如何在普罗米修斯预测中使用预测

Question

我对普罗米修斯很陌生，

我正在尝试预测节点1和节点2上未来5个小时的CPU使用率。

我的代码是

'''

    predict_linear(cpu_usage[5m],5*3600)

''' 由于cpu_usage包含两个节点，因此当我使用上面的方程式时，我得到了两个预测结果，而我并不想这样做。

所以我通过添加来改进代码 '''

    sum(predict_linear(cpu_usage[5m],5*3600)).

''' 我不确定这是否正确。我阅读了文档，并提到predic_linear仅用于量规。

谢谢大家

Answer 1

主动监控实际上不适用于cpu。而是用于系统资源耗尽，例如内存或驱动器空间。 100％的CPU使用率没有任何问题，但这并不意味着您的应用程序存在性能问题。

如果您确实有一些基准表明cpu不应达到100％，那么它是基于反应性的：如果给定的时间段内cpu停留在100％cpu，您将收到警报。 / p>

关于您的问题，基于5分钟的数据进行预测以预测接下来的5个小时确实很嘈杂。应用程序在几分钟（甚至几十分钟）内增加消耗的情况并不少见。而且，即使应用程序内存使用的形状是一个完美的步骤，predic_linear()函数也会使用线性回归a来计算在该步骤的底部和顶部（在某个点）的平均速率。

如果内插到5个小时，那么这种小的消耗速度将迅速加起来。例如，如果将节点设置为中等大小（4GiB），并且在t0时内存消耗接近0，则未检测到内存故障的最大速率为4*Gi/(5*60)=~13MB/min。如果对此进行提醒，您将有很多误报。

我发现它对以下用途很有帮助

：

• 增加测量数据的范围（经验值〜插值时间的20％或25％，因此5h预测为1h）
• 调整规则中的for子句以减少误报
• 增加电流消耗的限制：如果电流水平小于60％，则检测到的断电的可能性不大

最后，您的问题有很多要点：

• 计算cpu的总和：您宁愿计算出可以给您总体cpu使用量的平均值-我从来没有发现这特别有用，因为应用程序可能会卡在cpu上并受cpu限制
• 两个预测结果：我希望这是您想要的，应该对每个CPU分别发出警报
• predict_linear仅用于计量器：它可以应用于计数器，但是如本答案开头所述，它用于资源耗尽，并且您不会使用计数器来测量资源。