Curso Docker e Stack de Microserviços com Elastic Stack

Descrição

Este repositório contém uma configuração de ambiente utilizando Docker para orquestrar e executar uma aplicação de microserviços. A arquitetura utiliza Docker Compose para definir múltiplos containers, incluindo uma API personalizada, um banco de dados Oracle, Elasticsearch, Kibana, APM Server, Metricbeat e Heartbeat, todos integrados para oferecer uma solução robusta para monitoramento e análise de dados.

O curso abordou os conceitos de containerização, integração de diversos serviços e como utilizar o Elastic Stack para monitorar e analisar a aplicação.

Estrutura do Ambiente

A estrutura do ambiente é definida por um arquivo docker-compose.yml, onde estão configurados os seguintes serviços:

1. minha-api

• Função: API personalizada que se comunica com o banco de dados Oracle e Elasticsearch.
• Portas: 3000
• Dependências: Oracle DB, Elasticsearch
• Variáveis de ambiente:
  • DB_USER: Nome do usuário para o banco de dados.
  • DB_PASSWORD: Senha do banco de dados.
  • DB_CONNECT_STRING: String de conexão do banco de dados Oracle.
  • ELASTICSEARCH_NODE: URL do Elasticsearch.
  • ELASTIC_APM_SERVER_URL: URL do APM Server.
  • ELASTIC_APM_SERVICE_NAME: Nome do serviço no APM.
  • ELASTIC_USER e ELASTIC_PASSWORD: Credenciais de acesso ao Elasticsearch.

2. oracle-db

• Função: Banco de dados Oracle XE (versão 21) usado pela API.
• Portas: 1521 (conexão de banco), 5500 (Oracle SQL Developer)
• Variáveis de ambiente:
  • ORACLE_PASSWORD: Senha do usuário SYS no Oracle.
• Saúde: Possui um healthcheck que verifica a conexão ao banco de dados executando uma query simples.

3. elasticsearch

• Função: Servidor de pesquisa e análise de dados.
• Versão: 8.10.2
• Portas: 9200 (HTTP), 9300 (Transport)
• Variáveis de ambiente:
  • node.name: Nome do nó do Elasticsearch.
  • cluster.name: Nome do cluster.
  • xpack.security.enabled: Habilita a segurança no Elasticsearch.
  • ES_JAVA_OPTS: Parâmetros de memória para a JVM.
• Saúde: Utiliza curl para verificar a saúde do Elasticsearch.

4. kibana

• Função: Interface para visualização de dados armazenados no Elasticsearch.
• Portas: 5601
• Dependência: Elasticsearch
• Configuração: O arquivo kibana.yml é montado diretamente no container.

5. apm-server

• Função: Coleta de métricas e dados de performance da API e outros serviços.
• Portas: 8200
• Configuração: O arquivo apm-server.yaml é montado diretamente no container.

6. metricbeat

• Função: Coleta de métricas de infraestrutura e containers Docker.
• Portas: Não expõe portas externas.
• Configuração: O arquivo metricbeat.yml é montado diretamente no container e o Metricbeat coleta dados do Docker através do socket.

7. heartbeat

• Função: Ferramenta para monitoramento de disponibilidade e latência de serviços.
• Configuração: O arquivo heartbeat.yml é montado diretamente no container.

Instruções para Execução

1. Clonar o Repositório

Clone este repositório para o seu ambiente local:

git clone https://github.com/menegasso/curso_elasticsearch-kibana-apm-docker
cd curso_elasticsearch-kibana-apm-docker

2. Construir e Subir os Containers: Utilize o docker-compose para construir e iniciar os containers:

docker-compose up --build

Isso irá iniciar todos os serviços configurados no arquivo docker-compose.yml.

3. Acessar a Aplicação:

Após o Docker Compose subir os containers, você pode acessar os seguintes serviços:

API: Acesse a API na URL http://localhost:3000.

Kibana: Acesse o painel de visualização de dados do Elasticsearch na URL http://localhost:5601.

APM Server: Para visualizar os dados de performance da API, acesse o APM Server na URL http://localhost:8200.

Recursos Aprendidos

Durante o curso, foram abordados os seguintes tópicos:

Docker e Docker Compose: Como criar, gerenciar e orquestrar containers para diferentes serviços. Integração de Banco de Dados Oracle com Docker: Configuração de containers com bancos de dados como o Oracle XE. Elasticsearch e Kibana: Como configurar e usar o Elasticsearch para busca e análise de dados, e Kibana para visualização. Monitoramento de Aplicações com Elastic APM: Como integrar o APM Server para coletar dados de performance e monitorar a API. Coleta de Métricas com Metricbeat e Heartbeat: Como configurar o Metricbeat e Heartbeat para monitorar o estado e a saúde da infraestrutura e serviços.

Conclusão

Este curso forneceu uma compreensão prática de como configurar e orquestrar múltiplos serviços usando Docker e Docker Compose, bem como integrar esses serviços ao Elastic Stack para monitoramento e análise de dados. A utilização do APM, Metricbeat e Heartbeat adiciona uma camada poderosa de observabilidade à arquitetura de microserviços.