台北市運動中心健身房與游泳池人流監控儀表板

服務位置

• Prometheus

• Grafana 監控儀表板（快照）

• Grafana 儀表板（需登入）

  • 備註：
    • 此Cloud Run 開的版本是隨需求啟動的，過一段時間就會關閉並清空數據，所以 『Grafana 儀表板』登入後沒有任何東西是正常的
    • 

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Grafana DataSource setting

Local

• http://prometheus:9090

Online

• https://tpscprom-isgde2b5lq-uw.a.run.app/

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部署google cloud functions指令

entry-point 請設定為flask程式起始的function

gcloud functions deploy tpsc-metrics --trigger-http --region=us-central1 --runtime=python39 --entry-point=metrics

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GCR 設定

gcloud projects list
gcloud auth login
gcloud auth configure-docker

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打包並上傳image 到 GCR

在 Docker 19.03+ 版本中可以使用 $ docker buildx build 命令使用 BuildKit 构建镜像。该命令支持 --platform 参数可以同时构建支持多种系统架构的 Docker 镜像，大大简化了构建步

# Prometheus
#封裝成Docker image
docker buildx build -t tpsc_prom --platform linux/amd64 -f Prometheus_Dockerfile .

#打上Tag
docker tag tpsc_prom gcr.io/tpsc-d27f4/tpsc_prom

#上傳至GCR
docker push gcr.io/tpsc-d27f4/tpsc_prom

# Grafana
#下載Grafana Image
docker pull grafana/grafana

#封裝成Docker image
docker buildx build -t tpsc_grafana --platform linux/amd64 -f Grafana_Dockerfile . 

#打上Tag
docker tag tpsc_grafana gcr.io/tpsc-d27f4/tpsc_grafana

#上傳至GCR
docker push gcr.io/tpsc-d27f4/tpsc_grafana

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部署Docker到Cloud Run

gcloud run deploy --image gcr.io/tpsc-d27f4/tpsc_prom --platform managed --port=9090

gcloud run deploy --image gcr.io/tpsc-d27f4/tpsc_grafana --platform managed --port=3000

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本機測試的設定

因為要在本機起一個flask的web service 所以需要先取得宿主機IP ifconfig | grep "inet " 在此案例中，==172.20.10.2==是宿主機的IP

 ifconfig | grep "inet "                                                 13:53:31 
	inet 127.0.0.1 netmask 0xff000000
	inet 172.20.10.2 netmask 0xfffffff0 broadcast 172.20.10.15

啟動prometheus與Grafana 並去修改docker-compose.yml裡面的extra_hosts位置為資料收集來源的IP 這樣內部的prometheus才能call到外面的metrics docker-compose up 在本機網頁打開prometheus