如何在 kubernetes python 中使用 kubectl 顶级节点？

Question

更新

关于空间，我意识到我可以将根路径“/”安装到容器中并使用这段代码来获取我的统计信息：

import shutil

total, used, free = shutil.disk_usage("/")

print("Total: %d GiB" % (total // (2**30)))
print("Used: %d GiB" % (used // (2**30)))
print("Free: %d GiB" % (free // (2**30)))

不过，仍在寻找一种通过 Kubernetes 本身来实现这一点的方法。

原始问题

我正在构建一项服务，其部分功能是监视我的 kubernetes 集群的系统资源（不是特定的 Pod - 节点运行的整个机器），我意识到这kubectl top node是获取该信息（不包括存储）的好方法。

有没有办法使用 kubernetes python 包获取此信息？

我试图在包文档中找到解决方案，并意识到该操作不存在。（也许用不同的名字？我找不到它）
也在 Github 上发现了这个问题，它部分解决了我的问题，但我仍在寻找更简单的东西。

我的问题：如何通过 Kubernetes Python 包检查 kubernetes 节点的系统资源（例如内存、存储和 CPU 使用情况）？

Answer 1

Kubernetes 中可通过 Metrics API 获取资源使用情况指标，例如 Pod 或节点 CPU 和内存使用情况。
您可以使用命令访问Metrics APIkubectl get --raw，例如：

kubectl get --raw /apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes

更多示例可以在Metrics API 文档中找到。

使用Kubernetes Python 客户端，您应该能够检查 Kubernetes 节点的内存和 CPU 使用情况，就像使用命令一样kubectl top nodes：
注意：内存在kilobytes，但可以轻松转换为megabytes.

#!/usr/bin/python
# Script name: usage_info.py

from kubernetes import client, config

config.load_kube_config()

api = client.CustomObjectsApi()
k8s_nodes = api.list_cluster_custom_object("metrics.k8s.io", "v1beta1", "nodes")


for stats in k8s_nodes['items']:
    print("Node Name: %s\tCPU: %s\tMemory: %s" % (stats['metadata']['name'], stats['usage']['cpu'], stats['usage']['memory']))

和示例输出：

$ ./usage_info.py
Node Name: node01     CPU: 82845225n  Memory: 707408Ki
Node Name: node02     CPU: 99717207n  Memory: 613892Ki
Node Name: node03     CPU: 74841362n  Memory: 625316Ki

在存储使用方面，我认为应该以不同的方式检查，因为此信息在端点上不可用/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes。