ddadminandClaude Opus 5
63c42bc068
Зачем: рядом с кластером ClickHouse не хватало остальной платформы, а поднимать её по кускам — значит каждый раз вспоминать порядок. Теперь `make up` даёт стенд целиком, а `make smoke` честно отвечает, работает он или нет. Что: - Kafka в режиме KRaft (без ZooKeeper), Postgres под метаданные, Airflow 3.3 четырьмя сервисами и Superset 6.1 с драйверами ClickHouse; - мониторинг: Prometheus снимает метрики с обеих нод ClickHouse и keeper, Grafana получает подготовленный источник данных; - подключение Airflow ведёт на ноду 1, подключение Superset — на ноду 2: ловушка правильных ошибок, забытый `ON CLUSTER` виден в дашборде сам; - `scripts/stand-smoke.sh` — сквозная проверка из 24 пунктов: топик в Kafka, цели Prometheus, запуск примера DAG через API Airflow, проверка подключения Superset и расход памяти против порога 3,4 ГБ; - `make config-test` — статические ворота: Compose, синтаксис Bash и Python, стражи README; стражи smoke проверяют, что отчёт краснеет на сломанном стенде и зеленеет после восстановления; - решения записаны в `docs/adr/0001-stand-services.md`, состав стенда и порядок работы — в README. Проверка: на чистых томах `make clean` → `cp .env.example .env` → `make up` (1 мин 51 с) → `make smoke` — 24 пройдено, 0 ошибок, 2171 MiB. Перезапуск `make down` → `make up` → `make smoke` — 24/0. Также зелены `make config-test` (3/0 и 5/0), `make smoke-cluster` (8/8) и `make smoke-guards` (3/0 и 3/0). Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
71 lines
5.7 KiB
Markdown
71 lines
5.7 KiB
Markdown
# ADR 0001. Сервисы каркаса стенда
|
||
|
||
Дата: 30 июля 2026 года. Статус: принято.
|
||
|
||
## Решение
|
||
|
||
Стенд использует Airflow 3.3.0 с LocalExecutor. Airflow разделён на
|
||
одноразовый `airflow-init` и три долгоживущих процесса: API, планировщик и
|
||
обработчик DAG. Triggerer не запускается: в каркасе нет отложенных задач.
|
||
Пример DAG написан через публичный `airflow.sdk`.
|
||
|
||
Для входа выбран SimpleAuthManager. У него нет команды создания пользователя,
|
||
поэтому `airflow-init` записывает пароль администратора из окружения в
|
||
JSON-файл отдельного тома `airflow_auth`. Новый именованный том принадлежит
|
||
`root`, а Airflow работает от пользователя `airflow`. Поэтому `airflow-init`
|
||
запускается от `root`, назначает владельца каталога и сразу выполняет Python и
|
||
команды Airflow через `runuser` от пользователя `airflow`. Все файлы
|
||
репозитория подключены к этому контейнеру только для чтения. JWT-секрет, ключ
|
||
подписи ссылок на журналы и ключ Fernet одинаковы для всех процессов и
|
||
приходят из окружения.
|
||
|
||
Один Postgres 16 хранит две базы метаданных. У Airflow и Superset разные базы,
|
||
пользователи и строки подключения. Это экономит один контейнер, но сохраняет
|
||
границу владения данными.
|
||
|
||
Airflow получает подготовленное общее подключение к `clickhouse-01`, а
|
||
Superset — подключение `clickhousedb://` к `clickhouse-02`. Провайдер
|
||
ClickHouse для Airflow пока не нужен. Разные ноды создают учебную ловушку:
|
||
забытый `ON CLUSTER` проявится в Superset, даже если операция Airflow на первой
|
||
ноде прошла успешно.
|
||
|
||
Superset собирается от `apache/superset:6.1.0`. В образ добавлены
|
||
`clickhouse-connect` для ClickHouse и `psycopg2-binary` для метаданных
|
||
Postgres. Подключение ClickHouse импортируется из YAML при подготовке.
|
||
|
||
Prometheus читает встроенные точки метрик двух серверов ClickHouse и keeper.
|
||
Отдельные сборщики не нужны. Grafana получает источник Prometheus из файла.
|
||
|
||
## Почему
|
||
|
||
Разделение Airflow показывает архитектуру третьей версии и даёт честные
|
||
проверки здоровья процессов. LocalExecutor достаточен для одного учебного
|
||
компьютера. Отказ от triggerer, второго Postgres и внешних сборщиков удерживает
|
||
стенд в пределе 3,4 ГБ.
|
||
|
||
Тома `clickhouse_*_data` хранят данные keeper и двух нод ClickHouse.
|
||
`kafka_data`, `postgres_metadata_data`, `superset_home`, `prometheus_data` и
|
||
`grafana_data` хранят состояние своих сервисов. `airflow_logs` хранит журналы,
|
||
а `airflow_auth` — JSON-файл с учебным паролем администратора. Каталог `dags/`
|
||
и все файлы настройки подключены только для чтения, поэтому контейнеры не
|
||
меняют рабочее дерево.
|
||
|
||
## Что проверено
|
||
|
||
Исследование задачи сверило через Context7 публичный API DAG с Task SDK Airflow
|
||
и аргумент `schedule`. Решение дополнительно проверено по документации Airflow
|
||
3.3.0: [публичный интерфейс](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/3.3.0/public-airflow-interface.html),
|
||
[архитектура процессов](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/3.3.0/core-concepts/overview.html),
|
||
[SimpleAuthManager](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/3.3.0/core-concepts/auth-manager/simple/index.html)
|
||
и [API здоровья](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/3.3.0/administration-and-deployment/logging-monitoring/check-health.html).
|
||
Оттуда взяты `airflow.sdk`, обязательный отдельный обработчик DAG, возможность
|
||
не запускать triggerer и проверка конкретных компонентов здоровья.
|
||
|
||
Драйверы и строки подключения проверены по документации Superset 6.1.0:
|
||
[подключения к базам](https://superset.apache.org/user-docs/6.1.0/databases/),
|
||
[ClickHouse](https://superset.apache.org/user-docs/databases/supported/clickhouse/)
|
||
и [база метаданных](https://superset.apache.org/admin-docs/6.1.0/configuration/configuring-superset/).
|
||
Форма декларативного импорта и команда `test-db` проверены по исходному коду
|
||
Superset 6.1.0 и на запущенном образе. Конфигурация метрик проверена по файлам
|
||
закреплённого образа ClickHouse 26.3.17.56 и на живых точках серверов и keeper.
|