Docker에 Spring Cloud Data Flow 설치하기

개인 공부용으로 windows 10 pro의 Docker 설치 기준임
Docker desktop community 2.3.0 버전, Spring Cluod Data Flow 2.2.0.RELEASE 기준

https://dataflow.spring.io/docs/installation/local/docker/

Spring Cloud Data Flow는 사용하려면 다음과 같은 제품이 있어야 한다고 한다.

1. Spring Cloud Data Flow Server
2. Spring Cloud Skipper Server
3. MySQL
4. Apache Kafka
5. Prometheus
6. Grafana

해당 Docker Compose File을 다운로드하고 해당 디렉터리에서 docker-compose up 명령을 실행한다.
(주의! contanier를 여러개 사용하기 때문에 windows docker의 기본 설정 메모리로는 부족하다. 설정에서 꼭 메모리를 늘리고 사용해야한다.)
https://raw.githubusercontent.com/spring-cloud/spring-cloud-dataflow/v2.2.0.RELEASE/spring-cloud-dataflow-server/docker-compose.yml

Kafka대신 RabbitMQ를 설정하고 Prometheus 대신 InfluxDB를 설정해서 사용할 수도 있다.

https://dataflow.spring.io/docs/installation/local/docker-customize/

정상적으로 구동이 되면 여러 container가 실행된 것을 확인할 수 있다.

CONTAINER ID        IMAGE                                                                          COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                                                                                            NAMES
b356fcf4e2c6        springcloud/spring-cloud-dataflow-prometheus-local:2.2.0.RELEASE               "/bin/prometheus --c…"   13 minutes ago      Up 13 minutes       0.0.0.0:9090->9090/tcp                                                                           prometheus
3bf70b96f023        springcloud/spring-cloud-dataflow-prometheus-service-discovery:0.0.4.RELEASE   "java -Djava.securit…"   13 minutes ago      Up 13 minutes       0.0.0.0:8181->8181/tcp                                                                           service-discovery
016482ae4641        springcloud/spring-cloud-dataflow-server:2.2.0.RELEASE                         "./wait-for-it.sh my…"   13 minutes ago      Up 13 minutes       0.0.0.0:9393->9393/tcp                                                                           dataflow-server
aefdaf80269c        confluentinc/cp-kafka:5.2.1                                                    "/etc/confluent/dock…"   14 minutes ago      Up 13 minutes       9092/tcp                                                                                         dataflow-kafka
9636d67a5f09        mysql:5.7.25                                                                   "docker-entrypoint.s…"   14 minutes ago      Up 13 minutes       3306/tcp, 33060/tcp                                                                              dataflow-mysql
a8047d153390        springcloud/spring-cloud-skipper-server:2.1.0.RELEASE                          "./wait-for-it.sh my…"   14 minutes ago      Up 13 minutes       0.0.0.0:7577->7577/tcp, 0.0.0.0:9000-9010->9000-9010/tcp, 0.0.0.0:20000-20105->20000-20105/tcp   skipper
a62019ceb6d9        springcloud/spring-cloud-dataflow-grafana-prometheus:2.2.0.RELEASE             "/run.sh"                14 minutes ago      Up 14 minutes       0.0.0.0:3000->3000/tcp                                                                           grafana
db1f0b88ebb9        confluentinc/cp-zookeeper:5.2.1                                                "/etc/confluent/dock…"   14 minutes ago      Up 13 minutes       2181/tcp, 2888/tcp, 3888/tcp                                                                     dataflow-kafka-zookeeper

이 중 dataflow-server를 사용하여 Spring Cloud Data Flow를 사용할 수 있다.

http://localhost:9393

주소를 접근하면 사용 가능한 url목록이 나온다.

{
    "_links": {
        "dashboard": {
            "href": "http://localhost:9393/dashboard"
        },
        "audit-records": {
            "href": "http://localhost:9393/audit-records"
        },
        "streams/definitions": {
            "href": "http://localhost:9393/streams/definitions"
        },
        "streams/definitions/definition": {
            "href": "http://localhost:9393/streams/definitions/{name}",
            "templated": true
        },
        "streams/validation": {
            "href": "http://localhost:9393/streams/validation/{name}",
            "templated": true
        },
        "runtime/streams": {
            "href": "http://localhost:9393/runtime/streams?names={names}",
            "templated": true
        },
        // 이하 생략
    }
}

이 중 dashboard를 사용하면 된다.

http://localhost:9393/dashboard