dcgm-exporter + prometheus + kafka-adapter采集GPU容器监控

采集链路

dcgm-exporter

项目地址：https://github.com/NVIDIA/dcgm-exporter

dcgm-exporter主要用于将nvidia gpu的监控数据导出到prometheus里，符合prometheus的exporter规范。

deployment/templates/metrics-configmap.yaml定义了采集的指标名及具体含义，我们的场景下主要关注GPU和显存指标。

  # Utilization (the sample period varies depending on the product)
  DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL,      gauge, GPU utilization (in %).        -- GPU使用率(%)
  DCGM_FI_DEV_MEM_COPY_UTIL, gauge, Memory utilization (in %).     -- 显存使用率(%)
  # Memory usage
  DCGM_FI_DEV_FB_FREE, gauge, Framebuffer memory free (in MiB).    -- 空闲显存(MB)
  DCGM_FI_DEV_FB_USED, gauge, Framebuffer memory used (in MiB).    -- 已用显存(MB)

部署

helm文档：https://helm.sh/zh/docs/

dcgm-exporter和prometheus-kafka-adapter都提供了helm部署方式，可以很方便的管理依赖。

部署dcgm-exporter前，需要对deployment/values.yaml的内容进行变更。

namespaceOverride: "kube-system"    -- 重要组件部署在kube-system下
serviceMonitor:
  enabled: true
  interval: 60s                     -- 采集间隔，默认是15s(即每分钟采集4个点)，为了处理方便，改为60s(也就是每分钟1个点)
  honorLabels: false
  additionalLabels: {}
    #monitoring: prometheus
  metricRelabelings:
  - action: labelmap                -- 配置一个labelmap规则，将exported_pod/exported_namespace这些tag转换为pod/namespace
    regex: exported_(.*)
    replacement: $1
nodeSelector:
  nvidia-device-enable: enable      -- 只对某些节点部署dcgm-exporter(按需添加)
  #node: gpu
tolerations: []                     -- nodeSelector所选的节点中可能存在taints导致部署不上去，此处按需添加tolerations
#- operator: Exists
kubeletPath: "/var/lib/kubelet/pod-resources"      -- 如果集群内GPU机器对应目录下没有kubelet.sock文件，说明路径不对

注意事项

1. 如果没有配置metricRelabelings，从prometheus拉取数据的时候，pod对应的是采集组件的pod名(也就是dcgm-exporter-xxx)，namespace是kube-system。exported_pod和exported_namespace才是监控指标所属的pod和namespace。
2. kubeletPath如果配置错误，会导致GPU的uuid无法关联到pod上，从prometheus拉取到的数据里就没有pod/namespace/exported_pod/exported_namesapce这些tag。且dcgm-exporter里会打印日志No Kubelet socket, ignoring。

一些踩坑经验

网上一些部署教程发布的时间比较早，会建议使用https://github.com/NVIDIA/gpu-monitoring-tools来部署dcgm-exporter。

但是部署过程中，又需要部署pod-gpu-metrics-exporter，然而这个东西的部署脚本和镜像基本都找不到了。

所以最后只能单独部署一个低版本的dcgm-exporter。因为只能采集到GPU的uuid，没办法关联pod，又需要开发一个东西去做关联。

这里也卡住了我一两天，其实仔细下看gpu-monitoring-tools的readme，就能发现这个项目已经归档了，直接用NVIDIA/dcgm-exporter就行。

prometheus

部署方案就不写了(我是直接用的SAAS，实在是没部署经验。)

想验证GPU的监控正常采集到prometheus里，有两步检查过程。

1. 首先可以看下dcgm-exporter有没有采集到相关指标。随便取一个dcgm-exporter pod，拿到容器ip，在集群内执行curl ${pod_ip}:9400/metrics，如果能从返回值中看到DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL这些指标，说明数据采集到了。这时候也可以看下pod/namespace/exported_pod/exported_namesapce这些tag是否都有(如果没有就看看kubeletPath是否设置正确)，取值是否符合预期。
2. 如果上一步没问题，再看看prometheus里的数据是否正常。curl -H 'Authorization: xxx xxxxxx' -v -X GET http://${prometheus_ip}:9090/api/v1/query?query=DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL。如果能拿到数据就说明没问题。

prometheus-kafka-adapter

项目地址：https://github.com/Telefonica/prometheus-kafka-adapter

这个组件主要是用于将Prometheus的数据导出到kafka，便于后续的数据处理(比如转存、归档)。

对于这类数据处理需求，也可以通过定时请求Prometheus去拉取数据。但是在集群内容器比较多的时候，拉取的数据量会非常大，延迟得不到保障，很容易出问题。

通过将数据导出到kafka，Prometheus就不再是性能瓶颈，从架构上也更低耦合。

部署

部署依旧使用helm，对helm/prometheus-kafka-adapter/values.yaml做一些修改即可。

environment:
  # defines kafka endpoint and port, defaults to kafka:9092.
  KAFKA_BROKER_LIST: "${your_broker_ips}"                   -- kafka broker列表
  # defines kafka topic to be used, defaults to metrics.
  KAFKA_TOPIC: "${your_topic}"                              -- kafka topic
service:
  # To define a NodePort, overload in a custom values file
  #   type: NodePort
  #   nodeport: 
  type: LoadBalancer                                        -- 我用的是LoadBalancer，因为prometheus是单独申请的SAAS，需要保证集群外能访问这个service。
  port: 80
  annotations: {}

集群内部署好prometheus-kafka-adapter之后，还需要修改prometheus的配置，并重启Prometheus。主要是增加一条remote_write规则。

remote_write:
  - url: "http://${load_balancer_ip}:8080/receive"

总结

helm很好用，后续好好研究下。