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DiskInfo定时任务自动化巡检脚本

在现代AI研发环境中，一次长达数天的模型训练任务可能因为一个看似微不足道的原因而功亏一篑——磁盘空间不足。你有没有遇到过这样的场景：BERT大模型正在收敛，突然进程被终止，日志里只留下一行冰冷的No space left on device？更糟的是，当你登录服务器查看时，发现根分区早已被临时缓存文件占满，而这一切本可以在24小时前就被预警。

这正是自动化巡检的价值所在。与其依赖人工“抽查式”监控，不如让系统自己学会“体检”。基于PyTorch-CUDA镜像构建的DiskInfo类巡检脚本，正是这样一套轻量、可靠、可复用的主动防御机制。它不追求复杂架构，而是用最朴素的技术组合——cron + shell/python，在关键时刻发出第一声警报。

巡检为何非做不可？

很多人会问：我们已经有Prometheus和Grafana了，还需要这种“土法炼钢”的脚本吗？答案是：需要，而且非常必要。

主流监控系统虽然功能强大，但在容器化AI训练场景中常面临几个现实问题：

• 采集粒度不够细：默认指标往往只监控到主机层面，难以感知容器内特定路径（如/models）的空间变化；
• 部署成本高：为每个训练任务单独配置exporter显然不现实；
• 响应延迟：从数据采集、传输、存储再到告警触发，链路太长，对于突发性写入暴增可能来不及反应。

相比之下，一个嵌入在训练容器内部的巡检脚本，就像一位贴身护士，能第一时间察觉异常。更重要的是，它可以利用已有环境中的工具链，无需额外引入依赖。

为什么选择PyTorch-CUDA-v2.7镜像作为载体？

这个镜像远不只是“能跑PyTorch”那么简单。它的真正价值在于提供了一个标准化、自包含的运行时环境。我们来拆解一下它为何适合作为巡检脚本的宿主：

• 它内置了完整的Linux用户态工具集，包括df,lsblk,awk等，足以支撑基础资源探测；
• Python运行时与常用库（如psutil）已预装或易于安装；
• 支持SSH和Jupyter双访问模式，便于调试与远程管理；
• 最关键的是——它已经挂载了训练所需的数据卷（如/data,/models），天然具备对关键路径的读取权限。

换句话说，你不需要为了监控专门开一台机器或部署Sidecar容器，直接在训练容器里“顺手”完成巡检即可。这种“零额外开销”的集成方式，在资源紧张的GPU节点上尤为珍贵。

更重要的是，该镜像通过NVIDIA Container Toolkit实现了GPU直通，这意味着即使未来要扩展成GPU健康检查（温度、显存泄漏等），也无需改变基础设施架构。

巡检脚本的设计哲学：简单即有效

真正的工程之美，往往体现在克制而非堆砌。一个好的巡检脚本不应试图成为全能监控平台，而应专注于解决一个明确的问题：我有没有快没地方写了？

下面这段Shell脚本，就是我们实践中打磨出的核心逻辑：

#!/bin/bash LOG_FILE="/var/log/diskinfo.log" THRESHOLD=90 MONITOR_PATHS=("/" "/data" "/models") echo "$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') - 开始磁盘巡检" >> $LOG_FILE for path in "${MONITOR_PATHS[@]}"; do if mountpoint -q "$path"; then usage=$(df "$path" | awk 'NR==2 {print $5}' | tr -d '%') if [ "$usage" -ge "$THRESHOLD" ]; then message="警告：$path 使用率达 ${usage}%，超过阈值！" echo "$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') - $message" >> $LOG_FILE # 可在此添加通知逻辑，如 curl 调用 webhook else echo "$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') - $path 使用率: ${usage}%" >> $LOG_FILE fi else echo "$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') - 错误：$path 不是有效挂载点" >> $LOG_FILE fi done

别看它短，这里面藏着不少经验之谈：

• 使用mountpoint -q提前判断路径是否为挂载点，避免对未挂载目录误判；
• awk 'NR==2'精准提取df输出的第二行（即目标分区），绕过header干扰；
• 日志时间戳统一使用ISO格式，方便后续解析与排序；
• 所有变量路径使用绝对路径，防止crontab执行时因PWD不同导致失败。

如果你更偏好结构化编程，Python版本提供了更强的可维护性：

import psutil import logging from datetime import datetime logging.basicConfig( filename='/var/log/diskinfo.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s' ) THRESHOLD = 90 MONITOR_PATHS = ['/', '/data', '/models'] def check_disk_usage(path): try: usage = psutil.disk_usage(path) percent = usage.percent logging.info(f"{path} 使用率: {percent:.1f}% (总容量: {usage.total>>30}GB)") if percent >= THRESHOLD: logging.warning(f"⚠️ 警告：{path} 磁盘使用率超过阈值 ({percent:.1f}%)") except Exception as e: logging.error(f"无法读取 {path} 的磁盘信息: {e}") if __name__ == "__main__": logging.info("开始执行磁盘巡检...") for p in MONITOR_PATHS: check_disk_usage(p) logging.info("磁盘巡检完成。")

psutil的优势在于能返回字节级精确值，并支持跨平台语义一致的API。但要注意：不是所有基础镜像都默认安装它，建议在Dockerfile中显式添加：

RUN pip install psutil --no-cache-dir

如何让它真正“自动”起来？

脚本写好了，怎么让它按时运行？答案是：cron，那个古老却从未过时的守护者。

将以下条目加入容器内的crontab：

0 * * * * /usr/local/bin/disk_check.sh

表示每小时整点执行一次。为什么不设得更频繁？经验告诉我们：监控频率必须与业务节奏匹配。对于大多数训练任务来说，磁盘增长是缓慢且可预测的，每小时一次足够捕捉趋势；过于频繁的扫描反而可能造成不必要的I/O争抢。

为了让cron在容器中长期运行，你需要确保启动命令中包含其守护进程。常见的做法是在entrypoint.sh中加入：

#!/bin/bash # 启动cron后台服务 crond -f & # 继续执行原命令（如jupyter lab） exec "$@"

或者在Dockerfile中直接声明：

CMD ["crond", "-f"]

此外，强烈建议配合logrotate管理日志文件大小，防止巡检脚本“自杀式”填满磁盘。一个简单的配置示例如下：

/var/log/diskinfo.log { daily rotate 7 compress missingok notifempty }

可通过cron每天凌晨触发一次轮转，实现日志生命周期闭环。

实战中的那些坑，我们都踩过了

坑一：路径不在容器里？

常见误区是认为/data在宿主机上有，容器里就一定能看到。实际上，必须通过-v /host/data:/data明确挂载，否则容器内的路径只是一个空目录。解决方案很简单：在脚本开头加一句校验：

if [ ! -d "$path" ] || [ ! -w "$path" ]; then echo "路径不存在或无权限: $path" continue fi

坑二：告警发不出去怎么办？

最简单的通知方式是调用Webhook：

curl -s -X POST $ALERT_WEBHOOK \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"msg\": \"磁盘告警: $path 使用率 ${usage}%\"}" \ >> /var/log/alert.log 2>&1

但网络可能不稳定。稳妥的做法是：先记录本地日志，再异步推送。甚至可以设计一个重试队列，当网络恢复后补发。

坑三：多个容器同时报警，消息刷屏了！

这是典型的“告警风暴”。解决思路有两种：

1. 收敛上报：只由主节点或首个发现问题的容器发送通知；
2. 分级阈值：设置85%为提醒，90%为严重，避免重复刷屏。

我们倾向于后者——保持每个实例独立判断能力，但在通知内容中带上容器ID或主机名，便于定位源头。

架构上的灵活选择：三种部署模式

根据实际需求，你可以选择不同的部署策略：

模式一：宿主机级守护

将脚本部署在物理机或虚拟机上，作为systemd服务运行。优点是覆盖全面，缺点是无法感知容器内挂载细节。

systemctl enable disk-monitor.service

适合统一管理大量异构容器的场景。

模式二：嵌入式巡检

将脚本打包进定制镜像，随训练容器一同启动。这是我们最推荐的方式，因为它做到了“任务即监控”。

FROM pytorch-cuda:v2.7 COPY disk_check.sh /usr/local/bin/ RUN chmod +x /usr/local/bin/disk_check.sh RUN echo "0 * * * * /usr/local/bin/disk_check.sh" > /etc/cron.d/disk-monitor RUN chmod 0644 /etc/cron.d/disk-monitor CMD ["crond", "-f"]

这种方式的最大好处是可追溯性强——每条日志都能对应到具体的训练任务。

模式三：Sidecar独立容器

以伴生容器形式运行，共享存储卷：

# docker-compose.yml services: trainer: image: pytorch-cuda:v2.7 volumes: - ./models:/models - ./data:/data monitor: image: alpine:latest volumes: - ./models:/models - ./data:/data - ./logs:/logs command: sh -c "while true; do sleep 3600; check_disk.sh; done"

适用于不想改动原有镜像的场景，但增加了编排复杂度。

从小脚本到智能巡检体系的演进路径

今天的disk_check.sh或许只能告诉你“哪个目录快满了”，但它的潜力远不止于此。我们可以一步步把它变成AI基础设施的“健康管家”：

1. 增加维度：加入nvidia-smi采集GPU显存、温度、功耗；
2. 增强分析：识别大文件TOP N，自动建议清理目标；
3. 联动控制：当磁盘使用>95%时，暂停非关键任务；
4. 对接平台：将结果写入InfluxDB或Elasticsearch，供可视化展示；
5. AI辅助预测：基于历史增长率，预测何时将达到阈值。

最终形态可能是一个轻量Agent，内置于每个AI容器中，定期上报多维指标，形成集群级健康画像。

写在最后：运维的本质是预防

有人把运维比作消防员，总在救火。但我们更愿意把它看作医生——定期体检、提前干预、防患于未然。

DiskInfo巡检脚本虽小，却承载着这样的理念转变：从被动响应到主动防御，从经验驱动到数据驱动。它不需要复杂的框架，也不依赖昂贵的商业软件，只需要一点点脚本编写能力和对系统的理解。

在AI工业化进程不断加速的今天，算法本身的创新固然重要，但决定项目成败的，往往是这些藏在背后的“小工具”。它们默默无闻，却在关键时刻撑起整个系统的稳定性。

下次当你准备启动一个长周期训练任务时，不妨花十分钟，给你的容器加上这样一个“心跳检测”。也许正是这短短几行代码，让你避开了那场本可能发生的灾难。