20、集群监控、服务器管理与AWS集群搭建指南

集群监控、服务器管理与AWS集群搭建指南

1. 基于仪表盘指标调整服务

服务并非一成不变,Swarm会因各种原因对服务进行重新调度,如每次发布、副本失败、节点不健康等。我们应尽可能为Swarm提供更多信息,对服务期望状态描述得越清晰,Swarm的工作效果就越好。

这里我们重点关注 --reserve-memory 参数,后续也可将类似逻辑应用于 --reserve-cpu --limit-cpu --limit-memory 等参数。

1.1 观察内存指标并更新服务

在Grafana中观察内存指标并相应更新服务,具体操作步骤如下:
1. 点击Grafana中的 “Memory Usage per Container (Stacked)” 图表并选择 “View”,会看到一个放大的图表,显示前二十个容器的内存消耗情况。
2. 从 “Service Name” 列表中选择 “prometheus” 过滤指标。发现Prometheus大约使用175MB内存,为服务添加该信息:

docker service update \
    --reserve-memory 200m \
    prometheus

这里预留了200m内存,考虑到其内存使用量可能随时间增加,所以预留量比当前需求略多。需要注意的是, --reserve-memory 并非真正预留内存,而是给Swarm

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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