Commit 40056d9e authored by Nane Kratzke's avatar Nane Kratzke
Browse files

README

parent c00408a2
...@@ -13,6 +13,7 @@ Der ELK-Stack hat den großen Vorteil, dass er aus einer Hand stammt ([Elastic]( ...@@ -13,6 +13,7 @@ Der ELK-Stack hat den großen Vorteil, dass er aus einer Hand stammt ([Elastic](
```Bash ```Bash
# Nicht durch Sie in diesem Lab durchzuführen!!! # Nicht durch Sie in diesem Lab durchzuführen!!!
# Der Cluster ist bereits für Sie so vorbereitet.
> helm repo add elastic https://helm.elastic.co > helm repo add elastic https://helm.elastic.co
> helm install elasticsearch elastic/elasticsearch > helm install elasticsearch elastic/elasticsearch
...@@ -91,7 +92,23 @@ Den zu verwendenden APM Tracing Server können Sie dem Prozess mittels der Umgeb ...@@ -91,7 +92,23 @@ Den zu verwendenden APM Tracing Server können Sie dem Prozess mittels der Umgeb
1. Lesen Sie sich vorher etwas in die Instrumentierung mittels APM/Python/Flask in diesem [Tutorial](https://www.elastic.co/guide/en/apm/agent/python/current/flask-support.html) ein. Weitere Spans können mittels den Hinweisen zu [Instrumenting Custom Code](https://www.elastic.co/guide/en/apm/agent/python/current/instrumenting-custom-code.html) eingefügt werden. 1. Lesen Sie sich vorher etwas in die Instrumentierung mittels APM/Python/Flask in diesem [Tutorial](https://www.elastic.co/guide/en/apm/agent/python/current/flask-support.html) ein. Weitere Spans können mittels den Hinweisen zu [Instrumenting Custom Code](https://www.elastic.co/guide/en/apm/agent/python/current/instrumenting-custom-code.html) eingefügt werden.
2. Ergänzen Sie nun in der Datei `space/service.py` das Tracing mittels APM. Der `service_name` soll dabei aus der Umgebungsvariable `SERVICE` ausgelesen werden. 2. Ergänzen Sie nun in der Datei `space/service.py` das Tracing mittels APM. Der `service_name` soll dabei aus der Umgebungsvariable `SERVICE` ausgelesen werden.
3. Committen und Pushen Sie Ihre Änderungen nun an Gitlab. 3. Committen und Pushen Sie Ihre Änderungen nun an Gitlab.
4. Warten Sie bis die Deployment Pipeline durchgelaufen ist. Und starten Sie dann den manuellen `space-svc`-Job in der `deploy`-Stage. 4. Warten Sie bis die Deployment Pipeline durchgelaufen ist. Und starten Sie dann den manuellen `space-svc`-Job (Play Button drücken) in der `deploy`-Stage.
Dies erzeugt den schon bekannten "Space-Service" aus den vorhergehenden Labs, der die ISS-Position und weitere Daten von abfragt. Leiten Sie nun den Service auf Ihren lokalen Rechner. Öffnen Sie dazu in Lens ein weiteres Terminal.
```Bash
Terminal 2:> kubectl port-forward svc/space-svc 58080:80
```
Halten Sie nun dieses Terminal für die Dauer dieser Übung offen und prüfen Sie, ob Sie JSON-Daten unter [http://localhost:58080](http://localhost:58080) erhalten. Sie sollten nun aktuelle People-, Passtime- und Position-Daten der ISS sehen.
Geben Sie nun etwas Last in das System. Öffnen Sie dazu ein drittes Terminal in Lens um diesen Service nun 20-mal abzufragen.
```Bash
Terminal 3:> salvo -c 1 -n 20 http://localhost:58080
```
Sehen Sie sich nun in [http://localhost:55601/app/apm](http://localhost:55601/app/apm) (Kibana) die Tracings an.
> __Hinweis:__ > __Hinweis:__
> Wenn Sie gar nicht weiterkommen, können Sie mit > Wenn Sie gar nicht weiterkommen, können Sie mit
......
Markdown is supported
0% or .
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
Finish editing this message first!
Please register or to comment