腾讯云容器服务 TKE Insight - Workload Map
文档简介：
概述：
传统的对象管理页面一般都是通过列表形式展开的，例如 TKE 集群里现有的资源对象列表，但列表的展示方式具备如下缺点：每一行都是一些抽象的数字，可读性不高；对象之间没有明确的标识区分；无法支持某种形态的排序。为此，腾讯云容器服务的 TKE Insight 的能力，通过可视化的形式，将用户所有的资源对象进行展示。该模块具备丰富的过滤查询、类型聚合、状态展示能力，可以帮助用户快速定位目标对象。
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概述
传统的对象管理页面一般都是通过列表形式展开的，例如 TKE 集群里现有的资源对象列表，但列表的展示方式具备如下缺点：每一行都是一些抽象的数字，可读性不高；对象之间没有明确的标识区分；无法支持某种形态的排序。为此，腾讯云容器服务的 TKE Insight 的能力，通过可视化的形式，将用户所有的资源对象进行展示。该模块具备丰富的过滤查询、类型聚合、状态展示能力，可以帮助用户快速定位目标对象。
Workload Map 主要通过可视化的页面展示工作负载的各项状态和指标，帮助用户了解当前工作负载的配置量和实际使用情况，辅助用户分析工作负载可能存在的问题。
注意事项
Workload Map 不支持提供超级节点上的 Pod 推荐值的监控数据。在聚合监控指标时，如果有 Workload 的 Pod 在超级节点上，则在统计 Workload 和 Cluster 级别的推荐值时，会缺少部分数据。
使用方式
1. 登录 容器服务控制台。
2. 在左侧选择 TKE Insight > Workload Map。
3. 在“Workload Map”页面中，选择地域、集群类型和集群后，进行查看。
Workload Map 功能说明
Workload Map 分为概览和资源对象热图，如下图所示：
1. 上半区域是集群里的 Workload 概览。
2. 下半区域是集群里的每一个 Workload 资源对象。
工作负载概览
工作负载概览如下图所示：
工作负载概览：展示当前集群中是有推荐 Request 的工作负载的数量和所占比例；展示当前集群节点的总核数和总内存数。
注意
首先需要打开 Request 推荐功能，才会推荐工作负载调整 Request 数值。更多请参考 Request 推荐。
CPU 用量：集群中工作负载的 CPU 用量情况。（统计了集群中原生节点、普通节点、注册节点上 Pod 的用量；只有均值）
申请量：集群中所有工作负载中所有 Pod 的 Request 的 CPU 之和。
实际用量：集群中所有工作负载中所有 Pod 实际的 CPU 用量之和。
推荐量：集群中所有工作负载中所有 Pod 推荐的 CPU 用量之和。需要提前开启 Request 推荐。
内存用量：集群中工作负载的内存用量情况。（统计了集群中原生节点、普通节点、注册节点上 Pod 的用量；只有均值）
申请量：集群中所有工作负载中所有 Pod 的 Request 的内存之和。
实际用量：集群中所有工作负载中所有 Pod 实际的内存用量之和。
推荐量：集群中所有工作负载中所有 Pod 推荐的内存用量之和。需要提前开启 Request 推荐。
工作负载对象查看
工作负载对象如下图所示，您可以通过工作负载的筛选、聚合、状态进行 Workload 的过滤和聚合展示。（统计了集群中所有节点上的工作负载，包含了原生节点、普通节点、注册节点、超级节点）
筛选：根据相关指标筛选得到目标 Workload，若您不选择，则是默认选择了所有的Workload。支持过滤多个属性，取交集。
聚合：对筛选出来的 Workload 进行分组，每一组节点在同一个浅色框内，一个框内的每个 Workload 具有相同的属性值。
状态：您可以通过状态进行筛选，支持选择CPU 利用率峰值、CPU 利用率均值和 CPU 装箱率。
CPU 利用率峰值：Workload CPU 峰值利用率，分24小时，7天，30天维度。
CPU 利用率均值：节点 CPU 均值利用率，分24小时，7天，30天维度。
CPU 装箱率：节点 CPU 均值装箱率，分24小时，7天，30天维度。
注意
在工作负载对象热图里的节点，默认按照当前选择的“状态”属性值进行升序排列。例如，您选择的工作负载状态是 “24h CPU 利用率均值”，则工作负载对象热图里的工作负载默认是按照工作负载24h CPU 利用率均值升序排列。
筛选后的 Workload 由绿、蓝、红三色区分。您可以单击页面右下角的
，调整三种状态的阈值范围。如下图所示：
下载：您可以单击工作负载概览右侧的下载标识
，下载本页 Workload 资源列表信息：
下载列表的字段说明：
名称：工作负载的名称
命名空间：工作负载所属的命名空间
工作负载类型：工作负载所属的 K8s 类型
24h CPU 利用率均值：工作负载近24小时 CPU 利用率的均值。单位：%
7d CPU 利用率均值：工作负载近7天 CPU 利用率的均值。单位：%
30d CPU 利用率均值：工作负载近30天 CPU 利用率的均值。单位：%
24h CPU 利用率峰值：工作负载近24小时 CPU 利用率的峰值。单位：%
7d CPU 利用率峰值：工作负载近7天 CPU 利用率的峰值。单位：%
30d CPU 利用率峰值：工作负载近30天 CPU 利用率的峰值。单位：%
24h 内存利用率均值：工作负载近24小时内存利用率的均值。单位：%
7d 内存利用率均值：工作负载近7天内存利用率的均值。单位：%
30d 内存利用率均值：工作负载近30天内存利用率的均值。单位：%
24h 内存利用率峰值：工作负载近24小时内存利用率的峰值。单位：%
7d 内存利用率峰值：工作负载近7天内存利用率的峰值。单位：%
30d 内存利用率峰值：工作负载近30天内存利用率的峰值。单位：%
工作负载操作
当您的鼠标悬浮在工作负载对象上后，您可以查看当前工作负载的详情信息，并进行如下操作：
1. 单击详情，查看当前工作负载的详情信息。
功能开关
Request 推荐：集群级别的功能开关。开启后，可以根据 Workload 的使用情况，给 Workload 推荐合适的 Request。更多请参考 Request 推荐。
推荐值（蓝色字体）：标识当前工作负载的 Request 推荐值，单击后支持更新（仅在开启 Request 推荐且有推荐值的情况下展示）。
工作负载信息
24h 利用率均值：工作负载 CPU 和内存24小时均值利用率。
24h 利用率峰值：工作负载 CPU 和内存24小时峰值利用率。
工作负载走势图信息
CPU 用量：当前工作负载的 CPU 用量情况。
申请量：当前工作负载中所有 Pod 的 Request 的 CPU 数值之和。
实际用量：当前工作负载中所有 Pod 实际的 CPU 用量之和。
推荐量：当前工作负载中所有 Pod 推荐的 CPU 用量之和。需要提前开启 Request 推荐。
内存用量：当前工作负载的内存用量情况。
申请量：当前工作负载中所有 Pod 的 Request 的内存数值之和。
实际用量：当前工作负载中所有 Pod 实际的内存用量之和。
推荐量：当前工作负载中所有 Pod 推荐的内存用量之和。需要提前开启 Request 推荐。
CPU 用量走势图
申请量：Pod 的 Request 数值。
实际用量：Pod 实际的用量。
推荐量：Pod 推荐的用量。
Pod 详情
Pod 名称：Pod 的名字。
Pod 状态：Pod 的状态。
所在节点：当前 Pod 所属的节点。
节点类型：当前 Pod 所属节点的节点类型。
2. 单击推荐，展示当前工作负载的 Request 推荐值。（仅开启 Request 推荐且有推荐值的情况下，支持单击）
3. 单击删除，将删除该工作负载。
