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Sehen Sie sich die Mitarbeiterdetails im Mitarbeiter-Dashboard an - AWS Deadline Cloud
Anwendungsfälle

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Sehen Sie sich die Mitarbeiterdetails im Mitarbeiter-Dashboard an

Das Worker-Dashboard enthält Details zu dem Mitarbeiter, der eine Aufgabe bearbeitet. Sie können Folgendes sehen:

  • Metadaten, wie z. B. der Instanztyp, für den Worker.

  • Die Sitzungsaktionen, die der Worker ausgeführt hat.

  • Leistung des Workers, einschließlich CPU-, Arbeitsspeicher- und Festplattennutzung. Das Dashboard zeigt auch die GPU-Auslastung für GPU-accelerated Instances.

  • Ein Diagramm der CPU-, Speicher- und Festplattennutzung im Zeitverlauf. Das Diagramm beinhaltet auch die GPU-Auslastung für GPU-accelerated Instances.

  • Ein Diagramm der Festplattengeschwindigkeit im Zeitverlauf.

  • Das Worker-Protokoll für die Aufgabe.

Um das Worker-Dashboard von einer Aufgabe aus anzuzeigen

  1. Folgen Sie den Schritten unterJobdetails in Deadline Cloud anzeigen und verwalten, um eine Liste mit Jobs anzuzeigen.

  2. Wählen Sie einen Auftrag aus der Liste Jobs (Aufträge).

  3. Wählen Sie einen Schritt aus der Schrittliste aus.

  4. Wählen Sie eine Aufgabe aus der Aufgabenliste aus.

  5. Wählen Sie in der Aufgabentabelle im Menü Aktionen die Option Worker-Dashboard anzeigen aus.

Um das Worker-Dashboard von den Flottendetails aus anzuzeigen

  1. Folgen Sie den Anweisungen unterSehen Sie sich die Warteschlangen- und Flottendetails in Deadline Cloud an, um eine Flotte anzuzeigen.

  2. Wählen Sie eine Arbeitskraft aus der Arbeiterliste aus.

  3. Wählen Sie im Menü „Aktionen“ die Option „Worker-Dashboard anzeigen“.

Anwendungsfälle

Erkennung unzureichend bereitgestellter Instanzen

Wenn Renderings länger als erwartet dauern, kann das Worker-Dashboard dabei helfen, festzustellen, ob Ihre Instances für Ihre Workloads ausreichend dimensioniert sind. Eine vCPU-Auslastung von 100% ist für viele Renderer normal, aber eine konstant hohe Speicherauslastung nahe der maximalen Kapazität und eine erhöhte Auslastung des Festplattenspeichers können darauf hindeuten, dass Ihre Instances nicht ausreichend ausgestattet sind. Bei GPU-accelerated Workloads kann eine konstant hohe GPU-Auslastung auch darauf hindeuten, dass Sie zusätzliche GPU-Kapazität benötigen. In solchen Fällen kann ein Upgrade der Instance-Konfiguration Ihrer Flotte Renderfehler reduzieren und die Renderzeiten erheblich verkürzen. Es ist jedoch wichtig, die Leistung der Mitarbeiter nach dem Upgrade weiter zu überwachen, um sicherzustellen, dass Sie das optimale Gleichgewicht gefunden haben. Ein zu aggressives Upgrade kann zu unnötigen Kosten führen, da eine Überversorgung entsteht.

Erkennung übermäßig bereitgestellter Instanzen

Selbst wenn die Aufgaben erfolgreich abgeschlossen werden, gibt es möglicherweise Möglichkeiten, Ihre Kosten zu optimieren. Das Worker-Dashboard kann Aufschluss darüber geben, ob Sie für mehr Rechenleistung bezahlen, als Ihre Workloads benötigen. Wenn Sie feststellen, dass der Worker eine niedrige durchschnittliche vCPU-Auslastung, eine minimale Speicherauslastung und zu viel ungenutzter Festplattenspeicher hat, können Sie die Instance-Konfiguration Ihrer Flotte verkleinern.

Fehlerbehebung bei fehlgeschlagenen Aufgaben

Bei der Untersuchung fehlgeschlagener Aufgaben dient das Worker Dashboard als wertvolles Diagnosetool. Achten Sie besonders auf die maximale Speicher- und Festplattenauslastung. Wenn sich diese Messwerte 100% nähern oder diese erreichen, sind sie wahrscheinlich die Hauptursache für Ihre Aufgabenfehler. Eine solche Ressourcenauslastung deutet darauf hin, dass Ihre aktuellen Instances nicht über die Kapazität verfügen, um Ihre Arbeitslasten effektiv zu bewältigen. In diesen Fällen hilft die Bereitstellung von Instances mit erhöhtem Arbeitsspeicher oder Festplattenspeicher dabei, die erfolgreiche Ausführung der Aufgabe sicherzustellen.

Optimale Auslastungsrate der Instance

vCPU-Auslastung

Zielbereich: 70— 90%

  • Unter 70%: Wahrscheinlich werden die Rechenressourcen nicht ausreichend genutzt, was bedeutet, dass Sie für mehr CPU bezahlen, als Ihre Arbeitslast benötigt

  • 70— 90%: Optimaler Bereich, in dem Sie Ressourcen effizient nutzen, ohne auf Engpässe zu stoßen

  • Konstant bei 100%: Könnte auf CPU-Engpässe hinweisen, die das Rendern verlangsamen könnten

Manche Renderaufgaben sind naturgemäß höher CPU-intensive als andere, und eine 100-prozentige vCPU-Auslastung ist möglicherweise kein Problem. Real-time Visualisierungsaufgaben weisen möglicherweise eine konsistentere CPU-Auslastung auf, während Aufgaben mit wechselnden Rechenanforderungen unterschiedliche Muster aufweisen können.

Speicherauslastung

Zielbereich: 70— 85%

  • Unter 50%: Potenziell überdimensionierte Instances für Ihre Arbeitslast

  • 70— 85%: Optimale Auslastung mit ausreichend Spielraum für Spitzenbelastungen

  • Über 90%: Risiko von Leistungseinbußen oder Fehlern aufgrund unzureichenden Speichers

Die Speicheranforderungen können je nach Komplexität der Szene, Texturauflösung und Simulationsdaten erheblich variieren. Die Überwachung der Speichertrends im Zeitverlauf ist wichtig, um festzustellen, ob die Speicheranforderungen Ihrer Workloads steigen.

Auslastung des Festplattenspeichers

Zielbereich: 60— 80%

  • Unter 40%: Wahrscheinlich überlasteter Speicher

  • 60— 85%: Gute Auslastung mit Platz für temporäre Dateien und Caches

  • Über 85%: Risiko, dass bei großen Renderings der Speicherplatz knapp wird

Denken Sie daran, dass die I/O Festplattenleistung genauso wichtig sein kann wie die Kapazität, insbesondere bei Workloads, bei denen beim Rendern read/write große Textur- oder Cache-Dateien gespeichert werden.