გაუმჯობესეთ გადაწყვეტილება თითოეული namespace-ისთვის, გაითვალისწინეთ, რომ სერვისები შეიძლება იყოს სხვადასხვა კლასტერში, მაგრამ ერთ namespace-ში (საჭიროა გაერთიანება)

თუ სერვისები შეიძლება იყოს სხვადასხვა კლასტერში, მაგრამ მიეკუთვნებიან ერთ და იმავე namespace-ს, მაშინ თითოეული namespace-ისთვის საჭიროა მონაცემების აგრეგირება, ყველა კლასტერიდან მიღებული შედეგების გაერთიანებით.

მიღწევა:

1. შეგროვეთ მეტრიკები ან მონაცემები ყველა კლასტერიდან.
2. გაერთიანეთ მონაცემები namespace გასაღებით.
3. თითოეული namespace-ისთვის გაერთიანეთ ყველა სერვისი სხვადასხვა კლასტერიდან.
4. სორტირება საჭირო კრიტერიუმით (მაგალითად, დატვირთვით) და აირჩიეთ ტოპ-10.

მაგალითი Go-ში (სადავო):

 type ServiceData struct {
    Namespace string
    Service   string
    Metric    int
}

// servicesFromClusters — მონაცემების მასივი სხვადასხვა კლასტერიდან
func Top10ByNamespace(servicesFromClusters [][]ServiceData) map[string][]ServiceData {
    combined := make(map[string][]ServiceData)

    // მონაცემების გაერთიანება namespace-ის მიხედვით
    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 {
        // სორტირება მეტრიკის მიხედვით კლებადობით
        sort.Slice(svcs, func(i, j int) bool {
            return svcs[i].Metric > svcs[j].Metric
        })
        // ტოპ-10-ის არჩევა
        limit := 10
        if len(svcs) < 10 {
            limit = len(svcs)
        }
        result[ns] = svcs[:limit]
    }

    return result
}

ეს მიდგომა საშუალებას აძლევს აგრეგირებას და სორტირებას სერვისების namespace-ის მიხედვით, მიუხედავად იმისა, რომელ კლასტერში არიან.