Kubernetes 集群中 AI 相关的采集器

1. dcgm-exporter

dcgm-exporter 是 NVIDIA 官方社区提供的 GPU 监控工具。

项目地址 https://github.com/NVIDIA/dcgm-exporter

1.1 安装方式

添加 Helm 镜像仓库

`1`	`helm repo add gpu-helm-charts https://nvidia.github.io/dcgm-exporter/helm-charts`

安装

helm install dcgm-exporter gpu-helm-charts/dcgm-exporter --namespace monitor --create-namespace \
      --set serviceMonitor.enabled=false \
      --set image.tag=3.3.3-3.3.0-ubuntu22.04 \
      --set nodeSelector."accelerator\/provider"=nvidia-gpu \
      --version 3.3.1

需要给 NVIDIA GPU 节点打上标签

`1`	`kubectl label node <node-name> accelerator/provider=nvidia-gpu`

1.2 指标

GPU 利用率

指标名称	指标类型	单位	描述
DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL	Gauge	%	GPU 利用率
DCGM_FI_DEV_MEM_COPY_UTIL	Gauge	%	GPU 内存复制利用率
DCGM_FI_DEV_ENC_UTIL	Gauge	%	GPU 编码器利用率
DCGM_FI_DEV_DEC_UTIL	Gauge	%	GPU 解码器利用率

内存

指标名称	指标类型	单位	描述
DCGM_FI_DEV_FB_FREE	Gauge	MiB	GPU 帧缓存剩余量
DCGM_FI_DEV_FB_USED	Gauge	MiB	GPU 帧缓存使用量

以下是您提供的指标信息的 Markdown 表格：

频率

指标名称	指标类型	单位	描述
DCGM_FI_DEV_SM_CLOCK	Gauge	MHz	GPU SM 时钟频率
DCGM_FI_DEV_MEM_CLOCK	Gauge	MHz	GPU 内存时钟频率

剖析

指标名称	指标类型	单位	描述
DCGM_FI_PROF_GR_ENGINE_ACTIVE	Gauge	%	在一个时间间隔内，Graphics 或 Compute 引擎处于 Active 的时间占比
DCGM_FI_PROF_SM_ACTIVE	Gauge	%	在一个时间间隔内，至少一个线程束在一个 SM 上处于 Active 的时间占比（均值）
DCGM_FI_PROF_SM_OCCUPANCY	Gauge	%	在一个时间间隔内，驻留在 SM 上的线程束与该 SM 最大可驻留线程束的比例（均值）
DCGM_FI_PROF_PIPE_TENSOR_ACTIVE	Gauge	%	单位时间内 Tensor Pipes 平均处于 Active 状态的周期分数
DCGM_FI_PROF_DRAM_ACTIVE	Gauge	%	内存拷贝活跃周期分数（一个周期内有一次 DRAM 指令则该周期为 100%）
DCGM_FI_PROF_PIPE_FP64_ACTIVE	Gauge	%	单位时间内 F64 Pipes 平均处于 Active 状态的周期分数
DCGM_FI_PROF_PIPE_FP32_ACTIVE	Gauge	%	单位时间内 F32 Pipes 平均处于 Active 状态的周期分数
DCGM_FI_PROF_PIPE_FP16_ACTIVE	Gauge	%	单位时间内 F16 Pipes 平均处于 Active 状态的周期分数
DCGM_FI_PROF_NVLINK_RX_BYTES	Counter	B/s	通过 NVLink 接收的数据流量
DCGM_FI_PROF_NVLINK_TX_BYTES	Counter	B/s	通过 NVLink 传输的数据流量
DCGM_FI_PROF_PCIE_RX_BYTES	Counter	B/s	通过 PCIe 总线接收字节数
DCGM_FI_PROF_PCIE_TX_BYTES	Counter	B/s	通过 PCIe 总线传输字节数
DCGM_FI_DEV_PCIE_REPLAY_COUNTER	Counter	次	GPU PCIe 总线的重试次数
DCGM_FI_DEV_NVLINK_BANDWIDTH_TOTAL	Counter	-	GPU 所有通道的 NVLink 带宽计数器总数

温度和功率

指标名称	指标类型	单位	描述
DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP	Gauge	℃	GPU 当前温度
DCGM_FI_DEV_MEMORY_TEMP	Gauge	℃	GPU 显存当前温度
DCGM_FI_DEV_POWER_USAGE	Gauge	W	GPU 当前使用功率
DCGM_FI_DEV_TOTAL_ENERGY_CONSUMPTION	Counter	mJ	GPU 启动以来的总能耗

XID 错误&违规

指标名称	指标类型	单位	描述
DCGM_FI_DEV_XID_ERRORS	Gauge	-	最近发生的错误代码
DCGM_CUSTOM_XID_ERRORS_TOTAL_COUNTER	Counter	-	发生错误代码总数
DCGM_FI_DEV_POWER_VIOLATION	Counter	μs	因功率上限而导致违规的累积持续时间
DCGM_FI_DEV_THERMAL_VIOLATION	Counter	μs	因热限制导致违规的累积持续时间
DCGM_FI_DEV_SYNC_BOOST_VIOLATION	Counter	μs	因同步提升限制而导致违规的累积持续时间
DCGM_FI_DEV_BOARD_LIMIT_VIOLATION	Counter	μs	因电路板限制而导致违规的累积持续时间
DCGM_FI_DEV_LOW_UTIL_VIOLATION	Counter	μs	因低利用率限制导致违规的累积持续时间
DCGM_FI_DEV_RELIABILITY_VIOLATION	Counter	μs	因电路板可靠性限制导致违规的累积持续时间

停用的内存页面

指标名称	指标类型	单位	描述
DCGM_FI_DEV_RETIRED_SBE	Counter	个	因单 bit 错误而停用的内存页面
DCGM_FI_DEV_RETIRED_DBE	Counter	个	因双 bit 错误而停用的内存页面

其他

指标名称	指标类型	单位	描述
DCGM_FI_DEV_VGPU_LICENSE_STATUS	Gauge	-	vGPU 许可证状态
DCGM_FI_DEV_UNCORRECTABLE_REMAPPED_ROWS	Counter	-	因无法纠正的错误而重新映射的行数
DCGM_FI_DEV_CORRECTABLE_REMAPPED_ROWS	Counter	-	因可纠正的错误而重新映射的行数
DCGM_FI_DEV_ROW_REMAP_FAILURE	Gauge

2. npu-exporter

NPU-Expoter 是华为自研的专门收集华为 NPU 各种监控信息和指标，并封装成 Prometheus 专用数据格式的一个服务组件。项目地址 https://github.com/Ascend/ascend-npu-exporter

2.1 安装方式

`1`	`kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/shaowenchen/ops-hub/master/observation/v5.0.RC3-npu-exporter.yaml`

需要给 Huawei NPU 节点打上标签

`1`	`kubectl label node <node-name> accelerator/provider=huawei-npu`

这里的 Container Runtime 为 Docker，如果是 Containerd 需要在启动参数中进行修改。

2.2 指标

处理器信息

指标名称	单位	描述
machine_npu_nums	个	昇腾 AI 处理器数目。

网络信息

指标名称	单位	描述
npu_chip_info_bandwidth_rx	MB/s	昇腾 AI 处理器网口实时接收速率（仅支持 Atlas 训练系列产品）。标签包含以下字段：
npu_chip_info_bandwidth_tx	MB/s	昇腾 AI 处理器网口实时发送速率（仅支持 Atlas 训练系列产品）。标签包含以下字段：
npu_chip_info_link_status	1：UP, 0：DOWN	昇腾 AI 处理器网口 Link 状态（仅支持 Atlas 训练系列产品）。标签包含以下字段：
npu_chip_info_network_status	1：健康, 0：不健康	昇腾 AI 处理器网络健康状态（仅支持 Atlas 训练系列产品）。标签包含以下字段：

错误和健康信息

指标名称	取值	描述
npu_chip_info_error_code	详见说明	昇腾 AI 处理器错误码。标签包含以下字段：最后一列显示的-1，表示 DCMI 接口调用报错，可能是因为驱动异常导致；若为 0 表示没有错误码。错误码的详细信息请参见《Atlas A2 中心推理和训练硬件黑匣子错误码信息列表》
npu_chip_info_name	-	昇腾 AI 处理器名称和 ID。标签包含以下字段：
npu_chip_info_health_status	1：健康, 0：不健康	昇腾 AI 处理器健康状态。标签包含以下字段：

性能信息

指标名称	单位	描述
npu_chip_info_power	瓦特（W）	昇腾 AI 处理器功耗（910 和 310 为处理器功耗，310P 为板卡功耗）。标签包含以下字段：
npu_chip_info_temperature	摄氏度（℃）	昇腾 AI 处理器温度。标签包含以下字段：
npu_chip_info_utilization	%	昇腾 AI 处理器 AI Core 利用率。标签包含以下字段：
npu_chip_info_aicore_current_freq	MHz	昇腾 AI 处理器的 AI Core 当前频率。标签包含以下字段：

内存信息

指标名称	单位	描述
npu_chip_info_used_memory	MB	昇腾 AI 处理器 DDR 内存已使用量。标签包含以下字段：
npu_chip_info_total_memory	MB	昇腾 AI 处理器 DDR 内存总量。标签包含以下字段：
npu_chip_info_hbm_used_memory	MB	昇腾 AI 处理器 HBM 内存已使用量（Atlas 训练系列产品专属）。标签包含以下字段：
npu_chip_info_hbm_total_memory	MB	昇腾 AI 处理器 HBM 总内存（Atlas 训练系列产品专属）。标签包含以下字段：
container_npu_total_memory	MB	带有容器信息的 NPU 内存总大小，只支持整卡。容器信息包含以下字段：
container_npu_used_memory	MB	带有容器信息的 NPU 已使用内存，只支持整卡。容器信息包含以下字段：
vnpu_pod_total_memory	KB	vNPU 拥有的总内存：（仅 Atlas 推理系列产品支持）
vnpu_pod_used_memory	KB	vNPU 使用中的内存：（仅 Atlas 推理系列产品支持）

容器和虚拟 NPU 信息

指标名称	单位	描述
npu_exporter_version_info	-	NPU-Exporter 版本信息。
npu_container_info	-	NPU 容器信息，输出包含以下字段：
container_npu_total_memory	MB	带有容器信息的 NPU 内存总大小，只支持整卡。容器信息包含以下字段：
container_npu_used_memory	MB	带有容器信息的 NPU 已使用内存，只支持整卡。容器信息包含以下字段：
container_npu_utilization	%	带有容器信息的 NPU 利用率，只支持整卡。容器信息包含以下字段：
vnpu_pod_aicore_utilization	%	vNPU 的 AI Core 利用率：（仅 Atlas 推理系列产品支持）
vnpu_pod_total_memory	KB	vNPU 拥有的总内存：（仅 Atlas 推理系列产品支持）
vnpu_pod_used_memory	KB	vNPU 使用中的内存：（仅 Atlas 推理系列产品支持）

3. node-exporter

node-exporter 是 Prometheus 开源的一个用于采集主机各项指标的工具。

项目地址 https://github.com/prometheus/node_exporter

3.1 安装方式

一般安装 Prometheus Server 时，默认已经安装 node-exporter，无需再次安装。

添加 Helm 镜像仓库

`1`	`helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts`

安装

`1`	`helm install prometheus-node-exporter prometheus-community/prometheus-node-exporter --namespace monitor --create-namespace`

3.2 指标

以下是去掉分类列后的 Markdown 表格：

指标名称	类型	描述
node_cpu_seconds_total	Counter	节点 CPU 的使用时间 (单位：秒)

内存

指标名称	类型	描述
node_memory_MemTotal_bytes	Gauge	节点总内存大小（单位：字节）
node_memory_MemFree_bytes	Gauge	节点空闲内存大小（单位：字节）
node_memory_Buffers_bytes	Gauge	节点缓存大小（单位：字节）
node_memory_Cached_bytes	Gauge	节点页面缓存大小（单位：字节）

磁盘

指标名称	类型	描述
node_filesystem_avail_bytes	Gauge	分区用户剩余空间（单位：字节）
node_filesystem_size_bytes	Gauge	分区空间总容量（单位：字节）
node_filesystem_free_bytes	Gauge	分区物理剩余空间（单位：字节）
node_disk_read_bytes_total	Counter	分区读总字节数（单位：字节）
node_disk_written_bytes_total	Counter	分区写总字节数（单位：字节）
node_disk_reads_completed_total	Counter	分区读总次数
node_disk_writes_completed_total	Counter	分区写总次数

网络

指标名称	类型	描述
node_network_receive_bytes_total	Counter	接收流量总字节数（单位：字节）
node_network_transmit_bytes_total	Counter	发送流量总字节数（单位：字节）
node_network_receive_packets_total	Counter	接收流量总包数（单位：包）
node_network_transmit_packets_total	Counter	发送流量总包数（单位：包）
node_network_receive_drop_total	Counter	接收流量总丢包数（单位：包）
node_network_transmit_drop_total	Counter	发送流量总丢包数（单位：包）

4 node-problem-detector

Node Problem Detector 简称 NPD，是 Kubernetes 开源的集群节点监控插件，用于节点故障检查。

项目地址 https://github.com/kubernetes/node-problem-detector

4.1 安装方式

添加 Helm 镜像仓库

`1`	`helm repo add deliveryhero https://charts.deliveryhero.io/`

安装

`1`	`helm install node-problem-detector deliveryhero/node-problem-detector --namespace monitor --create-namespace`

4.2 指标

磁盘

指标名称	类型	描述
node_filesystem_avail_bytes	Gauge	分区用户剩余空间（单位：字节）
node_filesystem_size_bytes	Gauge	分区空间总容量（单位：字节）
node_filesystem_free_bytes	Gauge	分区物理剩余空间（单位：字节）
node_disk_read_bytes_total	Counter	分区读总字节数（单位：字节）
node_disk_written_bytes_total	Counter	分区写总字节数（单位：字节）
node_disk_reads_completed_total	Counter	分区读总次数
node_disk_writes_completed_total	Counter	分区写总次数

网络

指标名称	类型	描述
node_network_receive_bytes_total	Counter	接收流量总字节数（单位：字节）
node_network_transmit_bytes_total	Counter	发送流量总字节数（单位：字节）
node_network_receive_packets_total	Counter	接收流量总包数（单位：包）
node_network_transmit_packets_total	Counter	发送流量总包数（单位：包）
node_network_receive_drop_total	Counter	接收流量总丢包数（单位：包）
node_network_transmit_drop_total	Counter	发送流量总丢包数（单位：包）

指标名称	类型	描述
cpu_load_1m	Gauge	CPU 平均负载（1 分钟）
cpu_load_5m	Gauge	CPU 平均负载（5 分钟）
cpu_load_15m	Gauge	CPU 平均负载（15 分钟）
cpu_runnable_task_count	Gauge	平均运行任务数（过去一分钟）
cpu_usage_time	Counter	CPU 使用时间（按状态分）

内存

指标名称	类型	描述
memory_bytes_used	Gauge	内存使用量（按状态分）
memory_anonymous_used	Gauge	匿名内存使用量（按状态分）
memory_dirty_used	Gauge	脏页面内存使用量
memory_page_cache_used	Gauge	页面缓存内存使用量（按状态分）
memory_unevictable_used	Gauge	不可清除内存使用量

系统

指标名称	类型	描述
host_uptime	Gauge	操作系统运行时间
system_cpu_stat	Counter	CPU 不同状态的运行时间
system_interrupts_total	Counter	总中断服务次数（累计）
system_os_feature	Gauge	操作系统特性开启状态
system_processes_total	Counter	启动以来的进程总数（累计）
system_procs_blocked	Gauge	当前阻塞的进程数
system_procs_running	Gauge	当前运行的进程数

问题计数

指标名称	类型	描述
problem_counter	Counter	特定类型问题发生次数

问题状态

指标名称	类型	描述
problem_gauge	Gauge	特定类型问题状态

5. process-exporter

process-exporter 主要是用来监控主机上进程的状态，但非常可惜，已经很久没有更新了。

项目地址 https://github.com/mumoshu/prometheus-process-exporter ，监控面板 https://grafana.com/grafana/dashboards/8378-system-processes-metrics/

5.1 安装方式

安装

`1`	`kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/shaowenchen/ops-hub/master/observation/process-exporter.yaml`

指标配置方式

apiVersion: v1
data:
  process-exporter.yaml: |-
    process_names:
    - name: "{{.Matches}}"
      cmdline:
      - 'python'
    - name: "{{.Matches}}"
      cmdline:
      - 'triton'    
kind: ConfigMap
metadata:
  name: process-exporter-config
  namespace: monitor

匹配模板	描述
{{.Comm}}	包含原始可执行文件的名称，即/proc//stat
{{.ExeBase}}	包含可执行文件的名称(默认)
{{.ExeFull}}	包含可执行文件的路径
{{.Username}}	包含的用户名
{{.Matches}}	包含所有正则表达式而产生的匹配项（建议使用）
{{.PID}}	包含进程的 PID，一个 PID 仅包含一个进程（不建议使用）
{{.StartTime}}	包含进程的开始时间（不建议使用）

5.2 指标

指标名称	描述
namedprocess_namegroup_num_procs	运行的进程数
namedprocess_namegroup_states	Running/Sleeping/Other/Zombie 状态的进程数
namedprocess_namegroup_cpu_seconds_total	获取/proc/[pid]/stat 进程 CPU utime、stime 状态时间
namedprocess_namegroup_read_bytes_total	获取/proc/[pid]/io 进程读取字节数
namedprocess_namegroup_write_bytes_total	获取/proc/[pid]/io 进程写入字节数
namedprocess_namegroup_memory_bytes	获取进程使用的内存字节数
namedprocess_namegroup_open_filedesc	获取进程使用的文件描述符数量
namedprocess_namegroup_thread_count	运行的线程数
namedprocess_namegroup_thread_cpu_seconds_total	获取线程 CPU 状态时间
namedprocess_namegroup_thread_io_bytes_total	获取线程 IO 字节数

6. nvidia gpu exporter

nvidia gpu exporter 是一个通过 nvidia-smi 获取 GPU 指标的工具

项目地址 https://github.com/utkuozdemir/nvidia_gpu_exporter ，面板地址 https://grafana.com/grafana/dashboards/14574-nvidia-gpu-metrics/

6.1 安装方式

添加 Helm 镜像仓库

`1`	`helm repo add utkuozdemir https://utkuozdemir.org/helm-charts`

安装

helm install nvidia-gpu-exporter utkuozdemir/nvidia-gpu-exporter \
      --namespace monitor --create-namespace \
      --set nodeSelector."accelerator\/provider"=nvidia-gpu \
      --set serviceMonitor.enabled=false

需要给 NVIDIA GPU 节点打上标签

`1`	`kubectl label node <node-name> accelerator/provider=nvidia-gpu`

6.2 指标

指标名称	类型	单位	描述
nvidia_smi_accounting_buffer_size	gauge		计费缓冲区大小
nvidia_smi_accounting_mode	gauge		计费模式
nvidia_smi_clocks_applications_graphics_clock_hz	gauge	MHz	应用程序显卡时钟频率
nvidia_smi_clocks_applications_memory_clock_hz	gauge	MHz	应用程序内存时钟频率
nvidia_smi_clocks_current_graphics_clock_hz	gauge	MHz	当前显卡时钟频率
nvidia_smi_clocks_current_memory_clock_hz	gauge	MHz	当前内存时钟频率
nvidia_smi_clocks_current_sm_clock_hz	gauge	MHz	当前流处理器时钟频率
nvidia_smi_clocks_current_video_clock_hz	gauge	MHz	当前视频时钟频率
nvidia_smi_clocks_default_applications_graphics_clock_hz	gauge	MHz	默认应用程序显卡时钟频率
nvidia_smi_clocks_default_applications_memory_clock_hz	gauge	MHz	默认应用程序内存时钟频率
nvidia_smi_clocks_max_graphics_clock_hz	gauge	MHz	最大显卡时钟频率
nvidia_smi_clocks_max_memory_clock_hz	gauge	MHz	最大内存时钟频率
nvidia_smi_clocks_max_sm_clock_hz	gauge	MHz	最大流处理器时钟频率
nvidia_smi_clocks_throttle_reasons_active	gauge		主动限制原因
nvidia_smi_clocks_throttle_reasons_applications_clocks_setting	gauge		应用程序时钟设置限制原因
nvidia_smi_clocks_throttle_reasons_gpu_idle	gauge		GPU 空闲限制原因
nvidia_smi_clocks_throttle_reasons_hw_power_brake_slowdown	gauge		硬件动力制动减速限制原因
nvidia_smi_clocks_throttle_reasons_hw_slowdown	gauge		硬件减速限制原因
nvidia_smi_clocks_throttle_reasons_hw_thermal_slowdown	gauge		硬件温控减速限制原因
nvidia_smi_clocks_throttle_reasons_supported	gauge		支持的限制原因
nvidia_smi_clocks_throttle_reasons_sw_power_cap	gauge		软件功率上限限制原因
nvidia_smi_clocks_throttle_reasons_sw_thermal_slowdown	gauge		软件温控减速限制原因
nvidia_smi_clocks_throttle_reasons_sync_boost	gauge		同步增强限制原因
nvidia_smi_command_exit_code	gauge		最后一次抓取命令的退出码
nvidia_smi_compute_cap	gauge		计算能力
nvidia_smi_compute_mode	gauge		计算模式
nvidia_smi_count	gauge		数量
nvidia_smi_display_active	gauge		显示器激活状态
nvidia_smi_display_mode	gauge		显示器模式
nvidia_smi_ecc_errors_corrected_aggregate_device_memory	gauge		修正的设备内存 ECC 错误总数
nvidia_smi_ecc_errors_corrected_aggregate_dram	gauge		修正的 DRAM ECC 错误总数
nvidia_smi_ecc_errors_corrected_aggregate_total	gauge		修正的 ECC 错误总数
nvidia_smi_ecc_errors_corrected_volatile_device_memory	gauge		修正的易失性设备内存 ECC 错误数
nvidia_smi_ecc_errors_corrected_volatile_dram	gauge		修正的易失性 DRAM ECC 错误数
nvidia_smi_ecc_errors_corrected_volatile_total	gauge		修正的易失性 ECC 错误总数
nvidia_smi_ecc_errors_uncorrected_aggregate_device_memory	gauge		未修正的设备内存 ECC 错误总数
nvidia_smi_ecc_errors_uncorrected_aggregate_dram	gauge		未修正的 DRAM ECC 错误总数
nvidia_smi_ecc_errors_uncorrected_aggregate_total	gauge		未修正的 ECC 错误总数
nvidia_smi_ecc_errors_uncorrected_volatile_device_memory	gauge		未修正的易失性设备内存 ECC 错误数
nvidia_smi_ecc_errors_uncorrected_volatile_dram	gauge		未修正的易失性 DRAM ECC 错误数
nvidia_smi_ecc_errors_uncorrected_volatile_total	gauge		未修正的易失性 ECC 错误总数
nvidia_smi_ecc_mode_current	gauge		当前 ECC 模式
nvidia_smi_ecc_mode_pending	gauge		等待生效的 ECC 模式
nvidia_smi_encoder_stats_average_fps	gauge		编码器平均 FPS
nvidia_smi_encoder_stats_average_latency	gauge		编码器平均延迟
nvidia_smi_encoder_stats_session_count	gauge		编码会话数
nvidia_smi_enforced_power_limit_watts	gauge	W	执行的功率限制
nvidia_smi_gpu_info	gauge		GPU 信息
nvidia_smi_index	gauge		索引
nvidia_smi_inforom_ecc	gauge		ECC 信息 ROM
nvidia_smi_inforom_oem	gauge		OEM 信息 ROM
nvidia_smi_memory_free_bytes	gauge	MiB	空闲内存
nvidia_smi_memory_reserved_bytes	gauge	MiB	保留内存
nvidia_smi_memory_total_bytes	gauge	MiB	总内存
nvidia_smi_memory_used_bytes	gauge	MiB	已用内存
nvidia_smi_name	gauge		名称
nvidia_smi_pci_bus	gauge		PCI 总线号
nvidia_smi_pci_device	gauge		PCI 设备号
nvidia_smi_pci_device_id	gauge		PCI 设备 ID
nvidia_smi_pci_domain	gauge		PCI 域
nvidia_smi_pci_sub_device_id	gauge		PCI 子设备 ID
nvidia_smi_pcie_link_gen_current	gauge		当前 PCIe 链路生成
nvidia_smi_pcie_link_gen_gpucurrent	gauge		GPU 当前 PCIe 链路生成
nvidia_smi_pcie_link_gen_gpumax	gauge		GPU 最大 PCIe 链路生成
nvidia_smi_pcie_link_gen_hostmax	gauge		主机最大 PCIe 链路生成
nvidia_smi_pcie_link_gen_max	gauge		最大 PCIe 链路生成
nvidia_smi_pcie_link_width_current	gauge		当前 PCIe 链路带宽
nvidia_smi_pcie_link_width_max	gauge

7. juicefs-exporter

在主机上挂载 JuiceFS 文件系统时，默认在 9567 端口就有 Metrics 数据。

面板地址 https://github.com/juicedata/juicefs/blob/be5b6935975ea665c37f9cf5f5827e6f9474e28f/docs/en/grafana_template.json

7.1 安装方式

`1`	`kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/shaowenchen/ops-hub/master/observation/host-9567-expoorter.yaml`

7.2 指标

文件系统

指标名称	描述	单位
`juicefs_used_space`	总使用空间	字节
`juicefs_used_inodes`	总 inodes 数量

操作系统

指标名称	描述	单位
`juicefs_uptime`	总运行时间	秒
`juicefs_cpu_usage`	CPU 使用量	秒
`juicefs_memory`	内存使用量	字节

元数据引擎

指标名称	描述	单位
`juicefs_transaction_durations_histogram_seconds`	事务的延时分布	秒
`juicefs_transaction_restart`	事务重启的次数

FUSE

指标名称	描述	单位
`juicefs_fuse_read_size_bytes`	读请求的大小分布	字节
`juicefs_fuse_written_size_bytes`	写请求的大小分布	字节
`juicefs_fuse_ops_durations_histogram_seconds`	所有请求的延时分布	秒
`juicefs_fuse_open_handlers`	打开的文件和目录数量

指标名称	描述	单位
`juicefs_sdk_read_size_bytes`	读请求的大小分布	字节
`juicefs_sdk_written_size_bytes`	写请求的大小分布	字节
`juicefs_sdk_ops_durations_histogram_seconds`	所有请求的延时分布	秒

缓存

指标名称	描述	单位
`juicefs_blockcache_blocks`	缓存块的总个数
`juicefs_blockcache_bytes`	缓存块的总大小	字节
`juicefs_blockcache_hits`	命中缓存块的总次数
`juicefs_blockcache_miss`	没有命中缓存块的总次数
`juicefs_blockcache_writes`	写入缓存块的总次数
`juicefs_blockcache_drops`	丢弃缓存块的总次数
`juicefs_blockcache_evicts`	淘汰缓存块的总次数
`juicefs_blockcache_hit_bytes`	命中缓存块的总大小	字节
`juicefs_blockcache_miss_bytes`	没有命中缓存块的总大小	字节
`juicefs_blockcache_write_bytes`	写入缓存块的总大小	字节
`juicefs_blockcache_read_hist_seconds`	读缓存块的延时分布	秒
`juicefs_blockcache_write_hist_seconds`	写缓存块的延时分布	秒
`juicefs_staging_blocks`	暂存路径中的块数
`juicefs_staging_block_bytes`	暂存路径中块的总字节数	秒
`juicefs_staging_block_delay_seconds`	暂存块延迟的总秒数	秒

对象存储

指标名称	描述	单位
`juicefs_object_request_durations_histogram_seconds`	请求对象存储的延时分布	秒
`juicefs_object_request_errors`	请求失败的总次数
`juicefs_object_request_data_bytes`	请求对象存储的总数据大小	字节

内部特性

指标名称	描述	单位
`juicefs_compact_size_histogram_bytes`	合并数据的大小分布	字节
`juicefs_used_read_buffer_size_bytes`	当前用于读取的缓冲区的大小

数据同步

指标名称	描述	单位
`juicefs_sync_scanned`	从源端扫描的所有对象数量
`juicefs_sync_handled`	已经处理过的来自源端的对象数量
`juicefs_sync_pending`	等待同步的对象数量
`juicefs_sync_copied`	已经同步过的对象数量
`juicefs_sync_copied_bytes`	已经同步过的数据总大小	字节
`juicefs_sync_skipped`	同步时被跳过的对象数量
`juicefs_sync_failed`	同步时失败的对象数量
`juicefs_sync_deleted`	同步时被删除的对象数量
`juicefs_sync_checked`	同步时校验过 checksum 的对象数量
`juicefs_sync_checked_bytes`	同步时校验过 checksum 的数据总大小	字节

8. kube-state-metrics

kube-state-metrics 通过监听 Kubernetes API 服务器来生成不同资源的状态的 Metrics 数据。

项目地址 https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics ，监控面板 https://grafana.com/grafana/dashboards/13332-kube-state-metrics-v2/ 。

8.1 安装方式

一般安装 Prometheus Server 时，默认已经安装 kube-state-metrics，无需再次安装。

`1`	`kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/shaowenchen/ops-hub/master/observation/v2.10.0-kube-state-metrics.yaml`

8.2 指标

Node

指标名称	类型	描述
kube_node_info	Gauge	查询集群内所有的节点信息,可以通过 sum() 函数获得集群中的所有节点数目。
kube_node_spec_unschedulable	Gauge	查询节点是否可以被调度新的 Pod。可以通过 sum() 函数获得集群中可以调度的 Pod 总数。
kube_node_status_allocatable	Gauge	查询节点可用于调度的资源总数。包括:CPU、内存、Pods 等。允许通过标签筛选,查看节点具体的资源容量。
kube_node_status_capacity	Gauge	查询节点的全部资源总数,包括:CPU、内存、Pods 等。允许通过标签筛选,查看节点具体的资源容量。
kube_node_status_condition	Gauge	查询节点的状态,可以基于 OutOfDisk、MemoryPressure、DiskPressure 等状态找到状态不正常的节点。

指标名称	类型	描述
kube_pod_info	Gauge	查询所有的 Pod 信息,可以通过 sum() 函数获得集群中的所有 Pod 数目。
kube_pod_status_phase	Gauge	查询所有的 Pod 启动状态。状态包括: _ True:启动成功。 _ Failed:启动失败。 * Unknown:状态未知。
kube_pod_status_ready	Gauge	查询所有处于 Ready 状态的 Pod。可以通过 sum() 函数获得集群中的所有 Pod 数目。
kube_pod_status_scheduled	Gauge	查询所有处于 scheduled 状态的 Pod。可以通过 sum() 函数获得集群中的所有 Pod 数目。

Container

指标名称	类型	描述
kube_pod_container_info	Gauge	查询所有 Container 的信息。可以通过 sum() 函数获得集群中的所有 Container 数目。
kube_pod_container_status_ready	Gauge	查询所有状态为 Ready 的 Container 信息。可以通过 sum() 函数获得集群中的所有 Container 数目。
kube_pod_container_status_restarts_total	Count	查询集群中所有 Container 的重启累计次数。可以通过 irate() 函数获得集群中 Container 的重启率。
kube_pod_container_status_running	Gauge	查询所有状态为 Running 的 Container 信息。可以通过 sum() 函数获得集群中的所有 Container 数目。
kube_pod_container_status_terminated	Gauge	查询所有状态为 Terminated 的 Container 信息。可以通过 sum() 函数获得集群中的所有 Container 数目。
kube_pod_container_status_waiting	Gauge	查询所有状态为 Waiting 的 Container 信息。可以通过 sum() 函数获得集群中的所有 Container 数目。
kube_pod_container_resource_requests	Gauge	查询容器的资源需求量。允许通过标签筛选,查看容器具体的资源需求量。
kube_pod_container_resource_limits	Gauge	查询容器的资源限制量。允许通过标签筛选,查看容器具体的资源限制量。

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