17、Kubernetes 监控与日志管理指南

Kubernetes 监控与日志管理指南

在 Kubernetes 环境中,监控是保障服务稳定运行的关键环节。下面我们将详细探讨需要监控的组件、获取监控所需的基本信息,以及如何使用 Prometheus 进行实践操作。

1. 监控基础设施

在考虑应用程序的运行环境和交互方式时,显而易见,我们需要监控的主要对象是应用程序主机和连接网络。
- 主机监控 :通常由监控框架提供的代理来执行,这些代理会提取并发送关于主机的综合指标,如负载、磁盘使用情况、连接状态和其他进程统计信息,帮助我们判断主机的健康状况。
- 网络监控 :涉及同一主机上的 Web 服务器软件和网络接口,可能还包括负载均衡器,甚至像 Istio 这样的平台。一般需要测量的指标有流量、延迟和错误率。

2. 监控外部依赖

除了上述两个主要组件,我们还需要检查依赖组件的状态,例如外部存储的利用率或队列的消费率。以订阅队列作为输入并执行任务的应用程序为例,我们还需要关注队列长度和消费率等指标。如果消费率低且队列长度持续增长,应用程序可能会出现问题。

对于 Kubernetes 上的容器,由于其资源利用方式与传统主机有所不同,我们需要调整监控策略。不能仅以主机为中心进行监控,还应添加容器层监控。同时,Kubernetes 作为应用程序的基础设施,其状态也需要纳入监控范围。

3. 监控容器

容器是程序和依赖运行时库的轻量级封装,容器级别的指标与容器主机的指标相似,特别是在系统资源使用方面。从容器和主机收集这些指标看似冗余,但实际上有助于解决监控移动容器

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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