Métriques de surveillance et tableau de bord de kube-scheduler - Container Service for Kubernetes

Le composant kube-scheduler est l'ordonnanceur par défaut d'un cluster Kubernetes. Il affecte les Pods aux nœuds appropriés. Cette rubrique décrit les métriques de surveillance du composant kube-scheduler, explique comment utiliser son tableau de bord et détaille la résolution des anomalies de métriques courantes.

Avant de commencer

Accéder au tableau de bord

Consultez la section Afficher les tableaux de bord de surveillance des composants du plan de contrôle.

Liste des métriques

Les métriques exposent l'état et les paramètres d'un composant. Le tableau suivant répertorie celles du composant kube-scheduler.

Métrique	Type	Description
scheduler_scheduler_cache_size	Gauge	Nombre de nœuds, de Pods et d'AssumedPods (Pods supposés planifiés) dans le cache de l'ordonnanceur.
scheduler_pending_pods	Gauge	Nombre de Pods en attente, classés par type de file : unschedulable : Pods non planifiables. backoff : Pods dans la file backoffQ. Ils sont temporairement non planifiables. active : Pods dans la file activeQ. Ils sont prêts à être planifiés.
scheduler_pod_scheduling_attempts_bucket	Histogram	Nombre de tentatives nécessaires pour planifier un Pod. Les seuils des compartiments sont `{1, 2, 4, 8, 16}`.
memory_utilization_byte	Gauge	Utilisation mémoire, en octets.
cpu_utilization_core	Gauge	Utilisation CPU, en cœurs.
resource_utilization_level	Gauge	Niveau d'utilisation des ressources. resource : type de ressource. Valeurs valides : `cpu` et `memory`. utilization_level : niveau d'utilisation. Valeurs valides : `high` (utilisation ≥ 80 %) et `normal` (utilisation < 80 %). container : conteneur cible. Valeurs valides : `kube-apiserver`, `kube-scheduler`, `kube-controller-manager`, `cloud-controller-manager` et `etcd`.
rest_client_requests_total	Counter	Nombre de requêtes HTTP, classées par code d'état, méthode et hôte.
rest_client_request_duration_seconds_bucket	Histogram	Latence des requêtes HTTP, classée par verbe et URL.

Remarque

Les métriques d'utilisation des ressources suivantes sont obsolètes. Supprimez toute alerte ou règle de surveillance qui s'appuie dessus :

cpu_utilization_ratio : utilisation CPU.
memory_utilization_ratio : utilisation mémoire.

Tableau de bord

Le tableau de bord visualise les métriques des composants via des requêtes PromQL. Les sections suivantes décrivent ces visualisations et les métriques associées.

Overview

Visualisation

Détails des métriques

Métrique	PromQL	Description
Pods en attente de l'ordonnanceur	scheduler_pending_pods{job="ack-scheduler"}	Nombre de Pods en attente, classés par type de file : unschedulable : Pods non planifiables. backoff : Pods dans la file backoffQ. Ils sont temporairement non planifiables. active : Pods dans la file activeQ. Ils sont prêts à être planifiés.
Tentatives de planification des Pods par l'ordonnanceur	histogram_quantile($quantile, sum(rate(scheduler_pod_scheduling_attempts_bucket{job="ack-scheduler"}[$interval])) by (pod, le))	Nombre de tentatives nécessaires pour planifier un Pod. Les seuils des compartiments sont `{1, 2, 4, 8, 16}`.
Statistiques du cache de l'ordonnanceur	scheduler_scheduler_cache_size{job="ack-scheduler",type="nodes"} scheduler_scheduler_cache_size{job="ack-scheduler",type="pods"} scheduler_scheduler_cache_size{job="ack-scheduler",type="assumed_pods"}	Nombre de nœuds, de Pods et d'AssumedPods dans le cache de l'ordonnanceur.

Resources

Visualisation

Détails des métriques

Métrique	PromQL	Description
Utilisation mémoire	memory_utilization_byte{container="kube-scheduler"}	Utilisation mémoire, en octets.
CPU Usage	cpu_utilization_core{container="kube-scheduler"}*1000	Utilisation CPU, en millicœurs.
Niveau d'utilisation des ressources mémoire	resource_utilization_level{resource="memory",container="kube-scheduler",utilization_level="high"} resource_utilization_level{resource="memory",container="kube-scheduler",utilization_level="normal"}	Si `resource_utilization_level{utilization_level="high",...}` vaut 1, le niveau d'utilisation des ressources du conteneur est ≥ 80 %. Si `resource_utilization_level{utilization_level="normal",...}` vaut 1, le niveau d'utilisation des ressources du conteneur est < 80 %.
Niveau d'utilisation des ressources CPU	resource_utilization_level{resource="cpu",container="kube-scheduler",utilization_level="high"} resource_utilization_level{resource="cpu",container="kube-scheduler",utilization_level="normal"}

Kube API

Visualisation

Détails des métriques

Métrique	PromQL	Description
QPS des requêtes Kube API	sum(rate(rest_client_requests_total{job="ack-scheduler",code=~"2.."}[$interval])) by (method,code) sum(rate(rest_client_requests_total{job="ack-scheduler",code=~"3.."}[$interval])) by (method,code) sum(rate(rest_client_requests_total{job="ack-scheduler",code=~"4.."}[$interval])) by (method,code) sum(rate(rest_client_requests_total{job="ack-scheduler",code=~"5.."}[$interval])) by (method,code)	Taux de requêtes HTTP envoyées par kube-scheduler au composant kube-apiserver, classées par méthode et code d'état.
Latence des requêtes Kube API	histogram_quantile($quantile, sum(rate(rest_client_request_duration_seconds_bucket{job="ack-scheduler"}[$interval])) by (verb,url,le))	Latence des requêtes HTTP envoyées par kube-scheduler au composant kube-apiserver, classée par verbe et URL de requête.

Anomalies de métriques courantes

En cas d'anomalie de métrique, vérifiez si le comportement observé est attendu à l'aide des descriptions ci-dessous.

Nombre de Pods d'ordonnanceur actifs

Condition normale	Condition anormale	Description	Recommandation
Le nombre de Pods d'ordonnanceur actifs est supérieur ou égal à 1.	Le nombre de Pods d'ordonnanceur actifs est égal à 0.	Aucun ordonnanceur n'est disponible dans le cluster.	Vérifiez l'existence d'un Deployment ou d'un StatefulSet lié à l'ordonnanceur. Déterminez si le Pod de l'ordonnanceur a été mis hors ligne manuellement.

Nombre de Pods en attente

Condition normale	Condition anormale	Description	Recommandation
Le taux de planification des Pods est stable et le nombre de Pods en attente reste faible.	Le nombre de Pods dans la file unschedulable augmente continuellement. Le nombre de Pods dans la file unschedulable ne diminue pas, même après la planification d'autres Pods.	Les demandes de ressources des Pods du cluster sont inappropriées ou les ressources des nœuds sont insuffisantes.	Vérifiez que les ressources des nœuds satisfont les exigences du Pod. Vérifiez que le Pod ne spécifie pas une affinité de nœud impossible à satisfaire.

Tentatives de planification des Pods

Condition normale	Condition anormale	Description	Recommandation
Un Pod est planifié sur un nœud après quelques tentatives.	Un Pod reste non planifié après plusieurs tentatives.	Les demandes de ressources des Pods du cluster sont inappropriées ou les ressources des nœuds sont insuffisantes.	Vérifiez que les ressources des nœuds satisfont les exigences du Pod. Vérifiez que le Pod ne spécifie pas une affinité de nœud impossible à satisfaire.

Rubriques connexes

Pour en savoir plus sur les métriques, les tableaux de bord et les anomalies courantes des autres composants du plan de contrôle, consultez les rubriques suivantes : Métriques de surveillance du composant kube-apiserver, Métriques de surveillance du composant etcd, Métriques de surveillance du composant kube-controller-manager et Métriques de surveillance du composant cloud-controller-manager.