如何监控Kubernetes GPU调度策略效果

监控Kubernetes GPU调度策略效果可从以下方面入手：

一、基础资源监控

• GPU利用率：通过nvidia-exporter或dcgm-exporter采集GPU使用率指标，结合Prometheus+Grafana展示实时数据，设置低利用率告警（如低于20%持续10分钟）。
• 资源分配情况：查看Pod的requests和limits中GPU资源声明是否与实际分配一致，可通过kubectl describe pod确认调度结果。

二、调度策略验证

• 节点亲和性：检查Pod是否按nodeAffinity规则调度到指定GPU型号节点，通过kubectl get pod -o wide查看节点分布。
• 优先级调度：验证高优先级Pod是否优先获取GPU资源，可通过设置PriorityClass并观察调度顺序。
• 资源碎片化：分析小任务是否导致大任务无法分配连续资源，可通过监控未分配的GPU显存块大小判断。

三、性能与稳定性监控

• 调度延迟：通过Kubernetes Scheduler的metrics接口获取调度耗时，识别长时间未调度的Pod。
• 错误与异常：监控调度器日志及Pod事件，排查因资源不足、亲和性冲突等导致的调度失败。

四、高级策略评估

• 动态扩缩容：结合HPA根据GPU利用率自动调整Pod副本数，验证扩缩容触发条件和响应速度。
• 拓扑感知调度：若启用拓扑感知策略，检查Pod是否按topologySpreadConstraints均匀分布在不同节点或可用区。