Kubernetes集群资源使用预警

Kubernetes集群资源使用预警

在ML模型生产环境中，集群资源监控是保障模型服务稳定性的核心环节。本文提供一套完整的Kubernetes资源预警方案。

核心监控指标配置

首先配置Prometheus监控规则，针对CPU和内存使用率设置以下阈值：

# prometheus/rules/ml-monitoring.yml
- alert: HighCPUUsage
  expr: rate(container_cpu_usage_seconds_total{container!="POD",container!=""}[5m]) > 0.8
  for: 5m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "CPU使用率超过80%"

- alert: HighMemoryUsage
  expr: container_memory_usage_bytes{container!="POD",container!=""} > 2000000000
  for: 10m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "内存使用超过2GB"

告警配置方案

配置Alertmanager接收器：

# alertmanager/config.yml
receivers:
- name: "slack-notifications"
  slack_configs:
  - api_url: "https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK"
    channel: "#ml-alerts"
    text: "{{ .CommonAnnotations.summary }}"

route:
  receiver: "slack-notifications"
  group_by: ["alertname"]
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 3h

实施步骤

1. 部署Prometheus和Alertmanager
2. 应用上述规则文件
3. 验证告警触发：kubectl run test-pod --image=nginx
4. 查看监控面板确认指标采集

通过以上配置，当集群资源使用率超过设定阈值时，将自动触发告警通知，确保及时响应资源瓶颈问题。