Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Referensi metrik ray
Add-on SageMaker HyperPod Observability mengumpulkan metrik yang diekspor Ray. Kami tidak menambahkan, mengganti nama, atau menghapus metrik Ray, sehingga nama dan label metrik cocok dengan Ray sumber terbuka.
Bagian berikut mencantumkan grup metrik yang mencakup setiap dasbor yang disediakan. Untuk masing-masing nama metrik, definisi, dan jenis, lihat Metrik sistem Ray
Metrik Ray Core
Dasbor Ray Core mencakup status Ray tingkat sistem dan perangkat keras tempat cluster berjalan, di seluruh grup ini:
Tugas, aktor, dan kelompok penempatan
Sumber daya cluster dan penyimpanan objek
Perangkat keras dan OS node
Per-component penggunaan
Status Autoscaler
Metrik Data Ray
Dasbor Ray Data mencakup throughput set data, siklus hidup tugas, iterasi, dan tekanan memori, di seluruh grup ini:
Baris, byte, dan blok
Hitungan tugas dan siklus hidup
Penghitung operator lainnya
Iterasi
Penyimpanan objek dan anggaran memori
Pemanfaatan dan anggaran cluster
Metrik Ray Train
Dasbor Ray Train mencakup pelatihan lari dan status pekerja, pos pemeriksaan, dan perangkat keras node, di seluruh grup ini:
Jalankan dan status pekerja
Checkpointing dan pelaporan
Perangkat keras dan OS node
Metrik Ray Serve
Dasbor Ray Serve mencakup tingkat permintaan, latensi, kesalahan, dan kesehatan replika, di seluruh grup ini:
Permintaan dan latensi
Kesalahan dan antrian
Replika dan pengontrol kesehatan
Perangkat keras node dan status cluster
Label untuk kueri
Metrik mendarat di Amazon Managed Service untuk Prometheus, sehingga Anda dapat menanyakannya di luar Grafana. Kolektor menambahkancluster_name,cluster_id, dannamespace. Ray menambahkanray_io_cluster, yang mengidentifikasi cluster Ray dan merupakan label di mana dasbor berputar.
Untuk informasi selengkapnya tentang memvisualisasikan metrik ini, lihat. Dasbor Ray Grafana