DeepFlow 最佳实践 —— NVIDIA GPU 指标数据集成及统一观测

原创
08/23 14:17
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DeepFlow 可观测性平台以 eBPF 技术实现的零侵扰(Zero Code)分布式追踪为核心,不仅实现了面向应用的全栈(Full Stack)观测能力,同时通过开放的数据集成接口和智能标签(SmartEncoding)技术支持汇聚外部的 Metrics、Tracing、Logging、Profiling 等各类的海量观测数据,消除运维数据孤岛,为 IT 系统的运行维护、安全监测、运营分析提供统一的可观测性数据综合解决方案。

在本篇实践案例中,将向您介绍如何在 DeepFlow 可观测性平台快速集成 NVIDIA GPU 指标数据,补充、丰富可观测性数据湖的信号种类,面向 AI 智算场景提供 GPU 指标与主机指标、应用调用指标的统一观测能力,提升 AI 智算应用的质量监控、故障诊断能力。

01|DeepFlow NVIDIA GPU 指标数据集成方案

整体架构

我们使用 DeepFlow Agent + Grafana Alloy + DCGM Exporter 实现 NVIDIA GPU 服务器的应用观测数据、主机指标数据、GPU 指标数据的统一采集。Grafana Alloy 是由 Grafana Labs 开发的用于多类观测数据的搜集工具。DCGM Exporter 是由 NVIDIA 公司提供的 GPU 指标 Exporter。

GPU 指标数据集成方案的关键点包括:

  • 在 GPU 服务器中部署 DCGM Exporter,采集 GPU 指标并提供向 Alloy 提供暴露接口;
  • 在 GPU 服务器中部署 Grafana Alloy,采集主机指标和 DCGM Exporter 的暴露指标,并发送到主机内部署的 DeepFlow Agent;
  • 在 GPU 服务器中部署 DeepFlow Agent,采集应用观测数据,并汇聚 Alloy 的主机指标数据、GPU 指标数据后,统一回送至 DeepFlow Server;
  • DeepFlow Server 汇聚 DeepFlow Agent 回送的所有数据,并打上统一的标签,构建统一的数据观测能力。

NVIDIA GPU 指标数据集成部署架构

部署 DeepFlow Agent

安装指导链接[1]

部署并运行后,DeepFlow Agent 开始对云端 K8s 集群中的应用服务进行零侵扰的 eBPF 数据采集,支持获取的数据主要包括:

  • 应用调用的 RED 指标(支持的应用协议详见链接[2]
  • 分布式调用链追踪数据
  • 应用实例 CPU、Memory Profiling 数据
  • 慢文件读写事件
  • 网络流量的 L3 吞吐、L4 吞吐、TCP 性能、TCP 异常、TCP 时延等指标

同时 DeepFlow Agent 默认开启数据集成接口(默认端口号为 38086)用于其他 Metrics、Tracing、Logging、Profiling 等数据的接收,其中用于 Prometheus 指标数据 Remote Write 的接口 API 为:/api/v1/prometheus

部署 Grafana Alloy

第 1 步:安装 Grafana Alloy

安装指导链接[3]

第 2 步:修改运行配置文件

cat << EOF > /etc/alloy/config.alloy
logging {
  level = "warn"
}

prometheus.exporter.unix "local_system" {
  include_exporter_metrics = true
  disable_collectors       = ["mdadm"]
}

prometheus.scrape "scrape_metrics" {
  targets         = prometheus.exporter.unix.local_system.targets
  forward_to      = [prometheus.relabel.filter_metrics.receiver]
  scrape_interval = "10s"
}

prometheus.scrape "nvdia_gpu_metrics" {
  targets = [{"__address__" = "127.0.0.1:9400"}]

  forward_to      = [prometheus.relabel.filter_metrics.receiver]
  scrape_interval = "10s"
  metrics_path    = "/metrics"
}

prometheus.relabel "filter_metrics" {
  rule {
    action        = "replace"
    replacement   = "IP_OF_HOST"
    target_label  = "instance"
  }
  forward_to = [prometheus.remote_write.deepflowagent.receiver]
}

prometheus.remote_write "deepflowagent" {
    endpoint {
        url = "http://127.0.0.1:38086/api/v1/prometheus"
EOF
DEFAULT_INTERFACE=$(ip route | grep default | awk '{print $5}')
DEFAULT_IP=$(ip -4 addr show $DEFAULT_INTERFACE | grep -oP '(?<=inet\s)\d+(\.\d+){3}')
sed -i "s|IP_OF_HOST|$DEFAULT_IP|g" /etc/alloy/config.alloy

注:DeepFlow Server 收到 DeepFlow Agent 回送的 Metrics 数据后,会尝试根据数据中的 instance 标签值标记更多的 DeepFlow 原生的可观测性标签(比如 chost、vpc、az、cloud、region 等),因此在 Metrics 数据集成时,上述 "filter_metrics" 的 "relabel" 策略用于确保 instance 填入正确的主机 IP。否则,在 DeepFlow 平台中将产生数据孤岛,且只能通过 tag.instance、tag.agent_hostname、tag.*** 等原生 Prometheus 标签检索分析所集成的 Metrics 数据。

第 3 步:启动服务

sudo systemctl start alloy
sudo systemctl enable alloy

(可选步骤)检查服务状态

sudo systemctl status alloy -l

(可选步骤)检查运行日志

sudo journalctl -u alloy -e

部署 DCGM Exporter

安装指导链接[4]

第 1 步:安装

docker run -d --gpus all --rm -p 9400:9400 nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:3.3.7-3.5.0-ubuntu22.04

注:安装前请确保系统中已部署 Docker。

第 2 步:检查

安装后等待 1-2 分钟,执行 curl 命令检查 GPU 数据是否正确暴露

curl localhost:9400/metrics

02|指标、主机指标与应用调用指标的统一观测

在 DeepFlow 的视图功能中内置了多个不同维度的监控视图,面向 GPU 服务器提供 GPU 指标与主机指标、应用调用指标的统一观测能力,包括:

  • 「GPU 指标详情监控」视图,实时观测 NVIDIA GPU 运行性能。
  • 「主机指标详情监控」视图,实时观测主机运行性能。
  • 「主机应用详情监控」视图,实时观测应用调用性能。

GPU 指标详情监控

在「GPU 指标详情监控」视图的下拉框中选择所关注的 GPU 服务器,便可自动过滤出服务器各 GPU 卡的实时性能,包括:

  • 关键性能指标统计列表
  • 资源使用率的变化曲线
  • 硬件指标(温度、功耗、时钟频率)的变化曲线
  • PCIe 指标变化曲线
  • 其他指标的变化曲线

GPU 指标详情监控视图

主机指标详情监控

在「主机指标详情监控」视图的下拉框中选择所关注的 GPU 服务器,便可自动过滤出服务器的主机系统实时性能,包括:CPU、内存、负载、磁盘、文件 IO、网络、进程等相关的监测指标曲线。

主机指标详情监控视图

主机应用详情监控

在「主机应用详情监控」视图的下拉框中选择所关注的 GPU 服务器,便可自动过滤出服务器的业务应用互访实时性能,包括:

  • 业务应用的互访拓扑/互访关系
  • 请求速率曲线
  • 响应速率曲线
  • 客户端异常比例曲线
  • 服务端异常比例曲线
  • 应用平均响应时延曲线
  • 应用最大响应时延曲线
  • 各应用协议的访问性能统计列表

主机应用详情监控视图

03|什么是 DeepFlow

DeepFlow 是云杉网络开发的一款可观测性产品,旨在为复杂的云原生 AI 应用提供深度可观测性。DeepFlow 基于 eBPF 实现了应用性能指标、分布式追踪、持续性能剖析等观测信号的零侵扰Zero Code)采集,并结合智能标签SmartEncoding)技术实现了所有观测信号的全栈Full Stack)关联和高效存取。使用 DeepFlow,可以让云原生及 AI 应用自动具有深度可观测性,从而消除开发者不断插桩的沉重负担,并为 DevOps/SRE 团队提供从代码到基础设施的监控及诊断能力。

GitHub 地址:https://github.com/deepflowio/deepflow

访问 DeepFlow Demo[5],体验零侵扰、全栈的可观测性。

参考资料

[1]部署 DeepFlow Agent:
https://www.deepflow.io/docs/zh/ee-install/saas/cloud-host/

[2]应用调用的 RED 指标支持的应用协议:
https://www.deepflow.io/docs/zh/features/l7-protocols/overview/

[3]安装 Grafana Alloy:
https://grafana.com/docs/alloy/latest/set-up/install/linux/

[4]部署 DCGM Exporter:
https://github.com/NVIDIA/dcgm-exporter

[5]DeepFlow Demo: https://deepflow.io/docs/zh/ce-install/overview/


欢迎报名参与8月24日·DeepFlow可观测性Meetup·广州站,本次活动聚焦可观测领域,来自 DeepFlow、Greptime、腾讯云等多位可观测领域行业专家将一起深入探讨可观测领域的创新技术解决方案。

 

 
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