监控仪表盘DIY：用CiuicAPI统计DeepSeek资源利用率

在现代数据中心和云计算环境中，资源利用率的监控和优化至关重要。通过实时监控服务器、存储设备和其他硬件资源的使用情况，可以有效提高系统的性能和可靠性，降低运营成本。本文将介绍如何使用CiuicAPI来构建一个自定义的监控仪表盘，以统计DeepSeek平台上的资源利用率。我们将从环境搭建、数据采集、数据处理到最终的可视化展示，逐步深入探讨这一过程。

环境准备

首先，我们需要准备开发环境。确保你已经安装了以下工具：

安装依赖

pip install ciuicapi deepseek-sdk pandas matplotlib seaborn

数据采集

使用CiuicAPI获取资源信息

CiuicAPI提供了丰富的接口，用于获取各类资源的使用情况。我们将使用ciuicapi库中的ResourceUtilization类来获取CPU、内存、磁盘和网络的使用率。

from ciuicapi import CiuicAPI, ResourceUtilization# 初始化CiuicAPI客户端api = CiuicAPI(api_key='your_api_key')# 获取所有资源的利用率resource_utilization = ResourceUtilization(api)cpu_usage = resource_utilization.get_cpu_usage()memory_usage = resource_utilization.get_memory_usage()disk_usage = resource_utilization.get_disk_usage()network_usage = resource_utilization.get_network_usage()print(f"CPU Usage: {cpu_usage}")print(f"Memory Usage: {memory_usage}")print(f"Disk Usage: {disk_usage}")print(f"Network Usage: {network_usage}")

使用DeepSeek SDK获取应用层数据

DeepSeek SDK可以帮助我们获取应用程序级别的资源使用情况。例如，我们可以获取每个容器或虚拟机的资源消耗情况。

from deepseek_sdk import DeepSeekClient# 初始化DeepSeek客户端deepseek_client = DeepSeekClient(api_key='your_deepseek_api_key')# 获取所有实例的资源使用情况instances = deepseek_client.get_instances()for instance in instances:    print(f"Instance ID: {instance.id}, CPU Usage: {instance.cpu_usage}, Memory Usage: {instance.memory_usage}")

数据处理

为了更好地分析和展示数据，我们需要对采集到的数据进行预处理。这里我们将使用Pandas库来进行数据处理。

import pandas as pd# 将采集到的数据转换为DataFramedata = {    'timestamp': [pd.Timestamp.now()],    'cpu_usage': [cpu_usage],    'memory_usage': [memory_usage],    'disk_usage': [disk_usage],    'network_usage': [network_usage]}df = pd.DataFrame(data)# 保存数据到CSV文件df.to_csv('resource_usage.csv', mode='a', header=not df.empty, index=False)

可视化展示

最后，我们将使用Matplotlib和Seaborn库来创建一个简单的仪表盘，展示资源利用率的变化趋势。

import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 读取历史数据df = pd.read_csv('resource_usage.csv')# 设置绘图风格sns.set(style="darkgrid")# 创建子图fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 10))# 绘制CPU使用率sns.lineplot(x='timestamp', y='cpu_usage', data=df, ax=axes[0, 0])axes[0, 0].set_title('CPU Usage Over Time')# 绘制内存使用率sns.lineplot(x='timestamp', y='memory_usage', data=df, ax=axes[0, 1])axes[0, 1].set_title('Memory Usage Over Time')# 绘制磁盘使用率sns.lineplot(x='timestamp', y='disk_usage', data=df, ax=axes[1, 0])axes[1, 0].set_title('Disk Usage Over Time')# 绘制网络使用率sns.lineplot(x='timestamp', y='network_usage', data=df, ax=axes[1, 1])axes[1, 1].set_title('Network Usage Over Time')# 显示图表plt.tight_layout()plt.show()

自动化与定时任务

为了实现自动化的监控，我们可以使用cron或schedule库来定期运行上述脚本。

使用schedule库

import scheduleimport timedef job():    # 执行数据采集和处理逻辑    print("Collecting and processing data...")# 每隔5分钟执行一次任务schedule.every(5).minutes.do(job)while True:    schedule.run_pending()    time.sleep(1)

使用cron定时任务

如果你更喜欢使用系统级的定时任务，可以在Linux系统中编辑crontab文件：

*/5 * * * * /usr/bin/python3 /path/to/your/script.py

通过本文的介绍，我们已经成功构建了一个基于CiuicAPI和DeepSeek SDK的自定义监控仪表盘。该仪表盘能够实时采集并展示CPU、内存、磁盘和网络的资源利用率，帮助我们更好地管理和优化系统资源。未来，我们可以进一步扩展这个项目，添加更多的监控指标和报警功能，以满足实际生产环境的需求。

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