 Посмотреть на TensorFlow.org |  Запустить в Google Colab |  Посмотреть источник на GitHub |  Скачать блокнот |
обзор
Это руководство загружает метрики CoreDNS с сервера Prometheus в tf.data.Dataset , а затем использует tf.keras для обучения и вывода.
CoreDNS - это DNS-сервер, ориентированный на обнаружение служб, который широко используется как часть кластера Kubernetes . По этой причине он часто внимательно отслеживает операции devops.
Это руководство является примером, который могут использовать разработчики, ищущие автоматизации в своих операциях с помощью машинного обучения.
Настройка и использование
Установите необходимый пакет tenorflow-io и перезапустите среду выполнения
import os
try:
%tensorflow_version 2.x
except Exception:
pass
TensorFlow 2.x selected.
pip install tensorflow-io
Requirement already satisfied: tensorflow-io in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (0.12.0) Requirement already satisfied: tensorflow<2.2.0,>=2.1.0 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorflow-io) (2.1.0) Requirement already satisfied: opt-einsum>=2.3.2 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (3.2.0) Requirement already satisfied: google-pasta>=0.1.6 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (0.1.8) Requirement already satisfied: tensorflow-estimator<2.2.0,>=2.1.0rc0 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (2.1.0) Requirement already satisfied: tensorboard<2.2.0,>=2.1.0 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (2.1.0) Requirement already satisfied: wheel>=0.26; python_version >= "3" in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (0.34.2) Requirement already satisfied: grpcio>=1.8.6 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (1.27.2) Requirement already satisfied: astor>=0.6.0 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (0.8.1) Requirement already satisfied: absl-py>=0.7.0 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (0.9.0) Requirement already satisfied: termcolor>=1.1.0 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (1.1.0) Requirement already satisfied: numpy<2.0,>=1.16.0 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (1.18.1) Requirement already satisfied: keras-applications>=1.0.8 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (1.0.8) Requirement already satisfied: protobuf>=3.8.0 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (3.11.3) Requirement already satisfied: keras-preprocessing>=1.1.0 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (1.1.0) Requirement already satisfied: wrapt>=1.11.1 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (1.12.0) Requirement already satisfied: gast==0.2.2 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (0.2.2) Requirement already satisfied: scipy==1.4.1; python_version >= "3" in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (1.4.1) Requirement already satisfied: six>=1.12.0 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (1.14.0) Requirement already satisfied: markdown>=2.6.8 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (3.2.1) Requirement already satisfied: setuptools>=41.0.0 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (45.2.0) Requirement already satisfied: werkzeug>=0.11.15 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (1.0.0) Requirement already satisfied: google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (0.4.1) Requirement already satisfied: google-auth<2,>=1.6.3 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (1.11.2) Requirement already satisfied: requests<3,>=2.21.0 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (2.23.0) Requirement already satisfied: h5py in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from keras-applications>=1.0.8->tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (2.10.0) Requirement already satisfied: requests-oauthlib>=0.7.0 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (1.3.0) Requirement already satisfied: pyasn1-modules>=0.2.1 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from google-auth<2,>=1.6.3->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (0.2.8) Requirement already satisfied: cachetools<5.0,>=2.0.0 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from google-auth<2,>=1.6.3->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (4.0.0) Requirement already satisfied: rsa<4.1,>=3.1.4 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from google-auth<2,>=1.6.3->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (4.0) Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from requests<3,>=2.21.0->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (2019.11.28) Requirement already satisfied: idna<3,>=2.5 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from requests<3,>=2.21.0->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (2.9) Requirement already satisfied: urllib3!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from requests<3,>=2.21.0->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (1.25.8) Requirement already satisfied: chardet<4,>=3.0.2 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from requests<3,>=2.21.0->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (3.0.4) Requirement already satisfied: oauthlib>=3.0.0 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from requests-oauthlib>=0.7.0->google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (3.1.0) Requirement already satisfied: pyasn1<0.5.0,>=0.4.6 in /tensorflow-2.1.0/python3.6 (from pyasn1-modules>=0.2.1->google-auth<2,>=1.6.3->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow-io) (0.4.8)
from datetime import datetime
import tensorflow as tf
import tensorflow_io as tfio
Установите и настройте CoreDNS и Prometheus
В демонстрационных целях сервер CoreDNS локально с портом 9053 открытым для приема DNS-запросов, и портом 9153 (по умолчанию), открытым для предоставления метрик для очистки. Ниже приведена базовая конфигурация Corefile для CoreDNS и доступна для загрузки :
.:9053 {
prometheus
whoami
}
Более подробную информацию об установке можно найти в документации CoreDNS.
!curl -s -OL https://github.com/coredns/coredns/releases/download/v1.6.7/coredns_1.6.7_linux_amd64.tgz
!tar -xzf coredns_1.6.7_linux_amd64.tgz
!curl -s -OL https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/io/master/docs/tutorials/prometheus/Corefile
!cat Corefile
.:9053 {
prometheus
whoami
}
# Run `./coredns` as a background process.
# IPython doesn't recognize `&` in inline bash cells.
get_ipython().system_raw('./coredns &')
Следующим шагом является настройка сервера Prometheus и использование Prometheus для очистки метрик CoreDNS, которые отображаются на порте 9153 сверху. Файл prometheus.yml для конфигурации также доступен для скачивания :
!curl -s -OL https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.15.2/prometheus-2.15.2.linux-amd64.tar.gz
!tar -xzf prometheus-2.15.2.linux-amd64.tar.gz --strip-components=1
!curl -s -OL https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/io/master/docs/tutorials/prometheus/prometheus.yml
!cat prometheus.yml
global:
scrape_interval: 1s
evaluation_interval: 1s
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
rule_files:
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
- job_name: "coredns"
static_configs:
- targets: ['localhost:9153']
# Run `./prometheus` as a background process.
# IPython doesn't recognize `&` in inline bash cells.
get_ipython().system_raw('./prometheus &')
Чтобы продемонстрировать некоторую активность, можно использовать команду dig для генерации нескольких DNS-запросов к настроенному серверу CoreDNS:
sudo apt-get install -y -qq dnsutils
dig @127.0.0.1 -p 9053 demo1.example.org
; <<>> DiG 9.11.3-1ubuntu1.11-Ubuntu <<>> @127.0.0.1 -p 9053 demo1.example.org ; (1 server found) ;; global options: +cmd ;; Got answer: ;; ->>HEADER<<- opcode: QUERY, status: NOERROR, id: 53868 ;; flags: qr aa rd; QUERY: 1, ANSWER: 0, AUTHORITY: 0, ADDITIONAL: 3 ;; WARNING: recursion requested but not available ;; OPT PSEUDOSECTION: ; EDNS: version: 0, flags:; udp: 4096 ; COOKIE: 855234f1adcb7a28 (echoed) ;; QUESTION SECTION: ;demo1.example.org. IN A ;; ADDITIONAL SECTION: demo1.example.org. 0 IN A 127.0.0.1 _udp.demo1.example.org. 0 IN SRV 0 0 45361 . ;; Query time: 0 msec ;; SERVER: 127.0.0.1#9053(127.0.0.1) ;; WHEN: Tue Mar 03 22:35:20 UTC 2020 ;; MSG SIZE rcvd: 132
dig @127.0.0.1 -p 9053 demo2.example.org
; <<>> DiG 9.11.3-1ubuntu1.11-Ubuntu <<>> @127.0.0.1 -p 9053 demo2.example.org ; (1 server found) ;; global options: +cmd ;; Got answer: ;; ->>HEADER<<- opcode: QUERY, status: NOERROR, id: 53163 ;; flags: qr aa rd; QUERY: 1, ANSWER: 0, AUTHORITY: 0, ADDITIONAL: 3 ;; WARNING: recursion requested but not available ;; OPT PSEUDOSECTION: ; EDNS: version: 0, flags:; udp: 4096 ; COOKIE: f18b2ba23e13446d (echoed) ;; QUESTION SECTION: ;demo2.example.org. IN A ;; ADDITIONAL SECTION: demo2.example.org. 0 IN A 127.0.0.1 _udp.demo2.example.org. 0 IN SRV 0 0 42194 . ;; Query time: 0 msec ;; SERVER: 127.0.0.1#9053(127.0.0.1) ;; WHEN: Tue Mar 03 22:35:21 UTC 2020 ;; MSG SIZE rcvd: 132
Теперь сервер CoreDNS, метрики которого очищены сервером Prometheus и готовы к использованию TensorFlow.
Создайте набор данных для метрик CoreDNS и используйте его в TensorFlow
Создать набор данных для метрик CoreDNS, доступный на сервере PostgreSQL, можно с помощью tfio.experimental.IODataset.from_prometheus . На минимуме нужны два аргумента. query передается на сервер Prometheus для выбора метрик, а length - это период, который вы хотите загрузить в набор данных.
Вы можете начать с "coredns_dns_request_count_total" и "5" (сек), чтобы создать набор данных ниже. Так как ранее в учебнике были отправлены два DNS-запроса, ожидается, что метрика для "coredns_dns_request_count_total" будет равна "2.0" в конце временного ряда:
dataset = tfio.experimental.IODataset.from_prometheus(
"coredns_dns_request_count_total", 5, endpoint="http://localhost:9090")
print("Dataset Spec:\n{}\n".format(dataset.element_spec))
print("CoreDNS Time Series:")
for (time, value) in dataset:
# time is milli second, convert to data time:
time = datetime.fromtimestamp(time // 1000)
print("{}: {}".format(time, value['coredns']['localhost:9153']['coredns_dns_request_count_total']))
Dataset Spec:
(TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int64, name=None), {'coredns': {'localhost:9153': {'coredns_dns_request_count_total': TensorSpec(shape=(), dtype=tf.float64, name=None)} } })
CoreDNS Time Series:
2020-03-03 22:35:17: 2.0
2020-03-03 22:35:18: 2.0
2020-03-03 22:35:19: 2.0
2020-03-03 22:35:20: 2.0
2020-03-03 22:35:21: 2.0
Далее, глядя на спецификацию набора данных:
(
TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int64, name=None),
{
'coredns': {
'localhost:9153': {
'coredns_dns_request_count_total': TensorSpec(shape=(), dtype=tf.float64, name=None)
}
}
}
)
Очевидно, что набор данных состоит из кортежа (time, values) котором поле values представляет собой Python dict, расширенный до:
"job_name": {
"instance_name": {
"metric_name": value,
},
}
В приведенном выше примере 'coredns' - это имя задания, 'localhost:9153' - это имя экземпляра, а 'coredns_dns_request_count_total' - это имя метрики. Обратите внимание, что в зависимости от используемого запроса Prometheus, возможно, что могут быть возвращены несколько заданий / экземпляров / метрик. Это также причина, по которой Python dict используется в структуре набора данных.
Возьмем другой запрос "go_memstats_gc_sys_bytes" в качестве примера. Так как CoreDNS и Прометей написаны в Golang, "go_memstats_gc_sys_bytes" Метрика доступна как для "coredns" работы и "prometheus" работы:
dataset = tfio.experimental.IODataset.from_prometheus(
"go_memstats_gc_sys_bytes", 5, endpoint="http://localhost:9090")
print("Time Series CoreDNS/Prometheus Comparision:")
for (time, value) in dataset:
# time is milli second, convert to data time:
time = datetime.fromtimestamp(time // 1000)
print("{}: {}/{}".format(
time,
value['coredns']['localhost:9153']['go_memstats_gc_sys_bytes'],
value['prometheus']['localhost:9090']['go_memstats_gc_sys_bytes']))
Time Series CoreDNS/Prometheus Comparision: 2020-03-03 22:35:17: 2385920.0/2775040.0 2020-03-03 22:35:18: 2385920.0/2775040.0 2020-03-03 22:35:19: 2385920.0/2775040.0 2020-03-03 22:35:20: 2385920.0/2775040.0 2020-03-03 22:35:21: 2385920.0/2775040.0
Созданный Dataset готов к tf.keras непосредственно в tf.keras для обучения или вывода.
Используйте набор данных для обучения модели
С созданным tf.keras данных метрик можно напрямую передать набор данных в tf.keras для обучения модели или вывода.
В демонстрационных целях этот учебник будет использовать очень простую модель LSTM с 1 функцией и 2 шагами в качестве входных данных:
n_steps, n_features = 2, 1
simple_lstm_model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.LSTM(8, input_shape=(n_steps, n_features)),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
simple_lstm_model.compile(optimizer='adam', loss='mae')
Используемый набор данных - это значение go_memstats_sys_bytes для CoreDNS с 10 выборками. Однако, поскольку формируется скользящее окно window=n_steps и shift=1 , необходимы дополнительные выборки (для любых двух последовательных элементов первая берется как x а вторая берется как y для обучения). Всего 10 + n_steps - 1 + 1 = 12 секунд.
Значение данных также масштабируется до [0, 1] .
n_samples = 10
dataset = tfio.experimental.IODataset.from_prometheus(
"go_memstats_sys_bytes", n_samples + n_steps - 1 + 1, endpoint="http://localhost:9090")
# take go_memstats_gc_sys_bytes from coredns job
dataset = dataset.map(lambda _, v: v['coredns']['localhost:9153']['go_memstats_sys_bytes'])
# find the max value and scale the value to [0, 1]
v_max = dataset.reduce(tf.constant(0.0, tf.float64), tf.math.maximum)
dataset = dataset.map(lambda v: (v / v_max))
# expand the dimension by 1 to fit n_features=1
dataset = dataset.map(lambda v: tf.expand_dims(v, -1))
# take a sliding window
dataset = dataset.window(n_steps, shift=1, drop_remainder=True)
dataset = dataset.flat_map(lambda d: d.batch(n_steps))
# the first value is x and the next value is y, only take 10 samples
x = dataset.take(n_samples)
y = dataset.skip(1).take(n_samples)
dataset = tf.data.Dataset.zip((x, y))
# pass the final dataset to model.fit for training
simple_lstm_model.fit(dataset.batch(1).repeat(10), epochs=5, steps_per_epoch=10)
Train for 10 steps Epoch 1/5 10/10 [==============================] - 2s 150ms/step - loss: 0.8484 Epoch 2/5 10/10 [==============================] - 0s 10ms/step - loss: 0.7808 Epoch 3/5 10/10 [==============================] - 0s 10ms/step - loss: 0.7102 Epoch 4/5 10/10 [==============================] - 0s 11ms/step - loss: 0.6359 Epoch 5/5 10/10 [==============================] - 0s 11ms/step - loss: 0.5572 <tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7f1758f3da90>
Обученная модель выше не очень полезна в реальности, так как сервер CoreDNS, который был настроен в этом руководстве, не имеет никакой рабочей нагрузки. Однако это рабочий конвейер, который можно использовать для загрузки метрик с реальных производственных серверов. Затем модель может быть улучшена для решения реальной проблемы автоматизации Devops.