في عالم رصد ومراقبة الحاويات الخاص بك، تواجه تحدياً حينما تحاول فهم كيف يمكنك تحويل القيم الزمنية المستمرة لـ “cpu_user_seconds_total” إلى نسبة استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) كما هو الحال في أداة “top”. يبدو أن استفسارك يرتبط بكيفية تحويل هذه القيم إلى نسبة معقولة ودقيقة تعكس حالة استخدام الوحدة المركزية بشكل فعال.
للقيام بذلك بطريقة صحيحة ودقيقة، يجب أن نأخذ في اعتبارنا عدة عوامل. أولاً وقبل كل شيء، يجب فهم أن “cpu_user_seconds_total” تعكس إجمالي الوقت الذي قضته وحدة المعالجة المركزية في حالة تنفيذ البرامج بوحدة المستخدم. لتحويل هذا القيمة إلى نسبة استخدام الوحدة المركزية، يمكننا استخدام الفرق بين القراءتين في فترة زمنية معينة.
باستخدام استعلامك الحالي، الذي يستخدم “rate” لحساب معدل التغيير في “cpu_user_seconds_total” خلال فترة 30 ثانية، يمكننا القول إن هذا خطوة في الاتجاه الصحيح. ولكن لضمان دقة النسبة، يجب علينا أن نقسم هذا الفارق على الوقت الإجمالي. يمكن تحقيق ذلك عن طريق استخدام الدالة “rate” مرة أخرى وتقسيم النتيجة على “cpu_user_seconds_total” الإجمالي.
لذا، يمكنك تجربة التعديل التالي على استعلامك:
rate(container_cpu_user_seconds_total[30s]) / container_cpu_user_seconds_total
بهذا الشكل، يمكن أن يقدم الاستعلام نسبة استخدام الوحدة المركزية بشكل أدق ويعكس الوضع بطريقة تتوافق مع ما تظهره أداة “top”.
المهمة هنا هي تحليل القيم والتلاعب بها بشكل دقيق للحصول على نتائج تعكس الواقع بشكل صحيح.
المزيد من المعلومات
لفهم أعمق حول كيفية تحويل “cpu_user_seconds_total” إلى نسبة استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU)، يجب أن نستعرض بعض المفاهيم والخطوات بتفصيل أكبر.
أولاً وقبل كل شيء، يفترض أن تكون القيمة “cpu_user_seconds_total” قد تزيد بمقدار الوقت الذي يقضيه المعالج في تنفيذ البرامج بوحدة المستخدم. هذا يتضمن الوقت الذي يقضيه في تشغيل البرامج التي تمت كتابتها بواسطة المستخدم، بدلاً من تلك التي تديرها النظام بوحدة النواة.
عندما تقوم بحساب معدل التغيير باستخدام “rate(container_cpu_user_seconds_total[30s])”، فإنك في الأساس تقوم بحساب معدل التغيير في الوقت الذي يقضيه المعالج في حالة تنفيذ البرامج بوحدة المستخدم خلال الفترة الزمنية المحددة (30 ثانية في هذه الحالة).
الخطوة التالية هي تقسيم هذا المعدل على القيمة الإجمالية لـ “cpu_user_seconds_total” للحصول على نسبة استخدام الوحدة المركزية. يمكن أن يظهر هذا بشكل رياضي كالتالي:
هذا يؤدي إلى الحصول على نسبة تعكس فعالية استخدام وحدة المعالجة المركزية. ومع ذلك، يجب أن يتم التنويه إلى أن هذا النهج يعتمد على فهم دقيق للمعلومات التي يوفرها Prometheus وهيكل البيانات الخاص به.
لضمان دقة أكبر، يمكن تجربة أو تعديل أساليب أخرى في حالة وجود متطلبات محددة. يمكنك أيضًا استكشاف مستندات Prometheus والمصادر الأخرى لفهم أفضل للمفاهيم والطرق المختلفة لمراقبة وتحليل استخدام وحدة المعالجة المركزية في بيئة Docker.
