部署canal的prometheus监控到k8s中1、grafana的docker部署方式；https://grafana.com/grafana/download?platform=docker 2、prometheus的docker部署方式： https://github.com/prometheus/prometheus 有了现成的docker镜像后，直接部署即可；k8s中部署prometh
DCGM介绍DCGM(DataCenterGPUManager)即数据中心GPU管理器，是一套用于在集群环境中管理和监视Tesla™GPU的工具。它包括主动健康监控，全面诊断，系统警报以及包括电源和时钟管理在内的治理策略。它可以由系统管理员独立使用，并且可以轻松地集成到NVIDIA合作伙伴的集群管理，资源调度和监视产品中。DCGM简化了数据中心中的GPU管理，提高了资源可靠性和正常运行时间，自动化
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2022-03-26 22:53:44
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Kubernetes（简称K8S）是一种开源的容器编排平台，可用于自动化部署、扩展和操作应用程序容器。在容器化应用程序中，有时需要监控GPU的使用情况以优化资源利用。本文将详细介绍如何在Kubernetes中实现GPU监控的流程。
步骤如下：
| 步骤 | 操作 |
|------|----------------------|
| 1 | 安装Promet
原创
2024-03-12 10:30:44
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K8s------Metrics-Server资源监控1 Metrics -Server的介绍2 Metrics-server部署3 Dashboard部署 1 Metrics -Server的介绍K8s的api-server将所有的数据持久化到了etcd中，显然k8s本身不能处理这种频率的采集，而且这种监控数据变化快且都是临时数据，因此需要有一个组件单独处理他们，k8s版本只存放部分在内存中，
06-09 K8S调用GPU资源配置指南
时间版本号修改描述修改人2022年6月9日15:33:12V0.1新建K8S调用GPU资源配置指南，编写了Nvidia驱动安装过程2022年6月10日11:16:52V0.2添加K8S容器编排调用GPU撰写简介文档描述 该文档用于描述使用Kubernetes调用GPU资源的配置过程。文档会较为详细的描述在配置过程中遇到的问题和解决方式，并且会详细描
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2024-02-20 20:58:29
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查看多核CPU命令要查看cpu波动情况的，尤其是多核机器上，可使用mpstat -P ALL 10 和 sar -P ALL 10两个命令可间隔10秒钟采样一次CPU的使用情况，每个核的情况都会显示出来，例如，每个核的idle情况等。说明：sar -P ALL > aaa
问题背景全球主要的容器集群服务厂商的Kubernetes服务都提供了Nvidia GPU容器调度能力，但是通常都是将一个GPU卡分配给一个容器。这可以实现比较好的隔离性，确保使用GPU的应用不会被其他应用影响；对于深度学习模型训练的场景非常适合，但是如果对于模型开发和模型预测的场景就会比较浪费。 大家的诉求是能够让更多的预测服务共享同一个GPU卡上，进而提高集群中Nvidia GPU的利用率。而这
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2024-06-19 22:59:53
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简介当您在阿里云容器服务中使用GPU ECS主机构建Kubernetes集群进行AI训练时，经常需要知道每个Pod使用的GPU的使用情况，比如每块显存使用情况、GPU利用率，GPU卡温度等监控信息，本文介绍如何快速在阿里云上构建基于Prometheus + Grafana的GPU监控方案。PrometheusPrometheus 是一个开源的服务监控系统和时间序列数据库。从 2012 年开始编写代
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2024-04-22 19:26:14
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如何提高 Flink K8s 集群资源利用率？新手必须知道的 Kubernetes 架构如何调试Kubernetes集群中的网络延迟问题如今行业中的公司似乎分为两个 Kubernetes 阵营：那些已经大量使用它来处理生产工作负载的公司，以及那些正在将其工作负载迁移到其中的公司。Kubernetes 的问题在于它不像 Redis RabbitMQ 或 PostgreSQL 那样的单一系统。它是几个
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2024-03-20 09:23:20
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### Kubernetes资源监控GPU实现方法
#### 概述
在Kubernetes集群中，监控GPU资源的使用情况对于优化资源利用和调度任务非常重要。本文将介绍如何实现在Kubernetes集群中监控GPU资源的方法。
#### 步骤
下表展示了实现K8S资源监控GPU的流程和步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装并配置NVIDIA d
原创
2024-04-17 11:30:29
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k8s集群gpu监控
随着深度学习和大数据处理的发展，GPU在计算领域中的重要性不断增加。在使用Kubernetes（简称K8s）进行容器编排的过程中，如何监控GPU资源的使用情况变得尤为重要。本篇文章将介绍如何使用K8s集群GPU监控。
整体流程
下面是实现K8s集群GPU监控的流程，我们将按照这个流程进行介绍：
1. 安装Prometheus
2. 安装nvidia-exporter
3
原创
2024-01-15 15:32:25
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前言Kubernetes 支持HPA模块进行容器伸缩，默认支持CPU和内存等指标。原生的HPA基于Heapster，不支持GPU指标的伸缩，但是支持通过CustomMetrics的方式进行HPA指标的扩展。我们可以通过部署一个基于Prometheus Adapter 作为CustomMetricServer，它能将Prometheus指标注册的APIServer接口，提供HPA调用。 通过配置，H
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2024-02-12 21:33:53
83阅读
目录Kubernetes之（十九）资源指标和集群监控资源指标和资源监控metrics-server部署metrics-serverPrometheus概述部署prometheusGrafana数据展示参考资料Kubernetes之（十九）资源指标和集群监控资源指标和资源监控一个集群系统管理离不开监控，同样的Kubernetes也需要根据数据指标来采集相关数据，从而完成对集群系统的监控状况进行监测。
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2024-02-18 21:38:57
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♦♦♦这里介绍使用kubeadm安装k8s集群，因为这种搭建方式需要访问grc.io(https://cloud.google.com/container-registry/)（国内被墙了）下载对应的image，所以需要确保自己能访问该网站♦♦♦♦♦♦即使网络不能访问，也有折中的解决办法，具体请看详细安装步骤♦♦♦安装前准备：关闭iptables/ufw: service ufw di
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2024-03-29 18:40:01
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目录一、kubeadm二、前置要求三、部署步骤四、环境准备五、安装环境1. 安装 docker① 卸载 docker② 安装 Docker-CE③ 配置 docker 加速④ 启动 docker & 设置 docker 开机自启2. 添加阿里云 yum 源3. 安装 kubeadm，kubelet 和 kubectl六、部署 k8s-master1. master 节点初始化2. 测试
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2024-04-06 20:11:41
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K8S集群GPU资源监控
随着机器学习和深度学习的快速发展，使用GPU作为加速器已经成为了很多人的选择。在K8S集群中，监控GPU资源的使用情况对于优化算法调度和资源管理至关重要。本文将带着一个刚入行的小白了解如何在K8S集群中实现GPU资源的监控和管理。
### 1. 整体流程
下面表格展示了实现GPU资源监控的整体流程。
| 步骤 | 描述
原创
2024-01-15 13:58:24
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K8S集群配置GPU监控指的是在Kubernetes集群中使用GPU资源时，需要监控GPU的使用情况以及健康状态。本文将介绍如何配置K8S集群以监控GPU的使用情况，并提供相应的代码示例。
一、整体流程
下面是配置K8S集群GPU监控的整体流程，具体步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 安装Node Exporter |
| 步骤二 | 安装NVI
原创
2024-01-31 14:08:34
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1 DCGM介绍 在前面给大家介绍了K8S环境下如何调度GPU，在显卡的实际应用中，监控是不可缺少的一环。通过监控，我们能更直观的了解到显卡的使用情况和各项监控指标。英伟达提供了DCGM (NVIDIA Data Center GPU Manager) 工具用于管理和监控集群环境中的N卡。 在K8S ...
# 获取前一个容器的日志
kubectl -n [namespace] logs [podname] –previous
# 根据启动时间降序（descending order) 获取pod信息
kubectl -n [namespace] get pods --sort-by=.metadata.creationTimestamp
# 根据启动时间升序（ascending order）获
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2024-03-23 09:55:18
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k8s集群搭建（二进制方式）1、安装要求2、准备环境3、操作系统初始化配置4、部署 Etcd 集群4.1 准备 cfssl 证书生成工具4.2 生成 Etcd 证书4.3 从 Github 下载二进制文件4.4 部署 Etcd 集群 1、安装要求在开始之前，部署Kubernetes集群机器需要满足以下几个条件：一台或多台机器，操作系统 CentOS7.x-86_x64硬件配置：2GB或更多RAM，
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2024-03-28 08:05:40
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