coredotcloud는 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크, GPU 사용량 등의 시스템 정보를 정기적으로 수집하여 RESTful API로 전송하는 Python 패키지입니다. 다중 CPU 및 GPU를 지원하며, 가벼운 JSON 형식의 데이터를 효율적으로 전송할 수 있도록 설계되었습니다.
CoreDotCloud is a lightweight system monitoring tool that collects CPU, memory, disk, and network usage data and sends it to a predefined RESTful API.
- CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 속도 모니터링
- 다중 CPU & 다중 GPU 장비 지원
- 설정 파일 (
~/.coredotcloud.json)을 통해 API 정보 관리 - 30초마다 자동으로 데이터 수집 및 전송
- 데몬 모드 지원 (
start,stop,status,run) - 가볍고 빠른 리스트 기반 JSON 데이터 구조
- Python 3.7 이상 지원
COREDOTCLOUD는 PyPI에 등록된 Python 패키지입니다.
pip install coredotcloud설치가 완료되면 coredotcloud 명령어를 실행할 수 있습니다.
설정 파일은 사용자의 홈 디렉토리 (~/.coredotcloud.json) 에 위치합니다.
최초 실행 시 자동으로 생성되며, API 키를 입력한 후 사용하면 됩니다.
- Linux/macOS:
~/.coredotcloud.json - Windows:
C:\Users\사용자이름\.coredotcloud.json
{
"API_URL": "https://mon.core.today/sentinel/v1",
"API_KEY": "DKWs8wl"
}| 항목 | 설명 |
|---|---|
API_URL |
데이터를 전송할 API 엔드포인트 |
API_KEY |
API 인증을 위한 키 |
API 키와 URL을 설정했는지 확인하세요.
cat ~/.coredotcloud.json또는 수정은 vi 등의 에디터를 사용하세요.
vi ~/.coredotcloud.jsoncoredotcloud start # 백그라운드에서 실행
coredotcloud start -v # 백그라운드에서 실행 (상세 로그 출력)
coredotcloud status # 실행 상태 확인
coredotcloud stop # 백그라운드 프로세스 종료coredotcloud run # 포그라운드에서 실행
coredotcloud run -v # 포그라운드에서 실행 (상세 로그 출력)start→ 백그라운드에서 실행 (PID 관리)stop→ 실행 중인 데몬 종료status→ 실행 여부 확인run→ 포그라운드에서 실행-v,--verbose→ 상세 로그 출력 (데이터 전송 내용 포함)
COREDOTCLOUD는 불필요한 데이터 크기를 줄이기 위해 리스트(JSON 배열) 형태로 데이터를 전송합니다. 백엔드에서 인덱스를 기반으로 데이터 항목을 해석할 수 있습니다.
- 시스템 정보 데이터 (
info)
{
"apikey": "DKWs8wl",
"category": "info",
"data": {
"hostname": "server-01",
"os": "Linux",
"os_version": "5.15.0-56-generic",
"architecture": "x86_64",
"cpu": { ... },
"memory": { ... },
"disk": [...],
"network": {...},
"gpu": [{ ... }]
}
}- 정기 데이터 (
data)
{
"apikey": "DKWs8wl",
"category": "data",
"data": [
6, # CPU 개수
2, # GPU 개수
10.0, 15.0, 12.0, 18.0, 22.0, 17.0, # CPU 사용률
40.5, 8192, 2048, # GPU 0 사용률 및 VRAM
55.2, 4096, 1024, # GPU 1 사용률 및 VRAM
500.0, 100.0 # 네트워크 속도
]
}- 시스템 정보 데이터
{
"apikey": "DKWs8wl",
"category": "info",
"data": {
"hostname": "server-01",
"os": "Linux",
"os_version": "5.15.0-56-generic",
"architecture": "x86_64",
"cpu": {
"model": "Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2686 v4 @ 2.30GHz",
"physical_cores": 8,
"logical_cores": 16,
"frequency_mhz": 2300.0,
"cpu_percent": 5.3
},
"memory": {
"total_gb": 64.0,
"available_gb": 50.5,
"used_gb": 13.5,
"usage_percent": 21.1
},
"disk": [...],
"network": {...},
"gpu": [
{
"name": "NVIDIA Tesla V100",
"load_percent": 12.5,
"memory_total_mb": 16384,
"memory_used_mb": 4096,
"memory_free_mb": 12288,
"temperature": 65.0
}
]
}
}- 예시: CPU 4개, GPU 없음
{
"apikey": "DKWs8wl",
"data": [
14.8, # 전체 CPU 사용률 (%)
128.0, # 총 메모리 (GB)
57.78, # 사용 중인 메모리 (GB)
46.0, # 메모리 사용률 (%)
3721.87, # 총 디스크 크기 (GB)
10.39, # 사용 중인 디스크 (GB)
1.5, # 디스크 사용률 (%)
277.0, # 네트워크 수신 속도 (KB/s)
8.0, # 네트워크 송신 속도 (KB/s)
4, # CPU 개수
0, # GPU 개수
13.2, # CPU 0 사용률 (%)
14.0, # CPU 1 사용률 (%)
15.5, # CPU 2 사용률 (%)
16.8 # CPU 3 사용률 (%)
]
}- 예시: CPU 6개, GPU 2개
{
"apikey": "DKWs8wl",
"data": [
12.5, # 전체 CPU 사용률 (%)
64.0, # 총 메모리 (GB)
45.0, # 사용 중인 메모리 (GB)
70.0, # 메모리 사용률 (%)
1000.0, # 총 디스크 크기 (GB)
500.0, # 사용 중인 디스크 (GB)
50.0, # 디스크 사용률 (%)
500.0, # 네트워크 수신 속도 (KB/s)
100.0, # 네트워크 송신 속도 (KB/s)
6, # CPU 개수
2, # GPU 개수
10.0, # CPU 0 사용률 (%)
15.0, # CPU 1 사용률 (%)
12.0, # CPU 2 사용률 (%)
18.0, # CPU 3 사용률 (%)
22.0, # CPU 4 사용률 (%)
17.0, # CPU 5 사용률 (%)
40.5, # GPU 0 사용률 (%)
8192, # GPU 0 총 VRAM (MB)
2048, # GPU 0 사용 중 VRAM (MB)
55.2, # GPU 1 사용률 (%)
4096, # GPU 1 총 VRAM (MB)
1024 # GPU 1 사용 중 VRAM (MB)
]
}| 항목 | 설명 |
|---|---|
| CPU 사용률 | 전체 CPU 사용률 (%) |
| 개별 CPU 사용률 | 각 CPU 코어별 사용률 (%) |
| 메모리 용량 | 총 메모리 (GB) |
| 메모리 사용량 | 사용 중인 메모리 (GB) |
| 메모리 사용률 | 메모리 사용률 (%) |
| 디스크 용량 | 총 디스크 크기 (GB) |
| 디스크 사용량 | 사용 중인 디스크 (GB) |
| 디스크 사용률 | 디스크 사용률 (%) |
| 네트워크 속도 | 최근 1초간 송/수신 속도 (KB/s) |
| GPU 사용률 | GPU 사용률 (%) (GPU가 있으면 추가) |
| GPU 메모리 | 총 VRAM (MB) & 사용 중인 VRAM (MB) |
[INFO] 설정 파일이 생성되었습니다. ~/.coredotcloud.json 를 수정해주세요.➡ 해결 방법: 설정 파일을 수정하고 다시 실행하세요.
nano ~/.coredotcloud.json[ERROR] 데이터 전송 실패: 요청 시간 초과➡ 해결 방법:
- 인터넷 연결 확인
- API_URL이 올바른지 확인
ModuleNotFoundError: No module named 'GPUtil'➡ 해결 방법: gputil을 설치하세요.
pip install gputil이 프로젝트는 MIT 라이선스를 따릅니다.