5.4. 使用 CPU 遥测值在使用速率功能时进行自动扩展阈值

流程

1. 访问 openstack 客户端 pod:

   $ oc rsh openstackclient

2. 检索自动扩展组 heat 堆栈的 stack_id ：

   $ openstack stack show stack1 -c id
   +-------+--------------------------------------+
   | Field | Value                                |
   +-------+--------------------------------------+
   | id    | 1ae77e51-ba09-452c-bc09-385f0791a366 |
   +-------+--------------------------------------+

3. 返回指标增长率，以百分比计算的值。增加率返回为 CPU 时间的纳秒值，其指标在给定窗口中增加。您需要将这个数字除以 1000000000 为单位，以秒为单位获取值。然后，您可以通过将该值乘以 100 来将该值转换为一个百分比。最后，您可以将总值除以分配给实例的类别提供的 vCPU 数量，在本示例中为 1 个 vCPU，提供一个以百分比表示的值。使用 stack_id 作为查询中 'server_group' 标签的值，以仅从堆栈中获取结果：

   $ openstack metric query "rate(ceilometer_cpu{server_group='1ae77e51-ba09-452c-bc09-385f0791a366'}[150s])/1000000000*100/1" -c resource_name -c value
   +-------------------------------------------------------------------------+-------+
   | resource_name                                                           | value |
   +-------------------------------------------------------------------------+-------+
   | st-ih4tya6-bf63mo4vvyqp-pvdwdmvzov5c-vnf-x4f535xcvjyp:instance-00000003 | 0.525 |
   +-------------------------------------------------------------------------+-------+

4. 您可以通过在查询中添加 offset 关键字来查看历史值。以下给出了与前一步类似的输出，但过去有数据 10 分钟：

   $ openstack metric query "rate(ceilometer_cpu{server_group='1ae77e51-ba09-452c-bc09-385f0791a366'}[150s] offset 10m)/1000000000*100/1" -c resource_name -c value
   +-------------------------------------------------------------------------+-------------------+
   | resource_name                                                           | value          	  |
   +-------------------------------------------------------------------------+-------------------+
   | st-ih4tya6-3ul7w6w66st7-mmvkxuwghjxl-vnf-dj7k7665csuv:instance-00000002 | 38.40833333333333 |
   +-------------------------------------------------------------------------+-------------------+

流程

1. 访问 openstack 客户端 pod:

   $ oc rsh openstackclient

2. 检索自动扩展组 heat 堆栈的 ID：

   $ openstack stack show stack1 -c id -c stack_status
   +--------------+--------------------------------------+
   | Field        | Value                                |
   +--------------+--------------------------------------+
   | id           | 0d6e19a9-2e1c-4728-b9ed-320da60c3c9d |
   | stack_status | CREATE_COMPLETE                      |
   +--------------+--------------------------------------+

3. 将堆栈 ID 的值设置为环境变量：

   $ export STACK_ID=$(openstack stack show stack1 -c id -f value)

4. 检索您要返回数据的工作负载实例的 ID。您可以使用服务器列表长形式，并过滤属于自动扩展组的实例：

   $ openstack server list --long --fit-width -c ID -c Name -c Properties | grep "metering.server_group='$STACK_ID'"
   | 94a776a6-ab74-41ec-9c21-26d3ca0a0138 | autoscaling_server_stack1-autoscalinggroup-l3qthrzpad67-nonm7balfxrn-sx6oebhyi3qo | metering.server_group='168364ae-afe2-4275-af28-aae01ee63b00' |

5. 为其中一个返回的实例工作负载名称设置实例 ID：

   $ INSTANCE_ID=94a776a6-ab74-41ec-9c21-26d3ca0a0138

6. 验证已存储了实例资源 ID 的指标。如果没有可用的指标，则没有足够的时间自实例创建后经过了。如果已经足够时间，您可以通过执行运行实例的 Compute 节点上的 podman logs ceilometer_agent_compute 来检查数据收集服务的日志，您可以通过执行 oc logs prometheus-metric-storage-0 -c prometheus 来检查时间序列数据库服务 Prometheus 的日志：

   $ openstack metric query "ceilometer_cpu{resource='$INSTANCE_ID'}" -c resource -c resource_name -c value -c unit
   +--------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+------+--------------+
   | resource                             | resource_name                                                                                       | unit | value        |
   +--------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+------+--------------+
   | a19f11ba-7834-4143-bf83-766af8199f04 | autoscaling_server_stack1-autoscalinggroup-5yzjn6ow4x6v-gmu2apozwluw-t7nqx63tybxh:instance-0000003c | ns   | 204290000000 |
   +--------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+------+--------------+

7. 显示收集的 ceilometer 指标：

   $ openstack metric list | grep ceilometer
   | ceilometer_cpu                            |
   | ceilometer_disk_device_allocation         |
   | ceilometer_disk_device_capacity           |
   | ceilometer_disk_device_read_bytes         |
   | ceilometer_disk_device_read_latency       |
   | ceilometer_disk_device_read_requests      |
   | ceilometer_disk_device_usage              |
   | ceilometer_disk_device_write_bytes        |
   | ceilometer_disk_device_write_latency      |
   | ceilometer_disk_device_write_requests     |
   | ceilometer_image_size                     |
   | ceilometer_memory_usage                   |
   | ceilometer_network_incoming_bytes         |
   | ceilometer_network_incoming_bytes_delta   |
   | ceilometer_network_incoming_packets       |
   | ceilometer_network_incoming_packets_drop  |
   | ceilometer_network_incoming_packets_error |
   | ceilometer_network_outgoing_bytes         |
   | ceilometer_network_outgoing_bytes_delta   |
   | ceilometer_network_outgoing_packets       |
   | ceilometer_network_outgoing_packets_drop  |
   | ceilometer_network_outgoing_packets_error |

8. 通过查看实例工作负载的已配置类别，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
   1

9. 返回指标增长率，以百分比计算的值。增加率返回为 CPU 时间的纳秒值，其指标在给定窗口中增加。您可以将该数字分成 1000000000，以获得数值（以秒为单位）。然后，该值通过将 100 的倍数转换为一个百分比。最后，您可以将总值除以分配给实例的类别提供的 vCPU 数量，在本示例中为 1 个 vCPU，提供一个以 CPU 时间表示的值：

   $ openstack metric query "rate(ceilometer_cpu{resource=~'$INSTANCE_ID'}[150s])/1000000000*100/1" -c resource_name -c value -c resource
   +--------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------+
   | resource                             | resource_name                                                                                       | value              |
   +--------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------+
   | a19f11ba-7834-4143-bf83-766af8199f04 | autoscaling_server_stack1-autoscalinggroup-5yzjn6ow4x6v-gmu2apozwluw-t7nqx63tybxh:instance-0000003c | 0.6166666666666667 |
   +--------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------+

10. 在查询中添加 offset 关键字以查看历史结果。以下命令提供与前一步类似的输出，但过去的数据 10 分钟：

    $ openstack metric query "rate(ceilometer_cpu{resource=~'$INSTANCE_ID'}[150s] offset 10m)/1000000000*100/1" -c resource_name -c value -c resource
    +--------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------+
    | resource                             | resource_name                                                                                       | value              |
    +--------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------+
    | a19f11ba-7834-4143-bf83-766af8199f04 | autoscaling_server_stack1-autoscalinggroup-5yzjn6ow4x6v-gmu2apozwluw-t7nqx63tybxh:instance-0000003c | 0.6083333333333333 |
    +--------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------+