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查看/切换视图 选择一个容器舰队或者未加入舰队的集群。 图1 选择舰队或未加入舰队的集群 选择“仪表盘”页签,默认展示集群视图。 设置查看视图的相关参数。各个视图可供设置的参数不同,请参见表1。 设置视图的时间窗。 在页面右上角处,选择时间段,或者自定义时间,并单击刷新界面。 容器智能分析仪表盘提供了预置视图,您可单击视图名称边上的“切换视图”按钮,选择需要的视图查看监控数据。系统预置视图如表1所示。 表1 预置视图 视图名称 视图参数 视图中包含的监控指标 集群视图(默认视图) 集群 节点数/磁盘不可用节点数/不可用节点数 CPU/内存使用率 CPU/内存Requests水位 CPU/内存Limits水位 Pod/容器数 CPU/内存使用量 网络接收/发送速率 网络平均接收/发送速率 接收/发送数据包速率 丢包率(接收/发送) 磁盘IOPS(读+写) ThroughPut(读+写) APIServer视图 集群 实例 存活数 QPS 请求成功率(读) 处理中请求数 请求速率(读/写) 请求错误率(读/写) 请求时延(读/写)(99分位时延) 工作队列增加速率/深度 工作队列时延(99分位时延) 内存/CPU使用量 Go routine数 Pod视图 集群 命名空间 pod 容器数/运行中容器数 Pod状态 容器重启次数 CPU/内存使用量 CPU Throttling 网络接收/发送速率 接收/发送数据包速率 丢包率(接收/发送) 磁盘IOPS(读+写) ThroughPut(读+写) 文件系统使用率/使用量 主机视图 集群 节点 CPU/内存使用率 平均负载 内存使用量 磁盘写入/读取速率 磁盘空间使用 磁盘IO Node视图 集群 节点 CPU/内存使用率 CPU/内存Requests水位 CPU/内存Limits水位 内存使用量 网络接收/发送速率 接收/发送数据包速率(Pod) 接收/发送数据包速率 丢包率(接收/发送) 磁盘IOPS(读+写) ThroughPut(读+写) CoreDNS视图 集群 实例 请求速率(记录类型/区域/DO标志位) 请求数据包(UDP/TCP) 响应速率(响应状态码) 响应时延 响应数据包(UDP/TCP) 缓存大小 缓存命中率 PVC视图 集群 命名空间 PV PVC PV/PVC状态 PVC使用量/使用率 PVC inodes使用量/使用率 PVC每小时/每天/每周使用率 一周后PVC使用量 Kubelet 集群 实例 运行中Kubelet/Pod/容器 实际卷/期望卷/配置错误数量 操作速率/错误率/时延 Pod启动速率/时延(99分位) 存储操作速率/错误率/时延(99分位) 控制组管理器操作速率/时延(99分位) PLEG relist速率/间隔/时延(99分位) RPC速率 请求时延(99分位) 内存/CPU使用量 Go routine数 Prometheus 集群 job instance Target同步间隔 Target数 平均拉取间隔 拉取失败 Appended Samples Head中Series数/Chunks数 查询速率/阶段时延 Prometheus Remote Write 集群 实例 url Highest Timestamp In vs. Highest Timestamp Sent Rate5m Rate in vs. succeeded or dropped 5m 当前/最大/最小/期望分片数 分片容量 挂起样本数 TSDB/远程写入当前段 样本丢弃率/失败率/重试率 入队失败重试率 工作负载 集群 命名空间 类型 工作负载 CPU/内存使用量 网络接收/发送速率 网络平均接收/发送速率 接收/发送数据包速率 丢包率(接收/发送) XGPU视图 集群 集群--XGPU设备显存使用率 集群--XGPU设备算力使用率 节点--XGPU设备显存使用率 节点--XGPU设备算力使用率 节点--XGPU设备数量 节点--XGPU设备显存分配量 GPU卡--XGPU设备显存使用率 GPU卡--XGPU设备显存分配量 GPU卡--XGPU设备显存分配率 GPU卡--XGPU设备算力使用率 GPU卡--XGPU设备数量 GPU卡--调度策略 GPU卡--不健康的XGPU设备数量 容器显存分配量 容器算力使用率 容器显存使用量 容器显存使用率
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产品功能 容器洞察:提供基于Kubernetes原生类型的容器监控能力,支持集群、节点、工作负载的资源全景,支持节点的资源占用、工作负载的资源消耗,以及近一小时的CPU/内存指标展示,全面监控集群的健康状态和负荷程度。 健康诊断:对集群健康状态进行周期性检查,可以对集群、节点资源使用情况,工作负载、Pod资源状态进行快速诊断。 仪表盘:仪表盘可将不同图表展示到同一个屏幕上,通过不同的仪表形式来展示资源数据,例如,曲线图、数字图等,进而全面、深入地掌握监控数据。
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产品优势 容器智能分析深度整合云原生基金会(CNCF)的监控项目Prometheus,同时遵循OpenTracing/OpenTelemetry规范。对关键指标、事件等运维数据进行统一采集、存储和可视化展现,精心打造云原生应用的良好可观测性能力。 将云原生基础设施监控和应用负载监控进行关联,提供全栈监控,使用户能够随时随地清晰地感知基础设施和应用负载状态。 能够对Kubernetes集群、容器组(Pod)等进行详细监控,对业务提供端到端追踪和可视化,提供集群健康诊断能力,大大缩短问题分析定位时间。 提供开箱即用的插件安装、数据采集、仪表盘监控能力,相比基于开源产品打造的监控产品,在可靠性、高可用、安装部署便捷性上更具有竞争力,能够更好的为您的云原生应用保驾护航。
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操作步骤 执行以下命令打开kube-state-metrics工作负载对应的YAML文件。 kubectl edit deployment kube-state-metrics -nmonitoring 修改kube-state-metrics的启动参数。 例如需要采集Pod的所有labels时,则将kube-state-metrics的启动参数修改为: --metric-labels-allowlist=pods=[*],nodes=[node,failure-domain.beta.kubernetes.io/zone,topology.kubernetes.io/zone] kube-state-metrics将开始采集Pod和Node的labels指标,并通过kubectl edit servicemonitor kube-state-metrics -nmonitoring查询kube_pod_labels是否在普罗的采集任务中。 如需采集annotation,则在启动参数中以相同方法添加参数--metric-annotations-allowlist。 参考文档:https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics/blob/v2.2.3/docs/cli-arguments.md
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问题描述 kube-prometheus-stack插件的kube-state-metrics组件负责将Prometheus的metrics数据格式转换成K8s API接口能识别的格式。kube-state-metrics组件在默认配置下,不采集K8s资源的所有labels和annotation。如需采集则需要在启动参数中修改采集配置,并同时检查名称为kube-state-metrics的ServiceMonitor中采集白名单是否添加相应指标。
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