos usar o Cadvisor, Influxdb e Grafana, vamos entender melhor onde cada um irá atuar neste ambiente.

Cadvisor

Como já vimos aqui no blog, o Cadvisor é uma ferramenta desenvolvida justamente para realizar a coleta de recursos de containers/aplicações dentro de um servidor. É possível estender seu uso através de integração com a API que essa ferramenta disponibiliza, e enviar os dados coletados para diversos backends, em nosso lab vamos utilizar o InfluxDB, que você verá logo abaixo o que é e como funciona.

 

InfluxDB

Para quem não conhece, o InfluxDB faz parte de um conjunto de soluções da empresa InfluxData, que tem seus produtos voltadas para analise, monitoramento e armazenamento de informações cronológicas. O InfluxDB é conhecido como um data series database, que serve justamente para armazenar dados em ordem cronológica.

 

Grafana

O Grafana talvez seja uma das mais completas ferramentas para criação e exibição de gráficos, e uma ferramenta extremamente flexível e adaptável, tendo como input diversos tipos de backend, o que facilita ainda mais o nosso lab 😉 . Você pode inclusive ter mais datasources e montar o seu dashboard unindo todas as essas informações, bacana né?

 

Ok, teoria é muito bonita, mas… vamos praticar?

Primeiramente você deve ter em execução o seu cluster, caso não tenha feito isso ainda, faça agora, caso tenha dúvidas, veja este post, onde mostramos na prática como fazer isso 🙂 . Certo agora vamos criar os serviços de coleta para o nosso cluster, para isso, você pode executar o seguinte passo-a-passo:

  •  Crie uma rede do tipo overlay para que seja possível a comunicação entra as ferramentas, e que essa comunicação seja realizada de forma isolada:
$ docker network create -d overlay --attachable coleta
  • Em um dos dos hosts (de preferência o menos utilizado), crie o servidor de Influx, que será utilizado como backend para as informações coletadas:
$ docker run -d --restart=always -v /data:/var/lib/influxdb --network coleta --name influx influxdb
  • Devemos criar a database dentro do influx para que seja possível salvar as informações:
$ docker exec -it influx influx -execute 'CREATE DATABASE cadvisor'
  • Ok, agora basta criar o serviço de coleta no cluster:
$ docker service create --name agentes --network coleta --mode global --mount type=bind,source=/,destination=/rootfs,readonly=true --mount type=bind,source=/var/run,destination=/var/run  --mount type=bind,source=/sys,destination=/sys,readonly=true  --mount type=bind,source=/var/lib/docker,destination=/var/lib/docker,readonly=true google/cadvisor -logtostderr -docker_only -storage_driver=influxdb -storage_driver_db=cadvisor -storage_driver_host=influx:8086

Se tudo correu bem, você deve terá criado um serviço do tipo global, ou seja, cada host de seu cluster terá um container desse tipo (Cadvisor), e todos eles enviarão os dados para o banco influx. Para ter certeza de que tudo correu bem, você pode executar o comando:

$ docker service ls

Dessa forma você visualizará os serviços que estão em execução, e terá ter certeza de que os containers iniciaram em todos os nós, o retorno do comando deverá ser algo parecido com isso:

$ docker service ls
ID           NAME    MODE   REPLICAS IMAGE                  PORTS
5ras37n3iyu2 agentes global 2/2      google/cadvisor:latest

Viu, tudo certo 🙂 Mas ainda não acabou, continuando:

  • A última etapa é subir nosso serviço de Grafana para podermos visualizar as informações que foram coletadas pelo Cadvisor, e armazenadas no InfluxDB, execute:
$ docker run -d --restart=always -v /data:/var/lib/grafana --network coleta --name grafana -p 80:3000 grafana/grafana

Simples né? Agora temos que acessar a interface do Grafana para podemos configurar e termos os gráficos que desejamos, acesse: http://ip-do-host/login, você visualizará a interface de acesso dele, como ilustrado abaixo:

Os dados de acesso default do Grafana são:

User: admin
Password: admin

Estando dentro da interface do Grafana, vá até “Source” e adicione uma nova fonte de dados, nela informe “InfluxDB”, conforme imagem abaixo:

Após clique em “save & test” para validar o acesso ao seu InfluxDB. Se tudo ocorrer conforme o planejado, você terá sucesso nessa adição, e em seguida deverá montar o gráfico baseado nas informações que estão no banco, para isso existem duas formas, uma mais complexa onde você precisará montar as querys e depois criar o gráfico com essas querys, ou importar um template pronto para isso, e neste caso eu agradeço ao Hanzel Jesheen, pela contribuição a comunidade, em ter criado o template e disponibilizado em seu github 🙂 . Você pode baixar este arquivo, salvar em seu computador e depois ir até a área de Dashboard de seu Grafana e clicar em import, informe o caminho de onde salvou o template, escolha o source criado anteriormente e depois clique em “import”, conforme imagem abaixo:

Parabéns! Você acaba de montar seu sistema de coleta e visualização de recursos para todo o seu cluster! Indo até Dashboards – Cadvisor você terá uma visualização parecida com esta:

Bacana não?

A partir desse protótipo você pode evoluir seu ambiente para atender a sua demanda, em nosso lab a coleta é realizada pelo Cadvisor e enviada ao InfluxDB a cada 60 segundos, isso quer dizer que o gráfico tem um delay de 1 minuto entre a coleta e a visualização, para alguns isso é problema, para outros não. Outro ponto que você deve se atentar é: Quantos mais containers você tiver, mais poluído ficará o seu gráfico, isso por motivos óbvios, então talvez você precisa alterar o layout do dashboard. Ahhh não esqueça de trocar a senha do usuário admin do Grafana 😉

Por hoje era isso gente, esperamos que isso ajude vocês, e continuaremos com alguns posts mais técnicos trazendo alguns soluções ou implementações legais utilizando Docker. Nos ajude divulgando o blog, e tendo dúvida nos avise!

Grande abraço!

Entusiasta Open Source, seu principal foco é ir atrás de ideias novas e torna-las realidade através de soluções simples e eficientes, o menos é mais, e o dividir é multiplicar.

Cluster Mongo em Docker

Opa!

Hoje o post será mais prático, e queremos trazer para vocês uma forma de criar um cluster de MongoDB utilizando Docker. O próprio Docker tem um tutorial de como você pode criar a sua imagem de mongo e executá-lo dentro do Docker, para quem não viu ainda, segue o link. Para quem não conhece, MongoDB é um tipo de banco de dados orientado a documentos ou seja, utiliza o conceito de dados e documentos auto contidos e auto descritivos, e isso implica que o documento em si já define como ele deve ser apresentado e qual é o significado dos dados armazenados na sua estrutura.

O MongoDB também é chamado de banco de dados NoSql, mas isso é outro assunto 🙂 . O que veremos neste artigo é como você pode montar um cluster de instâncias do mongo utilizando como backend containers Docker. Isso é possível pois o existe na “caixa” do mongo algumas formas de se construir um cluster, uma delas é utilizando o método de replica set, que consiste em ter instâncias  para onde a informação será replicada, e dessa forma garantir a persistência das informações, abaixo segue uma imagem ilustrativa de como isso funciona:

Dessa forma garantimos a persistência e tolerância a falha dos dados que estão sendo armazenados. Neste post mostraremos como utilizar essa abordagem, não entraremos em detalhes mais fundos do Mongo pois não é este o objetivo.

Vamos lá?

Antes de tudo, é recomendável que os servidores possam ser acessíveis via nome, caso não seja possível, você pode adicionar nos hosts os endereços para que isso seja temporariamente possível.

Em seguida precisamos criar o diretório no host onde será persistido os dados do banco:

$ mkdir /opt/mongo
$ mkdir /opt/mongo/data $ cd /opt/mongo

É importante lembrar que essas pastas devem estar criadas em todos os nós, para que dessa forma seja possível persistir os dados em todos os nós.

Agora você precisa gerar uma chave que será utilizada para realizar a sincronia entre as replicas, e garantir que os dados além de trafegar de forma segura, estejam replicados entre todos os nós, essa chave deve ser copiada para todos os nós também.

$ openssl rand -base64 741 > mongodb-keyfile $ chmod 600 mongodb-keyfile $ chown 999 mongodb-keyfile

Configurado este arquivo, precisamos subir um container para realizar algumas tarefas administrativas, para depois subir o cluster propriamente dito:

$ docker run --name mongo -v /opt/mongo/data:/data/db -v /opt/mongo:/opt/keyfile --hostname="node1" -p 27017:27017 -d mongo:2.6.5 --smallfiles

Vamos as configurações agora:

$ docker exec -it mongo /bin/bash
[email protected]:/# mongo
> use admin
db.createUser( {
     user: "admin",
     pwd: "SENHA_DE_ADMIN",
     roles: [ { role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin" } ]
   });

db.createUser( {
     user: "root",
     pwd: "SENHA_DE_ROOT",
     roles: [ { role: "root", db: "admin" } ]
   });
> exit
[email protected]:/# exit

Remova o container para que possamos agora subir o ambiente todo:

$ docker stop mongo
$ docker rm mongo

Agora sim vamos subir o ambiente:

$ docker run --name mongo -v /etc/hosts:/etc/hosts -v /opt/mongo/data:/data/db -v /opt/mongo:/opt/keyfile --hostname="node1" --add-host node1.db:${node1} --add-host node2.db:${node2} --add-host node3.db:${node3} -p 27017:27017 -d mongo:2.6.5 --smallfiles --keyFile /opt/keyfile/mongodb-keyfile --replSet "rs0"

Acesse este container para inicializar o cluster:

$ docker exec -it mongo /bin/bash
[email protected]:/# mongo
> use admin
> db.auth("root", "SENHA_DE_ROOT");
> rs.initiate()
{
         "info2" : "no configuration explicitly specified -- making one",
         "me" : "node1.db:27017",
         "info" : "Config now saved locally.  Should come online in about a minute.",
         "ok" : 1
}

> rs0:PRIMARY> rs.conf()
{
        "_id" : "rs0",
        "version" : 1,r
        "members" : [
              {
                  "_id" : 0,
                  "host" : "node1.db:27017"
              }
        ]
}

Nos demais nós, suba os containers da seguinte forma:

Servidor 2

$ docker run --name mongo -v /etc/hosts:/etc/hosts -v /opt/mongo/data:/data/db -v /opt/mongo:/opt/keyfile --hostname="node2" -p 27017:27017 -d mongo:2.6.5 --smallfiles --keyFile /opt/keyfile/mongodb-keyfile --replSet "rs0"

Servidor 3

$ docker run --name mongo -v /etc/hosts:/etc/hosts -v /opt/mongo/data:/data/db -v /opt/mongo:/opt/keyfile --hostname="node3" -p 27017:27017 -d mongo:2.6.5 --smallfiles --keyFile /opt/keyfile/mongodb-keyfile --replSet "rs0"

Volte até o servidor 1, acesse o container de mongo e execute os comandos:

$ docker exec -it mongo /bin/bash
[email protected]:/# mongo
> use admin
> db.auth("root", "SENHA_DE_ROOT");
> rs0:PRIMARY> rs.add("node2.db") 
> rs0:PRIMARY> rs.add("node3.db") 
> rs0:PRIMARY> rs.status()

O status devem ser algo parecido com este retorno:

rs0:PRIMARY> rs.status()
{
 "set" : "rs0",
 "date" : ISODate("2017-05-16T15:43:30Z"),
 "myState" : 1,
 "members" : [
 {
 "_id" : 0,
 "name" : "node1:27017",
 "health" : 1,
 "state" : 1,
 "stateStr" : "PRIMARY",
 "uptime" : 578713,
 "optime" : Timestamp(1494371417, 1),
 "optimeDate" : ISODate("2017-05-09T23:10:17Z"),
 "electionTime" : Timestamp(1494371963, 1),
 "electionDate" : ISODate("2017-05-09T23:19:23Z"),
 "self" : true
 },
 {
 "_id" : 1,
 "name" : "node2.db:27017",
 "health" : 1,
 "state" : 2,
 "stateStr" : "SECONDARY",
 "uptime" : 577454,
 "optime" : Timestamp(1494371417, 1),
 "optimeDate" : ISODate("2017-05-09T23:10:17Z"),
 "lastHeartbeat" : ISODate("2017-05-16T15:43:29Z"),
 "lastHeartbeatRecv" : ISODate("2017-05-16T15:43:29Z"),
 "pingMs" : 0,
 "syncingTo" : "node1:27017"
 },
 {
 "_id" : 2,
 "name" : "node3.db:27017",
 "health" : 1,
 "state" : 2,
 "stateStr" : "SECONDARY",
 "uptime" : 577354,
 "optime" : Timestamp(1494371417, 1),
 "optimeDate" : ISODate("2017-05-09T23:10:17Z"),
 "lastHeartbeat" : ISODate("2017-05-16T15:43:29Z"),
 "lastHeartbeatRecv" : ISODate("2017-05-16T15:43:29Z"),
 "pingMs" : 0,
 "syncingTo" : "node1:27017"
 }
 ],
 "ok" : 1
}
rs0:PRIMARY>

Caso tenha ocorrido algum erro na sincronização das informações, você poderá visualizar através deste retorno, e claro terá informações para realizar a correção do caso. Existem muitas maneiras de realizar esse tipo de configuração de cluster, algumas mais complexas e outras mais simples, em nosso teste esta foi a forma onde tivemos mais objetividade e assertividade na configuração, baseado nessas informações você pode montar/adaptar os passos que atendem a sua demanda.

Um ponto muito importante nesse ambiente é a forma como ocorre a recuperação em caso de desastre, pois você pode parar o master (primário) e você poderá ver através do rs.status(); o comportamento do cluster elegendo um novo master, ou seja, dessa forma seu cluster ficará quase que 100% a prova de falhas ;).

Esperamos ter ajudado, e se tiver alguma dificuldade ou dúvida com relação a este ambiente por favor entre em contato conosco para que possamos ajudar o/. E como sempre, nos ajude divulgando o blog, isso é muito importante para nós.

Grande abraço!

Entusiasta Open Source, seu principal foco é ir atrás de ideias novas e torna-las realidade através de soluções simples e eficientes, o menos é mais, e o dividir é multiplicar.

Docker Swarm na Prática

Oi Pessoal!

Fizemos um vídeo mostrando na prática como é possível criar um cluster de Swarm e gerenciar seus serviços com ele, veja também como você pode portar sua stack do Docker Compose para dentro do cluster via o Docker Stack. Veja:

Este é apenas um vídeo de lab, lembramos que você deve se ater a alguns outros pontos nesse ambiente antes de colocar em produção, OK? 😉

Contamos com a ajuda de vocês para divulgação do blog, grande abraço!

Entusiasta Open Source, seu principal foco é ir atrás de ideias novas e torna-las realidade através de soluções simples e eficientes, o menos é mais, e o dividir é multiplicar.

Docker EE e CE

Oi Pessoal!

No último dia 02 de março, o Docker anunciou uma grande mudança em sua plataforma, lançando oficialmente a versão enterprise da engine de containers mais utilizada atualmente. Mas o que muda? Responderemos isso e mais algumas outras dúvidas neste post!

Esse movimento adotado pelo Docker em, dividir, as versões da sua engine é algo já esperado pela comunidade, e para alguns veio até tarde. Mas por que isso agora? Por um motivo simples, produto. O Docker vem já algum tempo sendo desenvolvido como uma plataforma, agregando a cada nova release alguma correção que resolve um problema ou uma feature que melhora algum aspecto da engine.

Agora temos claro as linhas de trabalho do Docker, e como serão realizadas as atualizações na plataforma. As entregas de novas features, correção de bug, etc, seguiram a mesma linha adotada por outras empresas, ou seja, correção de bug e fix mais frequentes do que novas features, com isso a comunidade não precisará aguardar tanto tempo para ter uma correção já na engine.

Para ficar mais claro, dá uma olhada nessa imagem:

Docker Enterprise Edition

Fonte: https://blog.docker.com/2017/03/docker-enterprise-edition

Como você pode notar, as entregas para a versão community serão mais frequentes, e serão baseadas em correções e fix, tendo uma cadência mensal. Já entregas que envolvem novas features ou mudanças significativas nas engine serão realizadas a cada três meses. Já a versão enterprise terá apenas entregas trimestrais, com correções e novas features (caso tenha é claro) e o suporte será de um ano, baseado na data de lançamento.

Mas por que essa agora?

Há algum tempo estamos divulgando, ensinando e ajudando diversos públicos ao uso do Docker, tendo em vista versatilidade dessa plataforma, é claro e obvio a necessidade de adaptação do modelo de negócio para atender esses públicos, por exemplo:

Note que são perfis diversos, com necessidades e expectativas diferentes, mas em algum momento complementares. A versão enterprise do Docker visa o público que não quer apenas brincar, mas sim colocar em produção e disponibilizar para cliente.

Na imagem acima temos um apanhado geral das diferenças e onde cada versão é aplicada. Isso quer dizer que não posso colocar o Docker CE em produção? Não, isso quer dizer que se você usar a versão enterprise terá mais facilidade, já com a versão community será possível mas você terá mais trabalho.

 

Mudou o nome?

Sim, a versão community será algo parecido com isso:

# docker -v
Docker version 17.03.0-ce, build 60ccb22


Não teremos mais a nomenclatura de 1.xx, teremos então: ano.mes com a distinção entre CE e EE.

 

Tem mais alguma coisa nova?

Sim!!! Você já deve ter visto no anuncio oficial, agora há uma forma de você certificar seu ambiente seguindo as diretrizes do Docker, está disponível a Docker Store, um hub para publcação de recursos oficialmente homologados pelo Docker. Com isso, se você desejar criar um plugin para o Docker, por exemplo, você pode, atendendo uma série de requisitos, ter este plugin homologado e com certificado do Docker, o que obviamente aumenta sua relevância para quem usa.

Mas o que o Docker quer com isso? Te lembra daquelas imagens ali de cima, onde eram ilustrados os diferentes públicos que o Docker atende? Pois bem, dessa forma o Docker provê um recurso oficial, homologado e com o selo de aprovação deles para plugins, imagens, S.O, etc., atendendo assim a uma necessidade do mundo enterprise: “É confiável? Quem mantém?” dentre outras questões que este publico levanta no momento de decidir entre tecnologias.

Resumo, sim, o Docker acaba de se dividir em Community e Enterprise, até onde as coisas legais estarão na versão community só Deus sabe, mas a tendência é que sempre tenhamos  com o que brincar. E claro, para quem não quer perder tempo fazendo tudo na mão, existe a enterprise, que facilita tudo o que é possível.

Ufa, agora sim acabou 🙂

Nos ajude divulgando o blog! Grande abraço!

 

Entusiasta Open Source, seu principal foco é ir atrás de ideias novas e torna-las realidade através de soluções simples e eficientes, o menos é mais, e o dividir é multiplicar.

Docker Secrets

Oi pessoal! 

Para o artigo de hoje, contamos com a ajuda de um grande amigo nosso, o Wellington F. Silva, que colocou em seu blog um texto muito bacana sobre o que é e como funcionam as secrets no Docker 1.13. No decorrer desse post entenderemos como essa nova funcionalidade trabalha, sua origem e claro, o impacto disso em nosso dia-a-dia, #vamoslá?

 

O que é o secret?

Quando estamos trabalhando em um projeto e precisamos passar informações sensíveis para o ambiente, tais como senhas, chaves privadas, tokens, chaves de APIs e afins sempre passamos pelo problema de não podermos deixar no controle de versão e devemos sempre utilizar uma maneira segura de trafegar esses segredos.

Muitas vezes acabamos trabalhando com variáveis de ambiente para guardar essas informações, o que não é recomendado por alguns motivos.

Diogo Monica que é um dos engenheiros de software da Docker mencionou em um comentário que variáveis de ambiente quebram o princípio de “least surprise” e podem levar a eventuais vazamentos de segredos já que estão acessíveis de várias maneiras, tais como linked containers, através do *docker inspect*, de processos filhos e até de arquivos de logs já que em caso de exceptions da aplicação muitos frameworks fazem o dump do contexto, inclusive o valor das variáveis de ambiente no arquivo de log.

 

Um pouco da história

Em Janeiro de 2015 houve uma proposta de adicionar o comando `docker vault` numa alusão ao Vault Project da Hashicorp para fazer a gerencia de segredos dentro do próprio Docker. Segue o link para a issue 10310 no GitHub. A discussão evoluiu e virou a issue 13490, onde trataram do roadmap para o atual Docker Secrets.

 

Como funciona?

O Docker Secrets funciona como um cofre onde você pode colocar coisas sensíveis lá e só que tem a chave do cofre consegue utilizar, no caso essa chave é designada aos nós dos serviços que a chave for atribuída.

 

Dicas

  • Só funciona no Swarm Mode onde toda a comunicação entre os nós é por padrão encriptada.
  • Se utiliza do algoritmo de RAFT para persistir o segredo de forma encriptada por todos os nós managers e distribuir aos containers que fizerem parte do serviço ao qual a chave for atribuída.

Segue diagrama da própria Docker:

Criando um secret

Podemos criar um secret de duas maneiras, usando o STDIN:

$ echo "ConteudoDoSecret" | docker secret create um-secret -

Ou lendo um arquivo:

$ docker secret create novo-secret $HOME/senhas.txt

 

Listando, removendo e demais opções

Para listar as secrets disponíveis:

$ docker secrets ls
  ID NAME CREATED UPDATED
  8ulrzh4i1kdlxeypgh8hx5imt um-secret 3 minutes ago 3 minutes ago
  n95fprwd2trpqnjooojmpsh6z novo-secret About an hour ago About an hour ago

Demais opções do que fazer com os secrets como remover, inspecionar, etc podem ser listadas com o help:

$ docker secret --help

 

Usando o secret criado

Podemos criar um serviço usando um secret criado com o comando:

$ docker service create --name demo --secret um-secret mysql:5.7

Podemos remover um secret de algum serviço existente

$ docker service update --secret-rm um-secret demo

Ou podemos adicionar um secret a algum service que esteja de pé:

$ docker service update --secret-add novo-secret demo

 

Quando atrelamos um secret a um service podemos então acessar qualquer um dos containers que estejam rodando nesse service no path /run/secrets. Dentro do container nesse path vai existir um arquivo plain text com o nome igual ao definido no nome do secret e com o conteúdo desejado, o secret em plain text. No nosso caso seria no path /run/secrets/novo-secret.

 

Bem legal não é? Ajude divulgando o blog, e fique ligado teremos muitas novidades em breve, então se não se inscreveu em nossa newsletter, inscreva-se ;). Até a próxima.

 

Fonte: http://dumpscerebrais.com/2017/02/como-trabalhar-com-secrets-no-docker-1-13-x/

Entusiasta Open Source, seu principal foco é ir atrás de ideias novas e torna-las realidade através de soluções simples e eficientes, o menos é mais, e o dividir é multiplicar.

Docker Stack e Deploy

Oi Pessoal,

Nós já conversamos sobre o Docker 1.13 aqui, agora vamos explorar um pouco mais sobre essa funcionalidade que saiu do modo experimental e tornou-se parte da engine estável do Docker, sim estamos falando do docker stack/deploy. Mas antes, recomendo fortemente você ler este post aqui sobre docker compose v3, ele é muito, mas muito importante mesmo para os exemplos que veremos neste post.

Agora com o Docker 1.13 é possível você portar suas aplicações do compose para o Swarm, e isso graças a funcionalidade de deploy disponível na engine. Seu funcionamento é bem simples, basta você informar na execução do comando o diretório de onde está o seu arquivo compose, e o nome da aplicação, se lembra que falei que era muito importante olhar esse post? Pois bem, não adianta você ter um compose escrito para a versão 2 e tentar utilizar aqui, será necessário você se altere para as novas regras da versão 3 para que seja possível a criação de sua stack pelo docker deploy. Mas digamos que você já tem seu arquivo pronto na versão 3, vamos pegar o exemplo do outro post, basta executar:

$ docker deploy --compose-file docker-compose.yml app

O retorno desse comando será

$ docker deploy --compose-file docker-compose.yml app
Creating network app_default
Creating service app_nginx
Creating service app_redis

Dessa forma foram criados uma rede e dois serviços, o mesmos definidos no arquivo compose. Para obter mais informações da stack, você pode executar os comandos:

$ docker stack ls
NAME SERVICES
app 2

Com o stack ls, será retornado todas as stacks que você criou, neste caso retornou apenas a “app” e informa também quantos serviços existem para essa stack, com este comando:

$ docker stack ps app
ID NAME IMAGE NODE DESIRED STATE CURRENT STATE ERROR PORTS
xb02xrua71db app_redis.1 redis:latest node1 Running Running 7 minutes ago
lm7k8obhncyl app_nginx.1 nginx:latest node1 Running Running 7 minutes ago
jh65f9scx0cq app_nginx.2 nginx:latest node1 Running Running 7 minutes ago

Você visualizará mais informações sobre a stack, como por exemplo o id de cada container, imagem utilizada, nome do container, nó onde está executando e claro o estado de cada container. Você pode ainda, executar o comando:

$ docker stack services app
ID NAME MODE REPLICAS IMAGE
g3i4f4erympf app_nginx replicated 2/2 nginx:latest
s11w093eraxz app_redis replicated 1/1 redis:latest

Para ter a visualização de sua stack no mesmo formato dos serviços (docker service ls).

O que fizemos até aqui foi portar uma stack do docker-compose para o cluster de swarm.

 

“Ahh mas como assim?”

Bom se você pegar esse mesmo arquivo de compose e executar: docker-compose up -d, ele funcionará também, sem erro, sua stack iniciará e ficará disponível para uso, MAS, não em cluster :), você continuará utilizando o docker-compose da mesma forma que antes, sem os benefícios do Swarm. Apenas com o docker deploy é que você poderá fazer o deploy e gerenciamento de sua stack dentro do cluster de swarm.

“Ok, entendido, mas como eu escalo agora a minha stack? Antes eu executava: docker-compose scale app=3, como faço isso com o docker stack?”, não se preocupe, você continuará tendo a possibilidade de escalar a sua stack, vamos lá: Já sabemos que o docker deploy criar todos os serviços necessários para a stack, certo? Pois bem, para escalar algum componente da sua stack, basta você escalar o serviço, da mesma forma como se você estivesse manipulando um serviço dentro do swarm, veja:

$ docker service ls
ID NAME MODE REPLICAS IMAGE
cnnabnpqkjvy app_redis replicated 1/1 redis:latest
pcn4urntqn8l app_nginx replicated 2/2 nginx:latest

Agora vamos escalar o serviço de nginx da minha stack app:

$ docker service scale app_nginx=4
app_nginx scaled to 4

E o resultado é:

$ docker service ls
ID NAME MODE REPLICAS IMAGE
cnnabnpqkjvy app_redis replicated 1/1 redis:latest
pcn4urntqn8l app_nginx replicated 4/4 nginx:latest

Ou seja, escalei apenas o nginx.

 

“Ok, muito bonito, mas como eu acesso a minha stack?”

Boa pergunta, mas é claro que há uma resposta, e é aqui que vem a parte mais legal ;).

Vamos voltar ao docker-compose.yml que usamos para criar essa stack, veja essas linhas:

nginx:
    image: nginx
    ports:
        - 80:80

Preste atenção no parâmetro: ports, ali você define em qual porta o serviço vai ouvir, neste caso, o nginx estará trabalhando na porta 80, ou seja, o serviço no cluster de swarm estará disponível para acesso através da porta 80, e todos os nós do cluster, quando receberem alguma requisição na porta 80 encaminharão para o container que atende este serviço (utilizando uma das funcionalidade do docker swarm que é a rede de serviço em mesh).
Quando escalamos um serviço, dizemos ao docker para adicionar mais containers para atender as requisições que estarão sendo feitas para o mesmo, ou seja, teremos diversos containers atendendo um único recurso que é o serviço, e o swarm se encarrega de distribuir os acessos para todos os containers.

 

“Ta bom, me convenceu, mas como removo tudo agora pra fazer direito?”

Muito fácil, da mesma forma que o docker service, basta você executar:

$ docker stack rm app
Removing service app_redis
Removing service app_nginx
Removing network app_default

E serão removidos todos os serviços, containers e rede que tenham sido criadas pela sua stack.

Interessante não? Esperamos que tenha sido útil, se ficou com dúvida nos avisa que ajudamos. Por hoje era isso, nos ajude divulgando o blog e fique atento, teremos mais novidades em breve ;).

Abraço!

 

Entusiasta Open Source, seu principal foco é ir atrás de ideias novas e torna-las realidade através de soluções simples e eficientes, o menos é mais, e o dividir é multiplicar.

Docker Compose v3

Olá pessoal, tudo bem?

 

Conforme falamos em um post anterior o Docker lançou uma nova versão a 1.13 e nessa nova versão tivemos diversas melhorias e com a entrada dessa nossa versão também tivemos a criação de uma nova versão no Docker Compose que é a v3. Essa nova versão é totalmente compatível com o Docker Swarm que hoje é nativo na mesma engine no Docker, então agora com Docker Compose podemos gerenciar nossos serviços através do Docker Swarm.

Agora com a V3 existe opção chamada deploy que é responsável por realizar as implantações e execução de serviços. Dentro dessa opção temos as seguintes funções:

  • Mode
    • Onde é possível escolher a opção “Global” (Um container por nó de swarm) ou “Replicated” (Onde posso escolher a quantidade de réplicas que estarão distribuídas entre os nós). O padrão é replicated.
    • Replicas
      • replicas: x
    • Global
  • Placement
    • Especifica restrições de posicionamento são elas:
      • node.id = idworker
      • node.hostname = nomeworker
      • node.role = manager ou worker
      • node.lables = nome
      • engine.labels = Sistema Operacional ou Driver
  • Update_config
    • Configura como devem ser as opções de atualizações dos serviços.
    • Parallelism: 5 #O Numero de containers que vão ser atualizados em paralelo.
    • delay: 10s #O tempo entre cada grupo de containers será atualizado
    • failure_action: pause ou continue #O que irá acontecer se a atualização falhar. O padrão é pause.
    • monitor: 0s # Duração após cada atualização para monitorar a falha. O padrão é 0s.
    • max_failure_ratio: #Taxa de falha para atualizar.
  • resources
    • Configura a restrição de recursos
      • limits:
        • cpus: ‘0.5’ # 0.5 representa 50% de um núcleo, porem pode ser 1 ou 1.5 ou 2….
        • memory: ‘512M’ #apenas especificar o prefixo M, G, K….
  • Restart_policy
    • Configura como reiniciar os containers quando eles derem exit.
      • condity: none on-failure any #Por padrão é any
      • delay: 0s #Tempo entre as tentativas de reiniciar o containers #Por padrão é 0s
      • max_attempts: 0 #Quantas vezes irá tentar subir o container antes de desistir #Por padrão é nunca desistir.
      • window: 0s #Quanto tempo demora para decidir se um reinicio foi bem sucedido  #Por padrão é imediatamente,

 

Alem dessas opções, com a entrada da V3 foram descontinuadas as seguintes opções do Docker Compose: volume_driver, volumes_from, cpu_shares, cpu_quota, cpuset, mem_limit, memswap_limit

Agora vamos demonstrar um exemplo de como ficaria o docker-compose.yml com essas opções que mostramos acima.

version: "3"
services:

  redis:
    image: redis
    ports:
      - "6379"
    deploy:
      placement:
        constraints: [node.role == manager]
  nginx:
    image: nginx
    ports:
      - 80:80
    depends_on:
      - redis
    deploy:
      mode: replicated
      replicas: 2
      placement:
        constraints: [node.role == manager]
      resources:
        limits:
          memory: 512M
      restart_policy:
        condition: on-failure
        delay: 10s

Executando o comando docker deploy --compose-file docker-compose.yml nomedastack criamos a stack mencionada acima em nossa estrutura. Após executar esse comando é possível dar um docker stack ls e você poderá ver que a sua stack foi criada, com o nome da sua stack você pode executar o docker stack services nomedastack e poderá ver os serviços criados e qual o seu status.

Então ta pessoal, por hoje era isso, espero que tenham gostado e qualquer dúvida é só deixar um comentário que estaremos felizes em lhe ajudar, nos ajude divulgando o blog obrigado!

 

Trabalha em uma Startup com foco em Plataforma como Serviço (PaaS), é especialista em Cloud Computing e Conteinerização, desenvolve todo dia uma nova maneira de resolver problemas e criar coisas novas.