Мониторинг Atlassian Confluence за 15 минут

Всем привет!

Хочу Вам рассказать, как настроить мониторинг Atlassian Confluence с помощью Prometheus Exporter for Confluence плагина, Prometheus и Grafana.

Для того, чтобы воспроизвести все примеры, Вам понадобятся Git, Docker и Python. Вы можете посмотреть видео по этой статье вот здесь.

Мы будем запускать Confluence, Prometheus и Grafana в докере. Мы будем получать метрики не только из плагина Prometheus for Confluence, но и из cadviser и node-exporter. Это позволит нам мониторить такие параметры, как объем памяти в контейнере, загрузку cpu в контейнере и другие.

Вот структура папок после того, как все файлы из этой статьи будут созданы:

- tutorial
  - confluence
      docker-compose.yml
  - dc-app-performance-toolkit
  - monitoring
      docker-compose.yml
    - data
      - prometheus
        - config
            prometheus.yml

Запускаем Confluence

Мы будем запускать Confluence в докере от Idalko. Создайте файл docker-compose.yml:

version: '3'
services:
  confluence:
    image: idalko/atlassian-confluence
    environment:
      - DISABLE_NOTIFICATIONS=TRUE
      - JVM_MINIMUM_MEMORY=2G
      - JVM_MAXIMUM_MEMORY=4G
      - CONF_ARGS=-Datlassian.plugins.enable.wait=300
    volumes:
      - ./data/confluence:/opt/atlassian/confluence/data
    ports:
      - 8090:8090
    restart: always

  confluencedb:
    image: postgres:9.6
    environment:
      - POSTGRES_PASSWORD=secret
      - POSTGRES_USER=confluence
      - POSTGRES_DB=confluence
    volumes:
      - ./data/db:/var/lib/postgresql/data
    restart: always

Запустите в терминале вот такую команду:

docker-compose up

Зайди в браузере вот по такому адресу:

http://localhost:8090

При настройке Confluence введите вот такие данные для базы данных:

hostname = confluencedb
port = 5432
database name = confluence
username = confluence
password = confluence

Готовим тестовые данные

Мы будем использовать инструмент dc-app-performance-toolkit. Для его корректной работы нужно, чтобы в Confluence были страницы и блоги. Вы можете использовать свой бэкап или создать данные с помощью плагина Data Generator for Confluence.

Запускаем Prometheus и Grafana

Создайте еще один docker-compose.yml файл:

version: '3'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    container_name: monitoring_prometheus
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - ./data/prometheus/config:/etc/prometheus/
      - ./data/prometheus/data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
    expose:
      - 9090
    ports:
      - 9090:9090
    links:
      - cadvisor:cadvisor
      - node-exporter:node-exporter
  
  node-exporter:
    image: prom/node-exporter:latest
    container_name: monitoring_node_exporter
    restart: unless-stopped
    ports:
      - 9100:9100
    expose:
      - 9100
  
  cadvisor:
    image: google/cadvisor:latest
    container_name: monitoring_cadvisor
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - /:/rootfs:ro
      - /var/run:/var/run:rw
      - /sys:/sys:ro
      - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro
    ports:
      - 8080:8080
    expose:
      - 8080
      
  grafana:
    image: grafana/grafana:latest
    container_name: monitoring_grafana
    restart: unless-stopped
    links:
      - prometheus:prometheus
    volumes:
      - ./data/grafana:/var/lib/grafana
    ports:
      - 3000:3000
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin
      - GF_USERS_ALLOW_SIGN_UP=false
  

Добавьте в hosts файл вот такую строчку:

127.0.0.1 host.docker.internal

Это нужно для того, что Вам придется обращаться к Confluence из Prometheus. Confluence работает к localhost:8090. Если Вы из контейнера Prometheus обратитесь по localhost:8090, то localhost будет рассматриваться как сам контейнер. Поэтому Вы будете обращаться по алиасу host.docker.internal:8090. В этом случае запрос дойдет куда нужно.

Создайте файл prometheus.yml в папке data/prometheus/config:

global:
  scrape_interval:     15s 
  evaluation_interval: 15s 


scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090','cadvisor:8080','node-exporter:9100']
  - job_name: 'confluence'
    scheme: http 
    metrics_path: '/plugins/servlet/prometheus/metrics'
    static_configs:
      - targets: ['host.docker.internal:8090']  

Теперь запустите:

docker-compose up

После этого перейдите в Grafana:

http://localhost:3000

И настройте источник данных Prometheus и добавьте дэшборд из этого json. Адрес Prometheus – http://prometheus:9090.

Запускаем тесты

Склонируйте репозиторий битбакет:

git clone https://github.com/atlassian/dc-app-performance-toolkit.git

Настройте Ваше окружение в соответствии с файлом Readme.

Внесите изменения в файл dc-app-performance-toolkit/app/confluence.yml:

env:
    application_hostname: localhost   
    application_protocol: http    
    application_port: 8090          
    application_postfix:           
    admin_login: admin
    admin_password: admin
    concurrency: 5
    test_duration: 1m

Запустите тесты:

bzt confluence.yml