Améliorez la solution pour le top 10 de chaque namespace en tenant compte du fait que les services peuvent être dans différents clusters, mais dans un même namespace (il faut fusionner)

Si les services peuvent être dans différents clusters, mais appartiennent au même namespace, alors pour le top 10 de chaque namespace, il faut agréger les données par namespace, en combinant les résultats de tous les clusters.

Approche :

1. Collecter les métriques ou données des services de tous les clusters.
2. Fusionner les données par la clé namespace.
3. Pour chaque namespace, combiner tous les services provenant de différents clusters.
4. Trier les services selon le critère souhaité (par exemple, par charge) et sélectionner les 10 meilleurs.

Exemple en Go (simplifié) :

 type ServiceData struct {
    Namespace string
    Service   string
    Metric    int
}

// servicesFromClusters — tranche de données de différents clusters
func Top10ByNamespace(servicesFromClusters [][]ServiceData) map[string][]ServiceData {
    combined := make(map[string][]ServiceData)

    // Fusionner les données par namespace
    for _, clusterData := range servicesFromClusters {
        for _, svc := range clusterData {
            combined[svc.Namespace] = append(combined[svc.Namespace], svc)
        }
    }

    result := make(map[string][]ServiceData)
    for ns, svcs := range combined {
        // Trier par métrique décroissante
        sort.Slice(svcs, func(i, j int) bool {
            return svcs[i].Metric > svcs[j].Metric
        })
        // Prendre le top 10
        limit := 10
        if len(svcs) < 10 {
            limit = len(svcs)
        }
        result[ns] = svcs[:limit]
    }

    return result
}

Cette approche permet d'agréger et de classer les services par namespace, indépendamment des clusters dans lesquels ils se trouvent.