Natuurlijk! Hier is een overzicht van hoe je de prestaties van je Flask-toepassing kunt monitoren en analyseren binnen jouw Docker-infrastructuur met Prometheus en Grafana: 1. Real-time prestatiestatistieken verzamelen: - Instrumentatie van Flask-applicatie: - Gebruik een client library zoals Prometheus Python client (`prometheus_client`) om aangepaste metrics te definiëren. - Voeg middleware of decorators toe om request-tijden, foutpercentages en andere relevante metrics te meten. - Exporteer deze metrics via een endpoint (bijvoorbeeld `/metrics`) dat Prometheus kan scrapen. - Docker container monitoring: - Gebruik cAdvisor of node-exporter binnen je Docker-omgeving om resourcegebruik (CPU, geheugen, netwerk, schijf) van containers te meten. - Prometheus configureren: - Voeg scrape jobs toe voor je Flask-metrics endpoint en voor cAdvisor/node-exporter. 2. Tools voor meten van responstijden en resourcegebruik: - Responstijden: - `prometheus_client` met histogram- of summary-metrics voor request-latentie. - Grafana dashboards om response-tijden visueel weer te geven. - Resourcegebruik: - cAdvisor voor container-specifieke resourcegegevens. - node-exporter voor host-systeem metrics. 3. Bottlenecks identificeren: - Analyseer Grafana dashboards voor: - Verhoogde responstijden of foutpercentages. - CPU- of geheugengebruik dat dicht bij de limieten ligt. - Trage response-tijden in bepaalde endpoints. - Gebruik de metrics om trends te detecteren en pieken te identificeren. - Bekijk logs en traces (indien aanwezig) voor diepere diagnose. 4. Oplossen van bottlenecks: - Optimaliseer code waar hoge responstijden worden gemeten. - Schaal de infrastructuur horizontaal door meer containers of resources toe te wijzen. - Gebruik caching (bijvoorbeeld Flask-cache) om frequent opgevraagde data te versnellen. - Implementeer load balancing indien nodig. - Overweeg asynchrone taken voor zware processen. Door deze stappen te volgen, krijg je inzicht in de prestaties van je Flask-toepassing en kun je gerichte verbeteringen doorvoeren.

Absoluut. Hier is een uitgebreide handleiding, specifiek afgestemd op uw Docker-, Prometheus- en Grafana-stack, om de prestaties van uw Flask-applicatie te monitoren, analyseren en optimaliseren. ### 1. Real-time Prestatiestatistieken Verzamelen Het verzamelen van data begint in uw Flask-applicatie zelf. U moet instrumentatie toevoegen om metrics beschikbaar te stellen aan Prometheus. **Primaire Tool: Prometheus Client voor Python** De `prometheus-flask-exporter` en `prometheus-client` bibliotheken zijn hiervoor perfect. **Stappen:** 1. **Installeer de benodigde packages:** ```bash pip install prometheus-client prometheus-flask-exporter ``` 2. **Instrumenteer uw Flask app (`app.py` of vergelijkbaar):** ```python from flask import Flask, request from prometheus_flask_exporter import PrometheusMetrics from prometheus_client import Counter, Histogram, generate_latest, CONTENT_TYPE_LATEST import time app = Flask(__name__) # Optioneel: Maak een PrometheusMetrics instance voor standaard metrics metrics = PrometheusMetrics(app) # Optioneel: Statische metrics voor alle endpoints metrics.info('app_info', 'Application info', version='1.0.3') # Of, voor meer controle, maak custom metrics aan REQUEST_TIME = Histogram('request_latency_seconds', 'Request latency in seconds', ['method', 'endpoint']) HTTP_CODES = Counter('http_responses_total', 'Total HTTP responses', ['status']) @app.before_request def before_request(): # Sla de starttijd op in de request context request.start_time = time.time() @app.after_request def after_request(response): # Bereken de responstijd latency = time.time() - request.start_time # Registreer de latency in de histogram REQUEST_TIME.labels(request.method, request.path).observe(latency) # Tel de HTTP response codes HTTP_CODES.labels(response.status_code).inc() return response @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello, World!' # Exposeer een endpoint voor Prometheus om te scrapen @app.route('/metrics') def metrics_endpoint(): return generate_latest(), 200, {'Content-Type': CONTENT_TYPE_LATEST} if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0') ``` 3. **Zorg dat de `/metrics` endpoint bereikbaar is.** Prometheus zal dit endpoint "scrapen" om de data op te halen. ### 2. Geschikte Tools voor Responstijden en Resourcegebruik U heeft de kern al in huis! Uw stack is industrie-standaard. * **Voor Responstijden (Application Metrics):** * **Prometheus:** Verzamelt de custom metrics (zoals de `Histogram` en `Counter`) die u in uw Flask-app hebt geïmplementeerd. Dit geeft u **request latency, requests per second (RPS), en error rates**. * **Grafana:** Visualiseert deze metrics in real-time dashboards. U kunt grafieken maken voor gemiddelde responstijd, percentielen (P95, P99 zijn cruciaal!), en request volumes. * **Voor Resourcegebruik (Infrastructure Metrics):** * **cAdvisor (Container Advisor):** Dit is een **must-have** in een Docker-omgeving. Het monitort real-time resourcegebruik (CPU, geheugen, netwerk I/O, disk I/O) **per container**. U draait cAdvisor gewoonlijk ook als een container in uw Docker-omgeving. * **Node Exporter:** Als u ook resourcegebruik op het niveau van de **hostmachine** (VM/fysieke server) wilt monitoren (bijv. totale schijfruimte, CPU temperatuur), gebruikt u Node Exporter. * Prometheus scraped zowel cAdvisor als Node Exporter, en Grafana visualiseert de data. ### 3. Uw Monitoring Stack Opzetten (Docker-compose.yml) Hier is een vereenvoudigde `docker-compose.yml` die alles samenbrengt: ```yaml version: '3.8' services: # Uw Flask applicatie flask-app: build: . ports: - "5000:5000" # Zorg dat Prometheus hier bij kan networks: - monitoring-network # Metrics van containers ophalen cadvisor: image: gcr.io/cadvisor/cadvisor:latest container_name: cadvisor volumes: - /:/rootfs:ro - /var/run:/var/run:ro - /sys:/sys:ro - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro - /dev/disk/:/dev/disk:ro ports: - "8080:8080" networks: - monitoring-network restart: unless-stopped # De metrics database prometheus: image: prom/prometheus:latest container_name: prometheus volumes: - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml # Mount uw config file ports: - "9090:9090" networks: - monitoring-network restart: unless-stopped # De visualisatietool grafana: image: grafana/grafana-oss:latest container_name: grafana ports: - "3000:3000" volumes: - grafana-storage:/var/lib/grafana networks: - monitoring-network restart: unless-stopped networks: monitoring-network: driver: bridge volumes: grafana-storage: ``` **Prometheus Configuratie (`prometheus.yml`):** ```yaml global: scrape_interval: 15s # Elke 15 seconden data ophalen scrape_configs: - job_name: 'flask-app' static_configs: - targets: ['flask-app:5000'] # Docker service name - job_name: 'cadvisor' static_configs: - targets: ['cadvisor:8080'] - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] ``` ### 4. Bottlenecks Identificeren en Oplossen (Analyse Workflow) Dit is de cyclische werkwijze: 1. **Visualiseer in Grafana:** * **Importeer kant-en-klare dashboards:** Zoek in Grafana's dashboard repository ([grafana.com/grafana/dashboards/](https://grafana.com/grafana/dashboards/)) naar "Docker" en "Flask". Dit geeft u direct een goed startpunt. * **Bouw uw eigen dashboards:** Maak een dashboard met panelen voor: * **Applicatie Health:** HTTP-responscodes (2xx, 4xx, 5xx), Request Rate. * **Latentie:** Gemiddelde responstijd, 95e percentiel (P95), 99e percentiel (P99). P99 laat de ergste ervaringen zien. * **Resources:** Container CPU-gebruik %, Container Geheugengebruik (in MB). 2. **Identificeer de Bottleneck:** * **Hoge latentie, lage CPU:** Wijst meestal op een **application-level bottleneck**. Bijv. een trage databasequery, een inefficiënt algoritme, of wachten op een externe API. * **Hoge latentie, hoge CPU:** Uw applicatiecode verbruikt veel CPU. Dit kan duiden op CPU-intensieve taken die geoptimaliseerd moeten worden. * **Hoge CPU & Geheugengebruik op container:** Uw applicatie heeft mogelijk meer resources nodig (schaal omhoog) of er is een geheugenlek (check met tools zoals `tracemalloc` in Python). * **Hoge 5xx errors:** Fouten in uw applicatielogica of serviceafhankelijkheden die niet bereikbaar zijn. 3. **Oplossen:** * **Database Query Optimalisatie:** Gebruik de `EXPLAIN`-opdracht in uw database om trage queries te vinden. Overweeg indexing. * **Code Profiling:** Gebruik een **profiler** zoals `cProfile` of `pyinstrument` om te zien welke functies in uw code de meeste tijd kosten. * **Caching:** Implementeer caching met **Redis** of **Memcached** voor veelvoorkomende requests of database-resultaten. * **Concurrency:** Als uw app single-threaded is (bijv. met de standaard Flask server), overweeg dan om te draaien met **Gunicorn** (een WSGI server) met meerdere workers om gelijktijdige requests af te handelen. * **Schaal Uw Infrastructuur:** Als de bottleneck zuiver resource-gerelateerd is (CPU/geheugen), kunt u overwegen om uw container(s) te repliceren met een orchestrator zoals **Docker Swarm** of **Kubernetes**. **Samengevat:** Uw huidige stack is perfect. Begin met het instrumenteren van uw Flask-app, zet cAdvisor ernaast, en gebruik Prometheus om alles te verzamelen. Grafana is uw window naar deze data. De kunst zit hem in het interpreteren van de correlaties tussen de metrics om de echte oorzaak van een bottleneck te vinden.