Какие возможности предоставляет Docker для анализа производительности приложения через логи?

Некоторые возможности Docker для анализа производительности приложения через логи:

• Встроенный инструмент Docker stats. 1 Предоставляет в реальном времени поток метрик производительности контейнера, таких как использование CPU, памяти и сетевого ввода-вывода. 1 Для просмотра информации нужно использовать команду Docker stats в терминале. 1
• Команда Docker logs. 2 С её помощью разработчики и системные администраторы просматривают логи контейнеров, что помогает в диагностике проблем и анализе работы приложений. 2 Для анализа производительности за определённый период времени нужно использовать параметры --since и --until. 2
• Поддержка драйверов логов. 3 Docker поддерживает различные драйверы логов, которые позволяют настроить, куда отправляются логи контейнеров. 3 Например, в файлы, на удалённые серверы Syslog или в централизованные системы управления логами. 3
• Использование Fluentd. 13 Это сборщик логов с открытым исходным кодом, который часто используется в средах Docker. 3 Fluentd собирает логи из разных источников и пересылает их в централизованное хранилище логов, например Elasticsearch, Logstash или Kafka. 3
• Создание дашбордов и настройка оповещений. 3 С помощью инструментов визуализации можно создать дашборды, которые в реальном времени дают представление о состоянии среды Docker. 3 Также можно настроить оповещения о критических событиях или необычном поведении. 3

Ещё одна возможность для анализа производительности Docker через логи — использование платформы Proto Observability, которая позволяет проводить автоматический анализ логов приложения, запущенного в Docker-контейнерах, и их корреляцию с трейсами. 5