はじめに

本記事では、Docker上のコンテナで稼働するアプリケーションの負荷テストと耐久テストに使用した構成および測定ツールについて説明します。

目的

ストリーム処理アプリケーションについて以下の2点を確認することを目的とします。

同一のDocker環境内の複数コンテナで構成されたアプリケーションのメトリクス計測ができること。（EKSやAKSではContainer Insights等が同様の機能を提供していますが、Dockerの場合は個別に構成する必要があります）
入力ストリームデータに対して一定時間継続して測定ができること。

構成

今回測定対象としたアプリケーションの構成は以下の通りです。赤い点線で囲まれた部分が測定の対象です。

docker stats でコンテナの状態を確認します。これでも簡易的に確認できますが、継続的な監視には不向きです。

docker stats

CONTAINER ID   NAME                              CPU %     MEM USAGE / LIMIT     MEM %     NET I/O           BLOCK I/O         PIDS
e87352cf4466   vantiq_ai_assistant               0.15%     306.8MiB / 15.43GiB   1.94%     35.5GB / 25.6GB   0B / 602kB        9
5fbb4631d1a9   vantiq-edge-vantiq_edge-1         1.98%     4.234GiB / 15.43GiB   27.44%    35.5GB / 25.6GB   14.8MB / 2.9GB    101
f3cef740f793   nginx-proxy                       0.13%     41.52MiB / 15.43GiB   0.26%     12.7GB / 14.1GB   4.61MB / 2.09MB   26
b5208d83c078   vantiq_edge_qdrant                0.06%     27.98MiB / 15.43GiB   0.18%     11.5MB / 6.33MB   2.18MB / 127kB    23
69ccdf3ecdc8   vantiq-edge-vantiq_edge_mongo-1   0.74%     1.403GiB / 15.43GiB   9.09%     15.7GB / 33.1GB   216MB / 169GB     45
ef5006bfc0fa   postgreSQL                        0.02%     17.36MiB / 15.43GiB   0.11%     3.15kB / 582B     6.27MB / 36.9kB   7
c6f575a05629   mongo                             0.38%     990.9MiB / 15.43GiB   6.27%     2GB / 91.4MB      6.72MB / 13.7GB   42
57e86586fcfb   cadvisor                          10.12%    53.58MiB / 15.43GiB   0.34%     374MB / 8.29GB    30.9MB / 1.15MB   40

測定ツールを含めた構成は以下のようになります。これ以降の説明は、Machine #2にDocker環境が構築されていること、およびネットワークの構成にアクセス制限がないことを前提としています。

使用したツール

詳細は公式のページや他の記事を参考にしてください。

cAdvisor: コンテナリソース使用状況の収集ツール
Prometheus: システム監視・アラートのためのツール
Grafana: データの視覚化を提供

構成手順

cAdvisor の構成

Machine #1にてcAdvisorを構成します。以下のコマンドを実行してください。公式ページのサンプルではportは8080になっていますが、対象アプリがすでに使用しているため、8000にしています。
```
sudo docker run \
  --volume=/:/rootfs:ro \
  --volume=/var/run:/var/run:ro \
  --volume=/sys:/sys:ro \
  --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
  --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
  --publish=8000:8080 \
  --detach=true \
  --name=cadvisor \
  --privileged \
  --device=/dev/kmsg \
  gcr.io/cadvisor/cadvisor:latest
```
cAdvisorの稼働を確認を確認するため、ブラウザを開き、http://<machine #1 host>:8000にアクセスします。
prometheusを構成

Machine #2でPrometheusを構成します。PrometheusがcAdvisorからメトリクスデータを取得するように、必要な設定ファイルを作成します。
~/prometheus-data/prometheus.yml
```
global:
  scrape_interval:     10s

scrape_configs:
  - job_name: 'cadvisor'
    static_configs:
    - targets:
      - '<machine #1 host>:8000'
```
Machine #2のDocker上でPrometheusを開始します。前ステップで作成した設定ファイルをパラメータとして指定します。
```
docker run -p 9090:9090 -v ~/prometheus-data:/prometheus-data prom/prometheus --config.file=/prometheus-data/prometheus.yml
```
http://<machine #2 host>:9090 にアクセスすると、Prometheusが確認できます。
Grafanaを構成

Machine #2のDocker上でGrafanaを開始します。
```
docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana
```
http://<machine #2 host>:3000 にアクセスし、Grafanaの稼働を確認します。admin/adminでログインします。

メニューからConnection >> Data Sourcesと進み、”+ Add new data source”をクリックし、Prometheusを選択します。前ステップで作成したPrometheusを参照できるように構成します。

Prometheus server URL に http://<machine #2>:9090を指定します。“Save and Test”で接続が成功することを確認します。

machine #2をlocalhostや127.0.0.1にすると接続できません。