容器资源限制告警设置踩坑记录
作为DevOps工程师，我最近在为机器学习模型监控平台配置容器资源告警时踩了几个大坑。分享一下具体的监控指标和告警配置方案。
核心监控指标配置
首先，需要监控以下关键指标：
- CPU使用率（CPU Usage）
- 内存使用率（Memory Usage）
- 磁盘I/O等待时间（Disk I/O Wait Time）
- 网络吞吐量（Network Throughput）
告警配置方案
1. CPU告警设置：
alert: cpu_high_usage
expr: rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m]) > 0.8
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "CPU使用率超过80%"
2. 内存告警设置：
alert: memory_high_usage
expr: container_memory_usage_bytes / container_spec_memory_limit_bytes > 0.9
for: 10m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "内存使用率超过90%"
3. 磁盘告警设置：
alert: disk_io_wait
expr: rate(container_blkio_device_usage_seconds_total[5m]) > 0.1
for: 30s
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "磁盘I/O等待时间异常"
踩坑总结
- 初始设置中忽略了容器资源限制，导致告警频繁误报
- 忘记配置告警恢复机制，造成持续告警噪音
- 没有考虑模型推理时的资源波动性，阈值设置过严
建议使用Prometheus + Alertmanager组合，配合Kubernetes资源限制标签来精确控制。
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