The Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) mission aims to characterize ecosystem structure and dynamics to enable radically improved quantification and understanding of the Earth's carbon cycle and biodiversity. The GEDI instrument, attached to the International Space Station (ISS), collects data globally between 51.6° N and 51.6° S latitudes at the highest resolution and densest sampling of the 3-dimensional structure of the Earth.
OpenShift metric子系统支持捕获和长期存储OpenShift集群的性能度量，收集节点以及节点中运行的所有容器的指标。
修改配置文件：$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-metrics.properties 添加如下内容： *.sink.ganglia.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.ganglia.GangliaSink31 *.sink.ganglia.period=10 # default for supportsparse is false *.sink.ganglia.supportsparse=true *.sink.ganglia.slope=jvm.metrics.gcCount=zero,jvm.metrics.memHeapUsedM=both *.sink.ganglia.dmax=jvm.metrics.threadsBlocked=70,jvm.metrics.memHeapUsedM=40 #192.168.0.100组播地址 8801是接受和发送数据端口 namenode.sink.ganglia.servers=239.2.11.71:8801 datanode.sink.ganglia.servers=239.2.11.71:8801 jobtracker.sink.ganglia.servers=239.2.11.71:8801 tasktracker.sink.ganglia.servers=239.2.11.71:8801 maptask.sink.ganglia.servers=239.2.11.71:8801 reducetask.sink.ganglia.servers=239.2.11.71:8801
用户想在TKE环境中自己部署metrics-server去获取监控数据, 想对监控系统有更多的控制权，好多用户会选择在TKE中自己部署一套Metrics-Server + Prometheus + Grafana
当HPA请求metrics时，kube-aggregator(apiservice的controller)会将请求转发到adapter，adapter作为kubernentes集群的pod，实现了Kubernetes resource metrics API and custom metrics API，它会根据配置的rules从Prometheus抓取并处理metrics，在处理(如重命名metrics等)完后将metric通过custom metrics API返回给HPA。最后HPA通过获取的metrics的value对Deployment/ReplicaSet进行扩缩容。
在K8S集群部署kube-state-metrics微服务的时候，发现容器日志不停刷报错日志，主要报错日志如下：
Prometheus[1] 设计的 Pull 模式监控非常优雅：程序开发者只需要做一件事情，暴露出来一个 HTTP 服务，/metrics 返回当前程序的 metrics，就可以了。然后 Prometheus 会定时过来请求 metrics 数据，存储到 TSDB[2] 中。程序只需要关注一件事：暴露 (export) metrics。
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上期我们结合《SRE Google 运维解密》，对监控系统进行了一次脉络梳理，知道一旦离开了监控系统，我们就没法辨别一个服务是不是在正常提供服务，就如同线上的服务在随风裸奔。
metrics-server 可实现 Kubernetes 的 Resource Metrics API（metrics.k8s.io），通过此 API 可以查询 Pod 与 Node 的部分监控指标，Pod 的监控指标用于 HPA、VPA 与** kubectl top pods** 命令，而 Node 指标目前只用于 kubectl top nodes 命令。容器服务 某些k8s发行版 自带 Resource Metrics API 的实现，指向 hpa-metrics-server，且目前提供 Pod 的监控指标。
Kubernetes 从 v1.8 开始，资源使用情况的监控可以通过 Metrics API 的形式获取，具体的组件为 Metrics Server，用来替换之前的 Heapster，Heapster从 v1.11 开始逐渐被废弃。
原有的kubernetes容器监控服务heapster，从kubernetes 1.11版本开始逐渐退休，如下图所示，红框中显示新的监控服务即metrics-server ：
本例以kubernetes v1.26.0 为例，metrics-server版本为v.06.3，拉取源为阿里云提供
kube-state-metrics 用于采集和暴露k8s集群的metrics，它负责监听 K8s apiserver 从而生成metrics数据，指标数据通过 /metrics Endpoint 暴露，主要是适配 Prometheus
如何查看各节点的资源使用情况? 如何监控kubernetes集群资源？自kubernetes 1.8开始，资源使用指标（如容器 CPU 和内存使用率）通过 Metrics API 在 Kubernet
Metrics Server 是 Kubernetes 内置自动缩放管道的可扩展、高效的容器资源指标来源。
从 v1.8 开始，资源使用情况的度量（如容器的 CPU 和内存使用）可以通过 Metrics API 获取。注意：
对于需要7 * 24小时不间断运行的流式计算程序来说，能实时监控程序运行状况、出现异常告警能立即响应并快速定位问题是必须具备的能力。
关于Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler（简称HPA）的概念和使用介绍，请参考以下官方文档链接，在这里我不再赘述。
metrics-server 是一个采集集群中指标的组件，类似于 cadvisor，在 v1.8 版本中引入，官方将其作为 heapster 的替代者，metric-server 属于 core metrics(核心指标)，提供 API metrics.k8s.io，仅可以查看 node、pod 当前 CPU/Memory/Storage 的资源使用情况，也支持通过 Metrics API 的形式获取，以此数据提供给 Dashboard、HPA、scheduler 等使用。
万万没想到，一个 metrics-server 安装会遇到很多问题，虽然有其他杂事占用了些时间，但也卡住了两天的时间，今天准备集中精力解决。
从Kubernetes 1.8开始，资源使用指标（如容器 CPU 和内存使用率）通过Metrics API在 Kubernetes 中获取, Metrics Server 替代了Heapster。Metrics Server 实现了Resource Metrics API，Metrics Server 是集群范围资源使用数据的聚合器。Metrics Server 从每个节点上的 Kubelet 公开的Summary API中采集指标信息
为了使用集群指标扩展（Cluster Metrics Extension），你需要将以下依赖添加到你的项目中：
1、Metrics Servrer 原理介绍 1.1、Metrics Server 概念和功能 概念 Metrics Server 是 Kubernetes 集群核心监控数据的聚合器，Metrics Server 从 Kubelet 收集资源指标，并通过 Merics API 在 Kubernetes APIServer 中提供给缩放资源对象 HPA 使用。也可以通过 Metrics API 提供的 Kubectl top 查看 Pod 资源占用情况，从而实现对资源的自动缩放。 功能 主要是基于 Kuber
Below are some notes taken for future reference based on the brainstorm meeting last week, with company confidential information removed.
https://www.apache.org/dyn/closer.lua/flink/flink-1.11.3/flink-1.11.3-bin-scala_2.12.tgz
日志报错内容 [root@k8s-master1 ~]#kubectl logs -n kube-system metrics-server-77f9d68d78-s6drm I0428 02:36:28.023963 1 serving.go:325] Generated self-signed cert (/tmp/apiserver.crt, /tmp/apiserver.key) I0428 02:36:28.863903 1 requestheader_controlle
默认情况下，AppOptics注册表会定期将指标推送到 api.appoptics.com/v1/measurements。要将指标导出到SaaS AppOptics，必须提供您
指标提供了对集群中正在发生的事情的洞察力。 它们是用于监视和调试的宝贵资源。 Alluxio 有一个基于 Coda Hale 指标库的可配置指标系统。 在度量系统中，源生成度量，汇使用这些度量。 度量系统定期轮询源并将度量记录传递给接收器。
线上部署了kuberneter集群环境，需要在zabbix上对相关组件运行情况进行监控。kuberneter组件监控指标分为固定指标数据采集和动态指标数据采集。其中，固定指标数据在终端命令行可以通过metrics接口获取, 在zabbix里"自动发现"；动态指标数据通过python脚本获获取，并返回JSON 字符串格式，在zabbix里添加模板或配置主机的自动发现策略。
Kubernetes Dashboard 是 Kubernetes 集群的基于 Web 的通用 UI。它允许用户管理在群集中运行的应用程序并对其进行故障排除，以及管理群集本身。
用keras搭好模型架构之后的下一步，就是执行编译操作。在编译时，经常需要指定三个参数
1. 用于支持自动扩缩容的 CPU/memory HPA metrics：metrics-server；2. 通用的监控方案：使用第三方可以获取 Prometheus 格式监控指标的监控系统，如 Prometheus Operator；3. 事件传输：使用第三方工具来传输、归档 kubernetes events；
HPA Controller 介绍 关于Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler（简称HPA）的概念和使用介绍，请参考以下官方文档链接，在这里我不再赘述。 https://kubernetes.io/docs/user-guide/horizontal-pod-autoscaling/ https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/horizontal-pod
Felix 是一个守护进程，运行在每台机器上实现网络策略等功能，Felix 是 calico 的大脑。
大体意思是基础指标由metrics-serve收集，通过 kubectl top展示,并通过metrics.k8s.ioAPI 公开。metrics-server发现群集上的所有节点，并查询每个节点的Kubelet 以获取CPU和内存使用情况。`metrics-server`是一个轻量级的短期内存。
昨天我们已经完成了训练和验证模型的主体代码，在进行训练之前，我们还需要处理一下输出信息。前面我们已经记录了一部分信息到trnMetrics_g和valMetrics_g中，每迭代一个周期，就会输出一次结果方便我们查看。如果发现模型的结果很差，比如说出现了无法收敛的情况，我们就可以中止模型训练，不用再浪费更多时间，因为一个深度模型训练需要花费很长的时间。
版权声明：欢迎交流，菲宇运维！ https://blog.csdn.net/bbwangj/article/details/82832883
经常有在TKE部署了metrics-server后，发现通过kubectl top 或者k9s看不到超级节点pod的cpu/mem，这些工具都依赖v1beta1.metrics.k8s.io apiservice接口获取监控指标。
摘要 让微服务运行状态清晰可见。 Metrics是什么 直译是“度量”，不同的领域定义有所区别，在微服务领域中的定义： “对微服务的某个指标给予一个可量化程度的测量” Metrics应该具备的特性： Comparative（可对比）：指标能够在不同的微服务或同一个微服务的多个实例之间比较； Understandable（易理解）：指标所衡量的对象、计算方法和输出的结果值都是容易理解的； Ratio（理想的比例）：理想结果可预见，可以立即用于比较。 如何判定Metrics实现的优劣？ 衡量Metrics实现优
笔者最近的工作涉及到使用 Zabbix 监控 Jenkins。在谷歌上搜索到的文章非常少，能操作的就更少了。所以决定写一篇文章介绍如何使用 Zabbix 监控 Jenkins。
Ganglia 是 UC Berkeley 发起的一个开源监视项目，设计用于测量数以千计的节点。每台计算机都运行一个收集和发送度量数据（如处理器速度、内存使用量等）的名为 gmond 的守护进程。它将从操作系统和指定主机中收集。接收所有度量数据的主机可以显示这些数据并且可以将这些数据的精简表单传递到层次结构中。正因为有这种层次结构模式，才使得 Ganglia 可以实现良好的扩展。gmond 带来的系统负载非常少，这使得它成为在集群中各台计算机上运行的一段代码，而不会影响用户性能。
Horizontal Pod Autoscaler（HPA，Pod水平自动伸缩），根据平均 CPU 利用率、平均内存利用率或你指定的任何其他自定义指标自动调整 Deployment 、ReplicaSet 或 StatefulSet 或其他类似资源，实现部署的自动扩展和缩减，让部署的规模接近于实际服务的负载。HPA不适用于无法缩放的对象，例如DaemonSet。
组件已成功创建，但是还不能从外部进行访问，为了能一见dashboard的芳容，我们需要改造一下svc的类型。
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类回归和聚类算法中的评价函数。
Impala的web页面提供了非常丰富的信息，其中就包括各种metrics信息。这些metrics非常多，但是官方也没有专门文档解释，所以有时候也看不明白是什么意思。笔者在早期的文章 Impala metrics参数介绍（一）介绍了一些关于admission controller相关的metrics。时隔两年多，今天将跟大家一起来学习下Jvm相关的metrics信息。
启动 minikube addons enable metrics-server 之后查看 metrics-server pod 会有如下错误
top发现我们docker占用的内存特别大，去docker desktop的resource里面检查下发现设置的是8G加2G的swap，感觉有点大，能缩小吗？我们的pod实际占用了多少呢？
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