本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。 # 設定 Amazon MSK 的受管 Prometheus 收集器 若要使用 Amazon Managed Service for Prometheus 收集器，您可以建立抓取器，在 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka 叢集中探索和提取指標。您也可以建立與 Amazon Elastic Kubernetes Service 整合的抓取器。如需詳細資訊，請參閱[整合 Amazon EKS](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/userguide/AMP-collector-how-to.html)。 ## 建立湊集器 Amazon Managed Service for Prometheus 收集器包含一個抓取器，可從 Amazon MSK 叢集探索和收集指標。Amazon Managed Service for Prometheus 可為您管理湊集器，提供所需的可擴展性、安全性和可靠性，而無需自行管理任何執行個體、代理程式或湊集器。 您可以使用 AWS API 或 建立抓取器 AWS CLI ，如下列程序所述。 您需先滿足幾項先決條件，才能建立自己的湊集器： + 您必須建立 Amazon MSK 叢集。 + 設定 Amazon MSK 叢集的安全群組，以允許 Amazon VPC 內連接埠 **11001 (JMX Exporter)** 和 **11002 (Node Exporter)** 的傳入流量，因為抓取器需要存取這些 DNS 記錄才能收集 Prometheus 指標。 + Amazon MSK 叢集所在的 Amazon VPC 必須[啟用 DNS](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/AmazonDNS-concepts.html)。 **注意** 叢集會依其 Amazon 資源名稱 (ARN) 與抓取器建立關聯。如果您刪除叢集，然後使用相同名稱建立新的叢集，則 ARN 將重複使用於新叢集。因此，抓取器會嘗試收集新叢集的指標。[您可以將抓取器](#prom-msk-delete-scraper)與刪除叢集分開刪除。 ------ #### [ To create a scraper using the AWS API ] 使用 `CreateScraper` API 操作來建立具有 AWS API 的抓取器。下列範例在美國東部 （維吉尼亞北部） 區域建立抓取器。將*範例*內容取代為您的 Amazon MSK 叢集資訊，並提供您的抓取器組態。 **注意** 設定安全群組和子網路以符合您的目標叢集。在兩個可用區域中包含至少兩個子網路。 ``` POST /scrapers HTTP/1.1 Content-Length: 415 Authorization: AUTHPARAMS X-Amz-Date: 20201201T193725Z User-Agent: aws-cli/1.18.147 Python/2.7.18 Linux/5.4.58-37.125.amzn2int.x86_64 botocore/1.18.6 { "alias": "myScraper", "destination": { "ampConfiguration": { "workspaceArn": "arn:aws:aps:us-east-1:123456789012:workspace/ws-workspace-id" } }, "source": { "vpcConfiguration": { "securityGroupIds": ["sg-security-group-id"], "subnetIds": ["subnet-subnet-id-1", "subnet-subnet-id-2"] } }, "scrapeConfiguration": { "configurationBlob": base64-encoded-blob } } ``` 在此範例中， `scrapeConfiguration` 參數需要 base64 編碼的 Prometheus 組態 YAML 檔案，指定 MSK 叢集的 DNS 記錄。 每個 DNS 記錄代表特定可用區域中的中介裝置端點，可讓用戶端連線到分散在所選AZs中介裝置，以獲得高可用性。 MSK 叢集屬性中的 DNS 記錄數目對應至叢集組態中的代理程式節點和可用區域數目： + **預設組態** – 3 個 AZs的 3 個代理節點 = 3 個 DNS 記錄 + **自訂組態** – 2 個 AZs的 2 個代理節點 = 2 個 DNS 記錄 若要取得 MSK 叢集的 DNS 記錄，請開啟 MSK 主控台，網址為 https：//[https://console.aws.amazon.com/msk/home?region=us-east-1\$1/home/](https://console.aws.amazon.com/msk/home?region=us-east-1#/home/)。前往 MSK 叢集。選擇**屬性**、**中介裝置**和**端點**。 您有兩個設定 Prometheus 以從 MSK 叢集抓取指標的選項： 1. **叢集層級 DNS 解析 （建議）** – 使用叢集的基本 DNS 名稱自動探索所有代理程式。如果您的中介裝置端點是 `b-1.clusterName.xxx.xxx.xxx`，請使用 `clusterName.xxx.xxx.xxx`做為 DNS 記錄。這可讓 Prometheus 自動抓取叢集中的所有代理程式。 **個別代理程式端點** – 個別指定每個代理程式端點以進行精細控制。在組態中使用完整的代理程式識別符 (b-1、b-2)。例如： ``` dns_sd_configs: - names: - b-1.clusterName.xxx.xxx.xxx - b-2.clusterName.xxx.xxx.xxx - b-3.clusterName.xxx.xxx.xxx ``` **注意** 從 AWS 主控台將 取代`clusterName.xxx.xxx.xxx`為您實際的 MSK 叢集端點。 如需詳細資訊，請參閱 *Prometheus* 文件中的 [](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/#dns_sd_config)。 以下是抓取器組態檔案的範例： ``` global: scrape_interval: 30s external_labels: clusterArn: msk-test-1 scrape_configs: - job_name: msk-jmx scheme: http metrics_path: /metrics scrape_timeout: 10s dns_sd_configs: - names: - dns-record-1 - dns-record-2 - dns-record-3 type: A port: 11001 relabel_configs: - source_labels: [__meta_dns_name] target_label: broker_dns - source_labels: [__address__] target_label: instance regex: '(.*)' replacement: '${1}' - job_name: msk-node scheme: http metrics_path: /metrics scrape_timeout: 10s dns_sd_configs: - names: - dns-record-1 - dns-record-2 - dns-record-3 type: A port: 11002 relabel_configs: - source_labels: [__meta_dns_name] target_label: broker_dns - source_labels: [__address__] target_label: instance regex: '(.*)' replacement: '${1}' ``` 執行下列其中一個命令，將 YAML 檔案轉換為 base64。您也可以使用任何線上 base64 轉換器來轉換檔案。 **Example Linux/macOS** ``` echo -n scraper config updated with dns records | base64 ``` **Example Windows PowerShell** ``` [Convert]::ToBase64String([System.Text.Encoding]::UTF8.GetBytes(scraper config updated with dns records)) ``` ------ #### [ To create a scraper using the AWS CLI ] 使用 `create-scraper`命令來使用 建立抓取器 AWS Command Line Interface。下列範例在美國東部 （維吉尼亞北部） 區域建立抓取器。將*範例*內容取代為您的 Amazon MSK 叢集資訊，並提供您的抓取器組態。 **注意** 設定安全群組和子網路以符合您的目標叢集。在兩個可用區域中包含至少兩個子網路。 ``` aws amp create-scraper \ --source vpcConfiguration="{securityGroupIds=['sg-security-group-id'],subnetIds=['subnet-subnet-id-1', 'subnet-subnet-id-2']}" \ --scrape-configuration configurationBlob=base64-encoded-blob \ --destination ampConfiguration="{workspaceArn='arn:aws:aps:us-west-2:123456789012:workspace/ws-workspace-id'}" ``` ------ + 以下是您可以搭配 AWS API 使用的湊集器操作完整清單： 使用 [CreateScraper](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/APIReference/API_CreateScraper.html) API 操作建立抓取器。 + 使用 [ListScrapers](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/APIReference/API_ListScrapers.html) API 操作列出現有的抓取器。 + 使用 [UpdateScraper](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/APIReference/API_UpdateScraper.html) API 操作更新抓取器的別名、組態或目的地。 + 使用 [DeleteScraper](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/APIReference/API_DeleteScraper.html) API 操作刪除抓取器。 + 使用 [DescribeScraper](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/APIReference/API_DescribeScraper.html) API 操作取得有關抓取器的詳細資訊。 ## 跨帳戶設定 若要在您要收集指標的 Amazon MSK 叢集位於與 Amazon Managed Service for Prometheus 收集器不同的帳戶中時，在跨帳戶設定中建立抓取器，請使用下列程序。 例如，當您有兩個帳戶時，Amazon MSK `account_id_source` 所在的第一個來源帳戶，以及 `account_id_target` Amazon Managed Service for Prometheus 工作區所在的第二個目標帳戶。 **在跨帳戶設定中建立抓取器** 1. 在來源帳戶中，建立角色`arn:aws:iam::111122223333:role/Source`並新增下列信任政策。 ``` { "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": [ "scraper.aps.amazonaws.com" ] }, "Action": "sts:AssumeRole", "Condition": { "ArnEquals": { "aws:SourceArn": "arn:aws:aps:aws-region:111122223333:scraper/scraper-id" }, "StringEquals": { "AWS:SourceAccount": "111122223333" } } } ``` 1. 在來源 (Amazon MSK 叢集） 和目標 (Amazon Managed Service for Prometheus 工作區） 的每個組合上，您需要建立角色，`arn:aws:iam::444455556666:role/Target`並新增具有 [AmazonPrometheusRemoteWriteAccess](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html) 許可的下列信任政策。 ``` { "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": "arn:aws:iam::111122223333:role/Source" }, "Action": "sts:AssumeRole", "Condition": { "StringEquals": { "sts:ExternalId": "arn:aws:aps:aws-region:111122223333:scraper/scraper-id" } } } ``` 1. 使用 `--role-configuration`選項建立抓取器。 ``` aws amp create-scraper \ --source vpcConfiguration="{subnetIds=[subnet-subnet-id], "securityGroupIds": ["sg-security-group-id"]}" \ --scrape-configuration configurationBlob= \ --destination ampConfiguration="{workspaceArn='arn:aws:aps:aws-region:444455556666:workspace/ws-workspace-id'}"\ --role-configuration '{"sourceRoleArn":"arn:aws:iam::111122223333:role/Source", "targetRoleArn":"arn:aws:iam::444455556666:role/Target"}' ``` 1. 驗證抓取器建立。 ``` aws amp list-scrapers { "scrapers": [ { "scraperId": "s-example123456789abcdef0", "arn": "arn:aws:aps:aws-region:111122223333:scraper/s-example123456789abcdef0": "arn:aws:iam::111122223333:role/Source", "status": "ACTIVE", "creationTime": "2025-10-27T18:45:00.000Z", "lastModificationTime": "2025-10-27T18:50:00.000Z", "tags": {}, "statusReason": "Scraper is running successfully", "source": { "vpcConfiguration": { "subnetIds": ["subnet-subnet-id"], "securityGroupIds": ["sg-security-group-id"] } }, "destination": { "ampConfiguration": { "workspaceArn": "arn:aws:aps:aws-region:444455556666:workspace/ws-workspace-id'" } }, "scrapeConfiguration": { "configurationBlob": "" } } ] } ``` ## 在 RoleConfiguration 和服務連結角色之間變更 當您想要切換回服務連結角色，而不是 `RoleConfiguration`寫入 Amazon Managed Service for Prometheus 工作區時，您必須更新 ，`UpdateScraper`並在與抓取器相同的帳戶中提供工作區，而不需要 `RoleConfiguration`。`RoleConfiguration` 會從抓取器中移除 ，並使用服務連結角色。 當您變更與抓取器相同帳戶中的工作區，並且想要繼續使用 時`RoleConfiguration`，您必須再次`RoleConfiguration`在 上提供 `UpdateScraper`。 ## 尋找並刪除湊集器 您可以使用 AWS API 或 AWS CLI 列出您帳戶中的抓取器或刪除它們。 **注意** 請確定您使用的是最新版本的 AWS CLI 或 SDK。最新版本提供最新的功能和功能，以及安全性更新。或者，使用 [AWS CloudShell](https://docs.aws.amazon.com/cloudshell/latest/userguide/welcome.html)，它會自動提供up-to-date命令列體驗。 若要列出您帳戶中的所有抓取器，請使用 [ListScrapers](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/APIReference/API_ListScrapers.html) API 操作。 或者，使用 AWS CLI呼叫： ``` aws amp list-scrapers ``` `ListScrapers` 會傳回您帳戶中的所有湊集器，例如： ``` { "scrapers": [ { "scraperId": "s-1234abcd-56ef-7890-abcd-1234ef567890", "arn": "arn:aws:aps:aws-region:123456789012:scraper/s-1234abcd-56ef-7890-abcd-1234ef567890", "roleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/aws-service-role/AWSServiceRoleForAmazonPrometheusScraper_1234abcd-2931", "status": { "statusCode": "DELETING" }, "createdAt": "2023-10-12T15:22:19.014000-07:00", "lastModifiedAt": "2023-10-12T15:55:43.487000-07:00", "tags": {}, "source": { "vpcConfiguration": { "securityGroupIds": [ "sg-1234abcd5678ef90" ], "subnetIds": [ "subnet-abcd1234ef567890", "subnet-1234abcd5678ab90" ] } }, "destination": { "ampConfiguration": { "workspaceArn": "arn:aws:aps:aws-region:123456789012:workspace/ws-1234abcd-5678-ef90-ab12-cdef3456a78" } } } ] } ``` 若要刪除抓取器，請使用 `ListScrapers`操作尋找您要刪除之抓取器`scraperId`的 ，然後使用 [DeleteScraper](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/APIReference/API_DeleteScraper.html) 操作將其刪除。 或者，使用 AWS CLI呼叫： ``` aws amp delete-scraper --scraper-id scraperId ``` ## 從 Amazon MSK 收集的指標 當您與 Amazon MSK 整合時，Amazon Managed Service for Prometheus 收集器會自動抓取下列指標： ### 指標：jmx\$1exporter 和 pod\$1exporter 任務 | 指標 | 描述/目的 | | --- | --- | | jmx\$1config\$1reload\$1failure\$1total | JMX 匯出工具無法重新載入其組態檔案的總次數。 | | jmx\$1scrape\$1duration\$1seconds | 目前收集週期的抓取 JMX 指標所花費的時間，以秒為單位。 | | jmx\$1scrape\$1error | 指出在 JMX 指標抓取期間是否發生錯誤 (1 = 錯誤，0 = 成功）。 | | java\$1lang\$1Memory\$1HeapMemoryUsage\$1used | JVM 目前使用的堆積記憶體數量 （以位元組為單位）。 | | java\$1lang\$1Memory\$1HeapMemoryUsage\$1max | 可用於記憶體管理的堆積記憶體數量上限 （以位元組為單位）。 | | java\$1lang\$1Memory\$1NonHeapMemoryUsage\$1used | JVM 目前使用的非堆積記憶體數量 （以位元組為單位）。 | | kafka\$1cluster\$1Partition\$1Value | 與 Kafka 叢集分割區相關的目前狀態或值，依分割區 ID 和主題細分。 | | kafka\$1consumer\$1consumer\$1coordinator\$1metrics\$1assigned\$1partitions | 目前指派給此取用者的分割區數量。 | | kafka\$1consumer\$1consumer\$1coordinator\$1metrics\$1commit\$1latency\$1avg | 遞交偏移所需的平均時間，以毫秒為單位。 | | kafka\$1consumer\$1consumer\$1coordinator\$1metrics\$1commit\$1rate | 每秒偏移遞交的數量。 | | kafka\$1consumer\$1consumer\$1coordinator\$1metrics\$1failed\$1rebalance\$1total | 失敗的取用者群組重新平衡總數。 | | kafka\$1consumer\$1consumer\$1coordinator\$1metrics\$1last\$1heartbeat\$1seconds\$1ago | 自上次將活動訊號傳送至協調器以來的秒數。 | | kafka\$1consumer\$1consumer\$1coordinator\$1metrics\$1rebalance\$1latency\$1avg | 取用者群組重新平衡的平均時間，以毫秒為單位。 | | kafka\$1consumer\$1consumer\$1coordinator\$1metrics\$1rebalance\$1total | 取用者群組重新平衡的總數。 | | kafka\$1consumer\$1consumer\$1fetch\$1manager\$1metrics\$1bytes\$1consumed\$1rate | 消費者每秒耗用的平均位元組數。 | | kafka\$1consumer\$1consumer\$1fetch\$1manager\$1metrics\$1fetch\$1latency\$1avg | 擷取請求所需的平均時間，以毫秒為單位。 | | kafka\$1consumer\$1consumer\$1fetch\$1manager\$1metrics\$1fetch\$1rate | 每秒擷取請求的數量。 | | kafka\$1consumer\$1consumer\$1fetch\$1manager\$1metrics\$1records\$1consumed\$1rate | 每秒耗用的平均記錄數。 | | kafka\$1consumer\$1consumer\$1fetch\$1manager\$1metrics\$1records\$1lag\$1max | 此取用者中任何分割區的記錄數量的最大延遲。 | | kafka\$1consumer\$1consumer\$1metrics\$1connection\$1count | 目前作用中連線的數量。 | | kafka\$1consumer\$1consumer\$1metrics\$1incoming\$1byte\$1rate | 每秒從所有伺服器接收的平均位元組數。 | | kafka\$1consumer\$1consumer\$1metrics\$1last\$1poll\$1seconds\$1ago | 自上次消費者輪詢 () 呼叫以來的秒數。 | | kafka\$1consumer\$1consumer\$1metrics\$1request\$1rate | 每秒傳送的請求數。 | | kafka\$1consumer\$1consumer\$1metrics\$1response\$1rate | 每秒收到的回應數。 | | kafka\$1consumer\$1group\$1ConsumerLagMetrics\$1Value | 取用者群組的目前取用者延遲值，指出取用者落後多遠。 | | kafka\$1controller\$1KafkaController\$1Value | Kafka 控制器的目前狀態或值 (1 = 作用中控制器，0 = 非作用中）。 | | kafka\$1controller\$1ControllerEventManager\$1Count | 處理的控制器事件總數。 | | kafka\$1controller\$1ControllerEventManager\$1Mean | 處理控制器事件所需的平均 （平均） 時間。 | | kafka\$1controller\$1ControllerStats\$1MeanRate | 每秒控制器統計資料操作的平均速率。 | | kafka\$1coordinator\$1group\$1GroupMetadataManager\$1Value | 取用者群組之群組中繼資料管理員的目前狀態或值。 | | kafka\$1log\$1LogFlushStats\$1Count | 日誌排清操作的總數。 | | kafka\$1log\$1LogFlushStats\$1Mean | 日誌排清操作的平均 （平均） 時間。 | | kafka\$1log\$1LogFlushStats\$1MeanRate | 每秒日誌排清操作的平均速率。 | | kafka\$1network\$1RequestMetrics\$1Count | 已處理的網路請求總數。 | | kafka\$1network\$1RequestMetrics\$1Mean | 處理網路請求所需的平均 （平均） 時間。 | | kafka\$1network\$1RequestMetrics\$1MeanRate | 每秒網路請求的平均速率。 | | kafka\$1network\$1Acceptor\$1MeanRate | 每秒可接受連線的平均速率。 | | kafka\$1server\$1Fetch\$1queue\$1size | 擷取請求佇列的目前大小。 | | kafka\$1server\$1Produce\$1queue\$1size | 生產請求佇列的目前大小。 | | kafka\$1server\$1Request\$1queue\$1size | 一般請求佇列的目前大小。 | | kafka\$1server\$1BrokerTopicMetrics\$1Count | 中介裝置主題操作的總數 （訊息輸入/輸出、位元組輸入/輸出）。 | | kafka\$1server\$1BrokerTopicMetrics\$1MeanRate | 每秒中介裝置主題操作的平均速率。 | | kafka\$1server\$1BrokerTopicMetrics\$1OneMinuteRate | 中介裝置主題操作的一分鐘移動平均速率。 | | kafka\$1server\$1DelayedOperationPurgatory\$1Value | 查詢中的目前延遲操作數量 （等待完成）。 | | kafka\$1server\$1DelayedFetchMetrics\$1MeanRate | 每秒延遲擷取操作的平均速率。 | | kafka\$1server\$1FetcherLagMetrics\$1Value | 複本擷取器執行緒的目前延遲值 （落後領導者多遠）。 | | kafka\$1server\$1FetcherStats\$1MeanRate | 每秒擷取器操作的平均速率。 | | kafka\$1server\$1ReplicaManager\$1Value | 複本管理員的目前狀態或值。 | | kafka\$1server\$1ReplicaManager\$1MeanRate | 每秒複本管理員操作的平均速率。 | | kafka\$1server\$1LeaderReplication\$1byte\$1rate | 對於此代理程式為領導者的分割區，每秒複寫的位元組速率。 | | kafka\$1server\$1group\$1coordinator\$1metrics\$1group\$1completed\$1rebalance\$1count | 已完成取用者群組重新平衡的總數。 | | kafka\$1server\$1group\$1coordinator\$1metrics\$1offset\$1commit\$1count | 偏移遞交操作的總數。 | | kafka\$1server\$1group\$1coordinator\$1metrics\$1offset\$1commit\$1rate | 每秒偏移遞交操作的速率。 | | kafka\$1server\$1socket\$1server\$1metrics\$1connection\$1count | 目前作用中連線的數量。 | | kafka\$1server\$1socket\$1server\$1metrics\$1connection\$1creation\$1rate | 每秒建立新連線的速率。 | | kafka\$1server\$1socket\$1server\$1metrics\$1connection\$1close\$1rate | 每秒連線關閉速率。 | | kafka\$1server\$1socket\$1server\$1metrics\$1failed\$1authentication\$1total | 失敗的身分驗證嘗試總數。 | | kafka\$1server\$1socket\$1server\$1metrics\$1incoming\$1byte\$1rate | 每秒傳入位元組的速率。 | | kafka\$1server\$1socket\$1server\$1metrics\$1outgoing\$1byte\$1rate | 每秒傳出位元組的速率。 | | kafka\$1server\$1socket\$1server\$1metrics\$1request\$1rate | 每秒請求率。 | | kafka\$1server\$1socket\$1server\$1metrics\$1response\$1rate | 每秒回應速率。 | | kafka\$1server\$1socket\$1server\$1metrics\$1network\$1io\$1rate | 每秒的網路 I/O 操作速率。 | | kafka\$1server\$1socket\$1server\$1metrics\$1io\$1ratio | 在 I/O 操作中花費的時間部分。 | | kafka\$1server\$1controller\$1channel\$1metrics\$1connection\$1count | 控制器通道的目前作用中連線數。 | | kafka\$1server\$1controller\$1channel\$1metrics\$1incoming\$1byte\$1rate | 控制器通道每秒傳入位元組的速率。 | | kafka\$1server\$1controller\$1channel\$1metrics\$1outgoing\$1byte\$1rate | 控制器通道每秒傳出位元組的速率。 | | kafka\$1server\$1controller\$1channel\$1metrics\$1request\$1rate | 控制器通道每秒請求的速率。 | | kafka\$1server\$1replica\$1fetcher\$1metrics\$1connection\$1count | 複本擷取器的目前作用中連線數。 | | kafka\$1server\$1replica\$1fetcher\$1metrics\$1incoming\$1byte\$1rate | 複本擷取器每秒傳入位元組的速率。 | | kafka\$1server\$1replica\$1fetcher\$1metrics\$1request\$1rate | 複本擷取器的每秒請求率。 | | kafka\$1server\$1replica\$1fetcher\$1metrics\$1failed\$1authentication\$1total | 複本擷取器的失敗身分驗證嘗試總數。 | | kafka\$1server\$1ZooKeeperClientMetrics\$1Count | ZooKeeper 用戶端操作的總計數。 | | kafka\$1server\$1ZooKeeperClientMetrics\$1Mean | ZooKeeper 用戶端操作的平均延遲。 | | kafka\$1server\$1KafkaServer\$1Value | Kafka 伺服器的目前狀態或值 （通常表示伺服器正在執行）。 | | node\$1cpu\$1seconds\$1total | CPUs花費的總秒數 （使用者、系統、閒置等），依 CPU 和模式細分。 | | node\$1disk\$1read\$1bytes\$1total | 從磁碟成功讀取的位元組總數，依裝置細分。 | | node\$1disk\$1reads\$1completed\$1total | 磁碟成功完成的讀取總數，依裝置細分。 | | node\$1disk\$1writes\$1completed\$1total | 磁碟成功完成的寫入總數，依裝置細分。 | | node\$1disk\$1written\$1bytes\$1total | 成功寫入磁碟的位元組總數，依裝置細分。 | | node\$1filesystem\$1avail\$1bytes | 非根使用者可用的檔案系統空間，以位元組為單位，依裝置和掛載點細分。 | | node\$1filesystem\$1size\$1bytes | 檔案系統的總大小，以位元組為單位，依裝置和掛載點細分。 | | node\$1filesystem\$1free\$1bytes | 以位元組為單位的可用檔案系統空間，依裝置和掛載點細分。 | | node\$1filesystem\$1files | 檔案系統上的檔案節點 (inodes) 總數，依裝置和掛載點細分。 | | node\$1filesystem\$1files\$1free | 檔案系統上可用檔案節點 (inodes) 的數量，依裝置和掛載點細分。 | | node\$1filesystem\$1readonly | 指出檔案系統是否已掛載唯讀 (1 = 唯讀，0 = 讀寫）。 | | node\$1filesystem\$1device\$1error | 指出取得檔案系統統計資料時發生錯誤 (1 = 錯誤，0 = 成功）。 | ## 限制 目前與 Amazon Managed Service for Prometheus 整合的 Amazon MSK 有下列限制： + 僅支援 Amazon MSK 佈建叢集 （不適用於 Amazon MSK Serverless) + 不支援搭配 KRaft 中繼資料模式啟用公有存取的 Amazon MSK 叢集 + Amazon MSK Express 代理程式不支援 + 目前支援 Amazon MSK 叢集與 Amazon Managed Service for Prometheus 收集器/工作空間之間的 1：1 映射