在云原生Buildpacks中简化APM集成

2024-06-13 21:11:29 浏览数 (2)

对于那些不愿使用开源 Buildpack 的人来说，是时候重新考虑了。

译自 Streamlined APM Integration in Cloud Native Buildpacks，作者 Sylvain Kalache。

在 2024 年巴黎 KubeCon 的 Cloud Foundry 展位提供帮助时，我看到许多人对开源 云原生 Buildpacks 感兴趣。这很有道理。随着每个人都加入平台工程的行列，运营团队正在寻找构建模块，以便他们可以标准化其应用程序生命周期，而不管堆栈如何。由 Linux 基金会托管的Buildpacks 提供了与平台工程趋势非常契合的功能；它们将实现容器化过程的标准化，并提供一致的 开发者体验，无论堆栈如何，同时提供可靠的性能 和安全功能。

Buildpacks 已经存在十多年了——Heroku 在 2011 年创建了这个概念——许多从业者已经在职业生涯的某个阶段使用过它们。KubeCon 与会者不断提出一个问题：安装 APM（应用程序性能监控) 是否仍然困难？

那些已经使用Buildpacks 一段时间的人会知道，集成 APM 代理很复杂。Cloud Foundry 维护者 Tim Downey 解释说，“用户必须运行一个单独的Buildpacks ——以及应用程序的一个Buildpacks ——来提供 APM 二进制文件。此Buildpacks 要么与应用程序的常规启动命令一起链接，要么由 CF 边车进程使用”。

但现在情况不再如此。在本文中，我将展示如何轻松地将 APM（以 openTelemetry 为例）添加到 Python 应用程序中。

设置 Python 应用程序

如果您已经有一个可以使用的 Python 应用程序，请跳过本节；如果没有，请继续阅读。

让我们克隆一个包含大量示例 应用程序并导航到 Python 应用程序文件夹：

代码语言：javascript复制
git clone https://github.com/sylvainkalache/sample-web-apps
cd sample-web-apps/python/

如您所见，这是一个简单的 Flask 应用程序。

代码语言：javascript复制
$ cat my-app.py
from flask import Flask, request, render_template
import gunicorn
import platform
import subprocess
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route("/")
def hello():
    return "Hello, World!n"   "Python version: "   platform.python_version()   "n"

将 OpenTelemetry 添加到我们的应用程序

OpenTelemetry 是一个用于从任何应用程序收集遥测数据（例如指标、日志和跟踪）的开源框架。收集的数据可以发送到诸如 Prometheus（用于指标）、Jaeger 和 Zipkin（用于跟踪) 和 ELK 堆栈（Elasticsearch、Logstash、Kibana）（用于日志）之类的工具。

首先，您需要导入这些基本的 OpenTelemetry 库。

代码语言：javascript复制
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import ConsoleSpanExporter, SimpleSpanProcessor

然后，我们需要定义一个 OpenTelemetry 跟踪器和一个导出器。在这种情况下，我将保持简单，并将收集的数据导出到控制台以进行演示。

代码语言：javascript复制
# Set up the TracerProvider
trace.set_tracer_provider(TracerProvider())
 
# Initialize the ConsoleSpanExporter
console_exporter = ConsoleSpanExporter()
 
# Set up SimpleSpanProcessor to use ConsoleSpanExporter
span_processor = SimpleSpanProcessor(console_exporter)
trace.get_tracer_provider().add_span_processor(span_processor)
 
# Get a tracer
tracer = trace.get_tracer(__name__)

现在，我们需要告诉 OpenTelemetry 跟踪 一些事情；添加此行以启动一个新的跟踪 span 到 hello 方法。

代码语言：javascript复制
with tracer.start_as_current_span("my_tracer"):

以下是 my-app.py 文件应有的样子：

代码语言：javascript复制
from flask import Flask, request, render_template
import gunicorn
import platform
import subprocess
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import ConsoleSpanExporter, SimpleSpanProcessor
 
app = Flask(__name__)
 
# Set up the TracerProvider
trace.set_tracer_provider(TracerProvider())
 
# Initialize the ConsoleSpanExporter
console_exporter = ConsoleSpanExporter()
 
# Set up SimpleSpanProcessor to use ConsoleSpanExporter
span_processor = SimpleSpanProcessor(console_exporter)
trace.get_tracer_provider().add_span_processor(span_processor)
 
# Get a tracer
tracer = trace.get_tracer(__name__)
 
@app.route("/")
def hello():
    with tracer.start_as_current_span("hello_world"):
        return "Hello, World!n"   "Python version: "   platform.python_version()   "n"

最后，要确保 Buildpacks 检测并安装 OpenTelemetry 库和依赖，将下面这行添加到 requirements.txt 文件。

代码语言：javascript复制
opentelemetry-api
opentelemetry-sdk
opentelemetry-instrumentation
opentelemetry-instrumentation-flask

打包并运行

Buildpack 的优点在于，只需一个 pack CLI 命令，即可从我们的应用程序创建一个可用于生产的 OCR 镜像。在 Python 应用程序文件夹的根目录中，运行以下 pack 命令。

代码语言：javascript复制
pack build my-python-app --builder paketobuildpacks/builder-jammy-base

容器已创建，可以使用以下 docker 命令运行它：

代码语言：javascript复制
docker run -ti -p 5000:8000 -e PORT=8000 my-python-app

现在，在另一个标签页中，使用 curl 查询你的应用程序。

代码语言：javascript复制
$ curl 0:5000
Hello, World!
Python version: 3.10.14

你的应用程序应输出以下内容，并且我们可以看到显示的 OpenTelemetry 输出。

代码语言：javascript复制
[2024-05-01 21:35:18  0000] [1] [INFO] Starting gunicorn 22.0.0
[2024-05-01 21:35:18  0000] [1] [INFO] Listening at: http://0.0.0.0:8000 (1)
[2024-05-01 21:35:18  0000] [1] [INFO] Using worker: sync
[2024-05-01 21:35:18  0000] [22] [INFO] Booting worker with pid: 22
{
    "name": "hello_world",
    "context": {
        "trace_id": "0xebb54bc5f7340b22c237a2c73af2a266",
        "span_id": "0x7a02dd7f80e16c16",
        "trace_state": "[]"
    },
    "kind": "SpanKind.INTERNAL",
    "parent_id": null,
    "start_time": "2024-05-01T21:35:32.803533Z",
    "end_time": "2024-05-01T21:35:32.803574Z",
    "status": {
        "status_code": "UNSET"
    },
    "attributes": {},
    "events": [],
    "links": [],
    "resource": {
        "attributes": {
            "telemetry.sdk.language": "python",
            "telemetry.sdk.name": "opentelemetry",
            "telemetry.sdk.version": "1.24.0",
            "service.name": "unknown_service"
        },
        "schema_url": ""
    }
}

如你所见，现在使用 Buildpack 为应用程序安装 APM 非常容易。同样的原则适用于大多数 APM，包括 New Relic 和 Datadog。对于那些因为这个原因而不愿意使用开源 Buildpacks 的人来说，是时候重新考虑了！

云原生 容器 开源 日志 数据

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