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3.9. 查看 Operator 指标

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Custom Metrics Autoscaler Operator 会公开从集群监控组件中提取的可随时使用的指标。您可以使用 Prometheus Query Language (PromQL) 来分析和诊断问题来查询指标。控制器 pod 重启时会重置所有指标。

3.9.1. 访问性能指标

您可以使用 OpenShift Container Platform Web 控制台访问指标并运行查询。

流程

  1. 在 OpenShift Container Platform Web 控制台中选择 Administrator 视角。
  2. 选择 Observe Metrics
  3. 要创建自定义查询,请将 PromQL 查询添加到 Expression 字段中。
  4. 要添加多个查询,选择 Add Query

3.9.1.1. 提供的 Operator 指标

Custom Metrics Autoscaler Operator 会公开以下指标,您可以使用 OpenShift Container Platform Web 控制台查看这些指标。

表 3.1. 自定义 Metric Autoscaler Operator 指标
指标名称描述

keda_scaler_activity

特定的 scaler 是活跃的还是不活跃的。值 1 表示 scaler 处于活跃状态; 0 表示 scaler 不活跃。

keda_scaler_metrics_value

每个 scaler 的指标的当前值,由计算目标平均值中的 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 使用。

keda_scaler_metrics_latency

从每个 scaler 检索当前指标的延迟。

keda_scaler_errors

每个 scaler 发生的错误数量。

keda_scaler_errors_total

所有 scaler 遇到的错误总数。

keda_scaled_object_errors

每个扩展的对象发生的错误数量。

keda_resource_totals

每个命名空间中的自定义 Metrics Autoscaler 自定义资源总数,每种自定义资源类型。

keda_trigger_totals

根据触发器类型的触发器总数。

自定义 Metrics Autoscaler Admission Webhook 指标

自定义 Metrics Autoscaler Admission Webhook 也会公开以下 Prometheus 指标。

指标名称描述

keda_scaled_object_validation_total

扩展对象验证的数量。

keda_scaled_object_validation_errors

验证错误的数量。

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