# Задания

## Prometheus

1. Обновите приложение `todo_app` из задания 08 сделав `git pull` ветки `main`.

   API-сервис приложения теперь отдает метрики Prometheus на порту `9123`(можно поменять через переменную среды `Metrics__Port`) и по url `/metrics`.

   Таким образом, полное URL для получения метрик, выглядит, например, как `http://todo_api:9123/metrics`.

   Дополните Compose-файл для `todo_app` так, чтобы в сети `todo` запускался контейнер из образа `prom/prometheus`, при этом:
    - Напишите для него конфигурацию, то есть файл `prometheus.yml` \
      (который должен в итоге находится в контейнере на месте `/etc/prometheus/prometheus.yml`), \
      таким образом чтобы Prometheus собирал метрики из `todo_api` каждые 5 секунд.
    - Прокиньте порт `9090`, на котором находится веб-интерфейс Prometheus по умолчанию, на хост машины с Docker.
    - Создайте том данных `todo_prometheus_data`, который бы хранил данные внутренней БД Prometheus, и который бы\
      монтировался на директорию `/prometheus` внутри его контейнера.

   Убедитесь, что веб-интерфейс Prometheus не был доступен извне. Для доступа к нему, сделайте SSH-туннель на вашу локальную машину.

2. Запустите систему в Compose-режиме, то есть не в режиме кластера, и без дополнительных реплик.

3. На веб-интерфейсе Prometheus, проверьте, что он собирает метрики из `todo_api`(на вкладке `Targets`)

4. На веб-интерфейсе Prometheus, выведите значение метрики `dotnet_total_memory_bytes` - общее число байт, находящихся в управляемой(т.е. подотчетной сборщику мусора .NET) памяти API-сервиса.

5. Выведите максимальное значение этой метрики за последние 15 минут.

6. Дополните compose-файл так, чтобы в сети `todo` запустить контейнер из образа `bitnami/postgres-exporter`, при этом:
   - Установите для этого контейнера переменную среды `DATA_SOURCE_NAME`\
     в значение `postgresql://todo:todo@todo_postgres:5432/todo?sslmode=disable`(при необходимости поменяйте здесь порт, хост, итд.)
   - Отредактируйте конфигурацию `prometheus.yml` так, чтобы теперь также собирать метрики из `postgres-exporter`. \
     Postgres Exporter по умолчанию отдает метрики на порту `9187`, и по URL `/metrics`

7. Проверьте на веб-интерфейсе Prometheus метрику `pg_stat_user_tables_size_bytes` (она показывает количество памяти, занимаемой пользовательскими таблицами в PostgreSQL)

8. Дополните compose-файл так, чтобы также запускать контейнер из образа `prom/node-exporter`.\
   Учтите, что так как этот exporter используется для мониторинга хост-машин, ему не нужна такая изоляция, как обычным приложениям, и даже наоборот:
   - Для этого контейнера необходимо примонтировать корневую директорию хост-машины в read-only режиме, \
     чтобы она была доступна например как директория `/host` внутри контейнера.
   - При старте этого контейнера, передайте ему аргумент `--path.rootfs=/host`
   - Также, установите значение `--pid` в `host` (`pid: host` в compose-файле)
   - Желательно также установить режим сети в `host` (`network_mode: host` в compose-файле) (N.B.: Работает только на Linux, и не работает на Docker Desktop на macOS и Windows)

   node-exporter по умолчанию отдает метрики на порту `9100` и по URL `/metrics`. \
   Доступ к `host`-машине Docker изнутри контейнера Prometheus можно получить по адресу (`host.docker.internal`)

   Дополните конфигурацию `prometheus.yml` так чтобы собирать метрики и из `node-exporter`

9. Проверьте на веб-интерфейсе Prometheus метрику `node_memory_MemFree_bytes` - она показывает количество свободной оперативной памяти хост-машины(и берет ее из `/proc/meminfo`).

## Grafana

1. Дополните compose-файл так, чтобы в сети `todo` запустить контейнер из образа `grafana/grafana`. \
    - Интерфейс grafana по умолчанию доступен на порту 3000, пробростье этот порт на хост машину.
    - Также, создайте том данных `todo_grafana_data`, примонтированный в контейнер по пути `/var/lib/grafana`
    - Установите для контейнера переменную окружения `GF_USERS_ALLOW_SIGN_UP` в значение `false`, чтобы отключить возможность регистрации пользователей.

2. Перезапустите систему. Убедитесь что `grafana` доступна извне. Для этого настройте конфигурацию `nginx` на хост-системе, если вы используете его в качестве внешнего прокси.

3. Зайдите на веб-интерфейс grafana. Логин и пароль по умолчанию - `admin` `admin`(пароль можно поменять установив переменную окружения `GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD`). \
   Поменяйте пароль на свой, если вы не установили его как переменную среды.

4. Добавьте пользователя с именем `viewer`, и разрешением на просмотр визуализаций(роль `Viewer`).

5. Добавьте источник данных `Prometheus`, при этом установите его URL в `http://todo_prometheus:9090` (поменяйте хост на имя контейнера, в котором запускается Prometheus)

6. Создайте новый Dashboard, и добавьте на него новую визуализацию метрики `dotnet_total_memory_bytes`.
    - Выберите тип графика как `Time Series`
    - Назовите график с визуализацией `.NET Total Memory Bytes`
    - Поставьте единицу измерения `bytes(SI)`
    - Установите display name для выводимого поля, например в `.NET memory`
    - Сделайте так, чтобы на график выводилось значение за последние 5 минут.
    - Добавьте вывод порогового значения(`threshold`) в 10 мегабайт, так чтобы график выше этого значения был закрашен желтым.

7. Сохраните Dashboard под именем `My Dashboard`. Установите график обновления в 5 секунд.

8. Добавьте визуализацию свободной памяти на хост-машине. Сделайте так чтобы визуализация показывала минимальное за последние 5 минут значение, \
   а сам график выводил показывал отрезок времени в последний час. Сохраните визуализацию и Dashboard.

9. API-сервис отдает метрику `http_request_duration_seconds`. Она собирает время обработки HTTP-запроса API-сервисом в секундах. \
   `http_request_duration_seconds_bucket` - значения метрики в виде гистограммы. \
   `http_request_duration_seconds_sum` и `http_request_duration_seconds_count` - части этой метрики, отдающие, соответственно сумму времени всех запросов, и общее количество запросов.

   Добавьте визуализацию среднего времени обработки HTTP-запросов API-сервером за последние 5 минут. Сохраните Dashboard.

10. Перезапустите всю систему, но уже не в Docker Compose, а в Docker Swarm. Сделайте так, чтобы API-сервис работал на трех репликах.

    Убедитесь, что Prometheus правильно собирает метрики со всех трех реплик одновременно(в Targets на интерфейсе Prometheus должны присутствовать все три).

    Отредактируйте визуализации, связанные с API-сервисом так, чтобы они показывали средние значения по всем трем репликам.