关于二进制k8s1.17.16 部署kubesphere 填坑 标签（空格分隔）： kubernetes系列 一： 部署metric-0.3.6 下载：components.yaml wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.3.6/components.yaml 下载：k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.6 镜像导入
apiserver实际负责对外提供kubernetes RESTful API的服务，同时提供 https（默认监听6443端口）和http（默认监听8080端口） 它是系统管理指令的统一接口，任何对资源的增删该查都要交给apiserver处理后再交给etcd。 客户端通过list-watch监听apiserver中资源的create、update、delete事件，并
1.下载并解压Metrics-Server https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/archive/v0.3.6.tar.gz tar -zxvf v0.3.6.tar.gz 2.修改Metrics-Server配置文件 cd metrics-server-0.3.6/deploy/1.8+/ vim metrics-server-deployment.yaml vim metrics-server-deployment
参考图 简单说明 metrics以及log是组合监控的核心，log 的处理需要pg 实例配置相关的log 参数可以基于syslog 以及logstash 收集到 graylog，对于metrcis 的处理基于了telegraf（使用各类plugin，db，os。。。） 说明 pmm 也是一个不错的工具，基于此工具可以收集到metrics 以及pg 系统
1、Prometheus概述 2、Prometheus部署 2.1、创建名称空间prom 2.2、部署node_exporter 2.3、部署prometheus-server 2.4、部署kube-sate-metrics 2.5、制作证书 2.6、部署k8s-prometheus-adapter 3、Grafana数据展示 1、Prometheus概述 除了前面的资源指标（如CPU、内存）以
文章目录 1. 引言2. GPE架构2.1 核心组件2.2 工作流程 1. 引言 在上一博客《微服务轮子项目（07） - 日志解决方案设计》，主要讲解了企业级日志解决方案的设计，架构图如下： 本文主要讲解的是GPE监控架构设计。 2. GPE架构 ELK主要收集分析预警的是我们平台系统中各个服务的业
概述 继上一篇 Thanos 部署与实践 发布半年多之后，随着技术的发展，本系列又迎来了一次更新。本文将介绍如何结合 Kvass 与 Thanos，来更好的实现大规模容器集群场景下的监控。 有 Thanos 不够吗 ? 有同学可能会问，Thanos 不就是为了解决 Prometheus 的分布式问题么，有了 Thanos 不就可以
一、配置详解 1：设置隔离策略 所有实例：hystrix.command.default.execution.isolation.strategy= 单个实例：hystrix.command.HystrixCommandKey.execution.isolation.strategy= THREAD(默认)：在固定大小线程池中，以单独线程执行，并发请求数受限于线程池大小
版本： K8S：v1.16.9 metrics-server：v0.3.7 源码地址：https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/ mkdir /data/metrics-server && cd /data/metrics-server wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.3.7/components.yaml c
Nsight Compute 软件Source模块提供了精确到源代码行号的metrics参数，用于辅助性能调优，本篇基于访问共享内存的矩阵转置核函数的实现，记录一下对常用metrics含义的理解。 Metrics含义 Memory L1 Transcations Global:实际全局内存加载至L1缓存的内存交换次数，粒度128bytes Memor
上一篇简单说了一下使用 kubeadm 安装 k8s。今天说一下 k8s 的一个神奇的功能：HPA (Horizontal Pod Autoscaler)。 HPA 依赖 metrics-server 获取 pod 的指标。所以我们要先安装 metrics-server 插件。 1. metrics-server 安装 1.1 下载 yaml 文
OpenTSDB 2.0, the scalable, distributed time series database可扩展、分布式时间序列数据库 1、背景 一些老的监控系统，它常常会出现这样的问题： 1）中心化数据存储进而导致单点故障。 2）有限的存储空间。 3）数据会因为时间问题而变得不准确。 4）不易于定制图形。 5）不能扩展采集数据
AdaBoost提升树原理 提升树算法与线性回归模型模型的思想类似，所不同的是该算法实现了多棵基础决策树f(x)的加权运算。最具代表性的提升树为AdaBoost算法。 对于AdaBoost算法而言，每棵基础决策树都是基于前一棵基础决策树的分类结果对样本点设置不同的权重。 如果在前一棵基
模型思想 该分类器的实现思想⾮常简单，即通过已知类别的训练数据集，计算样本的先验概率， 然后利⽤⻉叶斯概率公式测算未知类别样本属于某个类别的后验概率， 最终以最⼤后验概率所对应的类别作为样本预测值。 先验概率 先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率。如全概率公式，它往往
1. metric-server-nanny 报错 ERROR: logging before flag.Parse: I1106 20:10:09.444640 1 pod_nanny.go:65] Invoked by [/pod_nanny --config-dir=/etc/config --cpu=80m --extra-cpu=0.5m --memory=80Mi --extra-memory=8Mi --threshold=5 --deployment=metrics-serv
一般而言，如果你选择RabbitMQ，那肯定就是把可靠性放在第一位。毕竟，RabbitMQ可是金融行业消息队列的标配。如果把性能放在第一位，那毫无疑问，必须是Kafka。但是，可靠性毕竟是相对的，就拿大火的阿里云，AWS云，或者传统的IBM小型机，Oracle数据库，没有谁敢说自己可靠性100%，都是说几个9。所以，本文
HPA全称是Horizontal Pod Autoscaler，翻译成中文是POD水平自动伸缩，以下都会用HPA代替Horizontal Pod Autoscaler，HPA可以基于CPU利用率对replication controller、deployment和replicaset中的pod数量进行自动扩缩容（除了CPU利用率也可以基于其他应程序提供的度量指标custom metrics进
目录手动调整pod数量kubectl scaleHPA自动伸缩pod数量准备metrics-serverclone 代码准备image修改metrics-server yaml文件创建pod验证metrics-server pod修改controller-manager启动参数通过命令配置扩缩容yaml文件中定义扩缩容配置执行HPA pod验证HPA查看hpa的状态动态修改资源
git clone https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server.git 监控工具 cAdvirsor： 推荐使用监控容器的工具，它是由 Google 开源的，在Kubernetes中，不需要单独去安装，cAdvisor 作为 kubelet 内置的一部分程序可以直接使用，主要是容器的CPU、内存、磁盘、网络、负载等指标； no
POD资源：requests:需求，最低保障limits:限制，硬限制CPU：一颗逻辑CPU（一个核心）1=1000微核，millicores500m=0.5CPU内存：E、P、T、G、M、KEi、Pi、Ti、Gi、Mi、Ki、Qos：Guranteed：最高优先级， 确保、保证同时设置了CPU和内存的requests和limits，cpu.limits=cpu. requestsmemory.limits=memory.lim
Hystrix使用说明，配置参数说明 一、什么情况下会触发fallback方法？ 名字 描述 触发fallback EMIT 值传递 NO SUCCESS 执行完成，没有错误 NO FAILURE 执行抛出异常 YES TIMEOUT 执行开始，但没有在允许的时间内完成 YES BAD_REQUEST
参考文献：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems l2_reg = keras.regularizers.l2(0.05) model = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(30, activation="elu&qu
HPA全称是Horizontal Pod Autoscaler，翻译成中文是POD水平自动伸缩，以下都会用HPA代替Horizontal Pod Autoscaler，HPA可以基于CPU利用率对replication controller、deployment和replicaset中的pod数量进行自动扩缩容（除了CPU利用率也可以基于其他应程序提供的度量指标custom metrics进
1. 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。 文章分享最后，我们把 Google 十余年的监控实践，也尝试进行简单梳理，对于后期落地实践有一定参考意义。 不过，
1. 通过上期的分享，我们对 Metrics 类库有了较深入的认识，并对指标监控的几个度量类型了如指掌。 本期，我们将走进当下最火的流式处理框架 flink 的源码，一同深入并学习一下别人家的代码。 2. 会当凌绝顶，一览众山小。先从全局了解个梗概，然后再采用剥洋葱的方式逐层去解密。 我本地
