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Ray 지표 참조
SageMaker HyperPod Observability 추가 기능은 Ray가 내보내는 지표를 수집합니다. Ray 지표를 추가, 이름 바꾸기 또는 제거하지 않으므로 지표 이름과 레이블이 오픈 소스 Ray와 일치합니다.
다음 섹션에서는 프로비저닝된 각 대시보드가 다루는 지표 그룹을 나열합니다. 개별 지표 이름, 정의 및 유형은 Ray 설명서의 Ray 시스템 지표
Ray Core 지표
Ray Core 대시보드는 다음 그룹에서 시스템 수준 Ray 상태와 클러스터가 실행되는 하드웨어를 다룹니다.
작업, 액터 및 배치 그룹
클러스터 리소스 및 객체 스토어
노드 하드웨어 및 OS
구성 요소별 사용량
Autoscaler 상태
Ray 데이터 지표
Ray Data 대시보드는 다음 그룹의 데이터 세트 처리량, 작업 수명 주기, 반복 및 메모리 압력을 다룹니다.
행, 바이트 및 블록
작업 수 및 수명 주기
기타 연산자 카운터
반복
객체 스토어 및 메모리 예산
클러스터 사용률 및 예산
Ray Train 지표
Ray Train 대시보드는 다음 그룹의 훈련 실행 및 작업자 상태, 체크포인트 및 노드 하드웨어를 다룹니다.
실행 및 작업자 상태
체크포인트 지정 및 보고
노드 하드웨어 및 OS
Ray Serve 지표
Ray Serve 대시보드는 다음 그룹의 요청 속도, 지연 시간, 오류 및 복제본 상태를 다룹니다.
요청 및 지연 시간
오류 및 대기열
복제본 및 컨트롤러 상태
노드 하드웨어 및 클러스터 상태
쿼리를 위한 레이블
지표는 Amazon Managed Service for Prometheus에 있으므로 Grafana 외부에서 쿼리할 수 있습니다. 수집기는 cluster_name, cluster_id및를 추가합니다namespace. Ray는 Ray 클러스터를 식별하고 대시보드가 피벗ray_io_cluster되는 레이블인를 추가합니다.
이러한 지표 시각화에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요Ray Grafana 대시보드.
