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대시보드 cpu쿼리 관련
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기존 대시보드에서 쿼리를 가져오는데
cpu 패널 그리는데 쿼리가
A Query :sum(node_namespace_pod_container:container_cpu_usage_seconds_total:sum_irate{namespace="a-anotherclass-434",container!=""})by(pod, container)/sum(kube_pod_container_resource_requests{job="kube-state-metrics", namespace="a-anotherclass-434", resource="cpu"})by(pod, container)
이렇게 되어있던데...두번째 kube_pod_container_resource_requests 함수의 sum값으로 왜 갑자기 나누기를 했는지가 궁금합니다. 어떤 의도이신지요?
그리고 앞 쿼리를 나누기 전에 대략 cpu값들이 20~30%라면 뒤에 request는 0.1%에 해당됩니다. 그러면 20/0.1로 나눠버리면 200이 나오는게 맞는데..강사님은...그렇게 안나오는게 좀 이해가 안가네요 ?
추가로 메모리할때는 requests는 메모리와 1:1 비율이니까 max값을 1로 했는데 request가 메모리와 1:1비율이라는게 무슨의미안가요?
답변 2
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sum_irate는 순간 증가율을 나타내는 메트릭입니다. 특정 시간 구간에서 컨테이너가 실제로 사용한 CPU 사용률을 구하데 많이 사용하는 예제라고 보시면 됩니다.
requests는 메모리와 1:1 비율 -> 메모리의 경우 Requests와 Limits의 값을 1:1로 주었다는 뜻 입니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. odark님.
문의 주신 CPU 쿼리에 대한 이해를 돕기 위해 설명을 드리겠습니다. 해당 쿼리는 각 Pod 내의 컨테이너가 실제로 소비하는 CPU 사용량을 그들이 요청한 리소스 값과 비교하여, 사용 효율성을 측정하려는 의도를 가지고 있습니다.
첫 번째 쿼리 (
node_namespace_pod_container:container_cpu_usage_seconds_total:sum_irate): 이는 특정 네임스페이스와 컨테이너 내에서 초당 CPU 사용량을 합산하여 보여줍니다.sum_irate함수는 사용량의 증가율을 나타내는 메트릭입니다.두 번째 쿼리 (
kube_pod_container_resource_requests): 이는 각 Pod와 컨테이너가 요청한 CPU 리소스를 나타냅니다.sum함수를 사용하여 요청한 리소스를 합산합니다.나누기 연산 (/): 실제 사용한 CPU를 미리 요청된 리소스 값으로 나누는 이유는, 현재 소비 중인 리소스가 소모된 사항 대비 얼마나 효과적으로 사용되고 있는지를 보여주기 위함입니다. 한마디로, CPU 자원을 얼마나 효율적으로 사용하고 있는지를 나타내는 지표라 할 수 있습니다. 1에 가까울수록 자원을 매우 효율적으로 사용하고 있다고 볼 수 있습니다.
이러한 방식은 Pod 및 컨테이너의 리소스 사용 현황을 모니터링하는 데 큰 도움이 되며, 효율성 업그레이드 및 최적화 방안을 마련하는 데 중요한 데이터를 제공합니다.
관련된 추가 정보나 예상되는 문제의 해결방법에 대한 다양한 논의가 이루어진 아래의 링크들을 참고하면 좋습니다:
- “대시보드 cpu쿼리 설정에 대한 이해”: CPU 효율성을 측정하는 쿼리의 의도와 설계 이유에 대한 토론이 제공됩니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.