NASP/argus
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dev_1.0.0_sundp_2 优化Argus-metric模块的e2e部署测试流程 #27

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src/metric/tests/README.md
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@ -1,171 +1,97 @@
# E2E Test - Argus Metric 部署测试 # E2E Test - Argus Metric 部署测试
## 概述 ## 1. 概述
本项目用于对 Argus Metric 模块进行端到端（E2E）部署测试。 本项目用于对 Argus Metric 模块进行端到端（E2E）部署测试。
通过一键脚本可快速搭建 Prometheus、FTP、Grafana 等服务，验证 Metric 模块的完整部署与运行流程。 通过一键脚本可快速搭建 Prometheus、FTP、Grafana 等服务，验证 Metric 模块的完整部署与运行流程。
## 拉取完整项目，进入 metric.tests 目录 功能包括：
``` bash - 自动启动所需服务和测试节点
git clone https://git.nasp.fit/NASP/argus.git - 发布安装包到 FTP
- CPU/GPU 节点客户端安装测试
- 验证安装结果与服务可用性
- 支持环境清理和分步调试
cd {$PROJECT_ROOT}/argus/src/metric/tests ## 2. 前置条件
在开始部署和测试之前，请确保完成以下准备工作：
### 2.1 检查 all-in-one-full 客户端安装包
确认客户端安装包目录是否存在：
```bash
{$PROJECT_ROOT}/argus/src/metric/client-plugins/all-in-one-full
``` ```
本项目依赖完整的 all-in-one-full 安装包，其中包含大量二进制文件、依赖包和测试制品，由于体积较大，无法直接上传到 Git 仓库。**请联系项目管理员获取最新版本的完整框架。**
## 一键构建与部署 Prometheus / FTP / Grafana ### 2.2 配置环境变量
### 1. 修改环境变量文件 查看配置文件是否存在，如不存在，则复制示例配置文件并根据实际环境修改：
```bash
将示例配置文件复制为 .env 并根据实际情况修改： cd {$PROJECT_ROOT}/argus/src/metric/tests
``` bash
cp env.example .env cp env.example .env
``` ```
.env 文件用于指定构建UID:GID、FTP 配置、版本号等信息，确保各脚本运行时可以正确访问资源。
### 2. 一键启动服务 ### 2.3 离线镜像准备
- 步骤1：在**在线服务器**执行以下脚本，会拉取和构建所需的 Docker 镜像：
``` bash
cd {$PROJECT_ROOT}/argus/src/metric/tests
bash scripts/01_start_services.sh
bash scripts/save-images.sh
```
- 步骤2：镜像将被保存到 metric.tests.images-cache 目录中，用于离线迁移和后续导入。
- 步骤3：若目标服务器无法联网，可将该目录拷贝到离线服务器，并执行：
``` bash
cd {$PROJECT_ROOT}/argus/src/metric/tests
bash scripts/load-images.sh
```
- 即可导入镜像并执行下面的QuickStart或分步操作。
执行以下命令完成环境初始化、镜像构建与服务启动： ## 3. QuickStart
``` bash 执行完整的端到端测试流程：
sudo bash start-all.sh
```bash
bash scripts/00_e2e_test.sh
``` ```
该脚本将自动完成： 该脚本将自动执行以下步骤：
- 初始化目录结构（如 /private/argus/metric） 1. 启动所有服务（Prometheus、FTP、Grafana、测试节点）
- 构建各服务 Docker 镜像 2. 发布安装包到 FTP 服务
- 启动 Prometheus、FTP、Grafana 容器 3. 在 CPU 测试节点上安装客户端
4. 在 GPU 测试节点上安装客户端
5. 验证安装结果
6. 清理测试环境
### 3. 检查容器日志 ## 4. 分步执行
可手动验证容器运行状态： | 步骤 | 脚本 | 功能描述 |
|--------------|-------------------------------------------|--------------------------------------------------------|
| 启动基础服务 | bash scripts/01_start_services.sh | 构建 Docker 镜像、创建持久化目录、启动容器服务 |
| 发布安装包 | bash scripts/02_publish_artifact.sh | 自动递增版本号、打包安装制品、发布到 FTP |
| CPU 节点安装 | bash scripts/03_test_node_install.sh | 在 CPU 节点下载安装程序并执行安装 |
| GPU 节点安装 | bash scripts/04_test_gpu_node_install.sh | 在 GPU 节点下载安装程序并执行安装 |
| 验证安装 | bash scripts/05_verify_install.sh | 检查监控端口、端口连通性及服务可用性 |
| 清理环境 | bash scripts/06_cleanup.sh | 停止并清理所有测试容器及环境 |
``` bash ## 5. 查看监控采集数据及展示面板
docker logs argus-metric-ftp
docker logs argus-metric-grafana
docker logs argus-metric-prometheus
```
如日志输出中无 ERROR 或 supervisor 报错信息，则表示服务启动正常。
## 客户端安装包打包与分发
> **前置说明**：完整的 `all-in-one` 安装包打包分发框架因包含大量二进制文件和依赖包，无法上传至 Git 仓库。请先联系项目管理员获取最新的 `all-in-one` 完整框架，再执行后续操作。
打包后服务端会将安装包发布至 FTP 共享目录，默认路径为：
``` bash
$DATA_ROOT/ftp/share
```
发布后的文件权限与 FTP 目录账户保持一致。
### 1. 递增版本号
``` bash
bash scripts/version-manager.sh bump minor
```
该脚本会自动更新版本号（如 1.101.0 → 1.102.0）。
### 2. 打包安装制品
``` bash
bash scripts/package_artifact.sh
```
执行后会在输出目录中生成压缩包或安装脚本。
### 3. 发布制品至 FTP
``` bash
sudo bash scripts/publish_artifact.sh $VERSION --output-dir $OUTPUT_DIR --owner $UID:$GID
```
参数说明：
参数 说明
$VERSION 发布版本号（如 1.102.0）
$OUTPUT_DIR 输出目录（默认 /private/argus/ftp/share）
$UID:$GID 文件属主（用户ID:组ID）
示例：
``` bash
sudo bash scripts/publish_artifact.sh 1.102.0 --output-dir /private/argus/ftp/share --owner 2133:2015
```
更多详情可参考 client-plugins/all-in-one/README.md。
## 客户端安装（通过 FTP）
客户端下载与安装步骤如下：
``` bash
curl -u ${USER}:${PASSWD} ftp://${FTP_SERVER}/setup.sh -o setup.sh
chmod +x setup.sh
sudo bash setup.sh --server ${FTP_SERVER} --user ${USER} --password ${PASSWD} --port ${PORT}
```
参数说明：
参数 说明
$FTP_SERVER 服务器 IP 地址
$USER 默认 ftpuser
$PASSWD 默认 ZGClab1234!
$PORT FTP 服务端口（需与 .env 保持一致）
示例：
``` bash
curl -u ftpuser:ZGClab1234! ftp://10.211.55.4/setup.sh -o setup.sh
chmod +x setup.sh
sudo bash setup.sh --server 10.211.55.4 --user ftpuser --password 'ZGClab1234!' --port 2122
```
更多细节可参考 client-plugins/all-in-one/README.md。
## 模拟 Argus-Master 配置下发
可通过手动写入 nodes.json 文件模拟 Argus-Master 对 Argus-Metric 的配置下发：
``` json
[
{
"node_id": "A1",
"user_id": "sundapeng",
"ip": "10.211.55.4",
"hostname": "dev-sundapeng-nsche-wohen-pod-0",
"labels": ["label-a", "label-b"]
}
]
```
路径：
``` bash
${DATA_ROOT}/prometheus/nodes.json
```
Argus-Metric 中的 prometheus 模块会自动解析该文件，并将其拆分生成目标配置：
``` bash
${DATA_ROOT}/prometheus/targets/
```
## Grafana 手动配置（如未自动接入 Prometheus）
如 Grafana 未自动导入 Prometheus 数据源，可手动执行以下操作：
1. 添加数据源
- 进入 Grafana → Data sources
- 选择 Add data source → Prometheus
- URL 填写：http://prometheus:9090(Docker 内部 DNS 地址)
2. 导入测试 Dashboard
- 打开 Grafana → Dashboards → Import
- 上传或粘贴 test_grafana_dashboard.json
## 查看监控数据
Prometheus 访问以下地址查看节点活性： Prometheus 访问以下地址查看节点活性：
``` bash ``` bash
http://127.0.0.1:9091/targets http://127.0.0.1:9090/targets
``` ```
Grafana 访问以下地址查看监控大屏： Grafana 访问以下地址查看监控大屏：
``` bash ``` bash
http://127.0.0.1:3000/d/node_gpu_metrics/node-and-gpu-metrics http://127.0.0.1:3000/d/node_gpu_metrics/node-and-gpu-metrics
``` ```
PS: 如果 Grafana 未自动导入 Prometheus 数据源，可手动执行以下操作：
1. 添加数据源
- 进入 Grafana → Data sources
- 选择 Add data source → Prometheus
- URL 填写：http://prom.metric.argus.com:9090
2. 导入测试 Dashboard
- 打开 Grafana → Dashboards → Import
- 上传或粘贴 test_grafana_dashboard.json

4
src/metric/tests/scripts/00_e2e_test.sh
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@ -10,7 +10,9 @@ echo "=========================================="
bash "$SCRIPT_DIR/01_start_services.sh" bash "$SCRIPT_DIR/01_start_services.sh"
bash "$SCRIPT_DIR/02_publish_artifact.sh" bash "$SCRIPT_DIR/02_publish_artifact.sh"
bash "$SCRIPT_DIR/03_test_node_install.sh" bash "$SCRIPT_DIR/03_test_node_install.sh"
bash "$SCRIPT_DIR/04_verify_install.sh" bash "$SCRIPT_DIR/04_test_gpu_node_install.sh"
bash "$SCRIPT_DIR/05_verify_install.sh"
bash "$SCRIPT_DIR/06_cleanup.sh"
echo "==========================================" echo "=========================================="
echo "E2E 测试完成" echo "E2E 测试完成"