构建基于 DCGM-Exporter, Node exporter,PROMETHEUS 和 GRAFANA 构建算力监控系统

news2024/11/8 1:48:35

目录

  • 引言
  • 工具作用
    • 概述
    • DCGM-Exporter
    • Node exporter
    • PROMETHEUS
    • GRAFANA
    • 小结
  • 部署
    • 单容器
      • DCGM-Exporter
      • Node exporter
      • PROMETHEUS
      • GRAFANA
        • Node exporter
        • DCGM-Exporter
    • 多容器
      • Node exporter
      • DCGM-Exporter
      • Docker Compose
  • 参考

引言

本文的是适用对象，是希望通过完全基于Docker ，实现对于一个较小的算力群，比如大学课题组的多台服务器，实现CPU和GPU的资源使用监控。

工具作用

概述

目前的大多数教程都倾向于详细讲解DCGM，Node exporter，PROMETHEUS 和 GRAFANA 的概念，设计和作用，使得这一系统的部署问题变得非常复杂。本文倾向于直接部署直接应用，所以不死磕原理，而直接概述其作用，能够基本认识到它们的作用，然后实现部署。

DCGM-Exporter

  • GitHub: https://github.com/NVIDIA/dcgm-exporter
  • 作用：DCGM-Exporter 主要用于收集主机或者节点上的GPU的数据，并且通过端口暴露数据。

Node exporter

  • GitHub: https://github.com/prometheus/node_exporter
  • 作用：Node exporter 主要用于收集主机或者节点上的CPU，内存，磁盘等硬件信息，并且通过端口暴露数据。

PROMETHEUS

  • GitHub: https://github.com/prometheus/prometheus
  • 作用：Prometheus 主要是作为数据库存储各个主机和节点所暴露出的数据。

GRAFANA

-GitHub: https://github.com/grafana/grafana

  • 作用：grafana 则是通过面板将监控数据进行可视化或者其他操作。

小结

Node exporter 和 DCGM-Exporter 分别用于收集主机或者节点上的数据；而 PROMETHEUS 则负责存储这些数据；GRAFANA 最后将这些监控数据可视化呈现。

部署

单容器

我们可以通过docker命令在主机或者节点上部署容器实现对应的服务

DCGM-Exporter

对于DCGM-Exporter，参考 https://github.com/NVIDIA/dcgm-exporter，我们可以参考它的官方文档的命令予以部署

docker run -d --gpus all --rm -p 9400:9400 nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:3.3.8-3.6.0-ubuntu22.04

但是其实这个命令可以优化一下，加入自动重启的参数，因为对应的机器偶尔难免需要重启，每次人为的重启容器非常麻烦。同时也需要对应的配置Docker 重启，改进后的命令如下：

docker run -d --restart=always --gpus all -p 9400:9400 nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:3.3.6-3.4.2-ubuntu22.04

这样一来，DCGM-Exporter 的数据将通过主机的 9400端口暴露。

Node exporter

对于Node exporter，参考https://github.com/prometheus/node_exporter，文档所推荐的命令为

docker run -d \
  --net="host" \
  --pid="host" \
  -v "/:/host:ro,rslave" \
  quay.io/prometheus/node-exporter:latest \
  --path.rootfs=/host

同样可以加入自动重启的参数，改进后的命令为

docker run -d --restart=always\
--net="host" \
--pid="host" \
-v "/:/host:ro,rslave" \
quay.io/prometheus/node-exporter:latest \
--path.rootfs=/host

这样一来，Node exporter 的数据将通过主机的 9100端口暴露。

PROMETHEUS

前面已经提到，DCGM-Exporter 和 Node exporter 暴露数据以后，我们需要 PROMETHEUS 将数据保存起来，所以我们需要通过配置文件告诉 PROMETHEUS 暴露数据的exporter 在哪里，
所以我们需要编写配置文件，以Node exporter 为例，我们可以编写 ·prometheus_cpu.yml· 的配置文件：

# my global config
global:
  scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
          # - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: "NAME YOU LIKE"
    static_configs:
      - targets: ['1.1.1.1:9100']
        labels:
            instance: 'name1'
      - targets: ['2.2.2.2:9100']
        labels:
            instance: 'name2'
      - targets: ['3.3.3.3:9100']
        labels:
            instance: 'name3'
      - targets: ['4.4.4.4:9100']
        labels:
            instance: 'name4'

因为 prometheus 是一个数据库容器，所以我们需要对它做数据持久化，把它的数据挂载在本地，所以我们可以运行如下命令进行部署

sudo docker run -d \
--restart=always \
--net="host" \
--pid="host" \
-v "/home/xxx/node_export_data:/host:ro,rslave" \
-v "./prometheus_cpu.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml" \
-p 9090:9090
quay.io/prometheus/node-exporter:latest \
--path.rootfs=/host

对于 DCGM-Exporter 所对应的GPU的数据同理操作即可。
于是我们可以通过我们所配置的9090端口访问prometheus。

GRAFANA

在数据成功由 prometheus 保存以后，接下来我们需要使用面板将其可视化
此时可以部署GRAFANA 实现，按照官方文档的描述，可以通过运行

docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana grafana/grafana-enterprise

来运行 GRAFANA ，然后访问对应的3000即可。
需要注意的是，对于不同的node exporter 需要使用不同的dashboard

  • Node exporter：Node Exporter Full
  • DCGM-Exporter: NVIDIA DCGM Exporter Dashboard
Node exporter

在这里插入图片描述
图源：https://grafana.com/api/dashboards/1860/images/7994/image

DCGM-Exporter

在这里插入图片描述
图源：https://grafana.com/api/dashboards/12239/images/8088/image

然后我们通过登录 GRAFANA ，配置prometheus数据源，选择不同的dashboard，即可实现监控数据的可视化；

多容器

事实上，当我们面对一个计算机集群部署时候，我们不太可能逐容器部署，我们往往会在需要监控的机器上部署DCGM-Exporter和Node exporter，而选择一台机器作为Server，来同时承担 PROMETHEUS 和 GRAFANA 的角色，并且这台机器本身可能也要部署 DCGM-Exporter和Node exporter，于是，我们需要使用Docker compose 实现多容器同时部署；

Node exporter

对于本机的 Node exporter，我们依然是单独部署，然后在配置prometheus时，使用主机IP地址

      - targets: ['1.2.3.6:9100']
        labels:
            instance: 'localhost'

DCGM-Exporter

对于本机的DCGM-Exporter，则可以通过Docker compose 一次性部署；
假如我们在docker compose 里为 DCGM-Exporter 取的名字是gpu_exporter
则在编写prometheus_gpu.yml时，我们可以直接配置

      - targets: ['gpu_exporter:9400']
        labels:
          instance: 'localhost'

Docker Compose

加入我们已经提前写好了 prometheus_cpu.yml 和 prometheus_gpu.yml
那么我们可以同时在一台机器上部署 DCGM-Exporter, PROMETHEUS 和 GRAFANA，docker-compose.yml的内容如下：

version: '3.8'

services:
  prometheus_cpu:
    image: prom/prometheus:latest
    container_name: prometheus_cpu
    user: root
    volumes:
      - /path/prometheus_cpu.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - /path/prometheus_cpu_data:/prometheus 
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus/'
      - '--storage.tsdb.retention.time=45d'
    ports:
      - "9200:9090"
    networks:
      - monitoring

  prometheus_gpu:
    image: prom/prometheus:latest
    container_name: prometheus_gpu
    user: root
    volumes:
      - /path/prometheus_gpu.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - /path/prometheus_gpu_data:/prometheus 
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus/'
      - '--storage.tsdb.retention.time=45d'
    ports:
      - "9800:9090"
    networks:
      - monitoring
    depends_on:
      - gpu_exporter

  gpu_exporter:
    image: nvidia/dcgm-exporter:3.3.6-3.4.2-ubuntu22.04
    container_name: gpu_exporter
    runtime: nvidia
    environment:
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
    ports:
      - "9400:9400"
    networks:
      - monitoring
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - capabilities: [gpu]

networks:
  monitoring:
    driver: bridge

理论上来说，可以同时部署上 GRAFANA，但是因为我们在部署的时候并没有成功，后面把 GRAFANA 部署到另外一台机器上得以实现；
但是此处想重点表达的是 prometheus_cpu 和 prometheus_gpu 和 gpu_exporter 是可以实现一次性部署的。
此处可以给出一个由GitHub Copilot 协助完成的完整的docker-compose.yml 以供参考

version: '3.8'

services:
  prometheus_cpu:
    image: prom/prometheus:latest
    container_name: prometheus_cpu
    user: root
    volumes:
      - /path/prometheus_cpu.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - /path/prometheus_cpu_data:/prometheus 
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus/'
      - '--storage.tsdb.retention.time=45d'
    ports:
      - "9200:9090"
    networks:
      - monitoring

  prometheus_gpu:
    image: prom/prometheus:latest
    container_name: prometheus_gpu
    user: root
    volumes:
      - /path/prometheus_gpu.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - /path/prometheus_gpu_data:/prometheus 
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus/'
      - '--storage.tsdb.retention.time=45d'
    ports:
      - "9800:9090"
    networks:
      - monitoring
    depends_on:
      - gpu_exporter

  gpu_exporter:
    image: nvidia/dcgm-exporter:3.3.6-3.4.2-ubuntu22.04
    container_name: gpu_exporter
    runtime: nvidia
    environment:
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
    ports:
      - "9400:9400"
    networks:
      - monitoring
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - capabilities: [gpu]

  grafana:
    image: grafana/grafana:latest
    container_name: grafana
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin
    volumes:
      - grafana_data:/var/lib/grafana
    networks:
      - monitoring
    depends_on:
      - prometheus_cpu
      - prometheus_gpu

networks:
  monitoring:
    driver: bridge

volumes:
  grafana_data:

在编写完 docker-compose.yml 文件以后，在对应的文件下，执行命令：

docker-compose up

即可运行服务，至此，可完成对一个小的计算机群的算力资源的监控。

参考

  • HOW TO MONITOR NVIDIA GPUs USING DCGM, PROMETHEUS AND GRAFANA

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/2235440.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

Java入门14——动态绑定（含多态）

Java入门14——动态绑定（含多态）

大家好&#xff0c;我们今天来学动态绑定和多态&#xff0c;话不多说&#xff0c;开始正题~ 但是要学动态绑定之前&#xff0c;我们要学习一下向上转型&#xff0c;方便后续更好地理解~ 一、向上转型 1.什么是向上转型 网上概念有很多&#xff0c;但其实通俗来讲&#xff0c…
阅读更多...
Request 和 Response 万字详解

Request 和 Response 万字详解

文章目录 1.Request和Response的概述2.Request对象2.1 Request 继承体系2.2 Request获取请求数据2.2.1 获取请求行数据2.2.2 获取请求头数据2.2.3 获取请求体数据2.2.4 获取请求参数的通用方式 2.3 解决post请求乱码问题 掌握内容讲解内容小结 2.4 Request请求转发 3.HTTP响应详…
阅读更多...
Qt QCustomplot 在采集信号领域的应用

Qt QCustomplot 在采集信号领域的应用

文章目录 一、常用的几种开源库：1、QCustomPlot:2、QChart:3、Qwt:QCustomplot 在采集信号领域的应用1、应用实例时域分析频谱分析2.数据筛选和处理其他参考自然界中的物理过程、传感器和传感器网络、电路和电子设备、通信系统等都是模拟信号的来源。通过可视化模拟信号，可以…
阅读更多...
【初阶数据结构与算法】沉浸式刷题之顺序表练习(顺序表以及双指针两种方法)

【初阶数据结构与算法】沉浸式刷题之顺序表练习(顺序表以及双指针两种方法)

文章目录 顺序表练习1.移除数组中指定的元素方法1&#xff08;顺序表&#xff09;方法2&#xff08;双指针&#xff09; 2.删除有序数组中的重复项方法1&#xff08;顺序表&#xff09;方法2&#xff08;双指针&#xff09; 3.双指针练习之合并两个有序数组方法1&#xff08;直…
阅读更多...
机器学习—矩阵乘法

机器学习—矩阵乘法

矩阵只是一个或两个数组。 如何在向量之间取点积&#xff1f; 让我们用列向量[1,2]*[[3,4]&#xff0c;如果z是这两个向量之间的点积&#xff0c;然后通过乘以第一个元素来计算z&#xff0c;通过这里的第一个元素&#xff0c;所以是1*3加第二个元素乘以第二个元素即2*4&#…
阅读更多...
使用 ADB 在某个特定时间点点击 Android 设备上的某个按钮

使用 ADB 在某个特定时间点点击 Android 设备上的某个按钮

前提条件 安装 ADB&#xff1a;确保你已经在计算机上安装了 Android SDK&#xff08;或单独的 ADB&#xff09;。并将其添加到系统环境变量中&#xff0c;以便你可以在命令行中运行 adb。 USB调试&#xff1a;确保 Android 设备已启用 USB 调试模式。这可以在设备的“设置” -…
阅读更多...
数据结构之二叉树前序，中序，后序习题分析（递归图）

数据结构之二叉树前序，中序，后序习题分析（递归图）

1.比较相同的树 二叉树不能轻易用断言&#xff0c;因为树一定有空 2.找结点值 3.单值二叉树 4.对称二叉树 5.前序遍历
阅读更多...
[CUDA] 将已有的地址空间设置为pinned memory

[CUDA] 将已有的地址空间设置为pinned memory

文章目录 1. cudaHostRegitster的使用构建pinned memory1.1 基本使用1.2 cudaHostRegister 需要设置cudaSetDevice? Reference 1. cudaHostRegitster的使用构建pinned memory 注意使用C申请的内存空间&#xff0c;在进行copy是无法实现流的最大异步性&#xff1b;因此使用cud…
阅读更多...
各种数据库介绍

各种数据库介绍

1. 关系型数据库&#xff08;RDBMS&#xff09; MySQL • 特点&#xff1a;开源、免费&#xff0c;社区版功能强大且稳定。支持大量的并发连接&#xff0c;常用于Web应用。 • 适用场景&#xff1a;中小型网站、博客、电商等。 PostgreSQL • 特点&#xff1a;功能丰富&#xf…
阅读更多...
ONLYOFFICE 8.2版本评测：超好用办公工具

ONLYOFFICE 8.2版本评测：超好用办公工具

前言 在技术的快速发展和工作方式的持续演进下&#xff0c;现代办公软件正变得越来越强大和多样化。ONLYOFFICE&#xff0c;作为市场上备受瞩目的一体化办公解决方案&#xff0c;以其全面的文档编辑、表格处理和演示制作功能&#xff0c;满足了用户在不同办公场景下的需求。最…
阅读更多...
Python基础学习_01

Python基础学习_01

目录 1、注释 2、数字和数学计算 3、变量 4、字符串 5、打印 6、本节总结 1、注释 • 什么是注释&#xff1f; 1&#xff09;注释就是用自然语言向代码阅读者说明代码的功能和意义 • 注释 1&#xff09;单行注释使用 # 为开头&#xff1b;并且不能换行…
阅读更多...
不容错过的电脑监控软件TOP10|电脑屏幕监控软件推荐（收藏）

不容错过的电脑监控软件TOP10|电脑屏幕监控软件推荐（收藏）

随着企业对员工管理和数据安全的要求日益提高&#xff0c;电脑监控软件已经成为许多公司确保工作效率、信息保密以及员工行为合规性的重要工具。无论是需要跟踪员工的工作进度&#xff0c;还是防止数据泄露和滥用&#xff0c;选择合适的监控软件至关重要。今天我们为你整理了十…
阅读更多...
Python练习10

Python练习10

Python日常练习 题目&#xff1a; 编写程序&#xff0c;输出如下所示图案。 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 要求&#xff1a; 使用for循环的方式完成 --------------------------------------------------------- 注意&#xff1a; …
阅读更多...
【DM系列】DM 集成 JDBC 开发指南

【DM系列】DM 集成 JDBC 开发指南

前言 数据库访问是数据库应用系统中非常重要的组成部分&#xff0c;DM 作为一个通用数据库管理系统&#xff0c;提供了多种数据库访问接口&#xff0c;包括 ODBC、JDBC、DPI 等方式。本开发指南详细介绍了 DM 的各种访问接口、相应开发环境的配置、以及一些开发用例。本指南的主…
阅读更多...
长亭那个检测能力超强的 WAF，出免费版啦

长亭那个检测能力超强的 WAF，出免费版啦

告诉你们一个震撼人心的消息&#xff0c;那个检测能力超强的 WAF——长亭雷池&#xff0c;他推出免费社区版啦&#xff0c;体验地址见文末。 八年前我刚从学校毕业&#xff0c;在腾讯做安全研究&#xff0c;看到宇森在 BlackHat 上演讲的议题 《永别了&#xff0c;SQL 注入》 …
阅读更多...
Excel 无法打开文件

Excel 无法打开文件

Excel 无法打开文件 ‘新建 Microsoft Excel 工作表.xlsx",因为 文件格式或文件扩展名无效。请确定文件未损坏&#xff0c;并且文件扩展名与文件的格式匹配。
阅读更多...
软件测试学习笔记丨SeleniumPO模式

软件测试学习笔记丨SeleniumPO模式

本文转自测试人社区&#xff0c;原文链接&#xff1a;https://ceshiren.com/t/topic/22525 本文为霍格沃兹测试开发学社的学习经历分享&#xff0c;写出来分享给大家&#xff0c;希望有志同道合的小伙伴可以一起交流技术&#xff0c;一起进步~ 说明&#xff1a;本篇博客基于sel…
阅读更多...
Nginx配置SSL证书(自签名证书)

Nginx配置SSL证书(自签名证书)

1 生成自签名证书(生成证书方式一) # 生成私钥:server.key [rootlocalhost ~]# openssl genrsa -out server.key 2048# 生成证书请求文件:server.csr [rootlocalhost cert]# openssl req -new -key server.key -out server.csr Country Name (2 letter code) [XX]:cn 《这里…
阅读更多...
汽车固态电池深度报告

汽车固态电池深度报告

固态电池符合未来大容量二次电池发展方向&#xff0c;半固态电池已装车&#xff0c;高端长续航车型、e-VTOL 等方向对固态电池需求明确。固态电池理论上具备更高的能量密度、更好的热稳定性、更长的循环寿命等优点&#xff0c;是未来大容量二次电池发展方向。根据中国汽车动力…
阅读更多...
Linux网络命令：用于查看和修改路由表的重要工具ip route 详解

Linux网络命令：用于查看和修改路由表的重要工具ip route 详解

目录 一、概述 二、用法 1、基本语法 2、参数说明 3、常用选项 4、获取帮助 三、基本用法示例 1、 查看路由表 2、 添加路由 3、 删除路由 4、 修改路由 5、 添加默认路由 6、 删除默认路由 四、路由表管理 1、查看所有路由表 2、指定路由表 五、其他选项 1、…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023