NASP/argus

sundapeng.sdp 5211769ba8 feat: 测试环境搭建，e2e测试；

refs #3

2025-10-11 15:52:50 +08:00

3.8 KiB

Raw Blame History

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：

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：

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：

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：

$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 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 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

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：

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：

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：

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：

${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：

${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：

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)

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：

http://127.0.0.1:9091/targets

Grafana 访问以下地址查看监控大屏：

http://127.0.0.1:3000/d/node_gpu_metrics/node-and-gpu-metrics

3.8 KiB Raw Blame History Unescape Escape