esmini 接入pdc 算法示例
时间: 2023-07-10 07:18:13 浏览: 57
以下是一个简单的示例,演示如何将 PDC 算法接入到 esmini 中:
1. 安装 PDC 算法库和依赖库,例如 numpy、scikit-learn 等。
2. 编写 Python 脚本,该脚本可以调用 PDC 算法的 API 接口,将 Elasticsearch 集群的监控数据作为输入,获取 PDC 算法的预测结果。例如:
```python
import requests
import json
import numpy as np
# 设置 PDC 算法的 API 地址和参数
url = "http://pdc-api.example.com/predict"
params = {"cpu_usage": [0.2, 0.3, 0.4], "memory_usage": [0.5, 0.6, 0.7], "network_usage": [0.1, 0.2, 0.3]}
# 调用 PDC 算法的 API 接口,获取预测结果
response = requests.post(url, json=params)
result = json.loads(response.text)
# 处理预测结果,例如将其转换为 numpy 数组
prediction = np.array(result["prediction"])
```
3. 将该脚本集成到 esmini 的监控规则中,例如:
```json
{
"name": "PDC Prediction Rule",
"description": "Use PDC algorithm to predict Elasticsearch cluster performance",
"conditions": "cpu_usage > 0.8 or memory_usage > 0.8",
"actions": [
{
"type": "execute_script",
"script": "path/to/pdc_script.py"
},
{
"type": "send_email",
"to": "admin@example.com",
"subject": "Elasticsearch cluster performance prediction",
"body": "PDC predicted abnormal performance in Elasticsearch cluster"
},
{
"type": "log_event",
"message": "PDC predicted abnormal performance in Elasticsearch cluster"
}
]
}
```
4. 在 esmini 中启用该规则,即可实现将 PDC 算法接入到 Elasticsearch 监控中,并根据预测结果触发相应的报警和日志记录。可以根据实际需求对规则进行调整和优化,提高监控的准确性和可靠性。