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Monitoramento

Esta seção descreve as práticas de monitoramento do sistema.

Visão Geral​

O monitoramento do sistema é essencial para garantir disponibilidade, performance e identificar problemas antes que afetem os usuários.

Endpoints de Health Check​

Backend​

# Health check básico
curl http://localhost:8000/api/health/

# Resposta esperada
{
  "status": "healthy",
  "database": "connected",
  "redis": "connected",
  "minio": "connected"
}

Frontend​

curl http://localhost:9501/
# Deve retornar status 200

MinIO​

curl http://localhost:9000/minio/health/live
# Deve retornar status 200

Monitoramento de Containers​

Status dos Containers​

# Verificar status de todos os containers
docker-compose ps

# Output esperado - todos com status "Up"
NAME                    STATUS
backend                 Up
celery-worker           Up
celery-worker-emails    Up
db                      Up
frontend                Up
minio                   Up
redis                   Up

Recursos (CPU/Memória)​

# Monitorar recursos em tempo real
docker stats

# Snapshot único
docker stats --no-stream --format "table {{.Name}}\t{{.CPUPerc}}\t{{.MemUsage}}"

Logs​

# Logs de todos os serviços
docker-compose logs -f

# Logs de um serviço específico
docker-compose logs -f backend

# Últimas 100 linhas
docker-compose logs --tail=100 backend

# Logs desde uma data específica
docker-compose logs --since="2024-01-01" backend

Monitoramento do Banco de Dados​

Conexões Ativas​

docker-compose exec db psql -U postgres -d empreendedorismo -c "
SELECT count(*) as conexoes_ativas
FROM pg_stat_activity
WHERE state = 'active';"

Tamanho do Banco​

docker-compose exec db psql -U postgres -d empreendedorismo -c "
SELECT pg_size_pretty(pg_database_size('empreendedorismo')) as tamanho;"

Tabelas Maiores​

docker-compose exec db psql -U postgres -d empreendedorismo -c "
SELECT relname as tabela,
       pg_size_pretty(pg_total_relation_size(relid)) as tamanho
FROM pg_catalog.pg_statio_user_tables
ORDER BY pg_total_relation_size(relid) DESC
LIMIT 10;"

Monitoramento do Celery​

Workers Ativos​

docker-compose exec backend celery -A core inspect active

Tarefas na Fila​

docker-compose exec backend celery -A core inspect reserved

Estatísticas​

docker-compose exec backend celery -A core inspect stats

Monitoramento do MinIO​

Espaço Utilizado​

# Acessar console MinIO
# http://localhost:9001
# Dashboard mostra métricas de uso

Via API​

docker-compose exec minio mc admin info local

Alertas Recomendados​

Configurar alertas para:​

MétricaLimiteAção
CPU container > 80%WarningInvestigar
CPU container > 95%CriticalEscalar/Otimizar
Memória container > 80%WarningInvestigar
Disco > 80%WarningLimpar/Expandir
Disco > 90%CriticalAção imediata
Container downCriticalReiniciar/Investigar
Tempo de resposta API > 2sWarningOtimizar
Erros 5xx > 1%WarningInvestigar logs
Fila Celery > 100 tarefasWarningVerificar workers

Script de Monitoramento​

Criar /opt/scripts/monitor.sh:

#!/bin/bash

echo "=== Status dos Containers ==="
docker-compose ps

echo ""
echo "=== Uso de Recursos ==="
docker stats --no-stream --format "table {{.Name}}\t{{.CPUPerc}}\t{{.MemUsage}}"

echo ""
echo "=== Espaço em Disco ==="
df -h | grep -E '^/dev'

echo ""
echo "=== Conexões do Banco ==="
docker-compose exec -T db psql -U postgres -d empreendedorismo -c "
SELECT count(*) as conexoes FROM pg_stat_activity WHERE state = 'active';" 2>/dev/null

echo ""
echo "=== Filas Celery ==="
docker-compose exec -T backend celery -A core inspect active 2>/dev/null | head -20

echo ""
echo "=== Últimos Erros (Backend) ==="
docker-compose logs --tail=20 backend 2>&1 | grep -i error || echo "Nenhum erro recente"

Dashboards Recomendados​

Para monitoramento avançado, considerar:

  1. Grafana + Prometheus

    • Métricas de containers
    • Dashboards customizados
    • Alertas configuráveis

  2. Sentry

    • Monitoramento de erros
    • Performance tracking
    • Alertas em tempo real

  3. pgAdmin

    • Monitoramento do PostgreSQL
    • Análise de queries
    • Dashboards de performance

Logs Estruturados​

Para facilitar o monitoramento, configurar logs estruturados no Django:

# settings.py
LOGGING = {
    'version': 1,
    'formatters': {
        'json': {
            'class': 'pythonjsonlogger.jsonlogger.JsonFormatter',
            'format': '%(asctime)s %(levelname)s %(name)s %(message)s'
        }
    },
    'handlers': {
        'console': {
            'class': 'logging.StreamHandler',
            'formatter': 'json'
        }
    },
    'root': {
        'level': 'INFO',
        'handlers': ['console']
    }
}