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Kennzahlen zu Amazon EKS und Kubernetes Container Insights

In den folgenden Tabellen sind die Metriken und Dimensionen aufgeführt, die Container Insights für Amazon EKS und Kubernetes erfasst. Diese Metriken befinden sich im ContainerInsights-Namespace. Weitere Informationen finden Sie unter Metriken.

Wenn Sie keine Container Insights-Metriken in Ihrer Konsole sehen, stellen Sie sicher, dass Sie die Einrichtung von Container Insights durchgeführt haben. Metriken werden erst angezeigt, wenn Container Insights vollständig eingerichtet wurde. Weitere Informationen finden Sie unter Einrichten von Container Insights.

Wenn Sie Version 1.5.0 oder höher des EKS Amazon-Add-ons oder Version 1.300035.0 des CloudWatch Agenten verwenden, werden die meisten in der folgenden Tabelle aufgeführten Metriken sowohl für Linux- als auch für Windows-Knoten erfasst. In der Spalte Metrikname der Tabelle können Sie nachlesen, welche Metriken für Windows nicht erfasst wurden.

In der Originalversion von Container Insights werden die Metriken als benutzerdefinierte Metriken berechnet. Bei Container Insights mit verbesserter Observability für Amazon werden Container Insights-Metriken pro Beobachtung berechnetEKS, anstatt pro gespeicherter Metrik oder aufgenommenem Protokoll. Weitere Informationen zur CloudWatch Preisgestaltung finden Sie unter CloudWatch Amazon-Preise.

Anmerkung

Unter Windows pod_network_tx_bytes werden Netzwerkmetriken wie pod_network_rx_bytes und nicht für Host-Prozesscontainer erfasst.

Metrikname	Dimensionen mit jeder Version von Container Insights	Zusätzliche Dimensionen mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon EKS	Beschreibung
`cluster_failed_node_count`	`ClusterName`		Die Anzahl der fehlgeschlagenen Workerknoten im Cluster. Ein Knoten gilt als ausgefallen, wenn er unter Knotenbedingungen leidet. Weitere Informationen finden Sie unter Bedingungen in der Kubernetes-Dokumentation.
`cluster_node_count`	`ClusterName`		Die Gesamtzahl der Workerknoten im Cluster.
`namespace_number_of_running_pods`	`Namespace` `ClusterName` `ClusterName`		Die Anzahl der Pods, die pro Namespace in der Ressource ausgeführt werden, die durch die von Ihnen verwendeten Dimensionen angegeben wird.
`node_cpu_limit`	`ClusterName`	`ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Die maximale Anzahl von CPU Einheiten, die einem einzelnen Knoten in diesem Cluster zugewiesen werden können.
`node_cpu_reserved_capacity`	`NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName`		Der Prozentsatz der CPU Einheiten, die für Knotenkomponenten wie Kubelet, Kube-Proxy und Docker reserviert sind. Formel: `node_cpu_request / node_cpu_limit` Anmerkung `node_cpu_request` wird nicht direkt als Metrik gemeldet, sondern ist ein Feld in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`node_cpu_usage_total`	`ClusterName`	`ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Die Anzahl der CPU Einheiten, die auf den Knoten im Cluster verwendet werden.
`node_cpu_utilization`	`NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName`		Der Gesamtprozentsatz der CPU Einheiten, die auf den Knoten im Cluster verwendet werden. Formel: `node_cpu_usage_total / node_cpu_limit`
`node_filesystem_utilization`	`NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName`		Der Gesamtprozentsatz der Dateisystemkapazität, die auf den Knoten im Cluster verwendet wird. Formel: `node_filesystem_usage / node_filesystem_capacity` Anmerkung `node_filesystem_usage` und `node_filesystem_capacity` werden nicht direkt als Metriken gemeldet, sondern sind Felder in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`node_memory_limit`	`ClusterName`	`ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Die maximale Menge an Arbeitsspeicher in Byte, die einem einzelnen Knoten in diesem Cluster zugewiesen werden kann.
`node_filesystem_inodes` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon EKS verfügbar. Sie ist unter Windows nicht verfügbar.		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Die Gesamtzahl der inodes (verwendet und unbenutzt) auf einem Knoten.
`node_filesystem_inodes_free` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon EKS verfügbar. Sie ist unter Windows nicht verfügbar.		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Die Anzahl der ungenutzten inodes auf einem Knoten.
`node_memory_reserved_capacity`	`NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName`		Der Prozentsatz des Arbeitsspeichers, der derzeit auf den Knoten im Cluster verwendet wird. Formel: `node_memory_request / node_memory_limit` Anmerkung `node_memory_request` wird nicht direkt als Metrik gemeldet, sondern ist ein Feld in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`node_memory_utilization`	`NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName`		Der Prozentsatz des Arbeitsspeichers, der derzeit vom Knoten oder den Knoten verwendet wird. Dies ist der Prozentsatz der Knotenspeichernutzung geteilt durch die Knotenspeicherbegrenzung. Formel: `node_memory_working_set / node_memory_limit`.
`node_memory_working_set`	`ClusterName`	`ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Die Menge an Arbeitsspeicher in Byte, die im arbeitenden Satz der Knoten im Cluster verwendet wird.
`node_network_total_bytes`	`NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName`		Die Gesamtzahl der pro Knoten in einem Cluster über das Netzwerk gesendeten und empfangenen Bytes pro Sekunde. Formel: `node_network_rx_bytes + node_network_tx_bytes` Anmerkung `node_network_rx_bytes` und `node_network_tx_bytes` werden nicht direkt als Metriken gemeldet, sondern sind Felder in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`node_number_of_running_containers`	`NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName`		Die Anzahl der pro Knoten in einem Cluster ausgeführten Container.
`node_number_of_running_pods`	`NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName`		Die Anzahl der pro Knoten in einem Cluster ausgeführten Pods.
`node_status_allocatable_pods` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Die Anzahl der Pods, die einem Knoten auf der Grundlage seiner zuweisbaren Ressourcen zugewiesen werden können. Diese ist definiert als die verbleibende Kapazität eines Knotens nach Berücksichtigung der Reservierungen von System-Daemons und der harten Schwellenwerte für die Bereinigung.
`node_status_capacity_pods` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Die Anzahl der Pods, die einem Knoten basierend auf seiner Kapazität zugewiesen werden können.
`node_status_condition_ready` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Gibt an, ob die Knotenstatusbedingung für EC2 Amazon-Knoten wahr `Ready` ist.
`node_status_condition_memory_pressure` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Zeigt an, ob die Knotenstatusbedingung `MemoryPressure` wahr ist.
`node_status_condition_pid_pressure` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Zeigt an, ob die Knotenstatusbedingung `PIDPressure` wahr ist.
`node_status_condition_disk_pressure` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Zeigt an, ob die Knotenstatusbedingung `OutOfDisk` wahr ist.
`node_status_condition_unknown` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Gibt an, ob eine der Knotenstatusbedingungen Unbekannt ist.
`node_interface_network_rx_dropped` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Die Anzahl der Pakete, die von einer Netzwerkschnittstelle auf dem Knoten empfangen und anschließend verworfen wurden.
`node_interface_network_tx_dropped` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Die Anzahl der Pakete, die übertragen werden sollten, aber von einer Netzwerkschnittstelle auf dem Knoten verworfen wurden.
`node_diskio_io_service_bytes_total` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon EKS verfügbar. Sie ist unter Windows nicht verfügbar.		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Die Gesamtzahl der Byte, die durch alle I/O-Vorgänge auf dem Knoten übertragen wurden.
`node_diskio_io_serviced_total` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon EKS verfügbar. Sie ist unter Windows nicht verfügbar.		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Die Gesamtzahl der I/O-Vorgänge auf dem Knoten.
`pod_cpu_reserved_capacity`	`PodName`, Namespace, `ClusterName` `ClusterName`	`ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `Service`	Die CPU Kapazität, die pro Pod in einem Cluster reserviert ist. Formel: `pod_cpu_request / node_cpu_limit` Anmerkung `pod_cpu_request` wird nicht direkt als Metrik gemeldet, sondern ist ein Feld in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`pod_cpu_utilization`	`PodName`, Namespace, `ClusterName` Namespace, `ClusterName` Service, Namespace, `ClusterName` `ClusterName`	`ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Der Prozentsatz der CPU Einheiten, die von Pods verwendet werden. Formel: `pod_cpu_usage_total / node_cpu_limit` Anmerkung `pod_cpu_usage_total` wird nicht direkt als Metrik gemeldet, sondern ist ein Feld in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`pod_cpu_utilization_over_pod_limit`	`PodName`, Namespace, `ClusterName` Namespace, `ClusterName` Service, Namespace, `ClusterName` `ClusterName`	`ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Der Prozentsatz der CPU Einheiten, die von Pods verwendet werden, im Verhältnis zum Pod-Limit. Formel: `pod_cpu_usage_total / pod_cpu_limit` Anmerkung `pod_cpu_usage_total` und `pod_cpu_limit` werden nicht direkt als Metriken gemeldet, sondern sind Felder in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`pod_memory_reserved_capacity`	`PodName`, Namespace, `ClusterName` `ClusterName`	`ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `Service`	Der Prozentsatz des Arbeitsspeichers, der für Pods reserviert ist. Formel: `pod_memory_request / node_memory_limit` Anmerkung `pod_memory_request` wird nicht direkt als Metrik gemeldet, sondern ist ein Feld in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`pod_memory_utilization`	`PodName`, Namespace, `ClusterName` Namespace, `ClusterName` Service, Namespace, `ClusterName` `ClusterName`	`ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Der Prozentsatz des Arbeitsspeichers, der derzeit vom Pod oder Pods verwendet wird. Formel: `pod_memory_working_set / node_memory_limit` Anmerkung `pod_memory_working_set` wird nicht direkt als Metrik gemeldet, sondern ist ein Feld in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`pod_memory_utilization_over_pod_limit`	`PodName`, Namespace, `ClusterName` Namespace, `ClusterName` Service, Namespace, `ClusterName` `ClusterName`	`ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Der Prozentsatz des Arbeitsspeichers, der von den Pods im Verhältnis zum Pod-Limit verwendet wird. Wenn für keinen der Container im Pod ein Speicherlimit definiert ist, wird diese Metrik nicht angezeigt. Formel: `pod_memory_working_set / pod_memory_limit` Anmerkung `pod_memory_working_set` wird nicht direkt als Metrik gemeldet, sondern ist ein Feld in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`pod_network_rx_bytes`	`PodName`, Namespace, `ClusterName` Namespace, `ClusterName` Service, Namespace, `ClusterName` `ClusterName`	`ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Die Anzahl der Bytes pro Sekunde, die vom Pod über das Netzwerk empfangen werden. Formel: `sum(pod_interface_network_rx_bytes)` Anmerkung `pod_interface_network_rx_bytes` wird nicht direkt als Metrik gemeldet, sondern ist ein Feld in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`pod_network_tx_bytes`	`PodName`, Namespace, `ClusterName` Namespace, `ClusterName` Service, Namespace, `ClusterName` `ClusterName`	`ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Die Anzahl der Bytes pro Sekunde, die vom Pod über das Netzwerk übertragen werden. Formel: `sum(pod_interface_network_tx_bytes)` Anmerkung `pod_interface_network_tx_bytes` wird nicht direkt als Metrik gemeldet, sondern ist ein Feld in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`pod_cpu_request` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Die CPU Anfragen für den Pod. Formel: `sum(container_cpu_request)` Anmerkung `pod_cpu_request` wird nicht direkt als Metrik gemeldet, sondern ist ein Feld in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`pod_memory_request` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Die Speicheranfragen für den Pod. Formel: `sum(container_memory_request)` Anmerkung `pod_memory_request` wird nicht direkt als Metrik gemeldet, sondern ist ein Feld in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`pod_cpu_limit` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Das für die Container im Pod definierte CPU Limit. Wenn für Container im Pod kein CPU Limit definiert ist, wird diese Metrik nicht angezeigt. Formel: `sum(container_cpu_limit)` Anmerkung `pod_cpu_limit` wird nicht direkt als Metrik gemeldet, sondern ist ein Feld in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`pod_memory_limit` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Das für die Container im Pod definierte Speicherlimit. Wenn für keinen der Container im Pod ein Speicherlimit definiert ist, wird diese Metrik nicht angezeigt. Formel: `sum(container_memory_limit)` Anmerkung `pod_cpu_limit` wird nicht direkt als Metrik gemeldet, sondern ist ein Feld in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`pod_status_failed` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Zeigt an, dass alle Container im Pod beendet wurden und mindestens ein Container mit einem Status ungleich Null beendet wurde oder vom System beendet wurde.
`pod_status_ready` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Zeigt an, dass alle Container im Pod bereit sind, da sie den Zustand `ContainerReady` erreicht haben.
`pod_status_running` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Zeigt an, dass alle Container im Pod laufen.
`pod_status_scheduled` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Zeigt an, dass der Pod für einen Knoten geplant wurde.
`pod_status_unknown` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Zeigt an, dass der Status des Pods nicht abgerufen werden kann.
`pod_status_pending` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Zeigt an, dass der Pod vom Cluster akzeptiert wurde, aber einer oder mehrere Container noch nicht bereit sind.
`pod_status_succeeded` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Zeigt an, dass alle Container im Pod erfolgreich beendet wurden und nicht neu gestartet werden.
`pod_number_of_containers` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Meldet die Anzahl der Container, die in der Pod-Spezifikation definiert sind.
`pod_number_of_running_containers` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Meldet die Anzahl der Container im Pod, die sich derzeit im Status `Running` befinden.
`pod_container_status_terminated` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Meldet die Anzahl der Container im Pod, die sich im Status `Terminated` befinden.
`pod_container_status_running` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Meldet die Anzahl der Container im Pod, die sich im Status `Running` befinden.
`pod_container_status_waiting` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Meldet die Anzahl der Container im Pod, die sich im Status `Waiting` befinden.
`pod_container_status_waiting_reason_crash_loop_back_off` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Meldet die Anzahl der Container im Pod, die aufgrund eines `CrashLoopBackOff` Fehlers, bei dem ein Container wiederholt nicht gestartet werden kann, noch ausstehen.
`pod_container_status_waiting_reason_create_container_config_error` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Meldet die Anzahl der Container im Pod, die noch ausstehen, mit Angabe des Grundes`CreateContainerConfigError`. Der Grund dafür ist ein Fehler beim Erstellen der Container-Konfiguration.
`pod_container_status_waiting_reason_create_container_error` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Meldet die Anzahl der Container im Pod, die `CreateContainerError` aufgrund eines Fehlers bei der Erstellung des Containers noch ausstehen, mit Angabe des Grundes.
`pod_container_status_waiting_reason_image_pull_error` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Meldet die Anzahl der Container im Pod, die aufgrund von `ErrImagePullImagePullBackOff`, oder `InvalidImageName` noch ausstehen. Diese Situationen sind auf einen Fehler beim Abrufen des Container-Images zurückzuführen.
`pod_container_status_waiting_reason_oom_killer` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Meldet die Anzahl der Container im Pod, die sich im `Terminated` Status befinden weil nicht mehr genügend Speicher zur Verfügung steht (OOMgetötet).
`pod_container_status_waiting_reason_start_error` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Meldet die Anzahl der Container im Pod, die noch ausstehen. Der `StartError` Grund dafür ist ein Fehler beim Starten des Containers.
`pod_interface_network_rx_dropped` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Die Anzahl der Pakete, die von einer Netzwerkschnittstelle für den Pod empfangen und anschließend verworfen wurden.
`pod_interface_network_tx_dropped` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Die Anzahl der Pakete, die übertragen werden sollten, aber für den Pod verworfen wurden.
`container_cpu_utilization` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName`, `FullPodName`	Der Prozentsatz der CPU Einheiten, die vom Container verwendet werden. Formel: `container_cpu_usage_total / node_cpu_limit` Anmerkung `container_cpu_utilization` wird nicht direkt als Metrik gemeldet, sondern ist ein Feld in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`container_cpu_utilization_over_container_limit` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName`, `FullPodName`	Der Prozentsatz der CPU Einheiten, die vom Container verwendet werden, im Verhältnis zum Containerlimit. Wenn für den Container kein CPU Limit definiert ist, wird diese Metrik nicht angezeigt. Formel: `container_cpu_usage_total / container_cpu_limit` Anmerkung `container_cpu_utilization_over_container_limit` wird nicht direkt als Metrik gemeldet, sondern ist ein Feld in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`container_memory_utilization` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName`, `FullPodName`	Prozentsatz der Speichereinheiten, die vom Container verwendet werden. Formel: `container_memory_working_set / node_memory_limit` Anmerkung `container_memory_utilization` wird nicht direkt als Metrik gemeldet, sondern ist ein Feld in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`container_memory_utilization_over_container_limit` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName`, `FullPodName`	Prozentsatz der vom Container benutzten Speichereinheiten im Verhältnis zum Container-Limit. Wenn für den Container kein Speicherlimit definiert ist, wird diese Metrik nicht angezeigt. Formel: `container_memory_working_set / container_memory_limit` Anmerkung `container_memory_utilization_over_container_limit` wird nicht direkt als Metrik gemeldet, sondern ist ein Feld in Leistungsprotokoll-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Relevante Felder in Leistungsprotokollereignissen für Amazon EKS und Kubernetes.
`container_memory_failures_total` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon EKS verfügbar. Sie ist unter Windows nicht verfügbar.		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName`, `FullPodName`	Die Anzahl der Fehler bei der Speicherzuweisung, die beim Container aufgetreten sind.
`pod_number_of_container_restarts`	PodName, `Namespace`, `ClusterName`		Die Gesamtanzahl der Container-Neustarts in einem Pod.
`service_number_of_running_pods`	Service `Namespace`, `ClusterName` `ClusterName`		Die Anzahl der Pods, von denen der Service oder die Services im Cluster ausgeführt werden.
`replicas_desired` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`	Die Anzahl der Pods, die für einen Workload gewünscht werden, wie in der Workload-Spezifikation definiert.
`replicas_ready` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`	Die Anzahl der Pods für einen Workload, die den Status Bereit erreicht haben.
`status_replicas_available` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`	Die Anzahl der verfügbaren Pods für einen Workload. Ein Pod ist verfügbar, wenn er für die in der Workload-Spezifikation definierten `minReadySeconds` bereit ist.
`status_replicas_unavailable` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`	Die Anzahl der Pods für einen Workload, die nicht verfügbar sind. Ein Pod ist verfügbar, wenn er für die in der Workload-Spezifikation definierten `minReadySeconds` bereit ist. Pods sind nicht verfügbar, wenn sie dieses Kriterium nicht erfüllen.
`apiserver_storage_objects` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `resource`	Die Anzahl der zum Zeitpunkt der letzten Prüfung in etcd gespeicherten Objekte.
`apiserver_request_total` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `code`, `verb`	Die Gesamtzahl der API Anfragen an den API Kubernetes-Server.
`apiserver_request_duration_seconds` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `verb`	Reaktionslatenz für API Anfragen an den API Kubernetes-Server.
`apiserver_admission_controller_admission_duration_seconds` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `operation`	Latenz des Admission Controllers in Sekunden. Ein Admission Controller ist Code, der Anfragen an den Kubernetes-Server abfängt. API
`rest_client_request_duration_seconds` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `operation`	Reaktionslatenz bei Clients, die den Kubernetes-Server aufrufen. API Diese Metrik ist experimentell und kann sich in zukünftigen Versionen von Kubernetes ändern.
`rest_client_requests_total` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `code`, `method`	Die Gesamtzahl der API Anfragen von Clients an den API Kubernetes-Server. Diese Metrik ist experimentell und kann sich in zukünftigen Versionen von Kubernetes ändern.
`etcd_request_duration_seconds` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `operation`	Antwortlatenz bei API Anrufen an Etcd. Diese Metrik ist experimentell und kann sich in zukünftigen Versionen von Kubernetes ändern.
`apiserver_storage_size_bytes` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `endpoint`	Größe der physisch zugewiesenen Speicherdatenbankdatei in Byte. Diese Metrik ist experimentell und kann sich in zukünftigen Versionen von Kubernetes ändern.
`apiserver_longrunning_requests` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `resource`	Die Anzahl der aktiven Anfragen mit langer Laufzeit an den API Kubernetes-Server.
`apiserver_current_inflight_requests` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `request_kind`	Die Anzahl der Anfragen, die vom API Kubernetes-Server verarbeitet werden.
`apiserver_admission_webhook_admission_duration_seconds` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `name`	Webhook-Latenz bei der Zulassung in Sekunden. Zulassungs-Webhooks sind HTTP Callbacks, die Zulassungsanfragen entgegennehmen und etwas damit anfangen.
`apiserver_admission_step_admission_duration_seconds` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `operation`	Latenz der Teilschritte bei der Zulassung in Sekunden.
`apiserver_requested_deprecated_apis` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `group`	Anzahl der Anfragen, die auf dem Kubernetes-Server als veraltet APIs gelten. API
`apiserver_request_total_5XX` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `code`, `verb`	Anzahl der Anfragen an den API Kubernetes-Server, auf die mit einem HTTP 5XX-Antwortcode geantwortet wurde.
`apiserver_storage_list_duration_seconds` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `resource`	Reaktionslatenz beim Auflisten von Objekten aus Etcd. Diese Metrik ist experimentell und kann sich in zukünftigen Versionen von Kubernetes ändern.
`apiserver_current_inqueue_requests` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `request_kind`	Die Anzahl der Anfragen in der Warteschlange, die vom Kubernetes-Server in die Warteschlange gestellt wurden. API Diese Metrik ist experimentell und kann sich in zukünftigen Versionen von Kubernetes ändern.
`apiserver_flowcontrol_rejected_requests_total` Diese Metrik ist nur mit Container Insights mit verbesserter Beobachtbarkeit für Amazon verfügbar. EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `reason`	Anzahl der Anfragen, die vom API Priority and Fairness-Subsystem abgelehnt wurden. Diese Metrik ist experimentell und kann sich in zukünftigen Versionen von Kubernetes ändern.

NVIDIAGPUMetriken

Ab 1.300034.0 der Version des CloudWatch Agenten EKS erfasst Container Insights mit verbesserter Observability für Amazon standardmäßig NVIDIA GPU Metriken aus EKS Workloads. Der CloudWatch Agent muss mit der CloudWatch EKS Observability-Zusatzversion oder einer späteren Version v1.3.0-eksbuild.1 installiert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Installieren Sie den CloudWatch Agenten mit dem Amazon CloudWatch EKS Observability-Add-on oder dem Helm-Diagramm. Diese gesammelten NVIDIA GPU Metriken sind in der Tabelle in diesem Abschnitt aufgeführt.

Damit Container Insights NVIDIA GPU Metriken sammeln kann, müssen Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

Sie müssen Container Insights mit erweiterter Observability für AmazonEKS, mit der Amazon CloudWatch EKS Observability-Zusatzversion v1.3.0-eksbuild.1 oder höher verwenden.
Das NVIDIA Geräte-Plugin für Kubernetes muss im Cluster installiert sein.
Das NVIDIA Container-Toolkit muss auf den Knoten des Clusters installiert sein. Beispielsweise AMIs sind die von Amazon EKS optimierten Accelerated mit den erforderlichen Komponenten ausgestattet.

Sie können die Erfassung von NVIDIA GPU Metriken deaktivieren, indem Sie die accelerated_compute_metrics Option in der CloudWatch Start-Agent-Konfigurationsdatei auf einstellenfalse. Weitere Informationen und ein Beispiel für eine Opt-Out-Konfiguration finden Sie unter(Optional) Zusätzliche Konfiguration.

Metrikname	Dimensionen	Beschreibung
`container_gpu_memory_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice`	Die Gesamtgröße des Frame-Buffers in Byte auf dem/den dem Container zugewiesenen GPU (n).
`container_gpu_memory_used`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice`	Die Byte des Frame-Buffers, die für die dem Container zugewiesenen GPU (n) verwendet wurden.
`container_gpu_memory_utilization`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice`	Der Prozentsatz des verwendeten Frame-Buffers von den dem Container zugewiesenen GPU (n).
`container_gpu_power_draw`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice`	Der Stromverbrauch der dem Container zugewiesenen GPU (s) in Watt.
`container_gpu_temperature`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice`	Die Temperatur der dem Container zugewiesenen GPU (s) in Grad Celsius.
`container_gpu_utilization`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice`	Die prozentuale Auslastung des/der dem Container zugewiesenen GPU (s).
`node_gpu_memory_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `GpuDevice`	Die Gesamtgröße des Frame-Buffers in Byte auf dem/den dem Knoten zugewiesenen GPU (n).
`node_gpu_memory_used`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `GpuDevice`	Die Byte des Frame-Buffers, die auf dem/den dem Knoten zugewiesenen GPU (n) verwendet wurden.
`node_gpu_memory_utilization`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `GpuDevice`	Der Prozentsatz des Frame-Buffers, der auf den GPU (n) verwendet wird, die dem Knoten zugewiesen sind.
`node_gpu_power_draw`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `GpuDevice`	Der Stromverbrauch der dem GPU Knoten zugewiesenen Einheiten in Watt.
`node_gpu_temperature`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `GpuDevice`	Die Temperatur der dem GPU Knoten zugewiesenen Werte in Grad Celsius.
`node_gpu_utilization`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `GpuDevice`	Die prozentuale Auslastung der dem Knoten zugewiesenen GPU (n).
`pod_gpu_memory_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`. `GpuDevice`	Die Gesamtgröße des Frame-Buffers in Byte auf dem/den dem Pod zugewiesenen GPU (n).
`pod_gpu_memory_used`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`. `GpuDevice`	Die Byte des Frame-Buffers, die für die dem Pod zugewiesenen GPU (n) verwendet wurden.
`pod_gpu_memory_utilization`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`. `GpuDevice`	Der Prozentsatz des verwendeten Frame-Buffers von den dem Pod zugewiesenen GPU (s).
`pod_gpu_power_draw`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`. `GpuDevice`	Der Stromverbrauch der dem Pod zugewiesenen GPU (s) in Watt.
`pod_gpu_temperature`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`. `GpuDevice`	Die Temperatur der dem GPU Pod zugewiesenen Werte in Grad Celsius.
`pod_gpu_utilization`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice`	Die prozentuale Auslastung des/der dem Pod zugewiesenen GPU (s).

AWS Neuronenmetriken für AWS Trainium und Inferentia AWS

Ab 1.300036.0 der Version des CloudWatch Agenten EKS erfasst Container Insights mit verbesserter Observability für Amazon standardmäßig beschleunigte Rechenmetriken von AWS Trainium- und AWS Inferentia-Beschleunigern. Der CloudWatch Agent muss mit der Observability-Zusatzversion oder einer späteren Version installiert werden. CloudWatch EKS v1.5.0-eksbuild.1 Weitere Informationen zum Add-on finden Sie unterInstallieren Sie den CloudWatch Agenten mit dem Amazon CloudWatch EKS Observability-Add-on oder dem Helm-Diagramm. Weitere Informationen zu AWS Trainium finden Sie AWS unter Trainium. Weitere Informationen zu Inferentia finden Sie unter AWS Inferentia.AWS

Damit Container Insights AWS Neuron-Metriken sammeln kann, müssen Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

Sie müssen Container Insights mit erweiterter Observability für AmazonEKS, mit der Amazon CloudWatch EKS Observability-Zusatzversion v1.5.0-eksbuild.1 oder höher verwenden.
Der Neuron-Treiber muss auf den Knoten des Clusters installiert sein.
Das Neuron-Geräte-Plugin muss auf dem Cluster installiert sein. Beispielsweise AMIs sind die von Amazon EKS optimierten Accelerated mit den erforderlichen Komponenten ausgestattet.

Die gesammelten Metriken sind in der Tabelle in diesem Abschnitt aufgeführt. Die Metriken werden für AWS Trainium, AWS Inferentia und Inferentia2 gesammelt. AWS

Der CloudWatch Agent sammelt diese Metriken vom Neuron-Monitor und führt die erforderliche Korrelation der Kubernetes-Ressourcen durch, um Metriken auf Pod- und Container-Ebene bereitzustellen

Metrikname Dimensionen Beschreibung

Metrikname	Dimensionen	Beschreibung
`container_neuroncore_utilization`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	NeuronCore Nutzung der dem Container NeuronCore zugewiesenen Daten während des erfassten Zeitraums. Einheit: Prozent
`container_neuroncore_memory_usage_constants`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die Menge an Gerätespeicher, die während des Trainings von dem NeuronCore , der dem Container zugewiesen wurde, für Konstanten verwendet wird (oder für Gewichte während der Inferenz). Einheit: Byte
`container_neuroncore_memory_usage_model_code`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die Größe des Gerätespeichers, der von dem, der dem Container zugewiesen ist NeuronCore , für den ausführbaren Code der Modelle verwendet wird. Einheit: Byte
`container_neuroncore_memory_usage_model_shared_scratchpad`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die Größe des Gerätespeichers, der für das Scratchpad verwendet wird, das von den Modellen gemeinsam genutzt wird NeuronCore , das dem Container zugewiesen ist. Dieser Speicherbereich ist für die Modelle reserviert. Einheit: Byte
`container_neuroncore_memory_usage_runtime_memory`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die Menge an Gerätespeicher, die für die Neuron-Laufzeit von den dem Container NeuronCore zugewiesenen Geräten verwendet wird. Einheit: Byte
`container_neuroncore_memory_usage_tensors`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die Größe des Gerätespeichers, der von dem dem Container NeuronCore zugewiesenen Gerät für Tensoren verwendet wird. Einheit: Byte
`container_neuroncore_memory_usage_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die Gesamtmenge des Speichers, der von dem dem Container NeuronCore zugewiesenen Speicherplatz verwendet wird. Einheit: Byte
`container_neurondevice_hw_ecc_events_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`	Die Anzahl der korrigierten und unkorrigierten ECC Ereignisse für den On-Chip SRAM und den Gerätespeicher des Neuron-Geräts auf dem Knoten. Einheit: Anzahl
`pod_neuroncore_utilization`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die NeuronCore Nutzung der dem Pod NeuronCore zugewiesenen Daten während des erfassten Zeitraums. Einheit: Prozent
`pod_neuroncore_memory_usage_constants`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die Größe des Gerätespeichers, der während des Trainings für Konstanten verwendet wird NeuronCore , die dem Pod zugewiesen wurden (oder für Gewichte während der Inferenz). Einheit: Byte
`pod_neuroncore_memory_usage_model_code`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die Größe des Gerätespeichers, der von dem, der dem Pod zugewiesen wurde NeuronCore , für den ausführbaren Code der Modelle verwendet wird. Einheit: Byte
`pod_neuroncore_memory_usage_model_shared_scratchpad`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die Größe des Gerätespeichers, der für das Scratchpad verwendet wird, das von den Modellen gemeinsam genutzt wird NeuronCore , das dem Pod zugewiesen ist. Dieser Speicherbereich ist für die Modelle reserviert. Einheit: Byte
`pod_neuroncore_memory_usage_runtime_memory`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die Menge an Gerätespeicher, die für die Neuron-Laufzeit von dem dem Pod NeuronCore zugewiesenen Gerät verwendet wird. Einheit: Byte
`pod_neuroncore_memory_usage_tensors`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die Größe des Gerätespeichers, der von dem dem Pod NeuronCore zugewiesenen Gerät für Tensoren verwendet wird. Einheit: Byte
`pod_neuroncore_memory_usage_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die Gesamtmenge des Speichers, der von dem dem Pod NeuronCore zugewiesenen Speicherplatz verwendet wird. Einheit: Byte
`pod_neurondevice_hw_ecc_events_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`	Die Anzahl der korrigierten und unkorrigierten ECC Ereignisse für den On-Chip SRAM und den Gerätespeicher des Neuron-Geräts, das einem Pod zugewiesen ist. Einheit: Byte
`node_neuroncore_utilization`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die NeuronCore Auslastung des dem Knoten NeuronCore zugewiesenen Knotens während des erfassten Zeitraums. Einheit: Prozent
`node_neuroncore_memory_usage_constants`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die Menge des Gerätespeichers, der während des Trainings für Konstanten verwendet wird NeuronCore , die dem Knoten zugewiesen wurden (oder Gewichte während der Inferenz). Einheit: Byte
`node_neuroncore_memory_usage_model_code`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die Größe des Gerätespeichers, der von dem, der dem Knoten zugewiesen ist NeuronCore , für den ausführbaren Modellcode verwendet wird. Einheit: Byte
`node_neuroncore_memory_usage_model_shared_scratchpad`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die Größe des Gerätespeichers, der für das Scratchpad verwendet wird, das von den Modellen gemeinsam genutzt wird NeuronCore , das dem Knoten zugewiesen ist. Dies ist ein Speicherbereich, der für die Modelle reserviert ist. Einheit: Byte
`node_neuroncore_memory_usage_runtime_memory`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die Menge an Gerätespeicher, die für die Neuron-Laufzeit von dem verwendet wird NeuronCore , der dem Knoten zugewiesen ist. Einheit: Byte
`node_neuroncore_memory_usage_tensors`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die Menge des Gerätespeichers, der von dem für Tensoren verwendet wird NeuronCore , der dem Knoten zugewiesen ist. Einheit: Byte
`node_neuroncore_memory_usage_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Die Gesamtmenge des Speichers, der von dem verwendet wird NeuronCore , der dem Knoten zugewiesen ist. Einheit: Byte
`node_neuron_execution_errors_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Die Gesamtzahl der Ausführungsfehler auf dem Knoten. Dies wird vom CloudWatch Agenten berechnet, indem er die Fehler der folgenden Typen aggregiert:`generic`,`numerical`,`transient`, `modelruntime`, und `hardware` Einheit: Anzahl
`node_neurondevice_runtime_memory_used_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Die gesamte Speichernutzung des Neuron-Geräts auf dem Knoten in Byte. Einheit: Byte
`node_neuron_execution_latency`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	In Sekunden, die Latenz für eine Ausführung auf dem Knoten, gemessen anhand der Neuron-Laufzeit. Einheit: Sekunden
`node_neurondevice_hw_ecc_events_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`	Die Anzahl der korrigierten und unkorrigierten ECC Ereignisse für den On-Chip SRAM und den Gerätespeicher des Neuron-Geräts auf dem Knoten. Einheit: Anzahl

container_neuroncore_utilization

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, NeuronDevice, NeuronCore

NeuronCore Nutzung der dem Container NeuronCore zugewiesenen Daten während des erfassten Zeitraums.

Einheit: Prozent

container_neuroncore_memory_usage_constants

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, NeuronDevice, NeuronCore

Die Menge an Gerätespeicher, die während des Trainings von dem NeuronCore , der dem Container zugewiesen wurde, für Konstanten verwendet wird (oder für Gewichte während der Inferenz).

Einheit: Byte

container_neuroncore_memory_usage_model_code

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, NeuronDevice, NeuronCore

Die Größe des Gerätespeichers, der von dem, der dem Container zugewiesen ist NeuronCore , für den ausführbaren Code der Modelle verwendet wird.

Einheit: Byte

container_neuroncore_memory_usage_model_shared_scratchpad

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, NeuronDevice, NeuronCore

Die Größe des Gerätespeichers, der für das Scratchpad verwendet wird, das von den Modellen gemeinsam genutzt wird NeuronCore , das dem Container zugewiesen ist. Dieser Speicherbereich ist für die Modelle reserviert.

Einheit: Byte

container_neuroncore_memory_usage_runtime_memory

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, NeuronDevice, NeuronCore

Die Menge an Gerätespeicher, die für die Neuron-Laufzeit von den dem Container NeuronCore zugewiesenen Geräten verwendet wird.

Einheit: Byte

container_neuroncore_memory_usage_tensors

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, NeuronDevice, NeuronCore

Die Größe des Gerätespeichers, der von dem dem Container NeuronCore zugewiesenen Gerät für Tensoren verwendet wird.

Einheit: Byte

container_neuroncore_memory_usage_total

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, NeuronDevice, NeuronCore

Die Gesamtmenge des Speichers, der von dem dem Container NeuronCore zugewiesenen Speicherplatz verwendet wird.

Einheit: Byte

container_neurondevice_hw_ecc_events_total

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, NeuronDevice

Die Anzahl der korrigierten und unkorrigierten ECC Ereignisse für den On-Chip SRAM und den Gerätespeicher des Neuron-Geräts auf dem Knoten.

Einheit: Anzahl

pod_neuroncore_utilization

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, NeuronDevice, NeuronCore

Die NeuronCore Nutzung der dem Pod NeuronCore zugewiesenen Daten während des erfassten Zeitraums.

Einheit: Prozent

pod_neuroncore_memory_usage_constants

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, NeuronDevice, NeuronCore

Die Größe des Gerätespeichers, der während des Trainings für Konstanten verwendet wird NeuronCore , die dem Pod zugewiesen wurden (oder für Gewichte während der Inferenz).

Einheit: Byte

pod_neuroncore_memory_usage_model_code

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, NeuronDevice, NeuronCore

Die Größe des Gerätespeichers, der von dem, der dem Pod zugewiesen wurde NeuronCore , für den ausführbaren Code der Modelle verwendet wird.

Einheit: Byte

pod_neuroncore_memory_usage_model_shared_scratchpad

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, NeuronDevice, NeuronCore

Die Größe des Gerätespeichers, der für das Scratchpad verwendet wird, das von den Modellen gemeinsam genutzt wird NeuronCore , das dem Pod zugewiesen ist. Dieser Speicherbereich ist für die Modelle reserviert.

Einheit: Byte

pod_neuroncore_memory_usage_runtime_memory

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, NeuronDevice, NeuronCore

Die Menge an Gerätespeicher, die für die Neuron-Laufzeit von dem dem Pod NeuronCore zugewiesenen Gerät verwendet wird.

Einheit: Byte

pod_neuroncore_memory_usage_tensors

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, NeuronDevice, NeuronCore

Die Größe des Gerätespeichers, der von dem dem Pod NeuronCore zugewiesenen Gerät für Tensoren verwendet wird.

Einheit: Byte

pod_neuroncore_memory_usage_total

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, NeuronDevice, NeuronCore

Die Gesamtmenge des Speichers, der von dem dem Pod NeuronCore zugewiesenen Speicherplatz verwendet wird.

Einheit: Byte

pod_neurondevice_hw_ecc_events_total

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, NeuronDevice

Die Anzahl der korrigierten und unkorrigierten ECC Ereignisse für den On-Chip SRAM und den Gerätespeicher des Neuron-Geräts, das einem Pod zugewiesen ist.

Einheit: Byte

node_neuroncore_utilization

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceType, InstanceId, NodeName, NeuronDevice, NeuronCore

Die NeuronCore Auslastung des dem Knoten NeuronCore zugewiesenen Knotens während des erfassten Zeitraums.

Einheit: Prozent

node_neuroncore_memory_usage_constants

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceType, InstanceId, NodeName, NeuronDevice, NeuronCore

Die Menge des Gerätespeichers, der während des Trainings für Konstanten verwendet wird NeuronCore , die dem Knoten zugewiesen wurden (oder Gewichte während der Inferenz).

Einheit: Byte

node_neuroncore_memory_usage_model_code

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceType, InstanceId, NodeName, NeuronDevice, NeuronCore

Die Größe des Gerätespeichers, der von dem, der dem Knoten zugewiesen ist NeuronCore , für den ausführbaren Modellcode verwendet wird.

Einheit: Byte

node_neuroncore_memory_usage_model_shared_scratchpad

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceType, InstanceId, NodeName, NeuronDevice, NeuronCore

Die Größe des Gerätespeichers, der für das Scratchpad verwendet wird, das von den Modellen gemeinsam genutzt wird NeuronCore , das dem Knoten zugewiesen ist. Dies ist ein Speicherbereich, der für die Modelle reserviert ist.

Einheit: Byte

node_neuroncore_memory_usage_runtime_memory

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceType, InstanceId, NodeName, NeuronDevice, NeuronCore

Die Menge an Gerätespeicher, die für die Neuron-Laufzeit von dem verwendet wird NeuronCore , der dem Knoten zugewiesen ist.

Einheit: Byte

node_neuroncore_memory_usage_tensors

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceType, InstanceId, NodeName, NeuronDevice, NeuronCore

Die Menge des Gerätespeichers, der von dem für Tensoren verwendet wird NeuronCore , der dem Knoten zugewiesen ist.

Einheit: Byte

node_neuroncore_memory_usage_total

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceType, InstanceId, NodeName, NeuronDevice, NeuronCore

Die Gesamtmenge des Speichers, der von dem verwendet wird NeuronCore , der dem Knoten zugewiesen ist.

Einheit: Byte

node_neuron_execution_errors_total

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

Die Gesamtzahl der Ausführungsfehler auf dem Knoten. Dies wird vom CloudWatch Agenten berechnet, indem er die Fehler der folgenden Typen aggregiert:generic,numerical,transient, modelruntime, und hardware

Einheit: Anzahl

node_neurondevice_runtime_memory_used_bytes

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

Die gesamte Speichernutzung des Neuron-Geräts auf dem Knoten in Byte.

Einheit: Byte

node_neuron_execution_latency

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

In Sekunden, die Latenz für eine Ausführung auf dem Knoten, gemessen anhand der Neuron-Laufzeit.

Einheit: Sekunden

node_neurondevice_hw_ecc_events_total

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceId, NodeName, NeuronDevice

Die Anzahl der korrigierten und unkorrigierten ECC Ereignisse für den On-Chip SRAM und den Gerätespeicher des Neuron-Geräts auf dem Knoten.

Einheit: Anzahl

AWS Metriken für Elastic Fabric Adapter () EFA

Ab 1.300037.0 der Version des CloudWatch Agenten EKS sammelt Container Insights mit verbesserter Observability für Amazon AWS Elastic Fabric Adapter (EFA) -Metriken von EKS Amazon-Clustern auf Linux-Instances. Der CloudWatch Agent muss mit der CloudWatch EKS Observability-Zusatzversion v1.5.2-eksbuild.1 oder einer späteren Version installiert werden. Weitere Informationen zum Add-on finden Sie unterInstallieren Sie den CloudWatch Agenten mit dem Amazon CloudWatch EKS Observability-Add-on oder dem Helm-Diagramm. Weitere Informationen zum AWS Elastic Fabric Adapter finden Sie unter Elastic Fabric Adapter.

Damit Container Insights Metriken für AWS Elastic Fabric-Adapter sammeln kann, müssen Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

Sie müssen Container Insights mit erweiterter Observability für AmazonEKS, mit der Amazon CloudWatch EKS Observability-Zusatzversion v1.5.2-eksbuild.1 oder höher verwenden.
Das EFA Geräte-Plugin muss auf dem Cluster installiert sein. Weitere Informationen finden Sie s-device-plugin unter aws-efa-k GitHub8.

Die gesammelten Metriken sind in der folgenden Tabelle aufgeführt.

Metrikname Dimensionen Beschreibung

Metrikname	Dimensionen	Beschreibung
`container_efa_rx_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `EfaDevice`	Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die von den EFA Geräten empfangen wurden, die dem Container zugewiesen sind. Einheit: Byte/Sekunde
`container_efa_tx_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `EfaDevice`	Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die von den EFA Geräten, die dem Container zugewiesen sind, übertragen werden. Einheit: Byte/Sekunde
`container_efa_rx_dropped`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `EfaDevice`	Die Anzahl der Pakete, die von den EFA Geräten, die dem Container zugewiesen wurden, empfangen und dann verworfen wurden. Einheit: Zählung/Sekunde
`container_efa_rdma_read_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `EfaDevice`	Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die mithilfe von Lesevorgängen mit direktem Fernzugriff auf den Speicher von den EFA Geräten, die dem Container zugewiesen sind, empfangen wurden. Einheit: Byte/Sekunde
`container_efa_rdma_write_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `EfaDevice`	Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die mithilfe von Lesevorgängen mit direktem Fernzugriff auf den Speicher von den EFA Geräten, die dem Container zugewiesen sind, übertragen wurden. Einheit: Byte/Sekunde
`container_efa_rdma_write_recv_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `EfaDevice`	Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die bei Schreibvorgängen mit direktem Fernzugriff auf den Speicher von den dem Container zugewiesenen EFA Geräten empfangen wurden. Einheit: Byte/Sekunde
`pod_efa_rx_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `EfaDevice`	Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die von den EFA Geräten empfangen wurden, die dem Pod zugewiesen sind. Einheit: Byte/Sekunde
`pod_efa_tx_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `EfaDevice`	Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die von den EFA Geräten übertragen werden, die dem Pod zugewiesen sind. Einheit: Byte/Sekunde
`pod_efa_rx_dropped`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `EfaDevice`	Die Anzahl der Pakete, die von den EFA Geräten, die dem Pod zugewiesen wurden, empfangen und dann verworfen wurden. Einheit: Zählung/Sekunde
`pod_efa_rdma_read_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `EfaDevice`	Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die mithilfe von Lesevorgängen mit direktem Fernzugriff auf den Speicher von den EFA Geräten empfangen wurden, die dem Pod zugewiesen sind. Einheit: Byte/Sekunde
`pod_efa_rdma_write_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `EfaDevice`	Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die mithilfe von Lesevorgängen mit direktem Fernzugriff auf den Speicher von den EFA Geräten, die dem Pod zugewiesen sind, übertragen wurden. Einheit: Byte/Sekunde
`pod_efa_rdma_write_recv_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `EfaDevice`	Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die bei Schreibvorgängen mit direktem Fernzugriff auf den Speicher von den EFA Geräten empfangen wurden, die dem Pod zugewiesen sind. Einheit: Byte/Sekunde
`node_efa_rx_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `EfaDevice`	Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die von den EFA Geräten empfangen wurden, die dem Knoten zugewiesen sind. Einheit: Byte/Sekunde
`node_efa_tx_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `EfaDevice`	Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die von den EFA Geräten übertragen werden, die dem Knoten zugewiesen sind. Einheit: Byte/Sekunde
`node_efa_rx_dropped`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `EfaDevice`	Die Anzahl der Pakete, die von den EFA Geräten, die dem Knoten zugewiesen sind, empfangen und dann verworfen wurden. Einheit: Zählung/Sekunde
`node_efa_rdma_read_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `EfaDevice`	Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die mithilfe von Lesevorgängen mit direktem Fernzugriff auf den Speicher von den EFA Geräten empfangen wurden, die dem Knoten zugewiesen sind. Einheit: Byte/Sekunde
`pod_efa_rdma_write_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `EfaDevice`	Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die mithilfe von Lesevorgängen mit direktem Fernzugriff auf den Speicher von den EFA Geräten, die dem Pod zugewiesen sind, übertragen wurden. Einheit: Byte/Sekunde
`node_efa_rdma_write_recv_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `EfaDevice`	Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die bei Schreibvorgängen mit direktem Fernzugriff auf den Speicher von den EFA Geräten empfangen wurden, die dem Knoten zugewiesen sind. Einheit: Byte/Sekunde

container_efa_rx_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, EfaDevice

Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die von den EFA Geräten empfangen wurden, die dem Container zugewiesen sind.

Einheit: Byte/Sekunde

container_efa_tx_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, EfaDevice

Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die von den EFA Geräten, die dem Container zugewiesen sind, übertragen werden.

Einheit: Byte/Sekunde

container_efa_rx_dropped

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, EfaDevice

Die Anzahl der Pakete, die von den EFA Geräten, die dem Container zugewiesen wurden, empfangen und dann verworfen wurden.

Einheit: Zählung/Sekunde

container_efa_rdma_read_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, EfaDevice

Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die mithilfe von Lesevorgängen mit direktem Fernzugriff auf den Speicher von den EFA Geräten, die dem Container zugewiesen sind, empfangen wurden.

Einheit: Byte/Sekunde

container_efa_rdma_write_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, EfaDevice

Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die mithilfe von Lesevorgängen mit direktem Fernzugriff auf den Speicher von den EFA Geräten, die dem Container zugewiesen sind, übertragen wurden.

Einheit: Byte/Sekunde

container_efa_rdma_write_recv_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, EfaDevice

Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die bei Schreibvorgängen mit direktem Fernzugriff auf den Speicher von den dem Container zugewiesenen EFA Geräten empfangen wurden.

Einheit: Byte/Sekunde

pod_efa_rx_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, EfaDevice

Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die von den EFA Geräten empfangen wurden, die dem Pod zugewiesen sind.

Einheit: Byte/Sekunde

pod_efa_tx_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, EfaDevice

Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die von den EFA Geräten übertragen werden, die dem Pod zugewiesen sind.

Einheit: Byte/Sekunde

pod_efa_rx_dropped

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, EfaDevice

Die Anzahl der Pakete, die von den EFA Geräten, die dem Pod zugewiesen wurden, empfangen und dann verworfen wurden.

Einheit: Zählung/Sekunde

pod_efa_rdma_read_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, EfaDevice

Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die mithilfe von Lesevorgängen mit direktem Fernzugriff auf den Speicher von den EFA Geräten empfangen wurden, die dem Pod zugewiesen sind.

Einheit: Byte/Sekunde

pod_efa_rdma_write_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, EfaDevice

Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die mithilfe von Lesevorgängen mit direktem Fernzugriff auf den Speicher von den EFA Geräten, die dem Pod zugewiesen sind, übertragen wurden.

Einheit: Byte/Sekunde

pod_efa_rdma_write_recv_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, EfaDevice

Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die bei Schreibvorgängen mit direktem Fernzugriff auf den Speicher von den EFA Geräten empfangen wurden, die dem Pod zugewiesen sind.

Einheit: Byte/Sekunde

node_efa_rx_bytes

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceId, InstanceType, NodeName, EfaDevice

Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die von den EFA Geräten empfangen wurden, die dem Knoten zugewiesen sind.

Einheit: Byte/Sekunde

node_efa_tx_bytes

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceId, InstanceType, NodeName, EfaDevice

Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die von den EFA Geräten übertragen werden, die dem Knoten zugewiesen sind.

Einheit: Byte/Sekunde

node_efa_rx_dropped

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceId, InstanceType, NodeName, EfaDevice

Die Anzahl der Pakete, die von den EFA Geräten, die dem Knoten zugewiesen sind, empfangen und dann verworfen wurden.

Einheit: Zählung/Sekunde

node_efa_rdma_read_bytes

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceId, InstanceType, NodeName, EfaDevice

Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die mithilfe von Lesevorgängen mit direktem Fernzugriff auf den Speicher von den EFA Geräten empfangen wurden, die dem Knoten zugewiesen sind.

Einheit: Byte/Sekunde

pod_efa_rdma_write_bytes

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceId, InstanceType, NodeName, EfaDevice

Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die mithilfe von Lesevorgängen mit direktem Fernzugriff auf den Speicher von den EFA Geräten, die dem Pod zugewiesen sind, übertragen wurden.

Einheit: Byte/Sekunde

node_efa_rdma_write_recv_bytes

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceId, InstanceType, NodeName, EfaDevice

Die Anzahl der Byte pro Sekunde, die bei Schreibvorgängen mit direktem Fernzugriff auf den Speicher von den EFA Geräten empfangen wurden, die dem Knoten zugewiesen sind.

Einheit: Byte/Sekunde

Amazon SageMaker HyperPod Metriken

Ab v2.0.1-eksbuild.1 der Version des CloudWatch EKS Observability-Add-ons sammelt Container Insights mit erweiterter Observability für Amazon EKS automatisch Amazon SageMaker HyperPod Metriken aus EKS Amazon-Clustern. Weitere Informationen über das Add-on finden Sie unter. Installieren Sie den CloudWatch Agenten mit dem Amazon CloudWatch EKS Observability-Add-on oder dem Helm-Diagramm Weitere Informationen zu finden Amazon SageMaker HyperPod Sie unter Amazon SageMaker HyperPod.

Die gesammelten Metriken sind in der folgenden Tabelle aufgeführt.

Metrikname Dimensionen Beschreibung

Metrikname	Dimensionen	Beschreibung
`hyperpod_node_health_status_unschedulable`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Gibt an, ob ein Knoten mit der Bezeichnung `Unschedulable` by gekennzeichnet ist Amazon SageMaker HyperPod. Das bedeutet, dass der Knoten tiefgreifende Integritätsprüfungen durchführt und er nicht für die Ausführung von Workloads verfügbar ist. Einheit: Anzahl
`hyperpod_node_health_status_schedulable`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Gibt an, ob ein Knoten mit der Bezeichnung `Schedulable` by Amazon SageMaker HyperPod gekennzeichnet ist. Das bedeutet, dass der Knoten grundlegende Integritätsprüfungen oder tiefgreifende Integritätsprüfungen bestanden hat und für die Ausführung von Workloads verfügbar ist. Einheit: Anzahl
`hyperpod_node_health_status_unschedulable_pending_replacement`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Gibt an, ob ein Knoten mit der Bezeichnung `UnschedulablePendingReplacement` by HyperPod gekennzeichnet ist. Das bedeutet, dass der Knoten die gründlichen Integritätsprüfungen oder die Prüfungen des Integritätsüberwachungs-Agents nicht bestanden hat und ein Ersatz erforderlich ist. Wenn die automatische Knotenwiederherstellung aktiviert ist, wird der Knoten automatisch durch ersetzt Amazon SageMaker HyperPod. Einheit: Anzahl
`hyperpod_node_health_status_unschedulable_pending_reboot`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Gibt an, ob ein Knoten mit der Bezeichnung `UnschedulablePendingReboot` von gekennzeichnet ist Amazon SageMaker HyperPod. Das bedeutet, dass der Knoten tiefgreifende Integritätsprüfungen durchführt und ein Neustart erforderlich ist. Wenn die automatische Knotenwiederherstellung aktiviert ist, wird der Knoten automatisch von neu gestartet. Amazon SageMaker HyperPod Einheit: Anzahl

hyperpod_node_health_status_unschedulable

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

Gibt an, ob ein Knoten mit der Bezeichnung Unschedulable by gekennzeichnet ist Amazon SageMaker HyperPod. Das bedeutet, dass der Knoten tiefgreifende Integritätsprüfungen durchführt und er nicht für die Ausführung von Workloads verfügbar ist.

Einheit: Anzahl

hyperpod_node_health_status_schedulable

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

Gibt an, ob ein Knoten mit der Bezeichnung Schedulable by Amazon SageMaker HyperPod gekennzeichnet ist. Das bedeutet, dass der Knoten grundlegende Integritätsprüfungen oder tiefgreifende Integritätsprüfungen bestanden hat und für die Ausführung von Workloads verfügbar ist.

Einheit: Anzahl

hyperpod_node_health_status_unschedulable_pending_replacement

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

Gibt an, ob ein Knoten mit der Bezeichnung UnschedulablePendingReplacement by HyperPod gekennzeichnet ist. Das bedeutet, dass der Knoten die gründlichen Integritätsprüfungen oder die Prüfungen des Integritätsüberwachungs-Agents nicht bestanden hat und ein Ersatz erforderlich ist.

Wenn die automatische Knotenwiederherstellung aktiviert ist, wird der Knoten automatisch durch ersetzt Amazon SageMaker HyperPod.

Einheit: Anzahl

hyperpod_node_health_status_unschedulable_pending_reboot

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

Gibt an, ob ein Knoten mit der Bezeichnung UnschedulablePendingReboot von gekennzeichnet ist Amazon SageMaker HyperPod. Das bedeutet, dass der Knoten tiefgreifende Integritätsprüfungen durchführt und ein Neustart erforderlich ist.

Wenn die automatische Knotenwiederherstellung aktiviert ist, wird der Knoten automatisch von neu gestartet. Amazon SageMaker HyperPod

Einheit: Anzahl

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Dokumentkonventionen

Kennzahlen zu Amazon ECS Container Insights

Referenz zu Leistungsprotokollen