# E2E Test - Argus Metric 部署测试 ## 概述 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。 ## 一键构建与部署 Prometheus / FTP / Grafana ### 1. 修改环境变量文件 将示例配置文件复制为 .env 并根据实际情况修改: ``` bash cp env.example .env ``` ### 2. 一键启动服务 执行以下命令完成环境初始化、镜像构建与服务启动: ``` bash sudo bash start-all.sh ``` 该脚本将自动完成: - 初始化目录结构(如 /private/argus/metric) - 构建各服务 Docker 镜像 - 启动 Prometheus、FTP、Grafana 容器 ### 3. 检查容器日志 可手动验证容器运行状态: ``` bash 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 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: [ { "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: ``` bash http://127.0.0.1:9091/targets ``` Grafana 访问以下地址查看监控大屏: ``` bash http://127.0.0.1:3000/d/node_gpu_metrics/node-and-gpu-metrics ```