Docker Monitoring und Logging - administrator-tutorials

Docker revolutionierte die Art und Weise, wie Anwendungen entwickelt, getestet und bereitgestellt werden. Durch die Containerisierung von Anwendungen können Entwickler und Betreiber isolierte, leichtgewichtige und portable Umgebungen schaffen. Doch bei der Verwaltung von containerisierten Anwendungen ist es essenziell, deren Zustand zu überwachen und Logs effizient zu verwalten. In diesem Blog-Beitrag werden wir uns darauf konzentrieren, wie du Docker-Container überwachen (Monitoring) und die Logs analysieren (Logging) kannst, um Probleme frühzeitig zu erkennen und eine stabile Infrastruktur zu gewährleisten.

1. Warum ist Monitoring und Logging wichtig?

Sowohl Monitoring als auch Logging sind unerlässlich, um den reibungslosen Betrieb von Anwendungen sicherzustellen:

Monitoring: Gibt dir Einblick in die Leistung deiner Docker-Container, ihre Ressourcenauslastung (CPU, RAM, Netzwerk) und den Gesamtzustand des Systems. So kannst du Leistungsengpässe, unerwartetes Verhalten oder Systemausfälle frühzeitig erkennen.
Logging: Ermöglicht es, Fehlermeldungen und Aktivitäten im Detail nachzuvollziehen. Wenn Container abstürzen oder unerwartete Ergebnisse liefern, helfen dir die Logs, das Problem zu identifizieren und zu beheben.

2. Monitoring von Docker-Containern

Docker bietet eine Reihe von eingebauten Tools zur Überwachung von Containern, die du direkt über die Kommandozeile verwenden kannst. Für größere Umgebungen gibt es zudem externe Tools, die speziell auf die Überwachung und Visualisierung ausgelegt sind.

2.1 Docker-Statistiken mit dem Befehl `docker stats`

Der einfachste Weg, um die Ressourcennutzung von Containern in Echtzeit zu überwachen, ist der Befehl docker stats. Mit diesem Befehl erhältst du einen Überblick über CPU-, Speicher-, Netzwerk- und Festplattennutzung der laufenden Container:

docker stats

Dies zeigt eine Tabelle mit den wichtigsten Metriken:

Container-ID/Name: Identifikation des Containers.
CPU %: CPU-Nutzung des Containers.
Mem Usage/Limit: Speicherverbrauch im Verhältnis zum maximal erlaubten Speicher.
Net I/O: Netzwerk-I/O (Input/Output) des Containers.
Block I/O: Festplattenoperationen (Lesen/Schreiben) des Containers.

Wenn du nur bestimmte Container überwachen möchtest, kannst du die Container-IDs oder -Namen angeben:

docker stats mein_container

2.2 Docker Events überwachen

Mit docker events kannst du die Aktivitäten in deiner Docker-Umgebung überwachen. Jedes Ereignis, wie das Starten oder Stoppen eines Containers, wird in Echtzeit angezeigt:

docker events

Dieser Befehl ist nützlich, um eine Übersicht darüber zu bekommen, was in deinem Docker-System passiert, insbesondere in großen Umgebungen mit vielen Containern.

2.3 Externe Monitoring-Tools

Während docker stats und docker events nützlich sind, reichen sie in komplexen Produktionsumgebungen oft nicht aus. Hier kommen spezialisierte Monitoring-Tools ins Spiel, die eine erweiterte Visualisierung und Analyse ermöglichen.

Prometheus und Grafana

Prometheus: Ein Open-Source-Monitoring-Tool, das speziell für die Erfassung von Metriken entwickelt wurde. Es kann Docker-Container überwachen und Metriken wie CPU-Auslastung, Speicherverbrauch und Netzwerkauslastung sammeln.
Grafana: Grafana ist ein Visualisierungs- und Analyse-Tool, das gut mit Prometheus zusammenarbeitet. Es bietet Dashboards zur Überwachung deiner Docker-Umgebung in Echtzeit.

Um Prometheus und Grafana in deiner Docker-Umgebung einzurichten, kannst du eine docker-compose.yml verwenden, die beide Dienste enthält:

version: '3'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml

  grafana:
    image: grafana/grafana
    ports:
      - "3000:3000"

2.4 cAdvisor

cAdvisor (Container Advisor) ist ein weiteres Open-Source-Tool, das speziell zur Überwachung der Ressourcennutzung von Docker-Containern entwickelt wurde. Es sammelt Echtzeit-Metriken wie CPU, Speicher und Netzwerknutzung und stellt diese in einer benutzerfreundlichen Oberfläche dar.

Installation und Start:

docker run -d \
  --name=cadvisor \
  --volume=/:/rootfs:ro \
  --volume=/var/run:/var/run:ro \
  --volume=/sys:/sys:ro \
  --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
  --publish=8080:8080 \
  google/cadvisor

Du kannst dann die cAdvisor-Oberfläche über http://localhost:8080 aufrufen und die Metriken deiner Docker-Container anzeigen.

3. Docker Logging

Neben der Überwachung der Containerleistung ist es entscheidend, die Log-Ausgaben deiner Container zu analysieren. Docker bietet sowohl integrierte Logging-Mechanismen als auch die Möglichkeit, externe Logging-Tools zu integrieren.

3.1 Docker Logs anzeigen

Mit Docker kannst du die Logs eines Containers direkt über die Kommandozeile einsehen:

docker logs mein_container

Wenn du die Logs in Echtzeit verfolgen möchtest, kannst du die -f Option verwenden:

docker logs -f mein_container

Hiermit siehst du alle neuen Log-Einträge, während sie generiert werden.

3.2 Logs formatieren und filtern

Falls du nur bestimmte Log-Einträge anzeigen möchtest (z.B. Fehlermeldungen), kannst du Logs nach bestimmten Kriterien durchsuchen. Mit dem Befehl grep kannst du beispielsweise nur Fehlermeldungen (Errors) anzeigen:

docker logs mein_container | grep "ERROR"

3.3 Logging-Treiber in Docker

Docker unterstützt mehrere Logging-Treiber, mit denen du die Log-Daten an externe Speicherorte oder Log-Management-Systeme senden kannst. Einige der beliebtesten Logging-Treiber sind:

json-file (Standard): Speichert Logs im JSON-Format auf dem Host.
syslog: Sendet Logs an den Syslog-Dienst des Hosts.
journald: Integriert Docker-Logs in den systemweiten journald-Dienst.
gelf: Für die Integration mit Graylog.
awslogs: Sendet Logs an Amazon CloudWatch.
fluentd: Für die Integration mit Fluentd, einem beliebten Logging-Tool.

Beispiel: Um den Logging-Treiber für einen Container zu ändern, kannst du diesen Befehl verwenden:

docker run --log-driver=syslog nginx

3.4 Externe Logging-Tools

Für eine erweiterte Log-Verwaltung, insbesondere in Produktionsumgebungen, sind spezialisierte Logging-Tools wie ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) oder Graylog hilfreich.

ELK Stack

Der ELK-Stack ist eine beliebte Lösung zur Erfassung, Speicherung und Analyse von Log-Daten:

Elasticsearch: Speichert und indexiert Logs.
Logstash: Sammelt und verarbeitet Log-Daten.
Kibana: Visualisiert Log-Daten in Dashboards.

Docker-Container können direkt mit dem ELK-Stack integriert werden, indem der gelf-Logging-Treiber verwendet wird, der die Logs an Logstash weiterleitet:

docker run --log-driver=gelf --log-opt gelf-address=udp://logstash:12201 nginx

Graylog

Graylog ist eine weitere Open-Source-Lösung zur zentralen Speicherung und Analyse von Logs. Graylog kann Log-Daten von Docker-Containern erfassen und bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zur Analyse und Fehlersuche.

Graylog lässt sich leicht in Docker integrieren, indem der gelf-Logging-Treiber verwendet wird, ähnlich wie beim ELK-Stack.

4. Best Practices für Docker Monitoring und Logging

Um Docker-Container effizient zu überwachen und Logs zu verwalten, gibt es einige Best Practices, die du beachten solltest:

Setze Ressourcengrenzen: Begrenze den CPU- und Speicherverbrauch deiner Container mit den Optionen --memory und --cpus, um Überlastungen zu vermeiden.
Automatische Neustarts konfigurieren: Stelle sicher, dass deine Container bei Abstürzen automatisch neu gestartet werden (--restart unless-stopped), um Ausfallzeiten zu minimieren.
Zentrale Log-Verwaltung verwenden: In Produktionsumgebungen solltest du ein zentrales Logging-Tool wie ELK oder Graylog verwenden, um Logs effizient zu sammeln, zu durchsuchen und zu analysieren.
Metriken regelmäßig überprüfen: Verwende Monitoring-Tools wie Prometheus, Grafana oder cAdvisor, um eine kontinuierliche Überwachung sicherzustellen und Engpässe frühzeitig zu erkennen.

Fazit

Monitoring und Logging sind entscheidend, um Docker-Container in einer stabilen und leistungsfähigen Umgebung zu betreiben. Docker bietet sowohl integrierte Tools als auch externe Lösungen, die eine detaillierte Überwachung und Analyse ermöglichen. Mit den hier vorgestellten Techniken und Tools kannst du sicherstellen, dass deine containerisierten Anwendungen optimal laufen und potenzielle Probleme frühzeitig erkannt werden.

Viel Erfolg beim Überwachen und Analysieren deiner Docker-Container!