cloud native monitoring app

雲本地監控應用

在ECR和KUBERNETE上使用燒瓶和psutil部署使用Python構建的應用

這是一個由Python構建的監視應用程序，它將與Docker置換並部署到EKS

先決條件

• 學習Docker以及如何容忍Python應用程序
• 創建Dockerfile
• 建造碼頭圖
• 運行Docker容器
• Docker命令
• 使用Python boto3創建ECR存儲庫，然後將Docker Image推到ECR
• 學習Kubernetes並創建EKS群集和節點組
• 使用Python創建Kubernetes部署和服務！

步驟1-在工作站上的服務安裝

• 安裝AWS CLI，然後轉到您的AWS帳戶，獲取您的秘密鍵並配置工作區aws configure
• 在您的工作站上安裝Python，並在Vscode中安裝Python擴展
• 該應用程序使用psutil和Flask ，繪圖，boto3庫。使用pip pip3 install -r requirements.txt安裝它們
• 安裝依賴項psutil pip3 install psutil和燒瓶pip install flask
• 安裝python用於ECR SDK pip install boto3
• 安裝kubernetes，添加K8S Python依賴性客戶庫pip install kubernetes kubernetes在vscode中的擴展
• 在VSCODE中安裝Docker擴展

步驟2：運行應用程序

要運行應用程序，請導航到項目的根目錄並執行以下命令：

 $ python3 app.py

這將在localhost:5000上啟動Blask Server。導航到http：// localhost：5000/在瀏覽器上訪問應用程序。

步驟3：停靠燒瓶應用程序

• 用以下內容在項目的根目錄中創建一個Dockerfile ：

 # 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"]

• 構建Docker映像，執行以下命令：

 $ docker build -t <image_name> .

• 運行Docker容器，執行以下命令：

 $ docker run -p 5000:5000 <image_name>

這將在localhost:5000 。導航到http：// localhost：5000/在瀏覽器上訪問應用程序。

步驟4-將Docker圖像推向ECR

• 在文件夾ecr.py中使用Python創建ECR存儲庫：
• 將ECR存儲庫配置為工作空間以啟用推送，您將在控制台view push commands中找到該過程

 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 )

然後運行此python3 ecr.py

• 使用控制台上的推動命令將Docker映像推到ECR：

 $ docker push <ecr_repo_uri>:<tag>

步驟5-創建EKS群集並使用Python **部署應用程序

• 創建EKS群集cloud-native-cluster並在AWS控制台中添加節點組

• 在EKS群集中創建節點組nodes 。

• 在文件夾eks.py中創建部署和服務

 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
)

確保使用圖像URL在第25行上編輯圖像的名稱。

要運行用於部署和服務的k8s命令，而不是添加python腳本kubectl apply -f deployment.yml您kubectl apply -f service.yml創建deployment.yml and service.yml

• 將AWS EKS配置為您的工作空間

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

• 運行此文件後，通過運行“ Python3 eks.py”部署和服務將被創建。
• 通過運行以下命令檢查：

 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

POD啟動並運行後，運行Port-Fornward以公開服務

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

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Harshhaa Reddy的作者