[发明专利]资源监控方法、装置、计算机设备和存储介质有效
申请号: | 201911219942.8 | 申请日: | 2019-11-29 |
公开(公告)号: | CN111130925B | 公开(公告)日: | 2022-08-26 |
发明(设计)人: | 张所晟;陈飞;韩旭 | 申请(专利权)人: | 广州文远知行科技有限公司 |
主分类号: | H04L43/0817 | 分类号: | H04L43/0817;H04L9/40 |
代理公司: | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 冯右明 |
地址: | 510000 广东省广州市中*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 资源 监控 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
本发明涉及一种资源监控方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括:接收监控指令,并根据监控指令获取标识对应的容器集群系统中预设的容器标签集合,再根据容器标签集合确定目标监控对象对应的容器的资源消耗信息。上述方法实现了对容器集群系统中目标监控对象的资源消耗的实时监控,且由于容器集群系统中的各容器预设有容器标签,容器标签包含该容器对应的目标监控对象的标识,使资源监控服务器可以根据目标监控对象的标识很容易的确定目标监控对象对应的容器,从而使资源监控服务器可以很容易的根据目标监控对象对应的容器获取到目标监控对象在容器集群系统中的资源消耗信息。
技术领域
本申请涉及容器技术领域,尤其涉及一种资源监控方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着容器技术的发展和应用,越来越多的客户端使用容器技术实现计算环境的转移和复用,解决了应用程序在不同的硬件环境和操作系统中的可靠运行问题。
通常情况下,当一个容器集群系统中的容器集群执行一个完整的工作流时,该完整的工作流包括多个步骤,每个步骤需要使用多个容器实现,例如,深度学习工作流一般包括数据预处理、模型训练、模型预测、模型评估等步骤,每个步骤均需使用对应数量的容器以完成深度学习工作流。为了方便管理,在实际应用中,需要实时监控容器集群系统中各容器在容器集群中对CPU、GPU、内存等资源的使用情况进行监控。
但是,目前的容器集群系统无法监控工作流在容器集群中的资源使用情况。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够有效监控包括工作流对象、用户对象、团队对象的资源消耗情况的资源监控方法、装置、计算机设备和存储介质。
第一方面,一种资源监控方法,所述方法包括:
接收监控指令;监控指令携带目标监控对象的标识;
根据监控指令获取标识对应的容器集群系统中预设的容器标签集合;容器标签包括容器对应的目标监控对象的标识;
根据容器标签集合确定目标监控对象对应的资源消耗信息。
在其中一个实施例中,根据监控指令获取标识对应的容器集群系统中预设的容器标签集合,包括;
从监控指令提取出目标监控对象的标识;
根据目标监控对象的标识确定容器集群系统中包含标识的容器标签,得到容器标签集合。
在其中一个实施例中,根据容器标签集合确定目标监控对象对应的容器资源消耗信息,包括:,包括:
确定与容器标签集合关联的容器列表;
从预设数据库中,获取容器列表中各容器的实时资源消耗信息;预设数据库中存储了容器集群系统中各容器的实时资源消耗信息和各容器的容器标签;
根据容器列表中各容器的实时资源消耗信息确定目标监控对象对应的资源消耗信息。
在其中一个实施例中,确定与容器标签集合关联的容器列表,包括:
将容器标签集合中各容器标签对应的容器,确定为与容器标签集合关联的容器列表中的容器。
在其中一个实施例中,预设数据库的创建过程包括:
接收用户端发送的任务指令;任务指令包括目标监控对象的定义文件,目标监控对象的定义文件包括目标监控对象对应容器的定义文件;
根据目标监控对象的定义文件创建目标监控对象,以及根据目标监控对象对应容器的定义文件,创建目标监控对象对应的容器;容器携带容器标签;
获取目标监控对象对应的容器的实时资源消耗信息和目标监控对象对应的容器的容器标签;
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