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4.4. 使用 rate:mean 聚合时，使用 CPU 遥测值进行自动扩展阈值

当使用 OS::Heat::Autoscaling heat 编配模板 (HOT) 并为 CPU 设置阈值时，其代表以纳秒为单位的 CPU 时间，它是一个基于分配给实例工作负载虚拟 CPU 数量的动态值。在本参考指南中，我们将探索如何在使用 Gnocchi rate:mean aggregration 方法时，将如何计算和表达 CPU 纳秒值作为百分比。

4.4.1. 计算 CPU 遥测值的百分比
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CPU 遥测存储在 Gnocchi (OpenStack 时间序列数据存储中)，以纳秒为单位的 CPU 使用率。当使用 CPU 遥测来定义自动扩展阈值时，将值表示为 CPU 使用率百分比，因为定义阈值时更自然。当定义用作自动扩展组的扩展策略时，我们可以取所需的阈值定义为百分比，并在策略定义中计算所需的阈值（以纳秒为单位）。

Expand
value (ns)粒度(s)百分比

60000000000

60

100

54000000000

60

90

48000000000

60

80

42000000000

60

70

36000000000

60

60

30000000000

60

50

24000000000

60

40

18000000000

60

30

12000000000

60

20

6000000000

60

10

4.4.2. 以百分比的形式显示实例工作负载 vCPU
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您可以使用 openstack metric aggregates 命令显示 gnocchi-stored CPU 遥测数据作为百分比而不是实例的 nanosecond 值。

先决条件

  • 使用自动扩展组资源创建 heat 堆栈，导致实例工作负载。

流程

  1. 以云管理员身份登录到您的 OpenStack 环境。

  2. 检索自动扩展组 heat 堆栈的 ID： 

    $ openstack stack show vnf -c id -c stack_status
+--------------+--------------------------------------+
| Field        | Value                                |
+--------------+--------------------------------------+
| id           | e0a15cee-34d1-418a-ac79-74ad07585730 |
| stack_status | CREATE_COMPLETE                      |
+--------------+--------------------------------------+
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  3. 将堆栈 ID 的值设置为环境变量： 

    $ export STACK_ID=$(openstack stack show vnf -c id -f value)
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  4. 按资源类型实例（服务器 ID）将指标返回为聚合，其值计算为百分比。聚合返回为 CPU 时间的纳秒值。我们将该数量除以 1000000000，以获得以秒为单位的值。然后，我们按我们的粒度来划分值，本例中为 60 秒。然后，该值将通过 100 乘以一个百分比。最后，我们将总值除以分配给实例的类别提供的 vCPU 数量，在本示例中，值为 2 vCPU，从而以 CPU 时间百分比表示的值： 

    $ openstack metric aggregates --resource-type instance --sort-column timestamp --sort-descending '(/ (* (/ (/ (metric cpu rate:mean) 1000000000) 60) 100) 2)' server_group="$STACK_ID"
+----------------------------------------------------+---------------------------+-------------+--------------------+
| name                                               | timestamp                 | granularity |              value |
+----------------------------------------------------+---------------------------+-------------+--------------------+
| 61bfb555-9efb-46f1-8559-08dec90f94ed/cpu/rate:mean | 2022-11-07T21:03:00+00:00 |        60.0 |  3.158333333333333 |
| 61bfb555-9efb-46f1-8559-08dec90f94ed/cpu/rate:mean | 2022-11-07T21:02:00+00:00 |        60.0 | 2.6333333333333333 |
| 199b0cb9-6ed6-4410-9073-0fb2e7842b65/cpu/rate:mean | 2022-11-07T21:02:00+00:00 |        60.0 |  2.533333333333333 |
| 61bfb555-9efb-46f1-8559-08dec90f94ed/cpu/rate:mean | 2022-11-07T21:01:00+00:00 |        60.0 |  2.833333333333333 |
| 199b0cb9-6ed6-4410-9073-0fb2e7842b65/cpu/rate:mean | 2022-11-07T21:01:00+00:00 |        60.0 | 3.0833333333333335 |
| 61bfb555-9efb-46f1-8559-08dec90f94ed/cpu/rate:mean | 2022-11-07T21:00:00+00:00 |        60.0 | 13.450000000000001 |
| a95ab818-fbe8-4acd-9f7b-58e24ade6393/cpu/rate:mean | 2022-11-07T21:00:00+00:00 |        60.0 |               2.45 |
| 199b0cb9-6ed6-4410-9073-0fb2e7842b65/cpu/rate:mean | 2022-11-07T21:00:00+00:00 |        60.0 | 2.6166666666666667 |
| 61bfb555-9efb-46f1-8559-08dec90f94ed/cpu/rate:mean | 2022-11-07T20:59:00+00:00 |        60.0 | 60.583333333333336 |
| a95ab818-fbe8-4acd-9f7b-58e24ade6393/cpu/rate:mean | 2022-11-07T20:59:00+00:00 |        60.0 |               2.35 |
| 199b0cb9-6ed6-4410-9073-0fb2e7842b65/cpu/rate:mean | 2022-11-07T20:59:00+00:00 |        60.0 |              2.525 |
| 61bfb555-9efb-46f1-8559-08dec90f94ed/cpu/rate:mean | 2022-11-07T20:58:00+00:00 |        60.0 |  71.35833333333333 |
| a95ab818-fbe8-4acd-9f7b-58e24ade6393/cpu/rate:mean | 2022-11-07T20:58:00+00:00 |        60.0 |              3.025 |
| 199b0cb9-6ed6-4410-9073-0fb2e7842b65/cpu/rate:mean | 2022-11-07T20:58:00+00:00 |        60.0 |                9.3 |
| 61bfb555-9efb-46f1-8559-08dec90f94ed/cpu/rate:mean | 2022-11-07T20:57:00+00:00 |        60.0 |  66.19166666666668 |
| a95ab818-fbe8-4acd-9f7b-58e24ade6393/cpu/rate:mean | 2022-11-07T20:57:00+00:00 |        60.0 |              2.275 |
| 199b0cb9-6ed6-4410-9073-0fb2e7842b65/cpu/rate:mean | 2022-11-07T20:57:00+00:00 |        60.0 |  56.31666666666667 |
| 61bfb555-9efb-46f1-8559-08dec90f94ed/cpu/rate:mean | 2022-11-07T20:56:00+00:00 |        60.0 |  59.50833333333333 |
| a95ab818-fbe8-4acd-9f7b-58e24ade6393/cpu/rate:mean | 2022-11-07T20:56:00+00:00 |        60.0 |              2.375 |
| 199b0cb9-6ed6-4410-9073-0fb2e7842b65/cpu/rate:mean | 2022-11-07T20:56:00+00:00 |        60.0 | 63.949999999999996 |
| a95ab818-fbe8-4acd-9f7b-58e24ade6393/cpu/rate:mean | 2022-11-07T20:55:00+00:00 |        60.0 | 15.558333333333335 |
| 199b0cb9-6ed6-4410-9073-0fb2e7842b65/cpu/rate:mean | 2022-11-07T20:55:00+00:00 |        60.0 |              93.85 |
| a95ab818-fbe8-4acd-9f7b-58e24ade6393/cpu/rate:mean | 2022-11-07T20:54:00+00:00 |        60.0 |  59.54999999999999 |
| 199b0cb9-6ed6-4410-9073-0fb2e7842b65/cpu/rate:mean | 2022-11-07T20:54:00+00:00 |        60.0 |  61.23333333333334 |
| a95ab818-fbe8-4acd-9f7b-58e24ade6393/cpu/rate:mean | 2022-11-07T20:53:00+00:00 |        60.0 |  74.73333333333333 |
| a95ab818-fbe8-4acd-9f7b-58e24ade6393/cpu/rate:mean | 2022-11-07T20:52:00+00:00 |        60.0 |  57.86666666666667 |
| a95ab818-fbe8-4acd-9f7b-58e24ade6393/cpu/rate:mean | 2022-11-07T20:51:00+00:00 |        60.0 | 60.416666666666664 |
+----------------------------------------------------+---------------------------+-------------+--------------------+
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4.4.3. 为实例工作负载检索可用的遥测
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检索实例工作负载的可用遥测，并以百分比表示 vCPU 使用率。

先决条件

  • 使用自动扩展组资源创建 heat 堆栈，导致实例工作负载。

流程

  1. 以云管理员身份登录到您的 OpenStack 环境。

  2. 检索自动扩展组 heat 堆栈的 ID： 

    $ openstack stack show vnf -c id -c stack_status
+--------------+--------------------------------------+
| Field        | Value                                |
+--------------+--------------------------------------+
| id           | e0a15cee-34d1-418a-ac79-74ad07585730 |
| stack_status | CREATE_COMPLETE                      |
+--------------+--------------------------------------+
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  3. 将堆栈 ID 的值设置为环境变量： 

    $ export STACK_ID=$(openstack stack show vnf -c id -f value)
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  4. 检索您要返回数据的工作负载实例的 ID。我们使用服务器列表长表单和过滤属于自动扩展组的实例： 

    $ openstack server list --long --fit-width | grep "metering.server_group='$STACK_ID'"
| bc1811de-48ed-44c1-ae22-c01f36d6cb02 | vn-xlfb4jb-yhbq6fkk2kec-qsu2lr47zigs-vnf-y27wuo25ce4e | ACTIVE | None       | Running     | private=192.168.100.139, 192.168.25.179 | fedora36   | d21f1aaa-0077-4313-8a46-266c39b705c1 | m1.small    | 692533fe-0912-417e-b706-5d085449db53 | nova              | host.localdomain | metering.server_group='e0a15cee-34d1-418a-ac79-74ad07585730' |
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  5. 为返回的实例工作负载名称设置实例 ID： 

    $ INSTANCE_NAME='vn-xlfb4jb-yhbq6fkk2kec-qsu2lr47zigs-vnf-y27wuo25ce4e' ; export INSTANCE_ID=$(openstack server list --name $INSTANCE_NAME -c ID -f value)
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  6. 验证已经为实例资源 ID 存储了指标。如果没有可用的指标，则自实例创建后，可能没有足够的时间。如果有足够的时间，您可以检查 /var/log/containers/ceilometer/ 中数据收集服务的日志，并在 /var/log/containers/gnocchi/ 中检查时间序列数据库服务 gnocchi 的日志： 

    $ openstack metric resource show --column metrics $INSTANCE_ID
+---------+---------------------------------------------------------------------+
| Field   | Value                                                               |
+---------+---------------------------------------------------------------------+
| metrics | compute.instance.booting.time: 57ca241d-764b-4c58-aa32-35760d720b08 |
|         | cpu: d7767d7f-b10c-4124-8893-679b2e5d2ccd                           |
|         | disk.ephemeral.size: 038b11db-0598-4cfd-9f8d-4ba6b725375b           |
|         | disk.root.size: 843f8998-e644-41f6-8635-e7c99e28859e                |
|         | memory.usage: 1e554370-05ac-4107-98d8-9330265db750                  |
|         | memory: fbd50c0e-90fa-4ad9-b0df-f7361ceb4e38                        |
|         | vcpus: 0629743e-6baa-4e22-ae93-512dc16bac85                         |
+---------+---------------------------------------------------------------------+
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  7. 验证资源指标是否有可用的测量结果，并记录粒度值，因为我们在运行 openstack metric aggregates 命令时使用它： 

    $ openstack metric measures show --resource-id $INSTANCE_ID --aggregation rate:mean cpu
+---------------------------+-------------+---------------+
| timestamp                 | granularity |         value |
+---------------------------+-------------+---------------+
| 2022-11-08T14:12:00+00:00 |        60.0 | 71920000000.0 |
| 2022-11-08T14:13:00+00:00 |        60.0 | 88920000000.0 |
| 2022-11-08T14:14:00+00:00 |        60.0 | 76130000000.0 |
| 2022-11-08T14:15:00+00:00 |        60.0 | 17640000000.0 |
| 2022-11-08T14:16:00+00:00 |        60.0 |  3330000000.0 |
| 2022-11-08T14:17:00+00:00 |        60.0 |  2450000000.0 |
...
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  8. 通过查看实例工作负载的配置类别来检索应用到工作负载实例的 vCPU 内核数： 

    $ openstack server show $INSTANCE_ID -cflavor -f value
m1.small (692533fe-0912-417e-b706-5d085449db53)

$ openstack flavor show 692533fe-0912-417e-b706-5d085449db53 -c vcpus -f value
2
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  9. 按资源类型实例（服务器 ID）将指标返回为聚合，其值计算为百分比。聚合返回为 CPU 时间的纳秒值。我们将该数量除以 1000000000，以获得以秒为单位的值。然后，我们按我们的粒度划分值，本例中为 60 秒（之前使用 openstack metric measures show 命令检索）。然后，该值将通过 100 乘以一个百分比。最后，我们将总值除以分配给实例的类别提供的 vCPU 数量，在本示例中，值为 2 vCPU，从而以 CPU 时间百分比表示的值： 

    $ openstack metric aggregates --resource-type instance --sort-column timestamp --sort-descending '(/ (* (/ (/ (metric cpu rate:mean) 1000000000) 60) 100) 2)' id=$INSTANCE_ID
+----------------------------------------------------+---------------------------+-------------+--------------------+
| name                                               | timestamp                 | granularity |              value |
+----------------------------------------------------+---------------------------+-------------+--------------------+
| bc1811de-48ed-44c1-ae22-c01f36d6cb02/cpu/rate:mean | 2022-11-08T14:26:00+00:00 |        60.0 |               2.45 |
| bc1811de-48ed-44c1-ae22-c01f36d6cb02/cpu/rate:mean | 2022-11-08T14:25:00+00:00 |        60.0 |             11.075 |
| bc1811de-48ed-44c1-ae22-c01f36d6cb02/cpu/rate:mean | 2022-11-08T14:24:00+00:00 |        60.0 |               61.3 |
| bc1811de-48ed-44c1-ae22-c01f36d6cb02/cpu/rate:mean | 2022-11-08T14:23:00+00:00 |        60.0 |  74.78333333333332 |
| bc1811de-48ed-44c1-ae22-c01f36d6cb02/cpu/rate:mean | 2022-11-08T14:22:00+00:00 |        60.0 | 55.383333333333326 |
...
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