Настройка vmA (client) - Система сенсоров

1. Создаём папку для приложения (/sensor-sim).

2. Далее подготавливаем файлы самого приложения:

   1. requirements.txt в одну строку: paho-mqtt.
   2. Dockerfile для сборки образа и установки зависимости.
   3. Сам скрипт sensor.py, в котором описан базовый класс Sensor и его наследники. Чтение конфигурации происходит из env-переменных.

3. Далее необходимо собрать образ и опубликовать его на Docker Hub:

docker login
docker build -t aleksandr/sensor-sim:latest .
docker push aleksandr/sensor-sim:latest

4. После этого создаём docker-compose.yml для запуска контейнеров из опубликованного образа.
   Каждый контейнер имеет свои env-переменные: SENSOR_TYPE, SENSOR_NAME и т.д.
   Получаем такую картину:

Настройка vmB (gateway) - MQTT Broker

1. Создаём папку для MQTT Broker (/mosquitto).
2. Далее подготавливаем конфиг и docker-compose.yml
3. Также запускаем контейнер и проверяем открытость порта 1883:

В MQTT Explorer можно увидеть, что значения с сенсоров поступают корректно:

Настройка vmC (server) - Мониторинг

1. Создаём подобную структуру папок:

server/
├── docker-compose.yml
├── influxdb/
│   ├── influxdb.conf
│   ├── data/
│   ├── meta/
│   └── wal/
├── telegraf/
│   └── telegraf.conf
├── grafana/
│   ├── provisioning/
│   │   ├── datasources/
│   │   │   └── default.yaml
│   │   └── dashboards/
│   │       ├── default.yaml
│   │       └── dashboard.json

• После запуска контейнера influxdb создаем базу данных вручную при помощи:

CREATE database sensors
USE sensors
CREATE USER telegraf WITH PASSWORD 'telegraf' WITH ALL PRIVILEGES

• И конфигурируем telegraf.conf, изменив:

[[outputs.influxdb]]
  urls = ["http://influxdb:8086"] # здесь уже указан alias
  database = "sensors"
  username = "telegraf"
  password = "telegraf"

[[inputs.mqtt_consumer]]
  servers = ["tcp://192.168.0.150:1883"] # IP ВМ с MQTT
  topics = ["/sensor/+"]
  data_format = "value"
  data_type = "float"

2. В docker-compose.yml файле указываем одну сеть для всех контейнеров и указываем отдельно именнованые тома для Grafana и InfluxDB, также монтируем для обоих контейнеров ранее написанные конфиги.
3. После docker-compose up -d необходимо зайти на http://192.168.0.149:3000 (где уже ожидает графический интерфейс Grafana) и сконфигурировать вручную дашборд, предварительно добавив источник данных из InfluxDB.
4. JSON созданного дашборда экспортируем и сохраняем в .../grafana/provisioning/dashboards/dashboard.json.
5. Перезапускаем контейнер с Grafana.

Тестирование

1. Данные генерируются на vmA (работы сенсоров), поступают на vmB (MQTT Broker), а далее поступают на vmC (считываются Telegraf и сохраняются в InfluxDB), отображение же уже происходит в Grafana на заранее сконфигурированном дашборде.
2. У всех контейнеров также реализовано сохранение настроек при помощи restart: unless-stopped в docker-compose.yml.

Финальные результаты работы:

Представленные скриншоты подтверждают работоспособность системы. Все необходимые файлы приложены в репозитории.