Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Amazon EKS dan Kubernetes Container Insights dengan metrik observabilitas yang disempurnakan
Tabel berikut mencantumkan metrik dan dimensi yang dikumpulkan Container Insights dengan observabilitas yang disempurnakan untuk Amazon EKS dan Kubernetes. Metrik-metrik ini berada di namespace ContainerInsights
. Untuk informasi selengkapnya, lihat Metrik.
Jika Anda tidak melihat Container Insights dengan metrik observabilitas yang disempurnakan di konsol, pastikan Anda telah menyelesaikan penyiapan Container Insights dengan peningkatan observabilitas. Metrik tidak muncul sebelum Wawasan Kontainer dengan observabilitas yang ditingkatkan telah disiapkan sepenuhnya. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan Wawasan Kontainer.
Jika Anda menggunakan versi 1.5.0 atau yang lebih baru dari add-on Amazon EKS atau versi 1.300035.0 CloudWatch agen, sebagian besar metrik yang tercantum dalam tabel berikut dikumpulkan untuk node Linux dan Windows. Lihat kolom Nama Metrik tabel untuk melihat metrik mana yang tidak dikumpulkan untuk Windows.
Dengan versi Container Insights sebelumnya yang memberikan metrik agregat di tingkat Cluster dan Service, metrik dikenakan biaya sebagai metrik kustom. Dengan Wawasan Kontainer yang memiliki kemampuan observabilitas yang ditingkatkan untuk Amazon EKS, metrik-metrik Wawasan Kontainer akan dikenakan biaya per observasi, bukan dibebankan per metrik yang disimpan atau log yang diserap. Untuk informasi selengkapnya tentang CloudWatch harga, lihat CloudWatchHarga Amazon
catatan
Di Windows, metrik jaringan seperti pod_network_rx_bytes
dan tidak pod_network_tx_bytes
dikumpulkan untuk wadah proses host.
Pada klaster RedHat OpenShift on AWS (ROSA), metrik diskio seperti node_diskio_io_serviced_total
dan tidak dikumpulkan. node_diskio_io_service_bytes_total
Nama metrik | Dimensi | Deskripsi |
---|---|---|
|
|
Jumlah simpul pekerja yang mengalami kegagalan dalam klaster. Sebuah simpul dianggap mengalami kegagalan jika mengalami kondisi simpul apa pun. Untuk informasi selengkapnya tentang hal itu, silakan lihat Kondisi |
|
|
Jumlah total simpul pekerja yang ada di klaster. |
|
|
Jumlah pod yang berjalan untuk masing-masing namespace dalam sumber daya yang ditentukan oleh dimensi-dimensi yang sedang Anda gunakan. |
|
|
Jumlah maksimum unit CPU yang dapat ditetapkan untuk satu simpul tunggal dalam klaster ini. |
|
|
Persentase unit CPU yang dicadangkan untuk komponen-komponen simpul, seperti kubelet, kube-proxy, dan Docker. Rumus: catatan
|
|
|
Jumlah unit CPU yang sedang digunakan pada simpul di klaster. |
|
|
Persentase total unit CPU yang sedang digunakan pada simpul di klaster. Rumus: |
|
|
Persentase total kapasitas sistem file yang sedang digunakan pada satu simpul tunggal dalam klaster. Rumus: catatan
|
|
|
Jumlah memori maksimum, dalam byte, yang dapat ditetapkan ke satu simpul tunggal dalam klaster ini. |
Ini tidak tersedia di Windows. |
|
Jumlah total inode (yang digunakan dan tidak digunakan) pada sebuah simpul. |
Ini tidak tersedia di Windows. |
|
Jumlah inode yang tidak digunakan pada sebuah simpul. |
|
|
Jumlah total GPU (s) yang tersedia pada node. |
|
|
Jumlah GPU yang digunakan oleh pod yang sedang berjalan pada node. |
|
|
|
|
|
Persentase memori yang saat ini sedang digunakan pada simpul di klaster. Rumus: catatan
|
|
|
Persentase memori yang saat ini sedang digunakan oleh simpul atau simpul-simpul tersebut. Ini adalah persentase penggunaan memori simpul yang dibagi dengan batasan memori simpul. Rumus: |
|
|
Jumlah memori, dalam byte, yang sedang digunakan dalam serangkaian simpul dalam klaster. |
|
|
Jumlah total byte per detik yang ditransmisikan dan diterima melalui jaringan untuk setiap simpul dalam sebuah klaster. Rumus: catatan
|
|
|
Jumlah kontainer yang sedang berjalan untuk setiap simpul dalam sebuah klaster. |
|
|
Jumlah pod yang sedang berjalan untuk setiap simpul dalam sebuah klaster. |
|
|
Jumlah pod yang dapat ditetapkan ke sebuah simpul berdasarkan sumber daya yang dapat dialokasikan, yang didefinisikan sebagai sisa kapasitas simpul setelah memperhitungkan reservasi daemon sistem dan ambang batas pengosongan keras. |
|
|
Jumlah pod yang dapat ditetapkan ke sebuah simpul berdasarkan kapasitasnya. |
|
|
Menunjukkan apakah kondisi status node |
|
|
Menunjukkan apakah kondisi status simpul dalam keadaan |
|
|
Menunjukkan apakah kondisi status simpul dalam keadaan |
|
|
Menunjukkan apakah kondisi status simpul dalam keadaan |
|
|
Menunjukkan apakah salah satu kondisi status simpul Unknown. |
|
|
Jumlah paket yang diterima dan kemudian dijatuhkan oleh sebuah antarmuka jaringan pada simpul. |
|
|
Jumlah paket yang akan ditransmisikan tetapi dijatuhkan oleh sebuah antarmuka jaringan pada simpul. |
Ini tidak tersedia di Windows atau di cluster ROSA. |
|
Jumlah total byte yang ditransfer oleh semua I/O operasi pada node. |
Ini tidak tersedia di Windows atau di cluster ROSA. |
|
Jumlah total I/O operasi pada node. |
|
|
Kapasitas CPU yang dicadangkan untuk setiap pod dalam sebuah klaster. Rumus: catatan
|
|
|
Persentase unit CPU yang sedang digunakan oleh pod. Rumus: |
|
|
Persentase unit CPU yang sedang digunakan oleh pod relatif terhadap batas pod. Rumus: |
|
|
Persentase memori yang dicadangkan untuk pod. Rumus: catatan
|
|
|
Persentase memori yang saat ini sedang digunakan oleh satu pod atau banyak pod. Rumus: |
|
|
Persentase memori yang sedang digunakan oleh pod relatif terhadap batas pod. Jika ada kontainer di dalam pod yang tidak memiliki batas memori yang ditentukan, metrik ini tidak akan ditampilkan. Rumus: |
|
|
Jumlah byte per detik yang sedang diterima melalui jaringan oleh pod. Rumus: catatan
|
|
|
Jumlah byte per detik yang sedang ditransmisikan melalui jaringan oleh pod. Rumus: catatan
|
|
|
Permintaan CPU untuk pod. Rumus: catatan
|
|
|
Permintaan memori untuk pod. Rumus: catatan
|
|
|
Batas CPU yang ditentukan untuk kontainer-kontainer yang ada dalam pod. Jika ada kontainer di dalam pod yang tidak memiliki batas CPU yang ditentukan, metrik ini tidak akan ditampilkan. Rumus: catatan
|
|
|
Batas memori yang ditentukan untuk kontainer-kontainer yang ada dalam pod. Jika ada kontainer di dalam pod yang tidak memiliki batas memori yang ditentukan, metrik ini tidak akan ditampilkan. Rumus: catatan
|
|
|
Menunjukkan bahwa semua kontainer yang ada dalam pod telah dihentikan, dan setidaknya satu kontainer telah diakhiri dengan status bukan nol atau dihentikan oleh sistem. |
|
|
Menunjukkan bahwa semua kontainer yang ada dalam pod sudah siap, setelah mencapai kondisi |
|
|
Menunjukkan bahwa semua kontainer yang ada dalam pod sedang berjalan. |
|
|
Menunjukkan bahwa pod telah dijadwalkan untuk sebuah simpul. |
|
|
Menunjukkan bahwa status pod tidak dapat diperoleh. |
|
|
Menunjukkan bahwa pod telah diterima oleh klaster tetapi satu atau beberapa kontainer belum siap. |
|
|
Menunjukkan bahwa semua kontainer yang ada dalam pod telah berhasil dihentikan dan tidak akan dimulai ulang. |
|
|
Melaporkan jumlah kontainer yang ditentukan dalam spesifikasi pod. |
|
|
Melaporkan jumlah kontainer yang ada dalam pod yang saat ini berada dalam status |
|
|
Melaporkan jumlah kontainer yang ada dalam pod yang berada dalam status |
|
|
Melaporkan jumlah kontainer yang ada dalam pod yang berada dalam status |
|
|
Melaporkan jumlah kontainer yang ada dalam pod yang berada dalam status |
|
|
Melaporkan jumlah kontainer di pod yang tertunda karena |
|
|
Melaporkan jumlah kontainer di pod yang tertunda dengan alasannya |
|
|
Melaporkan jumlah kontainer di pod yang tertunda dengan alasan |
|
|
Melaporkan jumlah kontainer di pod yang tertunda karena |
|
|
Melaporkan jumlah kontainer di pod yang berada dalam |
|
|
Melaporkan jumlah kontainer di pod yang tertunda dengan alasannya |
|
|
Menunjukkan sebuah pod dihentikan karena melebihi batas memori. Metrik ini hanya ditampilkan ketika masalah ini terjadi. |
|
|
Jumlah paket yang diterima dan kemudian menghapus sebuah antarmuka jaringan untuk pod. |
|
|
Jumlah paket yang seharusnya ditransmisikan tetapi dihapus untuk pod. |
|
|
Memori dalam byte yang saat ini sedang digunakan oleh sebuah pod. |
|
|
Jumlah unit CPU yang digunakan oleh sebuah pod. |
|
|
Persentase unit CPU yang sedang digunakan oleh kontainer. Rumus: catatan
|
|
|
Persentase unit CPU yang sedang digunakan oleh kontainer relatif terhadap batas kontainer. Jika kontainer tidak memiliki batas CPU yang ditentukan, maka metrik ini tidak akan ditampilkan. Rumus: catatan
|
|
|
Persentase unit memori yang sedang digunakan oleh kontainer. Rumus: catatan
|
|
|
Persentase unit memori yang sedang digunakan oleh kontainer relatif terhadap batas kontainer. Jika kontainer tidak memiliki batas memori yang ditentukan, maka metrik ini tidak akan ditampilkan. Rumus: catatan
|
Ini tidak tersedia di Windows. |
|
Jumlah kegagalan alokasi memori yang dialami oleh kontainer. |
|
PodName, |
Jumlah total kontainer yang memulai ulang di sebuah pod. |
|
Layanan,
|
Jumlah pod yang menjalankan satu layanan atau banyak layanan di klaster. |
|
|
Jumlah pod yang dikehendaki untuk beban kerja sebagaimana yang ditentukan dalam spesifikasi beban kerja. |
|
|
Jumlah pod untuk sebuah beban kerja yang telah mencapai status siap. |
|
|
Jumlah pod untuk sebuah beban kerja yang tersedia. Sebuah pod yang tersedia ketika sudah siap untuk |
|
|
Jumlah pod untuk sebuah beban kerja yang tidak tersedia. Sebuah pod yang tersedia ketika sudah siap untuk |
|
|
Jumlah objek yang disimpan di etcd pada saat pemeriksaan terakhir. |
|
|
Ukuran total file database penyimpanan yang dialokasikan secara fisik dalam byte. Metrik ini bersifat eksperimental dan mungkin berubah dalam rilis Kubernetes di masa mendatang. Unit: Bita Statistik yang berarti: Jumlah, Rata-rata, Minimum, Maksimum |
|
|
Jumlah total permintaan API yang dikirimkan ke server API Kubernetes. |
|
|
Latensi respons untuk permintaan API ke server API Kubernetes. |
|
|
Latensi pengendali penerimaan, dalam satuan detik. Pengendali penerimaan adalah kode yang mencegat permintaan ke server API Kubernetes. |
|
|
Latensi respons yang dialami oleh klien yang memanggil server API Kubernetes. Metrik ini bersifat eksperimental dan dapat berubah pada rilis Kubernetes di masa mendatang. |
|
|
Jumlah total permintaan API yang dikirimkan ke server API Kubernetes yang dibuat oleh klien. Metrik ini bersifat eksperimental dan dapat berubah pada rilis Kubernetes di masa mendatang. |
|
|
Latensi respons panggilan API ke Etcd. Metrik ini bersifat eksperimental dan dapat berubah pada rilis Kubernetes di masa mendatang. |
|
|
Ukuran file basis data penyimpanan yang dialokasikan secara fisik, dalam satuan byte. Metrik ini bersifat eksperimental dan dapat berubah pada rilis Kubernetes di masa mendatang. |
|
|
Jumlah permintaan aktif yang berjalan lama yang dikirimkan ke server API Kubernetes. |
|
|
Jumlah permintaan yang sedang diproses oleh server API Kubernetes. |
|
|
Latensi webhook penerimaan, dalam satuan detik. Webhook penerimaan adalah callback HTTP yang menerima permintaan penerimaan dan melakukan sesuatu dengannya. |
|
|
Latensi sub-langkah penerimaan, dalam satuan detik. |
|
|
Jumlah permintaan yang tidak digunakan lagi di server API APIs Kubernetes. |
|
|
Jumlah permintaan yang dikirimkan ke server API Kubernetes yang direspon dengan kode respons HTTP 5XX. |
|
|
Latensi respons objek daftar dari Dll. Metrik ini bersifat eksperimental dan dapat berubah pada rilis Kubernetes di masa mendatang. |
|
|
Jumlah thread yang digunakan oleh permintaan yang sedang dijalankan di subsistem API Priority and Fairness. |
|
|
Jumlah permintaan yang ditolak oleh subsistem API Priority dan Fairness. Metrik ini bersifat eksperimental dan dapat berubah pada rilis Kubernetes di masa mendatang. |
|
|
Jumlah permintaan yang diantrekan oleh server API Kubernetes. Metrik ini bersifat eksperimental dan dapat berubah pada rilis Kubernetes di masa mendatang. |
Metrik GPU NVIDIA
Dimulai dengan versi 1.300034.0
CloudWatch agen, Container Insights dengan peningkatan observabilitas untuk Amazon EKS mengumpulkan metrik GPU NVIDIA dari beban kerja EKS secara default. CloudWatch Agen harus diinstal menggunakan versi add-on CloudWatch Observability EKS v1.3.0-eksbuild.1
atau yang lebih baru. Untuk informasi selengkapnya, lihat Instal CloudWatch agen dengan add-on Amazon CloudWatch Observability EKS atau bagan Helm. Metrik GPU NVIDIA yang dikumpulkan tercantum dalam tabel di bagian ini.
Agar Container Insights mengumpulkan metrik GPU NVIDIA, Anda harus memenuhi prasyarat berikut:
Anda harus menggunakan Container Insights dengan observabilitas yang ditingkatkan untuk Amazon EKS, dengan versi add-on Amazon CloudWatch Observability EKS atau yang lebih baru.
v1.3.0-eksbuild.1
Plugin perangkat NVIDIA untuk Kubernetes
harus diinstal di cluster. Toolkit kontainer NVIDIA
harus diinstal pada node cluster. Misalnya, akselerasi Amazon EKS AMIs yang dioptimalkan dibangun dengan komponen yang diperlukan.
Anda dapat memilih untuk tidak mengumpulkan metrik GPU NVIDIA dengan menyetel accelerated_compute_metrics
opsi di file konfigurasi CloudWatch agen awal ke. false
Untuk informasi selengkapnya dan contoh konfigurasi opt-out, lihat. (Opsional) Konfigurasi tambahan
Nama metrik | Dimensi | Deskripsi |
---|---|---|
|
|
Ukuran buffer frame total, dalam byte, pada GPU yang dialokasikan ke wadah. |
|
|
Byte frame buffer yang digunakan pada GPU yang dialokasikan ke wadah. |
|
|
Persentase buffer bingkai yang digunakan dari GPU yang dialokasikan ke wadah. |
|
|
Penggunaan daya dalam watt GPU dialokasikan ke wadah. |
|
|
Suhu dalam derajat celcius dari GPU (s) dialokasikan ke wadah. |
|
|
Persentase pemanfaatan GPU yang dialokasikan ke wadah. |
|
|
Ukuran buffer frame total, dalam byte, pada GPU yang dialokasikan ke node. |
|
|
Byte frame buffer yang digunakan pada GPU yang dialokasikan ke node. |
|
|
Persentase frame buffer yang digunakan pada GPU yang dialokasikan ke node. |
|
|
Penggunaan daya dalam watt GPU dialokasikan ke node. |
|
|
Suhu dalam derajat celcius dari GPU (s) dialokasikan ke node. |
|
|
Persentase pemanfaatan GPU yang dialokasikan ke node. |
|
|
Ukuran buffer frame total, dalam byte, pada GPU yang dialokasikan ke pod. |
|
|
Byte frame buffer yang digunakan pada GPU yang dialokasikan ke pod. |
|
|
Persentase frame buffer yang digunakan dari GPU yang dialokasikan ke pod. |
|
|
Penggunaan daya dalam watt GPU dialokasikan ke pod. |
|
|
Suhu dalam derajat Celcius dari GPU (s) dialokasikan ke pod. |
|
|
Persentase pemanfaatan GPU yang dialokasikan ke pod. |
AWS Metrik neuron untuk AWS Trainium dan Inferensia AWS
Dimulai dengan versi 1.300036.0
CloudWatch agen, Container Insights dengan observabilitas yang ditingkatkan untuk Amazon EKS mengumpulkan metrik komputasi yang dipercepat dari akselerator AWS Trainium dan AWS Inferentia secara default. CloudWatch Agen harus diinstal menggunakan versi add-on CloudWatch Observability EKS v1.5.0-eksbuild.1
atau yang lebih baru. Untuk informasi selengkapnya tentang add-on, lihatInstal CloudWatch agen dengan add-on Amazon CloudWatch Observability EKS atau bagan Helm. Untuk informasi lebih lanjut tentang AWS Trainium, lihat AWS Trainium
Agar Container Insights dapat mengumpulkan metrik AWS Neuron, Anda harus memenuhi prasyarat berikut:
Anda harus menggunakan Container Insights dengan observabilitas yang ditingkatkan untuk Amazon EKS, dengan versi add-on Amazon CloudWatch Observability EKS atau yang lebih baru.
v1.5.0-eksbuild.1
Driver Neuron
harus diinstal pada node cluster. Plugin perangkat Neuron
harus diinstal pada cluster. Misalnya, akselerasi Amazon EKS AMIs yang dioptimalkan dibangun dengan komponen yang diperlukan.
Metrik yang dikumpulkan tercantum dalam tabel di bagian ini. Metrik dikumpulkan untuk AWS Trainium, AWS Inferentia, dan Inferentia2. AWS
CloudWatch Agen mengumpulkan metrik ini dari monitor Neuron
Nama metrik | Dimensi | Deskripsi |
---|---|---|
|
|
NeuronCore pemanfaatan, selama periode ditangkap NeuronCore dialokasikan ke wadah. Unit: Persen |
|
|
Jumlah memori perangkat yang digunakan untuk konstanta selama pelatihan oleh NeuronCore yang dialokasikan ke wadah (atau bobot selama inferensi). Unit: Bita |
|
|
Jumlah memori perangkat yang digunakan untuk kode yang dapat dieksekusi model oleh NeuronCore yang dialokasikan ke wadah. Unit: Bita |
|
|
Jumlah memori perangkat yang digunakan untuk scratchpad yang dibagi dari model oleh NeuronCore yang dialokasikan ke wadah. Wilayah memori ini disediakan untuk model. Unit: Bita |
|
|
Jumlah memori perangkat yang digunakan untuk runtime Neuron oleh NeuronCore dialokasikan ke wadah. Unit: Bita |
|
|
Jumlah memori perangkat yang digunakan untuk tensor oleh NeuronCore dialokasikan ke wadah. Unit: Bita |
|
|
Jumlah total memori yang digunakan oleh NeuronCore dialokasikan ke wadah. Unit: Bita |
|
|
Jumlah peristiwa ECC yang dikoreksi dan tidak dikoreksi untuk SRAM on-chip dan memori perangkat perangkat Neuron pada node. Unit: Jumlah |
|
|
NeuronCore Pemanfaatan selama periode yang ditangkap dari NeuronCore dialokasikan ke pod. Unit: Persen |
|
|
Jumlah memori perangkat yang digunakan untuk konstanta selama pelatihan oleh NeuronCore yang dialokasikan ke pod (atau bobot selama inferensi). Unit: Bita |
|
|
Jumlah memori perangkat yang digunakan untuk kode executable model oleh NeuronCore yang dialokasikan ke pod. Unit: Bita |
|
|
Jumlah memori perangkat yang digunakan untuk scratchpad yang dibagi dari model oleh NeuronCore yang dialokasikan ke pod. Wilayah memori ini disediakan untuk model. Unit: Bita |
|
|
Jumlah memori perangkat yang digunakan untuk runtime Neuron oleh NeuronCore dialokasikan ke pod. Unit: Bita |
|
|
Jumlah memori perangkat yang digunakan untuk tensor oleh NeuronCore dialokasikan ke pod. Unit: Bita |
|
|
Jumlah total memori yang digunakan oleh NeuronCore dialokasikan ke pod. Unit: Bita |
|
|
Jumlah peristiwa ECC yang dikoreksi dan tidak dikoreksi untuk SRAM on-chip dan memori perangkat perangkat Neuron yang dialokasikan ke pod. Unit: Bita |
|
|
NeuronCore Pemanfaatan selama periode yang ditangkap dari NeuronCore dialokasikan ke node. Unit: Persen |
|
|
Jumlah memori perangkat yang digunakan untuk konstanta selama pelatihan oleh NeuronCore yang dialokasikan ke node (atau bobot selama inferensi). Unit: Bita |
|
|
Jumlah memori perangkat yang digunakan untuk kode executable model oleh NeuronCore yang dialokasikan ke node. Unit: Bita |
|
|
Jumlah memori perangkat yang digunakan untuk scratchpad yang dibagikan dari model oleh NeuronCore yang dialokasikan ke node. Ini adalah wilayah memori yang disediakan untuk model. Unit: Bita |
|
|
Jumlah memori perangkat yang digunakan untuk runtime Neuron oleh NeuronCore yang dialokasikan ke node. Unit: Bita |
|
|
Jumlah memori perangkat yang digunakan untuk tensor oleh NeuronCore yang dialokasikan ke node. Unit: Bita |
|
|
Jumlah total memori yang digunakan oleh NeuronCore yang dialokasikan ke node. Unit: Bita |
|
|
Jumlah total kesalahan eksekusi pada node. Ini dihitung oleh CloudWatch agen dengan menggabungkan kesalahan dari jenis berikut: Unit: Jumlah |
|
|
Total penggunaan memori perangkat Neuron dalam byte pada node. Unit: Bita |
|
|
Dalam hitungan detik, latensi untuk eksekusi pada node diukur dengan runtime Neuron. Unit: Detik |
|
|
Jumlah peristiwa ECC yang dikoreksi dan tidak dikoreksi untuk SRAM on-chip dan memori perangkat perangkat Neuron pada node. Unit: Jumlah |
AWS Metrik Elastic Fabric Adapter (EFA)
Dimulai dengan versi 1.300037.0
CloudWatch agen, Container Insights dengan kemampuan observasi yang ditingkatkan untuk Amazon EKS mengumpulkan metrik AWS Elastic Fabric Adapter (EFA) dari cluster Amazon EKS di instans Linux. CloudWatch Agen harus diinstal menggunakan versi add-on CloudWatch Observability EKS v1.5.2-eksbuild.1
atau yang lebih baru. Untuk informasi selengkapnya tentang add-on, lihatInstal CloudWatch agen dengan add-on Amazon CloudWatch Observability EKS atau bagan Helm. Untuk informasi lebih lanjut tentang Adaptor Kain AWS Elastis, lihat Adaptor Kain Elastis
Agar Container Insights mengumpulkan metrik adaptor Kain AWS Elastis, Anda harus memenuhi prasyarat berikut:
Anda harus menggunakan Container Insights dengan observabilitas yang ditingkatkan untuk Amazon EKS, dengan versi add-on Amazon CloudWatch Observability EKS atau yang lebih baru.
v1.5.2-eksbuild.1
Plugin perangkat EFA harus diinstal pada cluster. Untuk informasi lebih lanjut, lihat aws-efa-k8 s-device-plugin
di GitHub.
Metrik yang dikumpulkan tercantum dalam tabel berikut.
Nama metrik | Dimensi | Deskripsi |
---|---|---|
|
|
Jumlah byte per detik yang diterima oleh perangkat EFA yang dialokasikan ke wadah. Satuan: Byte/Detik |
|
|
Jumlah byte per detik yang ditransmisikan oleh perangkat EFA yang dialokasikan ke wadah. Satuan: Byte/Detik |
|
|
Jumlah paket yang diterima dan kemudian dijatuhkan oleh perangkat EFA yang dialokasikan ke wadah. Satuan: Hitung/Detik |
|
|
Jumlah byte per detik yang diterima menggunakan operasi baca akses memori langsung jarak jauh oleh perangkat EFA yang dialokasikan ke wadah. Satuan: Byte/Detik |
|
|
Jumlah byte per detik yang ditransmisikan menggunakan operasi baca akses memori langsung jarak jauh oleh perangkat EFA yang dialokasikan ke wadah. Satuan: Byte/Detik |
|
|
Jumlah byte per detik yang diterima selama operasi penulisan akses memori langsung jarak jauh oleh perangkat EFA yang dialokasikan ke wadah. Satuan: Byte/Detik |
|
|
Jumlah byte per detik yang diterima oleh perangkat EFA yang dialokasikan ke pod. Satuan: Byte/Detik |
|
|
Jumlah byte per detik yang ditransmisikan oleh perangkat EFA yang dialokasikan ke pod. Satuan: Byte/Detik |
|
|
Jumlah paket yang diterima dan kemudian dijatuhkan oleh perangkat EFA yang dialokasikan ke pod. Satuan: Hitung/Detik |
|
|
Jumlah byte per detik yang diterima menggunakan operasi baca akses memori langsung jarak jauh oleh perangkat EFA yang dialokasikan ke pod. Satuan: Byte/Detik |
|
|
Jumlah byte per detik yang ditransmisikan menggunakan operasi baca akses memori langsung jarak jauh oleh perangkat EFA yang dialokasikan ke pod. Satuan: Byte/Detik |
|
|
Jumlah byte per detik yang diterima selama operasi penulisan akses memori langsung jarak jauh oleh perangkat EFA yang dialokasikan ke pod. Satuan: Byte/Detik |
|
|
Jumlah byte per detik yang diterima oleh perangkat EFA yang dialokasikan ke node. Satuan: Byte/Detik |
|
|
Jumlah byte per detik yang ditransmisikan oleh perangkat EFA yang dialokasikan ke node. Satuan: Byte/Detik |
|
|
Jumlah paket yang diterima dan kemudian dijatuhkan oleh perangkat EFA yang dialokasikan ke node. Satuan: Hitung/Detik |
|
|
Jumlah byte per detik yang diterima menggunakan operasi baca akses memori langsung jarak jauh oleh perangkat EFA yang dialokasikan ke node. Satuan: Byte/Detik |
|
|
Jumlah byte per detik yang ditransmisikan menggunakan operasi baca akses memori langsung jarak jauh oleh perangkat EFA yang dialokasikan ke pod. Satuan: Byte/Detik |
|
|
Jumlah byte per detik yang diterima selama operasi penulisan akses memori langsung jarak jauh oleh perangkat EFA yang dialokasikan ke node. Satuan: Byte/Detik |
Amazon SageMaker AI HyperPod metrik
Dimulai dengan versi v2.0.1-eksbuild.1
add-on CloudWatch Observability EKS, Container Insights dengan peningkatan observabilitas untuk Amazon EKS secara otomatis Amazon SageMaker AI HyperPod mengumpulkan metrik dari kluster Amazon EKS. Untuk informasi selengkapnya tentang add-on, lihatInstal CloudWatch agen dengan add-on Amazon CloudWatch Observability EKS atau bagan Helm. Untuk informasi selengkapnya tentang Amazon SageMaker AI HyperPod, lihat Amazon SageMaker AI HyperPod.
Metrik yang dikumpulkan tercantum dalam tabel berikut.
Nama metrik | Dimensi | Deskripsi |
---|---|---|
|
|
Menunjukkan jika sebuah node diberi label sebagai Unit: Jumlah |
|
|
Menunjukkan jika sebuah node diberi label sebagai Unit: Jumlah |
|
|
Menunjukkan jika sebuah node diberi label sebagai Jika pemulihan node otomatis diaktifkan, node akan secara otomatis diganti oleh Amazon SageMaker AI HyperPod. Unit: Jumlah |
|
|
Menunjukkan jika sebuah node diberi label sebagai Jika pemulihan node otomatis diaktifkan, node akan secara otomatis reboot oleh. Amazon SageMaker AI HyperPod Unit: Jumlah |
Metrik NVMe driver Amazon EBS
Dimulai dengan versi 1.300056.0
CloudWatch agen, Container Insights dengan kemampuan observasi yang ditingkatkan untuk Amazon EKS secara otomatis mengumpulkan metrik driver Amazon NVMe EBS dari kluster Amazon EKS di instans Linux. CloudWatch Agen harus diinstal menggunakan versi add-on CloudWatch Observability Amazon EKS 4.1.0
atau yang lebih baru. Untuk informasi selengkapnya tentang add-on, lihatInstal CloudWatch agen dengan add-on Amazon CloudWatch Observability EKS atau bagan Helm. Untuk informasi selengkapnya tentang Amazon EBS, lihat statistik performa terperinci Amazon EBS.
Agar Container Insights mengumpulkan metrik NVMe driver Amazon EBS, Anda harus memenuhi prasyarat berikut:
Anda harus menggunakan Container Insights dengan observabilitas yang ditingkatkan untuk Amazon EKS, dengan versi add-on CloudWatch
4.1.0
Observability Amazon EKS atau yang lebih baru.1.42.0
Add-on driver EBS CSI atau bagan Helm harus diinstal pada cluster dengan metrik diaktifkan.Untuk mengaktifkan metrik saat Anda menggunakan add-on driver Amazon EBS CSI, gunakan opsi berikut saat Anda membuat atau memperbarui add-on.
--configuration-values '{ "node": { "enableMetrics": true } }'
Untuk mengaktifkan metrik jika Anda menggunakan bagan Helm, gunakan opsi berikut saat Anda membuat atau memperbarui add-on.
--set node.enableMetrics=true
Metrik yang dikumpulkan tercantum dalam tabel berikut.
Nama metrik | Dimensi | Deskripsi |
---|---|---|
|
|
Jumlah total operasi baca yang selesai. |
|
|
Jumlah total operasi penulisan yang diselesaikan. |
|
|
Jumlah total byte baca yang ditransfer. |
|
|
Jumlah total byte tulis yang ditransfer. |
|
|
Total waktu yang dihabiskan, dalam mikrodetik, oleh semua operasi baca yang diselesaikan. |
|
|
Total waktu yang dihabiskan, dalam mikrodetik, oleh semua operasi penulisan yang diselesaikan. |
|
|
Total waktu, dalam mikrodetik, permintaan IOPS melebihi kinerja IOPS yang disediakan volume. |
|
|
Total waktu, dalam mikrodetik, permintaan throughput melebihi kinerja throughput yang disediakan volume. |
|
|
Total waktu, dalam mikrodetik, volume EBS melebihi kinerja IOPS maksimum EC2 instans Amazon yang terpasang. |
|
|
Total waktu, dalam mikrodetik, volume EBS melebihi kinerja throughput maksimum EC2 instans Amazon yang terpasang. |
|
|
Jumlah operasi baca dan tulis yang menunggu untuk diselesaikan. |