


Comment les métriques d'utilisation des ressources peuvent-elles être récupérées à partir des pods et des nœuds Kubernetes à l'aide du client Go ?
Obtention de métriques d'utilisation des ressources à partir de pods et de nœuds Kubernetes à l'aide du client Go
Le client Kubernetes go propose des méthodes complètes de gestion des objets Kubernetes. Cependant, il lui manque une prise en charge directe pour récupérer les métriques d’utilisation des ressources. Pour surmonter cette limitation, le package de métriques Kubernetes fournit un client spécialement conçu pour récupérer des informations sur l'utilisation des ressources.
Obtention du client de métriques pour l'utilisation
La création d'un client de métriques nécessite la génération d'un configuration et la transmettre au client. Cette configuration peut être créée comme suit :
<code class="go">var kubeconfig, master string //empty, assuming inClusterConfig config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags(master, kubeconfig) if err != nil{ panic(err) }</code>
À l'aide de cette configuration, un client de métriques peut être instancié comme :
<code class="go">mc, err := metrics.NewForConfig(config) if err != nil { panic(err) }</code>
Récupération de l'utilisation des ressources des pods et des nœuds
Le client de métriques fournit des méthodes permettant d'obtenir des données d'utilisation des ressources pour les pods et les nœuds :
- Pods : mc.MetricsV1beta1().PodMetricses(metav1.NamespaceAll ).List(metav1.ListOptions{})
- Noeuds : mc.MetricsV1beta1().NodeMetricses().List(metav1.ListOptions{})
La sortie de ces méthodes est un objet structuré qui contient les informations d'utilisation des ressources pour les pods ou les nœuds.
Options supplémentaires
Pour les pods ou nœuds spécifiques, les méthodes suivantes peut être utilisé :
- Pod : mc.MetricsV1beta1().PodMetricses(metav1.NamespaceAll).Get("nom du pod", métav1.GetOptions{})
- Node : mc.MetricsV1beta1().NodeMetricses().Get("node name", metav1.GetOptions{})
Ces méthodes renvoient des objets structurés avec le informations sur l'utilisation des ressources pour le pod ou le nœud spécifié.
Conclusion
En tirant parti du package de métriques, les développeurs peuvent facilement obtenir des métriques d'utilisation des ressources à partir des pods et des nœuds Kubernetes, ce qui permet surveillance et optimisation efficaces de l'utilisation des ressources.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Golang est meilleur que Python en termes de performances et d'évolutivité. 1) Les caractéristiques de type compilation de Golang et le modèle de concurrence efficace le font bien fonctionner dans des scénarios de concurrence élevés. 2) Python, en tant que langue interprétée, s'exécute lentement, mais peut optimiser les performances via des outils tels que Cython.

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Golang convient au développement rapide et aux scénarios simultanés, et C convient aux scénarios où des performances extrêmes et un contrôle de bas niveau sont nécessaires. 1) Golang améliore les performances grâce à des mécanismes de collecte et de concurrence des ordures, et convient au développement de services Web à haute concurrence. 2) C réalise les performances ultimes grâce à la gestion manuelle de la mémoire et à l'optimisation du compilateur, et convient au développement du système intégré.

Golang et Python ont chacun leurs propres avantages: Golang convient aux performances élevées et à la programmation simultanée, tandis que Python convient à la science des données et au développement Web. Golang est connu pour son modèle de concurrence et ses performances efficaces, tandis que Python est connu pour sa syntaxe concise et son écosystème de bibliothèque riche.

Les différences de performance entre Golang et C se reflètent principalement dans la gestion de la mémoire, l'optimisation de la compilation et l'efficacité du temps d'exécution. 1) Le mécanisme de collecte des ordures de Golang est pratique mais peut affecter les performances, 2) la gestion manuelle de C et l'optimisation du compilateur sont plus efficaces dans l'informatique récursive.

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