# Workload Status

和 K8s 不同, Eru 并不负责 PaaS 的职责, 比方说, K8s 里的 \[Deployment] 和 \[ReplicaSet] 等上层概念将不会由 Eru 提供.

那么如果我们想做类似的工作该怎么办呢?

### Eru Agent and all its friends

在之前的流程中, 我们添加节点只是在 eru-core 里注册了一个 endpoint, 然而这并不是完整的节点部署, 这样部署首当其中的问题是, 我们不知道容器的 IP:

```
root@localhost:~# eru-cli workload get-status cd7c894aa0736bdf1f884115b18416bbeeca4b23e812a986ae2d86b77a332c2c
┌────┬────────────────┬──────────┬────────────┐
│ ID │ STATUS         │ NETWORKS │ EXTENSIONS │
├────┼────────────────┼──────────┼────────────┤
│    │ Running: false │          │            │
│    │ Healthy: false │          │            │
└────┴────────────────┴──────────┴────────────┘
```

这是因为在节点上缺少一个 agent 服务用来上报给 eru-core. 来部署一个单个节点上的:

```
cat <<! > eru-agent.yaml
appname: "eru"
entrypoints:
  agent:
    cmd: "/usr/bin/eru-agent --hostname node1 --config /etc/eru/agent.yaml"
    restart: always
    publish:
      - "12345"
    healthcheck:
      tcp_ports:
        - "12345"
    privileged: true
volumes:
  - /sys:/sys:ro
  - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
  - /proc/:/hostProc/
  - /etc/eru:/etc/eru
!

cat <<! > /etc/eru/agent.yaml
pid: /tmp/eru-agent.sock
core: 127.0.0.1:5001

healthcheck:
  interval: 15
  timeout: 10
  status_ttl: 0
  cache_ttl: 300

docker:
  endpoint: unix:///var/run/docker.sock
metrics:
  step: 15
api:
  addr: 0.0.0.0:12345
log:
  forwards:
    - __discard__
  stdout: True

etcd:
  machines:
    - 127.0.0.1:2379
  prefix: /agent-selfmon
!
eru-cli workload deploy --pod testpod --image projecteru2/agent --entry agent eru-agent.yaml
```

然后再去看容器状态就有了:

```
root@localhost:~# eru-cli workload get-status cd7c894aa0736bdf1f884115b18416bbeeca4b23e812a986ae2d86b77a332c2c
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┬───────────────┬────────────────────┬───────────────────────────────────────────────┐
│ ID                                                               │ STATUS        │ NETWORKS           │ EXTENSIONS                                    │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────┼───────────────┼────────────────────┼───────────────────────────────────────────────┤
│ cd7c894aa0736bdf1f884115b18416bbeeca4b23e812a986ae2d86b77a332c2c │ Running: true │ bridge: 172.17.0.7 │ ERU: 1                                        │
│                                                                  │ Healthy: true │                    │ ERU_META: {"Publish":null,"HealthCheck":null} │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┴───────────────┴────────────────────┴───────────────────────────────────────────────┘
```

eru-agent 是 eru 对 dockerd 容器 runtime 提供的节点 daemon, 对于不同的 runtime 有不同的服务, 比如 yavirtd 本身自己也包含了这部分健康监控和状态上报的机制.

实例的健康监控目前支持 http 和 tcp, 在 [spec 的文档里](https://book.eru.sh/specs/app) 可以看到详细的配置.

### Workload Status

workload status 里最重要的几条信息, 包括 IP, running status, healthy status, 而这个状态数据是可以通过 eru-core grpc api 去 watch 监控的.

```
rpc WorkloadStatusStream(WorkloadStatusStreamOptions) returns (stream WorkloadStatusStreamMessage) {};

message WorkloadStatusStreamOptions {
    string appname = 1;
    string entrypoint = 2;
    string nodename = 3;
    map<string, string> labels = 4;
}

message WorkloadStatusStreamMessage {
    string id = 1;
    Workload workload = 2;
    WorkloadStatus status = 3;
    string error = 4;
    bool delete = 5;
}
```

考虑实现类似 Kubernetes 的 ReplicaSet 的服务: 保证集群中的实例数目满足请求, 如果有实例下线就立刻新拉起.

ReplicaSet 的功能可以通过一个更上层的服务, 部署服务之后, 调用上述 `WorkloadStatusStream` 接口去 watch 状态, 如果发现实例挂掉就去补充上新实例; 如果旧的下线实例后来又恢复了则把多的实例清除掉.

通过这个机制可以实现高层的 PaaS 服务, 包括灾难恢复, 自动化迁移, 等上层业务系统.

可以参考 [Workload](https://book.eru.sh/conception/workload) 的文档.

健康检查的详细信息在[这里](https://book.eru.sh/conception/healthcheck)


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://book.eru.dev/getstarted/workload_status.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.