cloud native monitoring app

Cloud-Native-Monitoring-App

ECRとKuberneteでフラスコとプシュティルを使用してPythonで構築されたアプリを展開する

これは、Pythonで構築された監視アプリであり、Dockerでコンテナル化され、EKSに展開されます

前提条件

• DockerとPythonアプリケーションをコンテナ化する方法を学びます
• Dockerfileの作成
• Building dockerimage
• Dockerコンテナを実行します
• Dockerコマンド
• python boto3を使用してECRリポジトリを作成し、docker画像をECRにプッシュする
• Kubernetesを学び、EKSクラスターとnodegroupsを作成します
• Pythonを使用してKubernetesの展開とサービスを作成します！

ステップ1-ワークステーションへのサービスのインストール

• AWS CLIをインストールしてから、AWSアカウントに移動してシークレットキーを取得し、ワークスペースを構成しますaws configure
• ワークステーションにPythonとvscodeにPython拡張をインストールする
• アプリケーションは、 psutilとFlask 、Plotly、Boto3ライブラリを使用します。 PIP pip3 install -r requirements.txtを使用してそれらをインストールします
• 依存関係のインストールpsutilpip3 pip3 install psutilとflask pip install flask
• ECR SDK pip install boto3します
• Kubernetesをインストールし、K8S Python依存関係を追加クライアントライブラリpip install kubernetes
• vscodeにdocker拡張をインストールします

ステップ2：アプリケーションを実行します

アプリケーションを実行するには、プロジェクトのルートディレクトリに移動し、次のコマンドを実行します。

 $ python3 app.py

これによりlocalhost:5000でFlask Serverが開始されます。ブラウザでhttp：// localhost：5000/に移動して、アプリケーションにアクセスします。

ステップ3：フラスコのアプリケーションのドッキング

• 次の内容を使用して、プロジェクトのルートディレクトリにDockerfileを作成します。

 # Use the official Python image as the base image
FROM python:3.9-slim-buster

# Set the working directory in the container
WORKDIR /app

# Copy the requirements file to the working directory
COPY requirements.txt .

RUN pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Copy the application code to the working directory
COPY . .

# Set the environment variables for the Flask app
ENV FLASK_RUN_HOST=0.0.0.0

# Expose the port on which the Flask app will run
EXPOSE 5000

# Start the Flask app when the container is run
CMD ["flask", "run"]

• Docker画像を作成し、次のコマンドを実行します。

 $ docker build -t <image_name> .

• Dockerコンテナを実行し、次のコマンドを実行します。

 $ docker run -p 5000:5000 <image_name>

これによりlocalhost:5000のDockerコンテナでFlaskサーバーが起動します。ブラウザでhttp：// localhost：5000/に移動して、アプリケーションにアクセスします。

ステップ4- Docker画像をECRに押します

• フォルダーecr.pyにPythonを使用してECRリポジトリを作成します：
• ECRリポジトリをワークスペースに構成して、プッシュを有効にするために、コンソールview push commandsにプロセスが見つかります

 import boto3

# Create an ECR client
ecr_client = boto3 . client ( 'ecr' )

# Create a new ECR repository
repository_name = 'my-ecr-repo'
response = ecr_client . create_repository ( repositoryName = repository_name )

# Print the repository URI
repository_uri = response [ 'repository' ][ 'repositoryUri' ]
print ( repository_uri )

次に、このpython3 ecr.pyを実行します

• コンソールのプッシュコマンドを使用して、Docker画像をECRにプッシュします。

 $ docker push <ecr_repo_uri>:<tag>

ステップ5- eksクラスターの作成とpythonを使用してアプリを展開**

• eksクラスターcloud-native-clusterを作成し、AWSコンソールにノードグループを追加します

• EKSクラスターにノードグループnodesを作成します。

• フォルダーeks.pyに展開とサービスを作成します

 from kubernetes import client , config

# Load Kubernetes configuration
config . load_kube_config ()

# Create a Kubernetes API client
api_client = client . ApiClient ()

# Define the deployment
deployment = client . V1Deployment (
    metadata = client . V1ObjectMeta ( name = "my-flask-app" ),
    spec = client . V1DeploymentSpec (
        replicas = 1 ,
        selector = client . V1LabelSelector (
            match_labels = { "app" : "my-flask-app" }
        ),
        template = client . V1PodTemplateSpec (
            metadata = client . V1ObjectMeta (
                labels = { "app" : "my-flask-app" }
            ),
            spec = client . V1PodSpec (
                containers = [
                    client . V1Container (
                        name = "my-flask-container" ,
                        image = "568373317874.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/my-cloud-native-repo:latest" ,
                        ports = [ client . V1ContainerPort ( container_port = 5000 )]
                    )
                ]
            )
        )
    )
)

# This is an automation to run deployment and svc using python
# Create the deployment
api_instance = client . AppsV1Api ( api_client )
api_instance . create_namespaced_deployment (
    namespace = "default" ,
    body = deployment
)

# Define the service
service = client . V1Service (
    metadata = client . V1ObjectMeta ( name = "my-flask-service" ),
    spec = client . V1ServiceSpec (
        selector = { "app" : "my-flask-app" },
        ports = [ client . V1ServicePort ( port = 5000 )]
    )
)

# Create the service
api_instance = client . CoreV1Api ( api_client )
api_instance . create_namespaced_service (
    namespace = "default" ,
    body = service
)

画像URLを使用して、25行目の画像の名前を必ず編集してください。

Pythonスクリプトを追加する代わりに展開とサービスのためにK8Sコマンドを実行するにはkubectl apply -f deployment.yml deployment.yml and service.yml kubectl apply -f service.yml作成します。

• 作業スペースにAWS EKを構成します

 aws eks update-kubeconfig --name cloud-native-cluster

• 「python3 eks.py」の展開を実行してこのファイルを実行すると、サービスが作成されます。
• 次のコマンドを実行して確認してください：

 kubectl get deployment -n default (check deployments)
kubectl get service -n default (check service)
kubectl get pods <name of pod> -n default (to check the pods)

# edit images created if u made errors
kubectl edit deployment my-flask-app -n default 

# this will pull down the editted image
kubectl get pod -n default -w

ポッドが稼働していたら、ポートフォワードを実行してサービスを公開します

 kubectl port-forward service/<service_name> 5000:5000

星を打つ！

学習にこのリポジトリを使用する予定の場合は、星を叩いてください。ありがとう！

Harshhaa Reddyの著者