基于Grafana+Prometheus的IB网卡硬件计数器监控方案

目录

一、环境准备

1.1 验证IB网卡工具

首先确认节点已安装Mellanox InfiniBand网卡驱动及管理工具,执行以下命令验证硬件计数器功能:

bash 复制代码
# 查看mlx5_0端口的硬件计数器
show_counters mlx5_0

# 预期输出示例(关键指标说明):
Port 1 hw counters:
out_of_sequence: 129759255    # 序列号异常包计数
packet_seq_err: 131851200     # 数据包序列错误
roce_adp_retrans: 3397922     # ROCE协议自适应重传次数
rx_read_requests: 306715884   # 接收的Read请求数
rx_write_requests: 1192749531 # 接收的Write请求数

二、指标采集实现

2.1 指标暴露脚本

创建Python采集服务(建议保存为ib_metrics_exporter.py):

python 复制代码
import time
from prometheus_client import Gauge, start_http_server
import subprocess

class IBMetricsCollector:
    def __init__(self, port=8006):
        self.metric = Gauge('ib_hw_counters', 
                          'InfiniBand Hardware Counters', 
                          ['ib_device', 'counter_name'])
        start_http_server(port)

    def collect_metrics(self, devices):
        """采集指定IB设备的指标"""
        while True:
            self.metric.clear()
            for dev in devices:
                self._get_single_device_metrics(dev)
            time.sleep(15)

    def _get_single_device_metrics(self, device):
        try:
            output = subprocess.check_output(
                ['show_counters', device],
                stderr=subprocess.STDOUT,
                universal_newlines=True
            )
            for line in output.strip().split('\n'):
                if ':' in line:
                    name, value = line.split(':', 1)
                    if value.strip().isdigit():
                        self.metric.labels(
                            ib_device=device,
                            counter_name=name.strip()
                        ).set(int(value.strip()))
        except Exception as e:
            print(f"Error collecting {device}: {str(e)}")

if __name__ == '__main__':
    # 监控4个IB设备(根据实际设备数量调整)
    collector = IBMetricsCollector(port=8006)
    collector.collect_metrics([f"mlx5_{i}" for i in range(4)])

2.2 服务部署

bash 复制代码
# 安装依赖
pip install prometheus-client

# 后台运行服务(建议使用systemd托管)
nohup python ib_metrics_exporter.py > exporter.log 2>&1 &

三、监控系统配置

3.1 Prometheus配置

修改prometheus.yml添加抓取任务:

yaml 复制代码
scrape_configs:
  - job_name: 'ib_metrics'
    scrape_interval: 15s
    static_configs:
      - targets:
        - 192.168.1.5:8006  # 节点1
        - 192.168.1.6:8006  # 节点2
        labels:
          cluster: HPC_Cluster  # 自定义集群标识

3.2 配置验证

bash 复制代码
# 重启Prometheus服务
systemctl restart prometheus

# 检查Target状态(应显示UP状态)
http://localhost:9090/targets

四、数据可视化

4.1 Grafana配置

  1. 添加Prometheus数据源

    • URL: http://prometheus-server:9090
    • Auth: 根据实际情况配置
  2. 创建监控看板

    promql 复制代码
    # 重传率计算
    rate(ib_hw_counters{counter_name="roce_adp_retrans"}[5m])
    /
    rate(ib_hw_counters{counter_name="rx_write_requests"}[5m])
  3. 推荐可视化组件:

    • Time series: 时序趋势分析
    • Stat:关键指标实时值
    • Heatmap:错误分布分析

五、应用场景

本方案可有效监控:

  1. 网络重传率异常
  2. 数据包序列错误
  3. 远程直接内存访问(RDMA)性能
  4. 网络拥塞检测
  5. 硬件级故障预警

最佳实践建议

  1. 设置关键指标的阈值告警(如重传率>0.1%)
  2. 定期归档历史数据用于性能分析
  3. 结合节点级指标(CPU/内存)进行关联分析
  4. 对不同IB端口进行对比监控

通过本方案,运维团队可以实现:

  • 实时掌握IB网络健康状态
  • 快速定位硬件层问题
  • 历史性能趋势分析
  • 容量规划数据支持
相关推荐
MXsoft6182 小时前
监控易对各类服务器硬件的广泛支持和深入监控能力
大数据·数据库·信息可视化
运维小文2 小时前
prometheus自定义监控(pushgateway和blackbox)和远端存储VictoriaMetrics
云原生·prometheus·监控·linux运维·victoriametrics
不爱敲代码吖6 小时前
Python 数据可视化创意工坊:从交互到艺术,解锁数据展示新灵感
开发语言·python·信息可视化
微刻时光18 小时前
影刀RPA结合Pandas的优势
python·信息可视化·pandas·rpa·影刀rpa·影刀证书·影刀实战
weixin_5259363320 小时前
Python数据分析之数据可视化
python·信息可视化·数据分析
编程梦想记1 天前
Python在数据处理中的应用:从入门到精通
开发语言·python·信息可视化
2301_764441331 天前
小说文本分析工具:基于streamlit实现的文本分析
前端·python·信息可视化·数据分析·nlp
编程零零七1 天前
基于Python+Flask+MySQL+HTML的爬取豆瓣电影top-250数据并进行可视化的数据可视化平台
python·mysql·信息可视化·flask·python教程·python安装
梦想画家1 天前
使用Python Seaborn创建热力图:从核心概念到实战案例
python·信息可视化