翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # ハイパフォーマンスコンピューティング **Topics** + [Terraform と DRA を使用して、高性能のデータ処理用の Lustre ファイルシステムをデプロイする](deploy-lustre-file-system-for-high-performance-data-processing-with-terraform-dra.md) + [AWS ParallelCluster 用の Grafana モニタリングダッシュボードを設定する](set-up-a-grafana-monitoring-dashboard-for-aws-parallelcluster.md) + [その他のパターン](highperformancecomputing-more-patterns-pattern-list.md) # Terraform と DRA を使用して、高性能のデータ処理用の Lustre ファイルシステムをデプロイする *Arun bagal と Ishwar Chauthaiwale、Amazon Web Services* ## 概要 このパターンは、Lustre ファイルシステムを に自動的にデプロイ AWS し、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) および Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) と統合します。 このソリューションは、統合されたストレージ、コンピューティングリソース、Amazon S3 データアクセスを備えたハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) 環境を迅速にセットアップするのに役立ちます。Lustre のストレージ機能と、Amazon EC2 が提供する柔軟なコンピューティングオプション、Amazon S3 のスケーラブルなオブジェクトストレージの組み合わせにより、機械学習、HPC、ビッグデータ分析でデータ集約型のワークロードに取り組むことができます。 このパターンでは、HashiCorp Terraform モジュールと Amazon FSx for Lustre を使用して、次のプロセスを合理化します。 + Lustre ファイルシステムのプロビジョニング + FSx for Lustre と S3 バケット間のデータリポジトリの関連付け (DRA) を確立して、Lustre ファイルシステムを Amazon S3 オブジェクトにリンクする + EC2 インスタンスの作成 + Amazon S3 にリンクされた DRA を使用して Lustre ファイルシステムを EC2 インスタンスにマウントする このソリューションには次のような利点があります。 + モジュラー設計。このソリューションの個々のコンポーネントを簡単に維持および更新できます。 + スケーラビリティ。整合性のある環境を AWS アカウント または リージョンにすばやくデプロイできます。 + 柔軟性。特定のニーズに合わせてデプロイをカスタマイズできます。 + ベストプラクティス。このパターンでは、 AWS ベストプラクティスに従う事前設定されたモジュールを使用します。 Lustre ファイルシステムの詳細については、[Lustre のウェブサイト](https://www.lustre.org/)を参照してください。 ## 前提条件と制限事項 **前提条件** + アクティブな AWS アカウント + 最小特権 AWS Identity and Access Management (IAM) ポリシー ([手順](https://aws.amazon.com/blogs/security/techniques-for-writing-least-privilege-iam-policies/)を参照) **制限事項** FSx for Lustre は、Lustre ファイルシステムを 1 つのアベイラビリティーゾーンに制限します。これは、高い可用性要件がある場合に懸念材料となる可能性があります。ファイルシステムを含むアベイラビリティーゾーンに障害が発生した場合、復旧するまでファイルシステムへのアクセスは中断されます。高可用性を実現するには、DRA を使用して Lustre ファイルシステムを Amazon S3 にリンクし、アベイラビリティーゾーン間でデータを転送します。 **製品バージョン** + [Terraform バージョン 1.9.3 以降](https://developer.hashicorp.com/terraform/install?product_intent=terraform) + [HashiCorp AWS Provider バージョン 4.0.0 以降](https://registry.terraform.io/providers/hashicorp/aws/latest) ## アーキテクチャ 次の図は、FSx for Lustre と補完的な AWS のサービス のアーキテクチャを示しています AWS クラウド。 ![\[AWS KMS、Amazon EC2、Amazon CloudWatch Logs、Amazon S3 を使用した FSx for Lustre のデプロイ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/51d38589-e752-42cd-9f46-59c3c8d0bfd3/images/c1c21952-fd6f-4b1d-9bf8-09b2f4f4459f.png) このアーキテクチャには、以下の項目が含まれます。 + S3 バケットは、耐久性、スケーラビリティ、コスト効率に優れたデータのストレージの場所として使用されます。FSx for Lustre と Amazon S3 の統合により、Amazon S3 とシームレスにリンクされた高性能ファイルシステムが実現されます。 + FSx for Lustre は Lustre ファイルシステムを実行および管理します。 + Amazon CloudWatch Logs は、ファイルシステムからログデータを収集してモニタリングします。これらのログから、Lustre ファイルシステムのパフォーマンス、状態、アクティビティに関する情報を取得できます。 + Amazon EC2 は、オープンソースの Lustre クライアントを使用して Lustre ファイルシステムにアクセスするために使用されます。EC2 インスタンスでは、同じ仮想プライベートクラウド (VPC) 内の他のアベイラビリティーゾーンからファイルシステムにアクセスできます。ネットワーク設定により、VPC 内のサブネット間のアクセスが可能になります。Lustre ファイルシステムがインスタンスにマウントされたら、ローカルファイルシステムと同じように、ファイルやディレクトリを操作できるようになります。 + AWS Key Management Service (AWS KMS) は、保管中のデータの暗号化を提供することで、ファイルシステムのセキュリティを強化します。 **自動化とスケール** Terraform を使用すると、複数の環境にまたがる Lustre ファイルシステムのデプロイ、管理、スケーリングが容易になります。FSx for Lustre では、1 つのファイルシステムにサイズの制限があるため、複数のファイルシステムを作成して水平方向にスケールしなければならない場合があります。Terraform を使用して、ワークロードのニーズに基づいて複数の Lustre ファイルシステムをプロビジョニングできます。 ## ツール **AWS のサービス** + [Amazon CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html) を使用すると、すべてのシステム、アプリケーション、 からのログを一元化 AWS のサービス できるため、ログをモニタリングして安全にアーカイブできます。 + [Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/concepts.html) は、 AWS クラウドでスケーラブルなコンピューティング容量を提供します。仮想サーバーを必要な数だけ起動して、迅速にスケールアップまたはスケールダウンができます。 + [Amazon FSx for Lustre](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/what-is.html) を使用すると、高性能の Lustre ファイルシステムを簡単かつ費用効果の高い方法で起動し、実行し、スケールすることができます。 + [AWS Key Management Service (AWS KMS)](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/overview.html) は、データの保護に役立つ暗号化キーの作成と制御に役立ちます。 + [Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html) は、あらゆる量のデータを保存、保護、取得できるクラウドベースのオブジェクトストレージサービスです。 **コードリポジトリ** このパターンのコードは、GitHub の「[Provision FSx for Lustre Filesystem using Terraform](https://github.com/aws-samples/provision-fsx-lustre-with-terraform)」リポジトリで入手できます。 ## ベストプラクティス + 次の変数は、Lustre ファイルシステムを定義します。[エピック](#deploy-lustre-file-system-for-high-performance-data-processing-with-terraform-dra-epics)セクションの指示に従い、お使いの環境に基づいてこれらを正しく設定してください。 + `storage_capacity` – Lustre ファイルシステムのストレージ容量 (GiB 単位)。最小およびデフォルト設定は 1200 GiB です。 + `deployment_type` – Lustre ファイルシステムのデプロイタイプ。2 つのオプションである `PERSISTENT_1` と `PERSISTENT_2` (デフォルト) の説明については、「[FSx for Lustre ドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/using-fsx-lustre.html#persistent-file-system)」を参照してください。 + `per_unit_storage_throughput` – 読み取りおよび書き込みスループット (1 TiB あたり MB/秒)。  + `subnet_id` – FSx for Lustre をデプロイするプライベートサブネットの ID。 + `vpc_id` – FSx for Lustre をデプロイ AWS する仮想プライベートクラウドの ID。 + `data_repository_path` – Lustre ファイルシステムにリンクされる S3 バケットへのパス。 + `iam_instance_profile` – EC2 インスタンスの起動に使用する IAM インスタンスプロファイル。 + `kms_key_id` – データ暗号化に使用される AWS KMS キーの Amazon リソースネーム (ARN)。 + `security_group` 変数と `vpc_id` 変数を使用して、VPC 内の適切なネットワークアクセスと配置を確認します。 + 「[エピック](#deploy-lustre-file-system-for-high-performance-data-processing-with-terraform-dra-epics)」セクションの説明に従って `terraform plan` コマンドを実行して、変更を適用する前にプレビューおよび検証します。これにより、潜在的な問題を検出し、デプロイされる内容を確実に把握することができます。 + 「[エピック](#deploy-lustre-file-system-for-high-performance-data-processing-with-terraform-dra-epics)」セクションの説明に従って `terraform validate` コマンドを実行して、構文エラーをチェックし、設定が正しいことを確認します。 ## エピック ### 環境をセットアップします。 | タスク | 説明 | 必要なスキル | | --- | --- | --- | | Terraform をインストールします。 | ローカルマシンに Terraform をインストールするには、「[Terraform ドキュメント](https://developer.hashicorp.com/terraform/tutorials/aws-get-started/install-cli)」の指示に従ってください。 | AWS DevOps、DevOps エンジニア | | AWS 認証情報を設定します。 | アカウントの AWS Command Line Interface (AWS CLI) プロファイルを設定するには、 [AWS ドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-configure-files.html)の指示に従います。 | AWS DevOps、DevOps エンジニア | | GitHub リポジトリのクローンを作成します。 | GitHub リポジトリを複製するには、コマンドを実行します。
git clone https://github.com/aws-samples/provision-fsx-lustre-with-terraform.git
| AWS DevOps、DevOps エンジニア | ### FSx for Lustre の設定とデプロイ | タスク | 説明 | 必要なスキル | | --- | --- | --- | | デプロイ設定を更新します。 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/deploy-lustre-file-system-for-high-performance-data-processing-with-terraform-dra.html) | AWS DevOps、DevOps エンジニア | | Terraform 環境を初期化します。 | 環境を初期化して Terraform `fsx_deployment` モジュールを実行するには、以下を実行します。
terraform init
| AWS DevOps、DevOps エンジニア | | Terraform 構文を検証します。 | 構文エラーをチェックし、設定が正しいことを確認するには、以下を実行します。
terraform validate
| AWS DevOps、DevOps エンジニア | | Terraform 設定を検証します。 | Terraform 実行プランを作成し、デプロイをプレビューするには、以下を実行します。
terraform plan -var-file terraform.tfvars
| AWS DevOps、DevOps エンジニア | | Terraform モジュールをデプロイします。 | FSx for Lustre リソースをデプロイするには、以下を実行します。
terraform apply -var-file terraform.tfvars
| AWS DevOps、DevOps エンジニア | ### AWS リソースをクリーンアップする | タスク | 説明 | 必要なスキル | | --- | --- | --- | | AWS リソースを削除します。 | FSx for Lustre 環境の使用が終了したら、Terraform によってデプロイされた AWS リソースを削除して、不要な料金が発生しないようにできます。コードリポジトリで提供される Terraform モジュールは、このクリーンアップを自動化します。[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/deploy-lustre-file-system-for-high-performance-data-processing-with-terraform-dra.html) | AWS DevOps、DevOps エンジニア | ## トラブルシューティング | 問題 | ソリューション | | --- | --- | | FSx for Lustre はエラーを返します。 | FSx for Lustre の問題に関するヘルプについては、FSx for Lustre ドキュメントの「[Amazon FSx for Lustre のトラブルシューティング](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/troubleshooting.html)」を参照してください。 | ## 関連リソース + [Terraform を使用した Amazon FSx for Lustre の構築](https://registry.terraform.io/providers/hashicorp/aws/latest/docs/resources/fsx_lustre_file_system) (Terraform ドキュメントのAWS プロバイダーリファレンス) + [Amazon FSx for Lustre の使用開始](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/getting-started.html) (「FSx for Lustre ドキュメント」) + [AWS Amazon FSx for Lustre に関するブログ投稿](https://aws.amazon.com/blogs/storage/tag/amazon-fsx-for-lustre/) # AWS ParallelCluster 用の Grafana モニタリングダッシュボードを設定する *Amazon Web Services、Dario La Porta、William Lu* ## 概要 AWS ParallelCluster は、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)クラスターのデプロイと管理をサポートします。AWS Batch と Slurm のオープンソースジョブスケジューラーをサポートしています。AWS ParallelCluster はログ記録とメトリクス用に Amazon CloudWatch と統合されていますが、ワークロードのモニタリングダッシュボードは提供されていません。 [AWS ParallelCluster (GitHub) の Grafana ダッシュボード](https://github.com/aws-samples/aws-parallelcluster-monitoring)は AWS ParallelCluster のモニタリングダッシュボードです。ジョブスケジューラーの分析情報とオペレーティングシステム (OS) レベルでの詳細なモニタリングメトリクスを提供します。このソリューションに含まれるダッシュボードの詳細については、GitHub リポジトリの「[ダッシュボードの例](https://github.com/aws-samples/aws-parallelcluster-monitoring#example-dashboards)」を参照してください。これらのメトリクスは、HPC ワークロードとそのパフォーマンスを詳しく理解するために役立ちます。ただし、ダッシュボードコードは最新バージョンの AWS ParallelCluster やソリューションで使用されているオープンソースパッケージに対しては更新されません。このパターンにより、ソリューションが強化され、以下の利点が得られます。 + AWS ParallelCluster v3 をサポート + Prometheus、Grafana、Prometheus Slurm Exporter、NVIDIA DCGM-Exporter など、最新バージョンのオープンソースパッケージを使用しています。 + Slurm ジョブが使用する CPU コアと GPU の数を増やします。 + ジョブモニタリングダッシュボードを追加する + 4 つまたは 8 つのグラフィックプロセッシングユニット (GPU) を搭載したノードの GPU ノードモニタリングダッシュボードを強化します。 このバージョンの拡張ソリューションは、AWS のお客様の HPC 実稼働環境で実装および検証されています。 ## 前提条件と制限 **前提条件** + [AWS ParallelCluster CLI](https://docs.aws.amazon.com/parallelcluster/latest/ug/pcluster-v3.html) がインストールして設定済み。 + AWS ParallelCluster でサポートされている[ネットワーク設定](https://docs.aws.amazon.com/parallelcluster/latest/ug/iam-roles-in-parallelcluster-v3.html)。このモードでは、[AWS ParallelCluster を使用した 2 つのサブネット](https://docs.aws.amazon.com/parallelcluster/latest/ug/network-configuration-v3.html#network-configuration-v3-two-subnets) 設定を使用します。これには、1 つのパブリック サブネット、プライベート サブネット、インターネットゲートウェイ、および NAT ゲートウェイが必要です。 + すべての AWS ParallelCluster クラスターノードがインターネットにアクセスできる必要があります。これは、インストールスクリプトがオープンソースソフトウェアと Docker イメージをダウンロードできるようにするためです。 + Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) の[キーペア](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-key-pairs.html) このキーペアを持つリソースは、ヘッドノードへの Secure Shell (SSH) アクセス権があります。 **機能制限** + このパターンは Ubuntu 20.04 LTS をサポートするように設計されています。別のバージョンの Ubuntu を使用している場合、または Amazon Linux や CentOS を使用している場合は、このソリューションで提供されているスクリプトを変更する必要があります。　 これらの変更は、このパターンには含まれていません。 **製品バージョン** + Ubuntu 20.04 LTS + ParallelCluster 3.X **請求とコストに関する考慮事項** + このパターンでデプロイされるソリューションは無料利用枠の対象外です。Amazon EC2、Amazon FSx for Lustre、Amazon VPC の NAT ゲートウェイ、Amazon Route 53 には料金がかかります。　 ## アーキテクチャ **ターゲット アーキテクチャ** 以下の図では、ユーザーがヘッドノードで AWS ParallelCluster のモニタリングダッシュボードにアクセスする方法を示しています。ヘッドノードは NICE DCV、Prometheus、Grafana、Prometheus Slurm Exporter、Prometheus Node Exporter、NGINX Open Source を実行します。　 コンピュートノードは Prometheus Node Exporter を実行します。ノードに GPU が含まれている場合は NVIDIA DCGM-Exporter も実行します。ヘッドノードはコンピュートノードから情報を取得し、そのデータを Grafana ダッシュボードに表示します。　 ![\[ヘッドノードで AWS ParallelCluster のモニタリングダッシュボードにアクセスします。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/a2132c94-98e0-4b90-8be0-99ebfa546442/images/d2255792-f66a-4ef2-8f04-cc3d5482db5f.png) ほとんどの場合、ジョブスケジューラは大量の CPU やメモリを必要としないので、ヘッドノードの負荷は大きくありません。ユーザーはポート 443 から SSL を使用してヘッドノードのダッシュボードにアクセスします。 権限のある閲覧者はすべて、モニタリングダッシュボードを匿名で閲覧できます。ダッシュボードを変更できるのは Grafana 管理者のみです。　 `aws-parallelcluster-monitoring/docker-compose/docker-compose.head.yml` ファイルで Grafana 管理者のパスワードを設定します。 ## ツール **AWS サービス** + [NICE DCV](https://docs.aws.amazon.com/dcv/#nice-dcv) は、さまざまなネットワーク条件下で、任意のクラウドまたはデータセンターから任意のデバイスに、リモートデスクトップやアプリケーションストリーミングを配信するのに役立つ高性能リモート表示プロトコルです。 + [AWS ParallelCluster](https://docs.aws.amazon.com/parallelcluster/latest/ug/what-is-aws-parallelcluster.html) は、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)クラスターのデプロイと管理をサポートします。AWS Batch と Slurm のオープンソースジョブスケジューラーをサポートしています。 + [Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html) は、量にかかわらず、データを保存、保護、取得するのに役立つクラウドベースのオブジェクトストレージサービスです。 + [Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/what-is-amazon-vpc.html) を使用すると、定義した仮想ネットワーク内で AWS リソースを起動できます。 **その他のツール** + [Docker](https://www.docker.com/) は、オペレーティングシステムレベルの仮想化を使用してソフトウェアをコンテナで配信するサービスとしての Platform as a Service (PaaS) 製品のセットです。 + [Grafana](https://grafana.com/docs/grafana/latest/introduction/) は、メトリクス、ログ、トレースのクエリ、可視化、アラート表示、探索に役立つオープンソースソフトウェアです。 + [NGINX Open Source](https://nginx.org/en/docs/?_ga=2.187509224.1322712425.1699399865-405102969.1699399865) は、オープンソースのウェブサーバーで、リバースプロキシでもあります。 + [NVIDIA データセンター GPU マネージャー (DCGM)](https://docs.nvidia.com/data-center-gpu-manager-dcgm/index.html) は、クラスター環境で NVIDIA データセンターのグラフィックプロセッシングユニット (GPU) を管理およびモニタリングするための一連のツールです。このパターンでは、Prometheus から GPU メトリクスをエクスポートするのに役立つ [DCGM-Exporter](https://github.com/NVIDIA/dcgm-exporter) を使用します。 + [Prometheus](https://prometheus.io/docs/introduction/overview/) はオープンソースのシステム監視ツールキットで、*ラベル*と呼ばれる関連するキーと値のペアを含む、時系列データとしてメトリクスを収集して保存します。このパターンでは、[Prometheus Slurm Exporter](https://github.com/vpenso/prometheus-slurm-exporter) を使用してメトリクスを収集およびエクスポートし、[Prometheus Node Exporter](https://github.com/prometheus/node_exporter) を使用してコンピュートノードからメトリクスをエクスポートします。 + [Ubuntu](https://help.ubuntu.com/) はオープンソースの Linux ベースのオペレーティングシステムで、エンタープライズサーバー、デスクトップ、クラウド環境、IoT 向けに設計されています。 **コードリポジトリ** このパターンのコードは、GitHub 内の「[pcluster-monitoring-dashboard](https://github.com/aws-samples/parallelcluster-monitoring-dashboard)」リポジトリで利用できます。 ## エピック ### 必要なリソースを作成する | タスク | 説明 | 必要なスキル | | --- | --- | --- | | S3 バケットを作成する。 | Amazon S3 バケットを作成する。このバケットを使用して設定スクリプトを保存します。手順については、Amazon S3 ドキュメントの「[バケットの作成](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/create-bucket-overview.html)」を参照してください。 | AWS 全般 | | リポジトリのクローン作成 | 以下のコマンドを実行して GitHub [pcluster-monitoring-dashboard](https://github.com/aws-samples/parallelcluster-monitoring-dashboard/tree/main/aws-parallelcluster-monitoring) リポジトリのクローンを作成します。
git clone https://github.com/aws-samples/parallelcluster-monitoring-dashboard.git
| DevOps エンジニア | | 管理者のパスワードを作成します。 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/set-up-a-grafana-monitoring-dashboard-for-aws-parallelcluster.html) | Linux シェルスクリプト | | 必要なファイルを S3 バケットにコピーします。 | [post\$1install.sh](https://github.com/aws-samples/parallelcluster-monitoring-dashboard/blob/main/post_install.sh) スクリプトと [aws-parallelcluster-monitoring](https://github.com/aws-samples/parallelcluster-monitoring-dashboard/tree/main/aws-parallelcluster-monitoring) フォルダーを、作成した S3 バケットにコピーします。手順については、Amazon S3 ドキュメントの「[オブジェクトのアップロード](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/upload-objects.html)」を参照してください。 | AWS 全般 | | ヘッドノードに追加のセキュリティグループを設定します。 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/set-up-a-grafana-monitoring-dashboard-for-aws-parallelcluster.html) | AWS 管理者 | | ヘッドノードの IAM ポリシーを設定します。 | ヘッドノードの ID ベースのポリシーを作成します。このポリシーにより、ノードは Amazon CloudWatch からメトリクスデータを取得できます。　 GitHub リポジトリには、サンプル [ポリシー](https://github.com/aws-samples/parallelcluster-monitoring-dashboard/blob/main/policies/head_node.json)が含まれています。手順については、AWS Identity and Access Management (IAM) ドキュメントの「[IAM ポリシーの作成](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_create.html)」を参照してください。 | AWS 管理者 | | コンピューティングノードの IAM ポリシーを設定します。 | コンピューティングノードの ID ベースのポリシーを作成します。このポリシーを使用すると、ノードはジョブ ID とジョブ所有者を含むタグを作成できます。GitHub リポジトリには、サンプル [ポリシー](https://github.com/aws-samples/parallelcluster-monitoring-dashboard/blob/main/policies/compute_node.json)が含まれています。詳細については、IAM ドキュメントの「[IAM ポリシーの作成](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_create.html)」を参照してください。提供されているサンプルファイルを使用する場合は、次の値を置き換えます：[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/set-up-a-grafana-monitoring-dashboard-for-aws-parallelcluster.html) | AWS 管理者 | ### クラスターを作成する | タスク | 説明 | 必要なスキル | | --- | --- | --- | | 提供されたクラスターテンプレートファイルを変更します。 | AWS ParallelCluster を作成します。提供されている [cluster.yaml](https://github.com/aws-samples/parallelcluster-monitoring-dashboard/blob/main/cluster.yaml) AWS CloudFormation テンプレートファイルを開始点として使用して、クラスターを作成します。提供されたテンプレートの次の値を置換します：[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/set-up-a-grafana-monitoring-dashboard-for-aws-parallelcluster.html) | AWS 管理者 | | クラスターを作成します。 | AWS ParallelCluster CLI で、以下のコマンドを入力します。これで、CloudFormation テンプレートがデプロイされ、クラスターが作成されます。このコマンドの詳細については、AWS ParallelCluster ドキュメントの [pcluster create-cluster](https://docs.aws.amazon.com/parallelcluster/latest/ug/pcluster.create-cluster-v3.html) を参照してください。
pcluster create-cluster -n  -c cluster.yaml
| AWS 管理者 | | クラスターの作成をモニタリングします。 | 以下のコマンドを入力して、クラスターの作成を監視します。このコマンドの詳細については、AWS ParallelCluster ドキュメントの [pcluster describe-cluster](https://docs.aws.amazon.com/parallelcluster/latest/ug/pcluster.describe-cluster-v3.html) を参照してください。
pcluster describe-cluster -n
| AWS 管理者 | ### Grafana ダッシュボードを使用する | タスク | 説明 | 必要なスキル | | --- | --- | --- | | Grafana ポータルにアクセスします。 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/set-up-a-grafana-monitoring-dashboard-for-aws-parallelcluster.html) | AWS 管理者 | ### ソリューションをクリーンアップして、関連コストの発生を防ぎましょう。 | タスク | 説明 | 必要なスキル | | --- | --- | --- | | クラスターを削除します。 | クラスターを削除するには、次のコマンドを入力します。このコマンドの詳細については、AWS ParallelCluster ドキュメントの [pcluster delete-cluster](https://docs.aws.amazon.com/parallelcluster/latest/ug/pcluster.delete-cluster-v3.html) を参照してください。
pcluster delete-cluster -n
| AWS 管理者 | | IAM ポリシーを削除します。 | ヘッドノードとコンピューティングノード用に作成したポリシーを削除します。ポリシーの削除の詳細については、IAM ドキュメントの「[IAM ポリシーの削除](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_manage-delete.html)」を参照してください。 | AWS 管理者 | | セキュリティグループとルールを削除するには | ヘッドノード用に作成したセキュリティグループを削除します。　 詳細については、Amazon VPC ドキュメントの「[セキュリティグループのルール](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/working-with-security-groups.html#deleting-security-group-rules)」と「[セキュリティグループの削除](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/working-with-security-groups.html#deleting-security-groups)」を参照してください。 | AWS 管理者 | | S3 バケットを削除します。 | 設定スクリプトを保存するために作成した S3 バケットを削除します。　 詳細については、Amazon S3 ドキュメントの「[バケットの削除](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/delete-bucket.html)」を参照してください。 | AWS 全般 | ## トラブルシューティング | 問題 | ソリューション | | --- | --- | | ブラウザからヘッドノードにアクセスできません。 | セキュリティグループをチェックし、インバウンドポート 443 がオープンになっていることを確認します。 | | Grafana が開かない。 | ヘッドノードで、`docker logs Grafana` のコンテナログを確認してください。 | | 一部のメトリクスにデータがありません。 | ヘッドノードで、すべてのコンテナのコンテナログを確認します。 | ## 関連リソース **AWS ドキュメント** + 「[Amazon EC2 の IAM ポリシー](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/iam-policies-for-amazon-ec2.html)」 **その他の AWS リソース** + [AWS ParallelCluster](https://aws.amazon.com/hpc/parallelcluster/) + 「[AWS ParallelCluster のモニタリングダッシュボード](https://aws.amazon.com/blogs/compute/monitoring-dashboard-for-aws-parallelcluster/)」 (AWS ブログ記事) **その他のリソース** + [Prometheus 監視システム](https://prometheus.io/) + [Grafana](https://grafana.com/) # その他のパターン **Topics** + [K8sGPT と Amazon Bedrock の統合を利用して AI を活用した Kubernetes の診断とトラブルシューティングを実装する](implement-ai-powered-kubernetes-diagnostics-and-troubleshooting-with-k8sgpt-and-amazon-bedrock-integration.md)