夜莺-Nightingale
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第2章:探索PromQL 第2章:探索PromQL
第3章:Prometheus告警处理 第3章:Prometheus告警处理
第4章:Exporter详解 第4章:Exporter详解
第5章:数据与可视化 第5章:数据与可视化
第6章:集群与高可用 第6章:集群与高可用
第7章:Prometheus服务发现 第7章:Prometheus服务发现
第8章:监控Kubernetes 第8章:监控Kubernetes
第9章:Prometheus Operator 第9章:Prometheus Operator
参考资料

nvidia_smi插件

nvidia_smi

该采集插件的原理,就是读取 nvidia-smi 的内容输出,转换为监控数据上报。

配置

配置文件在 conf/input.nvidia_smi/nvidia_smi.toml

# # collect interval
# interval = 15

# 下面这个配置是最重要的配置,如果要采集 nvidia-smi 的信息,就打开下面的配置,
# 给出 nvidia-smi 命令的路径,最好是给绝对路径
# 相当于让 Categraf 执行本机的 nvidia-smi 命令,获取本机 GPU 的状态信息
# exec local command
# nvidia_smi_command = "nvidia-smi"

# 如果想远程方式采集远端机器的 GPU 状态信息,可以使用 ssh 命令,登录远端机器
# 在远端机器执行 nvidia-smi 的命令输出,通常 Categraf 是部署在每个物理机上的
# 所以,ssh 这种方式,理论上用不到
# exec remote command
# nvidia_smi_command = "ssh -o StrictHostKeyChecking=no -o UserKnownHostsFile=/dev/null SSH_USER@SSH_HOST nvidia-smi"

# Comma-separated list of the query fields.
# You can find out possible fields by running `nvidia-smi --help-query-gpus`.
# The value `AUTO` will automatically detect the fields to query.
query_field_names = "AUTO"

如果使用公有云的GPU 机器,找对应云监控的插件即可。

比如,使用阿里云GPU,可以使用inputs/aliyun 插件。阿里云的GPU 指标存在于以下两个namespace下: https://cms.console.aliyun.com/metric-meta/acs_ecs_dashboard/ecs?spm=a2c4g.163515.0.0.3e0b76abZqmJTQ

https://cms.console.aliyun.com/metric-meta/acs_ehpc_dashboard/ehpc?spm=a2c4g.163515.0.0.3e0b76abZqmJTQ

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