1. 打开 Grafana UI,并添加 Prometheus 数据源。 2. 导入 Prometheus CPU 监控仪表盘。 ``` kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/kube-prometheus/main/manifests/grafana-dashboardDefinitions/k8s-cpu/cluster-cpu-resources.yaml ``` 现在,你已经成功设置了监控K8S CPU使用率的整个过程。
$ kubectl get cm -n monitoring prometheus-core -o yaml 创建prometheus rules配置文件,使用ConfigMap方式创建prometheus rules配置文件,包含的内容是两个文件,分别是node-up.yml和cpu-usage.yml。使用以下命令创建Prometheus的另外两个配置文件: $ kubectl create -f prometheus-rules-cm.yaml prometheus-rules-cm.ya...
2、POD的CPU使用率 container_cpu_usage_seconds_total:container累计使用的CPU时间,除以CPU的总时间,就得到了容器的CPU使用率 container_spec_cpu_quota:container的配额,为容器指定的CPU个数*100000 sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!="",container!="POD",container!=""}[1m])) by (pod,nam...
(sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{namespace="default",pod!=""}[3m]))by(pod)) 然后计算CPU的总时间,这里的CPU数量是容器分配到的CPU数量,container_spec_cpu_quota 这个指标就是容器的cpu配额。它的值是容器指定的 cpu核数100000 ,所以pod在1s内cpu总时间为: Pod 的 CPU 核数1s。 (sum(co...
deion:"宿主机CPU使用率超过60%." value:"{{ $value }}" - alert:HostFilesystem Usage expr:(sum(node_filesystem_size_bytes{device!="rootfs"}) - sum(node_filesystem_free_bytes{device!="rootfs"})) / sum(node_filesystem_size_bytes{device!="rootfs"}) > 0.8 ...
# dstat -a---total-cpu-usage--- -dsk/total- -net/total- ---paging-- ---system-- usr sys idl wai hiq siq|readwrit| recv send|inout | int csw 28 0 72 0 0 0| 652k 666k| 0 0 | 0 0 |1953 1401 37 4 54 5 0 0| 141M 237M| 344k 5408B| 0 0 |6918 5466 39 ...
print("Pod: {}, Node: {}, CPU Usage Rate: {}".format(name, node_name, metric_value)) ``` 以上代码使用了kubernetes-python客户端库,并调用MetricsV1beta1Api来获取Pod节点的CPU使用率。首先,我们需要加载Kubernetes的配置,然后创建MetricsV1beta1Api的实例。接着,我们通过CoreV1Api获取所有命名空间下...
创建prometheus rules配置文件,使用ConfigMap方式创建prometheus rules配置文件,包含的内容是两个文件,分别是node-up.yml和cpu-usage.yml。使用以下命令创建Prometheus的另外两个配置文件: $ kubectl create -f prometheus-rules-cm.yaml prometheus-rules-cm.yaml文件内容如下: ...
CPU 利用率 对于CPU利用率,Kubernetes仅为我们提供了每个容器的三个指标 container_cpu_user_seconds_total —“用户”时间的总数(即不在内核中花费的时间) container_cpu_system_seconds_total —“系统”时间的总数(即在内核中花费的时间) container_cpu_usage_seconds_total—以上总和 ...
docker stats:实时显示容器的资源使用情况,如CPU和内存使用率。docker top:展示容器内运行的进程,类似于 Linux 的 top 命令。docker unpause:恢复之前被暂停的容器中的所有进程。docker update:更新容器的配置,如资源限制。docker wait:等待一个或多个容器停止,然后返回它们的退出状态。