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# Computación de alto rendimiento
**Topics**
+ [Implementación de un sistema de archivos de Lustre para un procesamiento de datos de alto rendimiento mediante Terraform y DRA](deploy-lustre-file-system-for-high-performance-data-processing-with-terraform-dra.md)
+ [Configurar un panel de monitoreo de Grafana para AWS ParallelCluster](set-up-a-grafana-monitoring-dashboard-for-aws-parallelcluster.md)
+ [Más patrones](highperformancecomputing-more-patterns-pattern-list.md)
# Implementación de un sistema de archivos de Lustre para un procesamiento de datos de alto rendimiento mediante Terraform y DRA
*Arun Bagal e Ishwar Chauthaiwale, Amazon Web Services*
## Resumen
Este patrón despliega automáticamente un sistema de archivos Lustre AWS y lo integra con Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) y Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).
Esta solución lo ayuda a configurar rápidamente un entorno de computación de alto rendimiento (HPC) con almacenamiento integrado, recursos de computación y acceso a los datos de Amazon S3. Combina las capacidades de almacenamiento de Lustre con las opciones informáticas flexibles que ofrece Amazon EC2 y el almacenamiento de objetos escalable de Amazon S3, para que pueda abordar cargas de trabajo con uso intensivo de datos en el aprendizaje automático, la HPC y el análisis de macrodatos.
El patrón utiliza un módulo HashiCorp Terraform y Amazon FSx for Lustre para agilizar el siguiente proceso:
+ Aprovisionamiento de un sistema de archivos de Lustre
+ Establecer una asociación de repositorios de datos (DRA) entre FSx for Lustre y un bucket de S3 para vincular el sistema de archivos de Lustre con los objetos de Amazon S3
+ Crear una instancia EC2
+ Montaje del sistema de archivos Lustre con el DRA vinculado a Amazon S3 en la instancia EC2
Las ventajas de esta solución incluyen:
+ Diseño modular. Puede mantener y actualizar fácilmente los componentes individuales de esta solución.
+ Escalabilidad. Puede implementar rápidamente entornos consistentes en todas Cuentas de AWS nuestras regiones.
+ Flexibilidad. Puede personalizar la implementación para adaptarla a sus necesidades específicas.
+ Prácticas recomendadas. Este patrón utiliza módulos preconfigurados que siguen las AWS mejores prácticas.
Para obtener más información sobre los sistemas de archivos de Lustre, consulte el [sitio web de Lustre](https://www.lustre.org/).
## Requisitos previos y limitaciones
**Requisitos previos **
+ Un activo Cuenta de AWS
+ Una política de privilegios mínimos AWS Identity and Access Management (IAM) (consulte [las instrucciones](https://aws.amazon.com/blogs/security/techniques-for-writing-least-privilege-iam-policies/))
**Limitaciones**
FSx para Lustre limita el sistema de archivos de Lustre a una única zona de disponibilidad, lo que podría ser un problema si tiene requisitos de alta disponibilidad. Si la zona de disponibilidad que contiene el sistema de archivos falla, se pierde el acceso al sistema de archivos hasta la recuperación. Para lograr una alta disponibilidad, puede usar DRA para vincular el sistema de archivos de Lustre con Amazon S3 y transferir datos entre zonas de disponibilidad.
**Versiones de producto**
+ [Terraform, versión 1.9.3 o posterior](https://developer.hashicorp.com/terraform/install?product_intent=terraform)
+ [HashiCorp AWS Provider versión 4.0.0 o posterior](https://registry.terraform.io/providers/hashicorp/aws/latest)
## Arquitectura
En el siguiente diagrama se muestra la arquitectura FSx de Lustre y la complementaria Servicios de AWS de. Nube de AWS
![\[FSx para la implementación de Lustre con AWS KMS, Amazon EC2, Amazon CloudWatch Logs y Amazon S3.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/51d38589-e752-42cd-9f46-59c3c8d0bfd3/images/c1c21952-fd6f-4b1d-9bf8-09b2f4f4459f.png)
La arquitectura incluye lo siguiente:
+ Un bucket de S3 se utiliza como una ubicación de almacenamiento de datos duradera, escalable y rentable. La integración entre FSx for Lustre y Amazon S3 proporciona un sistema de archivos de alto rendimiento que se vincula perfectamente con Amazon S3.
+ FSx for Lustre ejecuta y administra el sistema de archivos Lustre.
+ Amazon CloudWatch Logs recopila y supervisa los datos de registro del sistema de archivos. Estos registros proporcionan información sobre el rendimiento, el estado y la actividad de su sistema de archivos de Lustre.
+ Amazon EC2 se utiliza para acceder a los sistemas de archivos de Lustre mediante el cliente Lustre de código abierto. EC2 las instancias pueden acceder a los sistemas de archivos desde otras zonas de disponibilidad dentro de la misma nube privada virtual (VPC). La configuración de la red permite el acceso a través de subredes dentro de la VPC. Una vez montado el sistema de archivos de Lustre en la instancia, puede trabajar con los archivos y directorios como haría con cualquier sistema de archivos local.
+ AWS Key Management Service (AWS KMS) mejora la seguridad del sistema de archivos al proporcionar cifrado para los datos en reposo.
**Automatización y escala**
Terraform facilita la implementación, administración y escalado de sus sistemas de archivos de Lustre en múltiples entornos. En el FSx caso de Lustre, un único sistema de archivos tiene limitaciones de tamaño, por lo que es posible que necesite escalar horizontalmente creando varios sistemas de archivos. Puede usar Terraform para aprovisionar varios sistemas de archivos de Lustre en función de sus necesidades de carga de trabajo.
## Tools (Herramientas)
**Servicios de AWS**
+ [Amazon CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html) le ayuda a centralizar los registros de todos sus sistemas y aplicaciones Servicios de AWS para que pueda supervisarlos y archivarlos de forma segura.
+ [Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/concepts.html) proporciona una capacidad informática escalable en el Nube de AWS. Puede lanzar tantos servidores virtuales como necesite y escalarlos o reducirlos con rapidez.
+ [Amazon FSx for Lustre](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/what-is.html) hace que sea fácil y rentable lanzar, ejecutar y escalar un sistema de archivos Lustre de alto rendimiento.
+ [AWS Key Management Service (AWS KMS)](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/overview.html) le ayuda a crear y controlar claves criptográficas para proteger sus datos.
+ [Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html) es un servicio de almacenamiento de objetos basado en la nube que lo ayuda a almacenar, proteger y recuperar cualquier cantidad de datos.
**Repositorio de código**
El código de este patrón está disponible en el [sistema de archivos GitHub Provision FSx for Lustre](https://github.com/aws-samples/provision-fsx-lustre-with-terraform), que utiliza el repositorio Terraform.
## Prácticas recomendadas
+ Las variables siguientes definen el sistema de archivos de Lustre. Asegúrese de configurarlas correctamente en función de su entorno, tal y como se indica en la sección [Epics](#deploy-lustre-file-system-for-high-performance-data-processing-with-terraform-dra-epics).
+ `storage_capacity`— La capacidad de almacenamiento del sistema de archivos Lustre, en. GiBs La configuración mínima y predeterminada es 1200 GiB.
+ `deployment_type`: el tipo de implementación del sistema de archivos de Lustre. Para obtener una explicación de las dos opciones, `PERSISTENT_1` y `PERSISTENT_2` (por defecto), consulte la documentación [FSx de Lustre](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/using-fsx-lustre.html#persistent-file-system).
+ `per_unit_storage_throughput`— El rendimiento de lectura y escritura, en tiB MBs por segundo.
+ `subnet_id`— El ID de la subred privada en la que desea realizar el despliegue FSx para Lustre.
+ `vpc_id`— El ID de su nube privada virtual en la AWS que desea realizar la implementación FSx de Lustre.
+ `data_repository_path`: la ruta al bucket de S3 que se vinculará al sistema de archivos de Lustre.
+ `iam_instance_profile`— El perfil de la instancia de IAM que se utilizará para lanzar la EC2 instancia.
+ `kms_key_id`— El nombre del recurso de Amazon (ARN) de la AWS KMS clave que se utilizará para el cifrado de datos.
+ Garantice el acceso y la ubicación adecuados a la red dentro de la VPC mediante las variables `security_group` y `vpc_id`.
+ Ejecute el comando `terraform plan` tal y como se describe en la sección [Epics](#deploy-lustre-file-system-for-high-performance-data-processing-with-terraform-dra-epics) para obtener una vista previa de los cambios y verificarlos antes de aplicarlos. Esto ayuda a atrapar posibles problemas y garantiza que esté al tanto de lo que se implementará.
+ Utilice el comando `terraform validate` tal y como se describe en la sección [Epics](#deploy-lustre-file-system-for-high-performance-data-processing-with-terraform-dra-epics) para comprobar si hay errores de sintaxis y confirmar que la configuración es correcta.
## Epics
### Configure su entorno
| Tarea | Descripción | Habilidades requeridas |
| --- | --- | --- |
| Instale Terraform. | Para instalar Terraform en su máquina local, siga las instrucciones de la [documentación de Terraform](https://developer.hashicorp.com/terraform/tutorials/aws-get-started/install-cli). | AWS DevOps, DevOps ingeniero |
| Configure AWS las credenciales. | Para configurar el perfil AWS Command Line Interface (AWS CLI) de la cuenta, sigue las instrucciones de la [AWS documentación](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-configure-files.html). | AWS DevOps, DevOps ingeniero |
| Clona el GitHub repositorio. | Para clonar el GitHub repositorio, ejecute el comando:git clone https://github.com/aws-samples/provision-fsx-lustre-with-terraform.git
| AWS DevOps, DevOps ingeniero |
### Configure e implemente FSx para Lustre
| Tarea | Descripción | Habilidades requeridas |
| --- | --- | --- |
| Actualice la configuración de implementación. | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/prescriptive-guidance/latest/patterns/deploy-lustre-file-system-for-high-performance-data-processing-with-terraform-dra.html) | AWS DevOps, DevOps ingeniero |
| Inicialice el entorno de Terraform. | Para inicializar su entorno para ejecutar el módulo `fsx_deployment` de Terraform, ejecute:terraform init
| AWS DevOps, DevOps ingeniero |
| Valide la sintaxis de Terraform. | Para comprobar si hay errores de sintaxis y confirmar que la configuración es correcta, ejecute:terraform validate
| AWS DevOps, DevOps ingeniero |
| Valide la configuración de Terraform. | Para crear un plan de ejecución de Terraform y obtener una vista previa de la implementación, ejecute:terraform plan -var-file terraform.tfvars
| AWS DevOps, DevOps ingeniero |
| Implemente el módulo de Terraform. | Para implementar los recursos FSx de for Lustre, ejecute:terraform apply -var-file terraform.tfvars
| AWS DevOps, DevOps ingeniero |
### Limpie AWS los recursos
| Tarea | Descripción | Habilidades requeridas |
| --- | --- | --- |
| Eliminar AWS recursos. | Cuando termines de usar tu entorno de FSx For Lustre, podrás eliminar los AWS recursos desplegados por Terraform para evitar incurrir en cargos innecesarios. El módulo de Terraform incluido en el repositorio de código automatiza esta limpieza.[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/prescriptive-guidance/latest/patterns/deploy-lustre-file-system-for-high-performance-data-processing-with-terraform-dra.html) | AWS DevOps, DevOps ingeniero |
## Resolución de problemas
| Problema | Solución |
| --- | --- |
| FSx for Lustre devuelve errores. | Para obtener ayuda con FSx los problemas de Lustre, consulte [Solución de problemas de Amazon FSx for Lustre](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/troubleshooting.html) en la documentación de FSx for Lustre. |
## Recursos relacionados
+ [Creación de Amazon FSx for Lustre mediante Terraform](https://registry.terraform.io/providers/hashicorp/aws/latest/docs/resources/fsx_lustre_file_system) (referencia del AWS proveedor en la documentación de Terraform)
+ [Introducción a Amazon FSx for Lustre (FSx para](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/getting-started.html) ver la documentación de Lustre)
+ [AWS entradas de blog sobre Amazon FSx for Lustre](https://aws.amazon.com/blogs/storage/tag/amazon-fsx-for-lustre/)
# Configurar un panel de monitoreo de Grafana para AWS ParallelCluster
*Dario La Porta y William Lu, Amazon Web Services*
## Resumen
AWS le ParallelCluster ayuda a implementar y administrar clústeres de computación de alto rendimiento (HPC). Es compatible con los programadores de trabajos de código abierto AWS Batch y Slurm. Aunque AWS ParallelCluster está integrado con Amazon CloudWatch para el registro y las métricas, no proporciona un panel de supervisión de la carga de trabajo.
El [panel de control de Grafana para AWS ParallelCluster](https://github.com/aws-samples/aws-parallelcluster-monitoring) (GitHub) es un panel de supervisión para AWS. ParallelCluster Proporciona información sobre el programador de tareas y métricas de supervisión detalladas a nivel del sistema operativo (SO). Para obtener más información sobre los paneles incluidos en esta solución, consulte [Ejemplos de paneles](https://github.com/aws-samples/aws-parallelcluster-monitoring#example-dashboards) en el repositorio. GitHub Estas métricas le ayudan a comprender mejor la carga de trabajo de HPC y su rendimiento. Sin embargo, el código del panel de control no se actualiza para las versiones más recientes de AWS ParallelCluster ni para los paquetes de código abierto que se utilizan en la solución. Este patrón mejora la solución para proporcionar los siguientes beneficios:
+ Compatible con AWS ParallelCluster v3
+ Usa la última versión de los paquetes de código abierto, incluidos Prometheus, Grafana, Prometheus Slurm Exporter y NVIDIA DCGM-Exporter
+ Aumenta la cantidad de núcleos de CPU GPUs que utilizan los trabajos de Slurm
+ Añade un panel de supervisión de trabajos
+ Mejora el panel de monitoreo de nodos de la GPU para nodos con 4 u 8 unidades de procesamiento gráfico () GPUs
Esta versión de la solución mejorada se ha implementado y verificado en el entorno de producción de HPC de un cliente de AWS.
## Requisitos previos y limitaciones
**Requisitos previos **
+ [AWS ParallelCluster CLI](https://docs.aws.amazon.com/parallelcluster/latest/ug/pcluster-v3.html), instalada y configurada.
+ Una [configuración de red](https://docs.aws.amazon.com/parallelcluster/latest/ug/iam-roles-in-parallelcluster-v3.html) compatible con AWS ParallelCluster. Este patrón usa la configuración de [AWS ParallelCluster con dos subredes](https://docs.aws.amazon.com/parallelcluster/latest/ug/network-configuration-v3.html#network-configuration-v3-two-subnets), que requiere una subred pública, una subred privada, una puerta de enlace a Internet y una puerta de enlace NAT.
+ Todos los nodos ParallelCluster del clúster de AWS deben tener acceso a Internet. Esto es necesario para que los scripts de instalación puedan descargar el software de código abierto y las imágenes de Docker.
+ Un [key pair](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-key-pairs.html) en Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Los recursos con este par de claves tienen acceso Secure Shell (SSH) al nodo principal.
**Limitaciones**
+ Este patrón está diseñado para Ubuntu 20.04 LTS. Si usa una versión diferente de Ubuntu, o si usa Amazon Linux o CentOS, tendrá que modificar los scripts que se proporcionan con esta solución. Dichas modificaciones no se incluyen en este patrón.
**Versiones de producto**
+ Ubuntu 20.04 LTS
+ ParallelCluster 3.X
**Consideraciones de costos y facturación**
+ La solución implementada en este patrón no está cubierta por el nivel gratuito. Se aplican cargos a Amazon EC2, Amazon FSx for Lustre, la puerta de enlace NAT en Amazon VPC y Amazon Route 53.
## Arquitectura
**Arquitectura de destino**
En el siguiente diagrama, se muestra cómo un usuario puede acceder al panel de supervisión de AWS ParallelCluster en el nodo principal. El nodo principal ejecuta NICE DCV, Prometheus, Grafana, Prometheus Slurm Exporter, Prometheus Node Exporter y NGINX Open Source. Los nodos de cómputo ejecutan Prometheus Node Exporter y también ejecutan NVIDIA DCGM-Exporter si el nodo lo contiene. GPUs El nodo principal recupera información de los nodos de cómputo y muestra esos datos en el panel de control de Grafana.
![\[Acceso al panel de supervisión de AWS ParallelCluster en el nodo principal.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/a2132c94-98e0-4b90-8be0-99ebfa546442/images/d2255792-f66a-4ef2-8f04-cc3d5482db5f.png)
En la mayoría de los casos, el nodo principal no está muy cargado, ya que el programador de tareas no requiere una cantidad significativa de CPU o memoria. Los usuarios acceden al panel de control del nodo principal mediante SSL en el puerto 443.
Todos los usuarios con acceso de lectura autorizado pueden ver los paneles de supervisión de forma anónima. Solo el administrador de Grafana puede modificar los paneles. Debe configurar una contraseña para el administrador de Grafana en el archivo `aws-parallelcluster-monitoring/docker-compose/docker-compose.head.yml`.
## Tools (Herramientas)
**Servicios de AWS**
+ [NICE DCV](https://docs.aws.amazon.com/dcv/#nice-dcv) es un protocolo de visualización remota de alto rendimiento que le permite ofrecer escritorios remotos y streaming de aplicaciones desde cualquier nube o centro de datos a cualquier dispositivo, en condiciones de red variables.
+ [AWS](https://docs.aws.amazon.com/parallelcluster/latest/ug/what-is-aws-parallelcluster.html) le ParallelCluster ayuda a implementar y administrar clústeres de computación de alto rendimiento (HPC). Es compatible con los programadores de trabajos de código abierto AWS Batch y Slurm.
+ [Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html) es un servicio de almacenamiento de objetos basado en la nube que le ayuda a almacenar, proteger y recuperar cualquier cantidad de datos.
+ [Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/what-is-amazon-vpc.html) le permite lanzar recursos de AWS en una red virtual que haya definido.
**Otras herramientas**
+ [Docker](https://www.docker.com/) es un conjunto de productos de plataforma como servicio (PaaS) que utiliza la virtualización a nivel del sistema operativo para entregar software en contenedores.
+ [Grafana](https://grafana.com/docs/grafana/latest/introduction/) es un software de código abierto que le permite consultar, visualizar, alertar y explorar métricas, registros y trazas.
+ [NGINX Open Source](https://nginx.org/en/docs/?_ga=2.187509224.1322712425.1699399865-405102969.1699399865) es un servidor web de código abierto y proxy inverso.
+ [NVIDIA Data Center GPU Manager (DCGM)](https://docs.nvidia.com/data-center-gpu-manager-dcgm/index.html) es un conjunto de herramientas para administrar y monitorear las unidades de procesamiento gráfico (GPUs) de los centros de datos de NVIDIA en entornos de clústeres. Este patrón usa [DCGM-Exporter](https://github.com/NVIDIA/dcgm-exporter), que le ayuda a exportar las métricas de GPU de Prometheus.
+ [Prometheus](https://prometheus.io/docs/introduction/overview/) es un conjunto de herramientas de supervisión de sistemas de código abierto que recopila y almacena sus métricas como datos de serie temporal con pares clave-valor asociados, denominados *etiquetas*. Este patrón también usa [Prometheus Slurm Exporter](https://github.com/vpenso/prometheus-slurm-exporter) para recopilar y exportar métricas, y [Prometheus Node Exporter](https://github.com/prometheus/node_exporter) para exportar métricas de los nodos de cómputo.
+ [Ubuntu](https://help.ubuntu.com/) es un sistema operativo de código abierto basado en Linux y diseñado para servidores empresariales, escritorios, entornos de nube e IoT.
**Repositorio de código**
El código de este patrón está disponible en el GitHub [pcluster-monitoring-dashboard](https://github.com/aws-samples/parallelcluster-monitoring-dashboard)repositorio.
## Epics
### Cree los recursos necesarios
| Tarea | Descripción | Habilidades requeridas |
| --- | --- | --- |
| Cree un bucket de S3. | Crear un bucket de Amazon S3. Este bucket se usa para almacenar los scripts de configuración. Para obtener instrucciones, consulte [Crear un bucket](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/create-bucket-overview.html) en la documentación de Amazon S3. | AWS general |
| Clonar el repositorio. | Clona el GitHub [pcluster-monitoring-dashboard](https://github.com/aws-samples/parallelcluster-monitoring-dashboard/tree/main/aws-parallelcluster-monitoring)repositorio ejecutando el siguiente comando.git clone https://github.com/aws-samples/parallelcluster-monitoring-dashboard.git
| DevOps ingeniero |
| Cree una contraseña de administrador. | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/prescriptive-guidance/latest/patterns/set-up-a-grafana-monitoring-dashboard-for-aws-parallelcluster.html) | Scripts Linux Shell |
| Copie los archivos necesarios en el bucket de S3. | Copie el script [post\$1install.sh](https://github.com/aws-samples/parallelcluster-monitoring-dashboard/blob/main/post_install.sh) y la [aws-parallelcluster-monitoring](https://github.com/aws-samples/parallelcluster-monitoring-dashboard/tree/main/aws-parallelcluster-monitoring)carpeta en el depósito de S3 que creó. Para más instrucciones, consulte [Cargar objetos](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/upload-objects.html) en la documentación de Amazon S3. | AWS general |
| Configure un grupo de seguridad adicional para el nodo principal. | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/prescriptive-guidance/latest/patterns/set-up-a-grafana-monitoring-dashboard-for-aws-parallelcluster.html) | Administrador de AWS |
| Configure una política de IAM para el nodo principal. | Cree una política basada en identidades para el nodo principal. Esta política permite al nodo recuperar datos métricos de Amazon CloudWatch. El GitHub repositorio contiene un ejemplo de [política](https://github.com/aws-samples/parallelcluster-monitoring-dashboard/blob/main/policies/head_node.json). Para obtener más instrucciones, consulte [Creación de políticas de IAM](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_create.html) en la documentación de AWS Identity and Access Management (IAM). | Administrador de AWS |
| Configure una política de IAM para los nodos de cómputo. | Cree una política basada en identidades para los nodos de computación. Esta política permite al nodo crear las etiquetas que contienen la ID y el propietario del trabajo. [El GitHub repositorio contiene un ejemplo de política.](https://github.com/aws-samples/parallelcluster-monitoring-dashboard/blob/main/policies/compute_node.json) Para obtener más información, consulte [Creación de políticas de IAM](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_create.html) en la documentación de IAM.Si usa el archivo de ejemplo proporcionado, sustituya los siguientes valores:[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/prescriptive-guidance/latest/patterns/set-up-a-grafana-monitoring-dashboard-for-aws-parallelcluster.html) | Administrador de AWS |
### Cree el clúster
| Tarea | Descripción | Habilidades requeridas |
| --- | --- | --- |
| Modifique el archivo de plantilla de clúster proporcionado. | Cree el ParallelCluster clúster de AWS. Utilice el archivo de plantilla de CloudFormation AWS [cluster.yaml](https://github.com/aws-samples/parallelcluster-monitoring-dashboard/blob/main/cluster.yaml) proporcionado como punto de partida para crear el clúster. Sustituya los siguientes valores en la plantilla proporcionada:[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/prescriptive-guidance/latest/patterns/set-up-a-grafana-monitoring-dashboard-for-aws-parallelcluster.html) | Administrador de AWS |
| Cree el clúster. | En la AWS ParallelCluster CLI, introduzca el siguiente comando. Esto despliega la CloudFormation plantilla y crea el clúster. Para obtener más información sobre este comando, consulte [pcluster create-cluster en la documentación](https://docs.aws.amazon.com/parallelcluster/latest/ug/pcluster.create-cluster-v3.html) de AWS. ParallelCluster pcluster create-cluster -n -c cluster.yaml
| Administrador de AWS |
| Supervise la creación del clúster. | Introduzca el siguiente comando para supervisar la creación del cluster. Para obtener más información sobre este comando, consulte [pcluster describe-cluster en](https://docs.aws.amazon.com/parallelcluster/latest/ug/pcluster.describe-cluster-v3.html) la documentación de AWS. ParallelCluster pcluster describe-cluster -n
| Administrador de AWS |
### Use los paneles de Grafana
| Tarea | Descripción | Habilidades requeridas |
| --- | --- | --- |
| Acceda al portal de Grafana. | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/prescriptive-guidance/latest/patterns/set-up-a-grafana-monitoring-dashboard-for-aws-parallelcluster.html) | Administrador de AWS |
### Limpie la solución para dejar de incurrir en costos asociados
| Tarea | Descripción | Habilidades requeridas |
| --- | --- | --- |
| Elimine el clúster. | Para eliminar el clúster, escriba siguiente comando. Para obtener más información sobre este comando, consulte [pcluster delete-cluster en la documentación](https://docs.aws.amazon.com/parallelcluster/latest/ug/pcluster.delete-cluster-v3.html) de AWS. ParallelCluster pcluster delete-cluster -n
| Administrador de AWS |
| Elimine las políticas de IAM. | Elimine las políticas que creó para el nodo principal y el nodo de cómputo. Para más información acerca de la eliminación de políticas, consulte [Eliminación de políticas de IAM](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_manage-delete.html) en la documentación de IAM. | Administrador de AWS |
| Eliminar la regla y el grupo de seguridad. | Elimine el grupo de seguridad que creó para el nodo principal. Para obtener más información, consulte [Eliminar reglas de grupo de seguridad](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/working-with-security-groups.html#deleting-security-group-rules) y [Eliminar un grupo de seguridad](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/working-with-security-groups.html#deleting-security-groups) en la documentación de Amazon VPC. | Administrador de AWS |
| Elimine el bucket de S3. | Elimine el bucket de S3 que creó para almacenar los scripts de configuración. Para obtener más información, consulte [Eliminación de un bucket](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/delete-bucket.html) en la documentación de Amazon S3. | AWS general |
## Resolución de problemas
| Problema | Solución |
| --- | --- |
| No se puede acceder al nodo principal en el navegador. | Compruebe el grupo de seguridad y confirme que el puerto de entrada 443 esté abierto. |
| Grafana no se abre. | En el nodo principal, busque `docker logs Grafana` en el registro del contenedor. |
| Algunas métricas no tienen datos. | En el nodo principal, compruebe los registros de todos los contenedores. |
## Recursos relacionados
**Documentación de AWS**
+ [Políticas de IAM para Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/iam-policies-for-amazon-ec2.html)
**Otros recursos de AWS**
+ [AWS ParallelCluster](https://aws.amazon.com/hpc/parallelcluster/)
+ [Panel de monitoreo para AWS ParallelCluster](https://aws.amazon.com/blogs/compute/monitoring-dashboard-for-aws-parallelcluster/) (entrada del blog de AWS)
**Otros recursos**
+ [Sistema de monitorización Prometheus](https://prometheus.io/)
+ [Grafana](https://grafana.com/)
# Más patrones
**Topics**
+ [Implementación de diagnósticos y solución de problemas de Kubernetes con tecnología de IA con la integración de K8sGPT y Amazon Bedrock](implement-ai-powered-kubernetes-diagnostics-and-troubleshooting-with-k8sgpt-and-amazon-bedrock-integration.md)