Koordinator-Metric查询

以CollectAllPodMetricsLast()举例,看看koordinator怎样使用tsdb进行查询。

CollectAllPodMetricsLast()

  • GenerateQueryParamsLast()传入metric采集间隔2倍时间
  • 调用CollectAllPodMetrics()
func CollectAllPodMetricsLast(statesInformer statesinformer.StatesInformer, metricCache metriccache.MetricCache,
    metricResource metriccache.MetricResource, metricCollectInterval time.Duration) map[string]float64 {
    queryParam := GenerateQueryParamsLast(metricCollectInterval * 2)
    return CollectAllPodMetrics(statesInformer, metricCache, *queryParam, metricResource)
}

GenerateQueryParamsLast()

  • end为当前时间
  • start为传入offset
  • 构造metriccache.QueryParam,参数aggregate为Last(最近)
func GenerateQueryParamsLast(windowDuration time.Duration) *metriccache.QueryParam {
    end := time.Now()
    start := end.Add(-windowDuration)
    queryParam := &metriccache.QueryParam{
        Aggregate: metriccache.AggregationTypeLast,
        Start:     &start,
        End:       &end,
    }
    return queryParam
}

CollectAllPodMetrics()

  • 构建BuildQueryMeta
  • 调用CollectPodMetric()
    • 参数:metric缓存、queryMeta、startTime、endTime。
    • 获取结果后,设置aggregate
func CollectAllPodMetrics(statesInformer statesinformer.StatesInformer, metricCache metriccache.MetricCache,
    queryParam metriccache.QueryParam, metricResource metriccache.MetricResource) map[string]float64 {
    podsMeta := statesInformer.GetAllPods()
    podsMetrics := make(map[string]float64)
    for _, podMeta := range podsMeta {
        queryMeta, err := metricResource.BuildQueryMeta(metriccache.MetricPropertiesFunc.Pod(string(podMeta.Pod.UID)))
        if err != nil {
            klog.Warningf("build pod %s/%s query meta failed, kind: %s, error: %v", podMeta.Pod.Namespace, podMeta.Pod.Name, queryMeta.GetKind(), err)
            continue
        }
        podQueryResult, err := CollectPodMetric(metricCache, queryMeta, *queryParam.Start, *queryParam.End)
        if err != nil {
            klog.Warningf("query pod %s/%s metric failed, kind: %s, error: %v", podMeta.Pod.Namespace, podMeta.Pod.Name, queryMeta.GetKind(), err)
            continue
        }
        if podQueryResult.Count() == 0 {
            klog.V(5).Infof("query pod %s/%s metric is empty, kind: %s", podMeta.Pod.Namespace, podMeta.Pod.Name, queryMeta.GetKind())
            continue
        }
        value, err := podQueryResult.Value(queryParam.Ag
### Koordinator 跨云管理 Kubernetes 集群的支持性 Koordinator 是一个专注于合工作负载调度的系统,其设计目标是提升延迟敏感型工作负载和批处理作业的运行效率与可靠性,同时通过资源超卖和技术提高集群资源利用率[^2]。然而,关于 Koordinator 是否支持跨云管理 Kubernetes 集群的问题,目前官方文档和已知信息中并未明确提及此类功能。 从架构角度来看,Koordinator 的核心功能集中在单个或多个同构集群内的资源调度与管理,例如支持 K8s 与 YARN 、资源精细化管理以及通过 QoS 提升任务运行效率[^1]。这些特性主要面向同一基础设施下的多租户环境,并未直接涉及跨不同云供应商的 Kubernetes 集群管理。 在跨云管理方面,通常需要依赖于更高层次的多集群管理工具或框架,例如 Kubernetes 原生的 Cluster API、Kubefed(Kubernetes Federation),或者第三方解决方案如 Rancher、Anthos 等。这些工具提供了对分布在不同云环境中的 Kubernetes 集群进行统一管理和调度的能力。如果 Koordinator 要实现跨云管理,理论上需要与上述工具集成,或者扩展其自身功能以支持多云环境下的集群发现、资源协调和任务调度。 此外,尽管 Koordinator 本身可能不直接支持跨云管理,但其设计理念和模块化架构为未来扩展此类功能提供了可能性。例如,通过引入外调度插件或与多集群管理平台结合,Koordinator 可能能够间接支持跨云场景下的资源调度[^3]。 ```python # 示例:假设 Koordinator 集成多集群管理功能后的伪代码 from koordinator import Scheduler, MultiClusterManager def cross_cloud_scheduling(clusters: list, workload: dict): manager = MultiClusterManager(clusters) scheduler = Scheduler(manager) return scheduler.schedule(workload) ``` ### 相关问题
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