容器资源监控指标选择

容器资源监控指标选择

在构建机器学习模型监控平台时，容器资源监控是核心环节。以下为具体指标选择与配置方案：

核心监控指标

CPU使用率：通过container_cpu_usage_seconds_total指标监控，设置阈值80%触发告警。 内存使用率：使用container_memory_usage_bytes与container_spec_memory_limit_bytes计算百分比，阈值设定为75%。 网络I/O：监控container_network_receive_bytes_total和container_network_transmit_bytes_total，异常增长超过10MB/s时告警。

告警配置方案

# Prometheus告警规则配置
- alert: ContainerCPUHigh
  expr: rate(container_cpu_usage_seconds_total{job="kubelet"}[5m]) * 100 > 80
  for: 5m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "容器CPU使用率过高"

- alert: ContainerMemoryHigh
  expr: (container_memory_usage_bytes{job="kubelet"} / container_spec_memory_limit_bytes{job="kubelet"}) * 100 > 75
  for: 3m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "容器内存使用率超过阈值"

实施步骤

1. 部署Prometheus采集器，配置kubernetes_sd_config
2. 创建上述告警规则文件
3. 配置alertmanager接收并处理告警
4. 通过Grafana创建监控面板展示指标趋势

此方案可有效识别模型推理服务的资源瓶颈，为性能优化提供数据支撑。