cadvisor如何采集数据
时间: 2023-02-25 08:44:00 浏览: 130
cAdvisor是一个容器性能监控工具,它通过采集容器的内存、CPU、网络、磁盘等数据来监控容器的性能。
cAdvisor通过以下方式采集数据:
1. 容器信息采集:通过读取容器的cgroup文件系统来采集容器的内存、CPU、网络等数据。
2. 系统信息采集:通过读取系统的proc文件系统和/sys文件系统来采集系统的内存、CPU、网络等数据。
3. 应用程序数据采集:通过读取应用程序的状态文件和监控程序来采集应用程序的相关数据。
cAdvisor使用这些数据来监控容器的性能,并生成相关报告和图表。
相关问题
kubernetes-cadvisor
cAdvisor是Kubernetes中用于对Node机器上的资源和容器进行实时监控和性能数据采集的工具。它可以监控CPU使用情况、内存使用情况、网络吞吐量和文件系统使用情况等信息。cAdvisor集成在Kubelet中,当Kubelet启动时会自动启动cAdvisor。每个cAdvisor实例只对一台Node机器进行监控。cAdvisor通过暴露一个TCP端口对外提供服务,默认端口为4194,可以通过浏览器访问。你可以在项目主页http://github.com/google/cadvisor了解更多信息。[1][2][3]
ubuntu20.04如何使用cadvisor来使prometheus采集到docker容器中的gpu信息,以及gpu在宿主机中使用率的占比,请详细列出各个步骤需要的代码,并且创建一个grafana仪表盘的json文件来展示采集到的信息
好的,以下是详细的步骤和代码,以及grafana仪表盘的json文件:
步骤1:安装cadvisor和prometheus
```
# 安装cadvisor
sudo docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:rw \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
google/cadvisor:latest
# 安装prometheus
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.23.0/prometheus-2.23.0.linux-amd64.tar.gz
tar xvfz prometheus-2.23.0.linux-amd64.tar.gz
cd prometheus-2.23.0.linux-amd64/
```
步骤2:配置prometheus.yml文件,将cadvisor添加为一个job
```
# 编辑prometheus.yml文件
vi prometheus.yml
# 添加以下内容
scrape_configs:
- job_name: 'cadvisor'
static_configs:
- targets: ['localhost:8080']
```
步骤3:启动prometheus
```
./prometheus --config.file=prometheus.yml
```
步骤4:在grafana中添加prometheus数据源
- 点击“Configuration” -> “Data Sources” -> “Add data source”
- 选择“Prometheus”作为类型
- 在URL栏中输入“http://localhost:9090”(默认prometheus端口)
- 点击“Save & Test”
步骤5:创建grafana仪表盘
- 点击“Create” -> “Dashboard”
- 选择“Add Query” -> “Query” -> “Prometheus”
- 在query栏中输入以下内容来获取GPU的使用率:
```
rate(container_gpu_usage{name=~".+"}[1m])
```
- 在query栏中输入以下内容来获取GPU在宿主机中的使用率:
```
sum(node_gpu_utilisation)/count(node_gpu_utilisation)
```
- 在右上角选择“Graph”,并将查询结果添加到仪表盘中
- 点击“Save Dashboard”,并将其命名为“GPU Usage”
最后,以下是grafana仪表盘的json文件:
```
{
"dashboard": {
"id": null,
"title": "GPU Usage",
"timezone": "browser",
"rows": [
{
"title": "GPU Usage",
"height": "300px",
"panels": [
{
"legend": {
"show": true
},
"targets": [
{
"expr": "rate(container_gpu_usage{name=~\".+\"}[1m])",
"format": "time_series",
"interval": "",
"intervalFactor": 1,
"refId": "A"
}
],
"title": "GPU Usage",
"type": "graph",
"yaxes": [
{
"format": "percent",
"label": null,
"logBase": 1,
"max": null,
"min": null,
"show": true
},
{
"format": "short",
"label": null,
"logBase": 1,
"max": null,
"min": null,
"show": true
}
],
"xaxis": {
"buckets": null,
"mode": "time",
"name": null,
"show": true,
"values": []
},
"yaxis": {
"align": false,
"alignLevel": null
},
"gridPos": {
"h": 8,
"w": 12,
"x": 0,
"y": 0
}
},
{
"legend": {
"show": true
},
"targets": [
{
"expr": "sum(node_gpu_utilisation)/count(node_gpu_utilisation)",
"format": "time_series",
"interval": "",
"intervalFactor": 1,
"refId": "A"
}
],
"title": "GPU Usage in Host",
"type": "graph",
"yaxes": [
{
"format": "percent",
"label": null,
"logBase": 1,
"max": null,
"min": null,
"show": true
},
{
"format": "short",
"label": null,
"logBase": 1,
"max": null,
"min": null,
"show": true
}
],
"xaxis": {
"buckets": null,
"mode": "time",
"name": null,
"show": true,
"values": []
},
"yaxis": {
"align": false,
"alignLevel": null
},
"gridPos": {
"h": 8,
"w": 12,
"x": 0,
"y": 8
}
}
]
}
],
"schemaVersion": 22,
"version": 0
},
"folderId": null,
"overwrite": false
}
```
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