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Anode 管理
Anode 管理
介绍 Anode 管理指令

import PkgListV3 from "/components/PkgListV3";

启停 Anode 服务

Linux 系统中安装 Anode 以后会自动创建 taosanoded 服务，用户可使用 systemd 来管理 Anode 服务，使用如下命令启动/停止/检查 Anode 运行状态。

systemctl start  taosanoded
systemctl stop   taosanoded
systemctl status taosanoded

启停时间序列基础模型服务

提供时序基础模型服务需要占用较大的内存资源。避免启动过程中资源不足导致失败，暂不提供自动启动时间序列基础模型的功能。如果您需要体验时序基础模型服务，需要手动执行如下命令

# 启动涛思时序数据基础模型
start-model tdtsfm
# 启动 Time-MoE 基础模型
start-model timemoe
# 停止涛思时序数据基础模型
stop-model tdtsfm
# 停止 Time-MoE 基础模型
stop-model timemoe

上述命令只在安装版本中可用，使用 Docker 镜像和云服务，该命令不可用。更多信息请参考时序模型服务启动和停止脚本。

目录及配置文件说明

安装完成后，Anode 主体目录结构如下：

目录/文件 说明
/usr/local/taos/taosanode/bin 可执行文件 (脚本) 目录
/usr/local/taos/taosanode/resource 资源文件目录，链接到文件夹 /var/lib/taos/taosanode/resource/
/usr/local/taos/taosanode/lib 库文件目录
/usr/local/taos/taosanode/model/ 模型文件目录，链接到文件夹 /var/lib/taos/taosanode/model
/var/log/taos/taosanode/ 日志文件目录
/etc/taos/taosanode.config.py 配置文件

配置说明

配置文件 taosanode.config.py 默认位于 /etc/taos/ 目录下。Anode 的服务使用 Gunicorn 驱动运行，在配置文件中同时具有 Anode 和 Gunicorn 的配置信息。

3.4.1 版本配置文件

具体内容及配置项说明如下：

# gunicorn_config.py
import multiprocessing

# list address and port
bind = '0.0.0.0:6035'

# Number of worker processes (typically recommended 2 * CPU cores + 1)
workers = 2

# Specify worker type, using default sync worker here
# For IO-intensive applications, consider eventlet or gevent
worker_class = 'sync'

# Number of threads per process (recommended for model deployment)
threads = max(multiprocessing.cpu_count() / 4 + 1, 2)

# Maximum number of requests, worker will restart after reaching limit, helps release memory
max_requests = 1000

# Random jitter added to max_requests to avoid all workers restarting simultaneously
max_requests_jitter = 50

# Timeout settings
timeout = 1200

# keep-alive time
keepalive = 1200

# Log Setting
accesslog = '/var/log/taos/taosanode/access.log'
errorlog = '/var/log/taos/taosanode/error.log'

# log level: debug, info, warning, error, critical
loglevel = 'info'

# Set process name
proc_name = 'tdgpt_taosanode_app'

# Preload application before forking worker processes. This can improve startup time and save memory
preload_app = True

# [taosanode]
# default app log file
app_log = '/var/log/taos/taosanode/taosanode.app.log'

# model storage directory
model_dir = '/usr/local/taos/taosanode/model/'

# default log level
log_level = 'INFO'

# draw the query results
draw_result = False

# moe default service host
tdtsfm_1 = 'http://127.0.0.1:6036/tdtsfm'
timemoe_fc = 'http://127.0.0.1:6037/ds_predict'

提示

上面的配置文件 taosanode.config.py 只包含了基础配置参数，其他的设置及其说明请参考 Gunicorn 官方文档。

Anode 运行配置主要是以下：

  • app_log: Anode 服务运行产生的日志，用户可以调整其到需要的位置
  • model_dir: 采用算法针对已经存在的数据集的运行完成生成的模型存储位置
  • log_level: app-log 文件的日志级别。可选的配置选项：DEBUG，INFO，CRITICAL，ERROR，WARN

Anode 基本操作

用户可通过 TDengine TSDB 的命令行工具 taos 进行 Anode 的管理。执行下述命令都需要确保命令行工具 taos 工作正常。

创建 Anode

CREATE ANODE {node_url}

node_url 是提供服务的 Anode 的 IP 和 PORT 组成的字符串，例如：create anode '127.0.0.1:6035'。Anode 启动后需要注册到 TDengine TSDB 集群中才能提供服务。不建议将 Anode 同时注册到两个集群中。

查看 Anode

列出集群中所有的数据分析节点，包括其 FQDN, PORT, STATUS等属性。

SHOW ANODES;

taos> show anodes;
     id      |              url               |    status    |       create_time       |       update_time       |
==================================================================================================================
           1 | 192.168.0.1:6035               | ready        | 2024-11-28 18:44:27.089 | 2024-11-28 18:44:27.089 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.037205s)

查看可用分析模型

SHOW ANODES FULL;

taos> show anodes full;                                                      
     id      |            type            |              algo              | 
============================================================================ 
           1 | anomaly-detection          | grubbs                         | 
           1 | anomaly-detection          | lof                            | 
           1 | anomaly-detection          | shesd                          | 
           1 | anomaly-detection          | ksigma                         | 
           1 | anomaly-detection          | iqr                            | 
           1 | anomaly-detection          | sample_ad_model                | 
           1 | forecast                   | arima                          | 
           1 | forecast                   | holtwinters                    | 
           1 | forecast                   | tdtsfm_1                       | 
           1 | forecast                   | timemoe-fc                     | 
Query OK, 10 row(s) in set (0.028750s)

列表中的算法分为两个部分，分别是异常检测算法集合，包含六个算法模型，四个预测算法集。算法模型如下：

类型 模型名称 说明
异常检测 grubbs 基于数学统计学检测模型
异常检测 lof 基于密度的检测模型
异常检测 shesd 季节性 ESD 算法模型
异常检测 ksigma 数学统计学检测模型
异常检测 iqr 数学统计学检测模型
异常检测 sample_ad_model 基于自编码器的异常检测示例模型
预测分析 arima 移动平均自回归预测算法
预测分析 holtwinters 多次指数平滑预测算法
预测分析 tdtsfm_1 涛思时序数据基础模型 v1.0 版本
预测分析 timemoe-fc Time-MoE 时序基础模型的预测能力

相关算法的具体介绍和使用说明见后续章节。

刷新分析算法列表缓存

UPDATE ANODE {anode_id}
UPDATE ALL ANODES

删除 Anode

DROP ANODE {anode_id}

删除 Anode 只是将 Anode 从 TDengine TSDB 集群中移除，管理 Anode 的启停仍然需要使用 systemctl 来操作。卸载 Anode 需要使用 rmtaosanode 命令。