CCES算力监控实战指南：从基础原理到生产环境部署

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最近遇到一个典型案例：某电商活动期间，流量突然暴涨导致 Pod 频繁崩溃。事后排查发现，CPU 请求值（requests）设置过低，节点资源被过度分配。如果当时有实时算力监控，就能提前发现资源水位超过 80% 的预警线，及时扩容避免故障。

另一个常见场景是 GPU 训练任务：某 AI 团队发现模型训练速度忽快忽慢，后来通过监控发现显存利用率存在周期性波动，最终定位到是其他团队的批处理任务在争抢资源。

kubectl top
优点：零配置、实时性强
缺点：只能查看瞬时值，无历史数据
Prometheus exporter
优点：生态丰富，支持长期存储
缺点：需要维护额外的 Exporter 组件
CCES 原生 API
优点：直接对接云平台，指标最全面
缺点：需要处理认证和分页逻辑

import requests
from datetime import datetime, timedelta

# 获取鉴权 Token（注意实际使用时要替换为你的 AK/SK）auth_url = 'https://iam.cce.com/v3/auth/tokens'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
payload = {
    "auth": {
        "identity": {"methods": ["password"],
            "password": {
                "user": {
                    "name": "username",
                    "password": "yourpassword",
                    "domain": {"name": "yourdomain"}
                }
            }
        },
        "scope": {"project": {"name": "yourproject"}
        }
    }
}

response = requests.post(auth_url, json=payload, headers=headers)
token = response.headers['X-Subject-Token']  # 获取临时 Token

# 查询集群节点指标
metrics_url = 'https://cce.com/v1/clusters/{cluster_id}/nodes/metrics'
params = {
    'type': 'cpu_usage',  # 可替换为 memory_usage/gpu_util 等
    'start': (datetime.now() - timedelta(hours=1)).isoformat(),
    'end': datetime.now().isoformat(),
    'step': '1m'  # 采集间隔
}

headers = {'X-Auth-Token': token}
try:
    resp = requests.get(metrics_url, params=params, headers=headers)
    resp.raise_for_status()
    data = resp.json()
    for metric in data['metrics']:
        print(f"节点 {metric['node_name']} 当前 CPU 利用率: {metric['value']}%")
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"API 调用失败: {e}")
    # 建议添加指数退避重试逻辑

request vs limit
request：容器启动时预留的资源量（硬保障）
limit：容器能使用的资源上限（软约束）
重要指标说明
cpu_usage：实际使用量 / limit 值
memory_working_set：排除缓存后的真实内存占用
gpu_mem_util：显存使用占比

InfluxDB 配置示例：

[http]
  bind-address = ":8086"

[[inputs.cce_metrics]]
  urls = ["https://cce.com/v1/metrics"]
  token = "${INFLUX_TOKEN}"
  cluster_id = "your-cluster-id"
  interval = "1m"

  [[inputs.cce_metrics.tags]]
    env = "production"
    region = "cn-east-1"