Windows Exporter监控Hyper-V虚拟机内存需求的实现方法
2025-06-26 06:58:39作者:史锋燃Gardner
在虚拟化环境中,准确监控虚拟机的内存使用情况对于资源管理和性能优化至关重要。本文将详细介绍如何通过Windows Exporter获取Hyper-V虚拟机内存需求指标,特别是当不使用动态内存分配时的监控方案。
Hyper-V内存监控的核心指标
Hyper-V管理器提供了一个关键指标"Memory Demand",这个指标反映了虚拟机当前实际需要的内存容量,而不是分配给它的内存量。这个指标对于资源调配具有重要参考价值,特别是在静态内存分配的环境中。
Windows Exporter的现有监控能力
目前Windows Exporter的Hyper-V收集器主要提供以下几类内存相关指标:
- 动态内存相关指标(仅适用于启用动态内存的虚拟机)
- 虚拟机分配内存指标
- 虚拟机实际使用内存指标
然而,对于"Memory Demand"这个特定指标,标准收集器并未直接提供对应的监控项。
获取内存需求指标的两种方案
方案一:通过虚拟机内部监控
最直接的方法是:
- 在每个虚拟机内部部署Windows Exporter
- 监控
windows_memory_committed_bytes指标 - 这个指标与Hyper-V管理器显示的"Memory Demand"数值基本一致
优点:数据准确,直接反映虚拟机内部的内存需求 缺点:需要在每个虚拟机内部部署监控代理
方案二:通过性能计数器查找
对于希望在Hyper-V主机端实现监控的场景:
- 打开Windows性能监视器
- 在Hyper-V相关的性能对象中查找匹配的计数器
- 重点关注"Hyper-V Virtual Machine"类别下的内存相关计数器
这种方法需要管理员手动验证哪个性能计数器与"Memory Demand"指标对应,目前社区尚未确认具体的计数器名称。
技术实现建议
对于生产环境,建议采用以下最佳实践:
- 对于关键业务虚拟机,采用方案一部署内部监控
- 对于普通虚拟机,可在主机端通过性能计数器监控
- 将收集到的指标与Prometheus和Grafana集成,实现可视化监控
未来改进方向
Windows Exporter社区可以考虑在后续版本中:
- 增加对静态内存分配虚拟机的"Memory Demand"指标支持
- 完善Hyper-V监控文档,明确各指标的采集来源和计算方法
- 提供更多虚拟机性能指标的采集能力
通过以上方法,管理员可以全面掌握Hyper-V虚拟机的内存需求情况,为资源分配和性能优化提供数据支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.17 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
685
324
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
678
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
343
146