Мониторинг работы организации с помощью докера и телеграм-бота
Многим хотелось бы знать, если вдруг что-то случится с их сайтом, магазином и т.п., особенно, если это не требует ни денег, ни времени, ни усилий. А ведь это довольно легко сделать: потратив совсем немного свободного времени, создадим докер контейнер, который будет периодически делать запросы в БД, расчитывать на их основании некие метрики, сравнивать их с пороговыми значениями и в случае превышения этих порогов, оповещать заинтересованных лиц.
Первым делом надо завести бота. Как это сделать можно нагуглить за 5 минут. Например, тут недавно была статья. Также нашему боту нужно разрешение на добавление его в группы, если получать сообщения планирует не один человек, а несколько. Для этого при создании бота надо написать BotFather команду /setjoingroups. После этого, собственно надо создать группу, добавить в нее нашего бота и всех заинтересованных в получении сообщений.
Далее воспользуемся библиотекой pytelegrambotapi и закончим подготовительный этап тем, что узнаем CHAT_ID Его можно узнать, например, включив логирование и, воспользовавшись командой из той же статьи, включить своего бота на ожидание команды /start. Затем ввести эту команду в созданной нами группе. Команда придет к боту, он ответит, логах будет выведена масса разной информации, в том числе и нужный нам CHAT_ID группы:
import loggingimport telebotbot = telebot.TeleBot(TOKEN)chat_id = CHAT_IDlogger = telebot.loggertelebot.logger.setLevel(logging.DEBUG)@bot.message_handler(commands=['start'])def start_message(message): bot.send_message(message.chat.id, 'Привет, ты написал мне /start')bot.polling()
Теперь мы можем посылать сообщения ботом в нашу группу:
bot.send_message(chat_id=CHAT_ID, text=TEXT)
Чтобы было что посылать рассчитаем метрику, по данным полученным из БД. Допустим, у нас каждый бизнес процесс подтверждается СМС клиенту. Соответственно, если давно не посылались СМС, что-то идет не так.
Создадим класс, который будет отвечать за подключение к БД и расчет метрик. Я использовал для доступа в БД библиотеку pymysql. Она легкая и понятная:
import datetimeimport osfrom contextlib import closingimport pymysqlfrom pymysql.cursors import DictCursorfrom constants import *class Monitor: def __init__(self): self.starttime = datetime.datetime.today() self.port = 3306 self.host = os.environ.get('MYSQL_HOST') self.user = os.environ.get('USER') self.password = os.environ.get('MYSQL_PWD') self.db_name = 'backend'def sms_log(self): with closing(pymysql.connect(host=self.host, port=self.port, user=self.user, password=self.password,db=self.db_name, charset='utf8', cursorclass=DictCursor)) as connection: end_time = datetime.datetime.today() start_time = end_time - datetime.timedelta(minutes=TIME_PERIOD) st_time = start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') end_time = end_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') with connection.cursor() as cursor: query = f"SELECT COUNT(*) FROM sms_log WHERE created_at BETWEEN '{st_time}' AND '{end_time}'" cursor.execute(query) for row in cursor: result = row['COUNT(*)'] if result < SMS_COUNT_ALERT: return f"За {TIME_PERIOD} минут с \ f"{start_time.strftime('%H:%M')} " \ f"было отправлено {result} СМС, предел: {SMS_COUNT_ALERT}"
Подобным образом рассчитываем все интересующие нас метрики, сравниваем их с некими пределами, при превышении которых, высылаем сообщения. Для чего подправим главную функцию бота следующим образом:
def main(): bot = telebot.TeleBot(TOKEN) chat_id = CHAT_ID logger = telebot.logger telebot.logger.setLevel(logging.DEBUG) monitor = Monitor() while True: """ Выполняем запросы в БД каждые 15 (TIME_PERIOD) минут. """ result = monitor.sms_log() if result: bot.send_message( chat_id=chat_id, text=result, disable_notification=not monitor.is_day() ) . . . sleep(TIME_PERIOD*60)
Для того, чтобы сообщения ночью приходили бесшумно, используем следующую конструкцию:
disable_notification=not monitor.is_day()
где
@staticmethoddef is_day(): if 9 <= (datetime.datetime.today()).hour <= 23: return True else: return False
также данный метод помогает сравнивать метрики с отличными от дневных пределами в ночное время.
Теперь, когда бот настроен и метрики рассчитаны, остается запихнуть все это добро в контейнер и задеплоить его на какую-нибудь круглосуточно работающую машину, либо в облако.
Докерфайл будет выглядеть примерно следующим образом:
FROM python:3.6-alpineCOPY requirements.txt requirements.txtRUN python -m venv venvRUN venv/bin/pip install -r requirements.txtRUN apk add bashCOPY src srcCOPY .gitignore .gitignoreCOPY boot.sh boot.shCMD ["bash", "./boot.sh"]
где requirements.txt:
PyMySQL==1.0.2pyTelegramBotAPI==3.7.6
и boot.sh:
#!/bin/shsource venv/bin/activateexec python ./src/bot.py
Можно не ставить bash и заменить его на /bin/sh ,
мне с ним привычнее при отладке, но на боевых условиях это лишнее.
Образ также можно выбрать поновее, но и этот отлично справится.
Теперь его надо сбилдить:
docker build -t bot:latest .
И запустить, передав переменные окружения для подключения к БД в команде:
docker run --name bot -d -e USER=ххх -e MYSQL_HOST=ххх -e \MYSQL_PWD=ххх bot:latest
И можно ждать сообщений. Ну или не ждать, тут все зависит от метрик. Делов-то на полдня максимум. Однако, потратив их, мы получаем круглосуточное наблюдение за системой. Почти даром.
Дальше можно, например, настроить передачу рассчитанных метрик в Zabbix или подобный инструмент для логирования, графиков, отчетов и прочего.
