Как перестать беспокоиться и начать жить

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 logging  import telebot  bot = telebot.TeleBot(TOKEN) chat_id = CHAT_ID logger = telebot.logger telebot.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 datetime import os from contextlib import closing import pymysql from pymysql.cursors import DictCursor from 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

@staticmethod def 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-alpine  COPY requirements.txt requirements.txt  RUN python -m venv venv RUN venv/bin/pip install -r requirements.txt RUN apk add bash  COPY src src COPY .gitignore .gitignore COPY boot.sh boot.sh  CMD ["bash", "./boot.sh"]

где requirements.txt:

PyMySQL==1.0.2 pyTelegramBotAPI==3.7.6

и boot.sh:

#!/bin/sh source venv/bin/activate exec 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.