Pipeline de métricas de recursos

Para o Kubernetes, a API de Métricas oferece um conjunto básico de métricas para dar suporte ao escalonamento automático e casos de uso similares. Esta API disponibiliza informações sobre o uso de recursos para nó e pod, incluindo métricas para CPU e memória. Se você implantar a API de Métricas em seu cluster, os clientes da API do Kubernetes podem então consultar essas informações, e você pode usar os mecanismos de controle de acesso do Kubernetes para gerenciar permissões ao fazê-lo.

O HorizontalPodAutoscaler (HPA) e o VerticalPodAutoscaler (VPA) usam dados da API de métricas para ajustar réplicas e recursos de cargas de trabalho para atender à demanda do cliente.

Você também pode visualizar as métricas de recursos usando o comando kubectl top.

A Figura 1 ilustra a arquitetura do pipeline de métricas de recursos.

flowchart RL subgraph cluster[Cluster] direction RL S[

] A[Metrics-
Server] subgraph B[Nós] direction TB D[cAdvisor] --> C[kubelet] E[Agente de execução
do contêiner] --> D E1[Agente de execução
do contêiner] --> D P[dados do pod] -.- C end L[Servidor
de API] W[HPA] C ---->|métricas de recursos
no nível do nó| A -->|API de
métricas| L --> W end L ---> K[kubectl
top] classDef box fill:#fff,stroke:#000,stroke-width:1px,color:#000; class W,B,P,K,cluster,D,E,E1 box classDef spacewhite fill:#ffffff,stroke:#fff,stroke-width:0px,color:#000 class S spacewhite classDef k8s fill:#326ce5,stroke:#fff,stroke-width:1px,color:#fff; class A,L,C k8s

Figura 1. Pipeline de Métricas de Recursos

Os componentes da arquitetura, da direita para a esquerda na figura, consistem no seguinte:

  • cAdvisor: Daemon para coletar, agregar e expor métricas de contêiner incluído no Kubelet.

  • kubelet: Agente do nó para gerenciar recursos de contêiner. As métricas de recursos são acessíveis usando os endpoints da API do kubelet /metrics/resource e /stats.

  • métricas de recursos no nível do nó: API fornecida pelo kubelet para descobrir e recuperar estatísticas resumidas por nó disponíveis através do endpoint /metrics/resource.

  • metrics-server: Componente complemento do cluster que coleta e agrega métricas de recursos extraídas de cada kubelet. O servidor de API serve a API de Métricas para uso pelo HPA, VPA e pelo comando kubectl top. O Metrics Server é uma implementação de referência da API de Métricas.

  • API de Métricas: API do Kubernetes que oferece suporte ao acesso à CPU e memória usadas para escalonamento automático de cargas de trabalho. Para fazer isso funcionar em seu cluster, você precisa de um servidor de extensão de API que forneça a API de Métricas.

API de Métricas

ESTADO DA FUNCIONALIDADE: Kubernetes 1.8 [beta]

O metrics-server implementa a API de Métricas. Esta API permite que você acesse o uso de CPU e memória para os nós e pods em seu cluster. Seu papel principal é fornecer métricas de uso de recursos para os componentes de escalonamento automático do K8s.

Aqui está um exemplo da solicitação da API de Métricas para um nó minikube direcionada através do jq para facilitar a leitura:

kubectl get --raw "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/minikube" | jq '.'

Aqui está a mesma chamada para a API usando curl:

curl http://localhost:8080/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/minikube

Resposta de exemplo:

{
  "kind": "NodeMetrics",
  "apiVersion": "metrics.k8s.io/v1beta1",
  "metadata": {
    "name": "minikube",
    "selfLink": "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/minikube",
    "creationTimestamp": "2022-01-27T18:48:43Z"
  },
  "timestamp": "2022-01-27T18:48:33Z",
  "window": "30s",
  "usage": {
    "cpu": "487558164n",
    "memory": "732212Ki"
  }
}

Aqui está um exemplo da solicitação da API de Métricas para um pod kube-scheduler-minikube contido no namespace kube-system e direcionada através do jq para facilitar a leitura:

kubectl get --raw "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/kube-system/pods/kube-scheduler-minikube" | jq '.'

Aqui está a mesma chamada para a API usando curl:

curl http://localhost:8080/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/kube-system/pods/kube-scheduler-minikube

Resposta de exemplo:

{
  "kind": "PodMetrics",
  "apiVersion": "metrics.k8s.io/v1beta1",
  "metadata": {
    "name": "kube-scheduler-minikube",
    "namespace": "kube-system",
    "selfLink": "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/kube-system/pods/kube-scheduler-minikube",
    "creationTimestamp": "2022-01-27T19:25:00Z"
  },
  "timestamp": "2022-01-27T19:24:31Z",
  "window": "30s",
  "containers": [
    {
      "name": "kube-scheduler",
      "usage": {
        "cpu": "9559630n",
        "memory": "22244Ki"
      }
    }
  ]
}

A API de Métricas é definida no repositório k8s.io/metrics. Você deve habilitar a camada de agregação de API e registrar um APIService para a API metrics.k8s.io.

Para saber mais sobre a API de Métricas, consulte o design da API de métricas de recursos, o repositório do metrics-server e a API de métricas de recursos.

Medindo o uso de recursos

CPU

A CPU é reportada como o uso médio do núcleo medido em unidades de cpu. Uma cpu, no Kubernetes, é equivalente a 1 vCPU/Núcleo para provedores de nuvem, e 1 hyper-thread em processadores Intel de servidor dedicado.

Este valor é derivado obtendo uma taxa sobre um contador cumulativo de CPU fornecido pelo kernel (em kernels Linux e Windows). A janela de tempo usada para calcular a CPU é mostrada no campo window na API de Métricas.

Para saber mais sobre como o Kubernetes aloca e mede recursos de CPU, consulte significado da CPU.

Memória

A memória é reportada como o conjunto de trabalho, medido em bytes, no instante em que a métrica foi coletada.

Em um mundo ideal, o "conjunto de trabalho" é a quantidade de memória em uso que não pode ser liberada sob pressão de memória. No entanto, o cálculo do conjunto de trabalho varia por sistema operacional do host, e geralmente faz uso pesado de heurísticas para produzir uma estimativa.

O modelo do Kubernetes para o conjunto de trabalho de um contêiner espera que o agente de execução do contêiner conte a memória anônima associada ao contêiner em questão. A métrica do conjunto de trabalho também inclui tipicamente alguma memória em cache (baseada em arquivo), porque o sistema operacional do host nem sempre pode recuperar páginas.

Para saber mais sobre como o Kubernetes aloca e mede recursos de memória, consulte significado da memória.

Metrics Server

O metrics-server obtém métricas de recursos dos kubelets e as expõe no servidor de API do Kubernetes através da API de Métricas para uso pelo HPA e VPA. Você também pode visualizar essas métricas usando o comando kubectl top.

O metrics-server usa a API do Kubernetes para rastrear nós e pods em seu cluster. O metrics-server consulta cada nó via HTTP para obter métricas. O metrics-server também constrói uma visão interna dos metadados do pod e mantém um cache da integridade do pod. Essa informação de integridade do pod em cache está disponível através da API de extensão que o metrics-server disponibiliza.

Por exemplo, com uma consulta HPA, o metrics-server precisa identificar quais pods atendem aos seletores de rótulos na implantação.

O metrics-server chama a API do kubelet para coletar métricas de cada nó. Dependendo da versão do metrics-server ele usa:

  • Endpoint de recurso de métricas /metrics/resource na versão v0.6.0+ ou
  • Endpoint da API de resumo /stats/summary em versões mais antigas

Próximos passos

Para saber mais sobre o metrics-server, consulte o repositório do metrics-server.

Você também pode consultar o seguinte:

Para saber sobre como o kubelet serve métricas do nó e como você pode acessá-las através da API do Kubernetes, leia Dados de Métricas do Nó.

Última modificação September 14, 2025 at 7:41 PM PST: Update content/pt-br/docs/tasks/debug/debug-cluster/resource-metrics-pipeline.md (0c7e3bc9e2)