Dockerised microservice не дает ответа - PullRequest
1 голос
/ 15 марта 2019

Я не получаю http ответа, когда просматриваю приложение, которое должно работать на моем компьютере, на http://localhost:8080.Что здесь не так?

Я создал приложение для фляги, чтобы запросить сервер и вернуть результат.Приложение работает нормально локально, когда я запускаю gunicorn, используя gunicorn app:app --config=config.py, но не когда я запускаю, запускаю образ докера с помощью команды docker run IMAGE, даже если приложение работает, когда я получаю вывод:

[2019-03-15 10:13:06 +0000] [1] [INFO] Starting gunicorn 19.9.0
[2019-03-15 10:13:06 +0000] [1] [INFO] Listening at: http://0.0.0.0:8080 (1)
[2019-03-15 10:13:06 +0000] [1] [INFO] Using worker: threads
[2019-03-15 10:13:06 +0000] [8] [INFO] Booting worker with pid: 8
[2019-03-15 10:13:06 +0000] [10] [INFO] Booting worker with pid: 10
[2019-03-15 10:13:06 +0000] [14] [INFO] Booting worker with pid: 14
[2019-03-15 10:13:06 +0000] [15] [INFO] Booting worker with pid: 15
[2019-03-15 10:13:06 +0000] [17] [INFO] Booting worker with pid: 17
[2019-03-15 10:13:06 +0000] [18] [INFO] Booting worker with pid: 18
[2019-03-15 10:13:07 +0000] [23] [INFO] Booting worker with pid: 23
[2019-03-15 10:13:07 +0000] [24] [INFO] Booting worker with pid: 24
[2019-03-15 10:13:07 +0000] [30] [INFO] Booting worker with pid: 30

Файл app.py :

import logging

from flask import Flask, request, jsonify
from config import auth_secret_token, PORT, DEBUG_MODE
from helper import check_parameters
from object_detection_grpc_client import main


app = Flask(__name__)


def check_authorization(request):
    try:
        if not 'Auth-token' in request.headers:
            return jsonify({'error': 'unauthorized access'}), 401
        token = request.headers['Auth-token']
        if token != auth_secret_token:
            return jsonify({'error': 'unauthorized access'}), 401
        return "ok", 200
    except Exception as e:
        return jsonify({'error': 'unauthorized access'}), 401


@app.route("/", methods=['POST'])
def hello():
    info, status_code = check_authorization(request)

    if status_code != 200:
        return info, status_code
    else: 
        status, status_code = check_parameters(request.form)

    if status_code != 200:
        return status, status_code
    else:
        score = main()
        response = {"status": "success", "score": score, "customer_id":(request.form["cust_id"])}

        return jsonify(response), status_code


if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=PORT, debug=DEBUG_MODE)

Файл config.py :

from os import environ as env
import multiprocessing

PORT = int(env.get("PORT", 8080))
DEBUG_MODE = int(env.get("DEBUG_MODE", 1))

# Gunicorn config
bind = ":" + str(PORT)
workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1
threads = 2 * multiprocessing.cpu_count()

auth_secret_token = "token"
server='A.B.C.D:9000'
model_name="mymodel"
input_image='filename.jpg'
label_map="./data/object_detection.pbtxt"

Dockerfile :

FROM python:3.5.2
RUN apt update
WORKDIR /app
ADD requirements.txt /app/requirements.txt
RUN pip install -r /app/requirements.txt
ADD . /app
ENV PORT 8080
CMD ["gunicorn", "app:app", "--config=config.py"]

Структура папок :

.
├── app.py
├── app.yaml
├── config.py
├── data
│   └── object_detection.pbtxt
├── Dockerfile
├── filename.jpg
├── helper.py
├── object_2.py
├── object_detection
│   ├── core
│   │   ├── anchor_generator.py

│       └── vrd_evaluation_test.py
├── object_detection_grpc_client.py

├── requirements.txt
└── tensorflow_serving
    ├── apis

       └── regression_pb2.py.
├── app.py
├── app.yaml
├── config.py
├── data
│   └── object_detection.pbtxt
├── Dockerfile
├── filename.jpg
├── helper.py
├── object_2.py
├── object_detection
│   ├── core
│   │   ├── anchor_generator.py

│       └── vrd_evaluation_test.py
├── object_detection_grpc_client.py

├── requirements.txt
└── tensorflow_serving
    ├── apis

       └── regression_pb2.py

1 Ответ

3 голосов
/ 15 марта 2019

Я чувствую, что здесь происходит то, что вы не привязываете порт к своему компьютеру из документации докера, вот как вы его выставляете .

- опубликуйте,-p Опубликовать порт (ы) контейнера на хосте

Попробуйте запустить контейнер докера, используя следующую команду

docker run -p 8080:8080 IMAGE

И затем запрос http://localhost:8080

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...