golang通过node_exporter监控GPU及cpu频率、温度的代码

导语：通过node_exporter监控GPU以及cpu频率、温度，不想用一个node_exporter再加一个dcgm，分开监控。我这里监控的是热区的温度。如果需要监控各个cpu核心的温度需要修改一下代码。

结合了https://gitee.com/kevinliu_CQ/node_exporter监控GPU的代码。

加入了cpu的2项自定义监控https://gitee.com/jiaminxu/self_node_exporter

安装一下go

wget https://dl.google.com/go/go1.16.5.linux-amd64.tar.gz
tar -xvf go1.16.5.linux-amd64.tar.gz
cp -r ./go /usr/local
cd /usr/local/go/bin
cp -r * /usr/bin
mkdir -p $HOME/go
echo "export GOROOT=$HOME/go" >> /etc/profile
echo "export GOPATH=$HOME/gopath" >> /etc/profile
echo "export PATH=$PATH:$GOROOT/bin:$GOPATH/bin" >> /etc/profile
echo "export env -w GO111MODULE=on" >> /etc/profile
echo "export env -w GOPROXY=https://goproxy.io,direct" >> /etc/profile
source /etc/profile
cd /srv/
git clone https://gitee.com/kevinliu_CQ/node_exporter.git
cd node_exporter/
# cp自己的go文件到collector/下
mkdir -p /usr/local/cuda/include
cp -p nvml.h /usr/local/cuda/include
export GOPROXY=https://goproxy.cn
go build

编译完直接使用./node_exporter二进制文件即可。

gitee中已经编译好了amd64的可执行文件。

这个版本添加了Nvidia GPU信息的抓取，所以编译的时候需要nvml.h 复制到/usr/local/cuda/include 目录里面
1.  复制依赖
​```bash
mkdir -p /usr/local/cuda/include
cp -p nvml.h /usr/local/cuda/include
​```
2.  定义GOPROXY变量
​```bash
export GOPROXY=https://goproxy.cn
​```
3. 编译项目
​```bash
cd /root/gitee_node_exporter
go build
如果报错kit相关需要替换"github.com/go-kit/log"为"github.com/go-kit/kit/log"
​```
4. 在如果一切正常在目录中会生成node_exporter的可执行二进制文件
5. 运行即可
​```bash
./node_exporter --web.listen-address=":19200"
​```
6. 打包arm64架构的方法
  * apt install gcc-aarch64-linux-gnu
  * env CGO_ENABLED=1 GOOS=linux GOARCH=arm64 CC_FOR_TARGET=gcc-aarch64-linux-gnu CC=aarch64-linux-gnu-gcc go build

CPU 温度（最热的核心）由 x86_pkg_temp 给出。

$ cat /sys/class/thermal/thermal_zone10/type
x86_pkg_temp

然后/sys/class/thermal/thermal_zone10/temp是应该在 i3 状态栏中使用的文件。

附带说明一下，每个内核的温度都可以temp*_input在/sys/devices/platform/coretemp.0/hwmon/hwmon*/. 关联temp*_label显示哪个文件与哪个内核相关（在我的例子中是 4 个内核）：

.../hwmon*/$  grep "" temp*_label
temp1_label:Physical id 0
temp2_label:Core 0
temp3_label:Core 1
temp4_label:Core 2
temp5_label:Core 3

该文件temp1_input对应于内核的最热值。

如果要获取对应每个cpu的温度 需要

cat /sys/devices/platform/coretemp.0/hwmon/hwmon2/temp1_input

参考

https://qa.1r1g.cn/unix/ask/21339181/

https://cloud.tencent.com/developer/article/1820706

到此这篇关于golang通过node_exporter监控GPU及cpu频率、温度的文章就介绍到这了,更多相关golang监控GPU频率温度内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • 详解prometheus监控golang服务实践记录

    一.prometheus基本原理介绍 prometheus是基于metric采样的监控,可以自定义监控指标,如:服务每秒请求数.请求失败数.请求执行时间等,每经过一个时间间隔,数据都会从运行的服务中流出,存储到一个时间序列数据库中,之后可通过PromQL语法查询. 主要特点: 多维数据模型,时间序列数据通过metric名以key.value的形式标识: 使用PromQL语法灵活地查询数据: 不需要依赖分布式存储,各服务器节点是独立自治的: 时间序列的收集,通过 HTTP 调用,基于pull 模型

  • web项目中golang性能监控解析

    目录 性能监控 一.web项目(如gin中) 二.单个的go文件如果查看gc 性能监控 一.web项目(如gin中) 1.使用ginpprof import "github.com/DeanThompson/ginpprof" router := gin.Default() ginpprof.Wrap(router) 2.使用pprof 只需要在main.go中引入:_ “net/http/pprof” 访问:127.0.0.1:8080/debug/pprof /debug/ppro

  • golang实现对docker容器心跳监控功能

    自己写的go程序放到线上本来编译成二进制扔上去就行啦,但是怀着一颗docker的心,最终还是将它放到docker容器中运行起来了,运行起来也ok,一个最小容器64M,统一管理起来也方便,但是毕竟是个线上长驻内存的服务程序,万一跑挂了怎么办,如何才能监控它,直接上go代码,网上代码,略微做了下注释,但实测过,真实有效: package main import ( "encoding/json" "errors" "flag" "fmt&q

  • golang通过node_exporter监控GPU及cpu频率、温度的代码

    golang通过node_exporter监控GPU及cpu频率、温度的代码

    导语:通过node_exporter监控GPU以及cpu频率.温度,不想用一个node_exporter再加一个dcgm,分开监控.我这里监控的是热区的温度.如果需要监控各个cpu核心的温度需要修改一下代码. 结合了https://gitee.com/kevinliu_CQ/node_exporter监控GPU的代码. 加入了cpu的2项自定义监控https://gitee.com/jiaminxu/self_node_exporter 安装一下go wget https://dl.google

  • asp.net 获取机器硬件信息(cpu频率、磁盘可用空间、内存容量等)

    复制代码 代码如下: using System; using System.Data; using System.Configuration; using System.Web; using System.Web.Security; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; using System.Web.UI.WebControls.WebParts; using System.Web.UI.HtmlControls; usi

  • 运行tensorflow python程序,限制对GPU和CPU的占用操作

    一般情况下,运行tensorflow时,默认会占用可以看见的所有GPU,那么就会导致其它用户或程序无GPU可用,那么就需要限制程序对GPU的占用.并且,一般我们的程序也用不了所有的GPU资源,只是强行霸占着,大部分资源都不会用到,也不会提升运行速度. 使用nvidia-smi可以查看本机的GPU使用情况,如下图,这里可以看出,本机的GPU型号是K80,共有两个K80,四块可用(一个K80包括两块K40). 1.如果是只需要用某一块或某几块GPU,可以在运行程序时,利用如下命令运行:CUDA_VI

  • 在tensorflow中设置使用某一块GPU、多GPU、CPU的操作

    tensorflow下设置使用某一块GPU(从0开始编号): import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 多GPU: num_gpus = 4 for i in range(num_gpus): with tf.device('/gpu:%d',%i): ... 只是用cpu的

  • pytorch中 gpu与gpu、gpu与cpu 在load时相互转化操作

    问题描述 有时在加载已训练好的模型时,会出现 out of memory 的错误提示,但仔细检测使用的GPU卡并没有再用且内存也没有超出. 经查阅发现原来是训练模型时使用的GPU卡和加载时使用的GPU卡不一样导致的.个人感觉,因为pytorch的模型中是会记录有GPU信息的,所以有时使用不同的GPU加载时会报错. 解决方法 gpu之间的相互转换.即,将训练时的gpu卡转换为加载时的gpu卡. torch.load('modelparameters.pth', map_location={'cud

  • 使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)

    禁用GPU设置 # 在import tensorflow之前 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' CPU与GPU对比 显卡:GTX 1066 CPU GPU 简单测试:GPU比CPU快5秒 补充知识:tensorflow使用CPU可以跑(运行),但是使用GPU却不能用的情况 在跑的时候可以让加些选项: with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,

  • 详解tf.device()指定tensorflow运行的GPU或CPU设备实现

    详解tf.device()指定tensorflow运行的GPU或CPU设备实现

    在tensorflow中,我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备,可以指定运行在GPU还是CUP上,以及哪块GPU上. 设置使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二块GPU上运行: import tensorflow as tf with tf.device('/gpu:1'): v1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v1') v2 = tf.constant([1.0

  • Golang如何编写内存高效及CPU调优的Go结构体

    Golang如何编写内存高效及CPU调优的Go结构体

    目录 前言 输出结果 输出结果 前言 结构体是包含多个字段的集合类型,用于将数据组合为记录.这样可以将与同一实体相关联的数据利落地封装到一个轻量的类型定义中,然后通过对该结构体类型定义方法来实现不同的行为. 本文会尝试从内存利用和CPU周期的角度讲解如何高效编写struct. 我们来看下面这一结构体,这是我们一个奇怪用例所定义的terraform资源类型: type TerraformResource struct { Cloud string // 16字节 Name string // 16

  • Java CPU性能分析工具代码实例

    这篇文章主要介绍了Java CPU性能分析工具代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 背景 有处理过生产问题的同学基本都能遇到系统忽然缓慢,CPU突然飙升,甚至整个应用请求不可用.当出现这种情况下,在不影响数据准确性的前提下,我们应该尽快导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快回复系统的可用性,避免用户体验过差.本文针对CPU飙升问题,提供该问题的排查思路,从而能够快速定位到某线程甚至某快代码导致CPU飙升,从而提供处理该

  • Zabbix配置监控项及聚合图形的实例代码

    1.安装Zabbix Agent监控本机 安装agent软件 与server端不同,Agent只需安装zabbix-agent包 cat /etc/yum.repos.d/zabbix.repo [zabbix] name=Zabbix Official Repository - $basearch baseurl=https://mirrors.aliyun.com/zabbix/zabbix/3.4/rhel/7/$basearch/ enabled=1 gpgcheck=1 gpgkey=

随机推荐