Consumi risorse per namespace

Esempio con namespace monitorati: istio-system, openshift-logging, registry. Finestra picco: 7d, step subquery: 5m.

CPU

Consumo attuale per namespace (core)

sum(node_namespace_pod_container:container_cpu_usage_seconds_total:sum_irate{
  cluster="", namespace=~"istio-system|openshift-logging|registry"
}) by (namespace)

Picco per namespace (core, 7d)

max_over_time(
  sum(node_namespace_pod_container:container_cpu_usage_seconds_total:sum_irate{
    cluster="", namespace=~"istio-system|openshift-logging|registry"
  }) by (namespace)
[7d:5m])

Memoria

Consumo attuale per namespace (GiB)

sum(container_memory_rss{
  job="kubelet", metrics_path="/metrics/cadvisor", cluster="",
  container!="", namespace=~"istio-system|openshift-logging|registry"
}) by (namespace) / 1024^3

Picco per namespace (GiB, 7d)

max_over_time(
  sum(container_memory_rss{
    job="kubelet", metrics_path="/metrics/cadvisor", cluster="",
    container!="", namespace=~"istio-system|openshift-logging|registry"
  }) by (namespace)
[7d:5m]) / 1024^3

Note

• CPU: già in core → ×1000 per millicore.
• Memoria: / 1024^3 → GiB (base 2, combacia con i Gi di K8s); / 1e9 → GB decimali.
• La divisione va fuori dal max_over_time, così l’aggregazione lavora sui byte grezzi.
• Le subquery sono costose: su finestre lunghe allarga lo step, es. [30d:1h].
• =~ usa regex: attenzione ai pattern tipo openshift-.* che catturano più namespace del previsto.