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Workload Map

最后更新时间:2023-05-06 17:36:46

    概述

    传统的对象管理页面一般都是通过列表形式展开的,例如 TKE 集群里现有的资源对象列表,但列表的展示方式具备如下缺点:每一行都是一些抽象的数字,可读性不高;对象之间没有明确的标识区分;无法支持某种形态的排序。为此,TKE 推出了云原生资产管理的能力,通过可视化的形式,将用户所有的资源对象进行展示,该平台具备丰富的过滤查询、类型聚合、状态展示能力,可以帮助用户快速定位目标对象。
    Workload Map 主要通过可视化的页面展示工作负载的各项状态和指标,帮助用户了解当前工作负载的配置量和实际使用情况,辅助用户分析工作负载可能存在的问题。

    注意事项

    Workload Map 不支持提供超级节点上的 Pod 推荐值的监控数据。在聚合监控指标时,如果有 Workload 的 Pod 在超级节点上,则在统计 Workload 和 Cluster 级别的推荐值时,会缺少部分数据。

    使用方式

    2. 在左侧选择云原生资产管理 > Workload Map
    3. 在“Workload Map”页面中,选择地域集群类型集群后,进行查看。

    Workload Map 功能说明

    Workload Map 分为概览和资源对象热图 上半区域是集群里的 Workload 概览。
    1. 下半区域是集群里的每一个 Workload 资源对象。

    工作负载概览

    工作负载概览:展示当前集群中是有推荐 Request 的工作负载的数量和所占比例;展示当前集群节点的总核数和总内存数。
    注意
    首先需要打开 Request 推荐功能,才会推荐工作负载调整 Request 数值。
    CPU 用量:集群中工作负载的 CPU 用量情况。
    申请量:集群中所有工作负载中所有 Pod 的 Request 的 CPU 之和。
    实际用量:集群中所有工作负载中所有 Pod 实际的 CPU 用量之和。
    推荐量:集群中所有工作负载中所有 Pod 推荐的 CPU 用量之和。需要提前开启 Request 推荐。
    内存用量:集群中工作负载的内存用量情况。
    申请量:集群中所有工作负载中所有 Pod 的 Request 的内存之和。
    实际用量:集群中所有工作负载中所有 Pod 实际的内存用量之和。
    推荐量:集群中所有工作负载中所有 Pod 推荐的内存用量之和。需要提前开启 Request 推荐。

    工作负载对象查看

    工作负载对象,您可以通过工作负载的筛选、聚合、状态进行 Workload 的过滤和聚合展示。
    筛选:根据相关指标筛选得到目标 Workload,若您不选择,则是默认选择了所有的Workload。支持过滤多个属性,取交集。
    聚合:对筛选出来的 Workload 进行分组,每一组节点在同一个浅色框内,一个框内的每个 Workload 具有相同的属性值。
    状态:您可以通过状态进行筛选,支持选择CPU 利用率峰值、CPU 利用率均值CPU 装箱率
    CPU 利用率峰值:Workload CPU 峰值利用率,分24小时,7天,30天维度。
    CPU 利用率均值:节点 CPU 均值利用率,分24小时,7天,30天维度。
    CPU 装箱率:节点 CPU 均值装箱率,分24小时,7天,30天维度。
    注意
    在工作负载对象热图里的节点,默认按照当前选择的“状态”属性值进行升序排列。例如,您选择的工作负载状态是 “24h CPU 利用率均值”,则工作负载对象热图里的工作负载默认是按照工作负载24h CPU 利用率均值升序排列。
    筛选后的 Workload 由绿、蓝、红三色区分。您可以单击页面右下角的
    
    ,调整三种状态的阈值范围。
    下载:您可以单击工作负载概览右侧的下载标识
    
    ,下载本页 Workload 资源列表信息:
    下载列表的字段说明:
    名称:工作负载的名称
    命名空间:工作负载所属的命名空间
    工作负载类型:工作负载所属的 K8s 类型
    24h CPU 利用率均值:工作负载近24小时 CPU 利用率的均值。单位:%
    7d CPU 利用率均值:工作负载近7天 CPU 利用率的均值。单位:%
    30d CPU 利用率均值:工作负载近30天 CPU 利用率的均值。单位:%
    24h CPU 利用率峰值:工作负载近24小时 CPU 利用率的峰值。单位:%
    7d CPU 利用率峰值:工作负载近7天 CPU 利用率的峰值。单位:%
    30d CPU 利用率峰值:工作负载近30天 CPU 利用率的峰值。单位:%
    24h 内存利用率均值:工作负载近24小时内存利用率的均值。单位:%
    7d 内存利用率均值:工作负载近7天内存利用率的均值。单位:%
    30d 内存利用率均值:工作负载近30天内存利用率的均值。单位:%
    24h 内存利用率峰值:工作负载近24小时内存利用率的峰值。单位:%
    7d 内存利用率峰值:工作负载近7天内存利用率的峰值。单位:%
    30d 内存利用率峰值:工作负载近30天内存利用率的峰值。单位:%

    工作负载操作

    当您的鼠标悬浮在工作负载对象上后,您可以查看当前工作负载的详情信息,并进行如下操作:
    1. 单击详情,查看当前工作负载的详情信息。
    工作负载详情
    Pod 详情
    功能开关
    Request 推荐:集群级别的功能开关。开启后,可以根据 Workload 的使用情况,给 Workload 推荐合适的 Request。
    推荐值(蓝色字体):标识当前工作负载的 Request 推荐值,单击后支持更新(仅在开启 Request 推荐且有推荐值的情况下展示)。
    工作负载信息
    24h 利用率均值:工作负载 CPU 和内存24小时均值利用率。
    24h 利用率峰值:工作负载 CPU 和内存24小时峰值利用率。
    工作负载走势图信息
    CPU 用量:当前工作负载的 CPU 用量情况。
    申请量:当前工作负载中所有 Pod 的 Request 的 CPU 数值之和。
    实际用量:当前工作负载中所有 Pod 实际的 CPU 用量之和。
    推荐量:当前工作负载中所有 Pod 推荐的 CPU 用量之和。需要提前开启 Request 推荐。
    内存用量:当前工作负载的内存用量情况。
    申请量:当前工作负载中所有 Pod 的 Request 的内存数值之和。
    实际用量:当前工作负载中所有 Pod 实际的内存用量之和。
    推荐量:当前工作负载中所有 Pod 推荐的内存用量之和。需要提前开启 Request 推荐。
    CPU 用量走势图
    申请量:Pod 的 Request 数值。
    实际用量:Pod 实际的用量。
    推荐量:Pod 推荐的用量。
    Pod 详情
    Pod 名称:Pod 的名字。
    Pod 状态:Pod 的状态。
    所在节点:当前 Pod 所属的节点。
    节点类型:当前 Pod 所属节点的节点类型。
    2. 单击推荐,展示当前工作负载的 Request 推荐值。(仅开启 Request 推荐且有推荐值的情况下,支持单击)
    3. 单击删除,将删除该工作负载。
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