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Métricas do Amazon EKS e do Kubernetes Container Insights

As tabelas a seguir listam as métricas e as dimensões que o Container Insights coleta para o Amazon EKS e Kubernetes. Essas métricas estão no namespace ContainerInsights. Para ter mais informações, consulte Metrics.

Se você não vir as métricas do Container Insights no seu console, certifique-se de que você tenha concluído a configuração do Container Insights. As métricas não serão exibidas até que o Container Insights tenha sido configurado completamente. Para ter mais informações, consulte Configurar o Container Insights.

Se você estiver usando a versão 1.5.0 ou versões posteriores do complemento do Amazon EKS ou a versão 1.300035.0 do agente do CloudWatch, a maioria das métricas listadas na tabela a seguir será coletada para nós nos sistemas Linux e Windows. Consulte a coluna Nome da métrica da tabela para visualizar quais métricas não são coletadas para o Windows.

Com a versão original do Container Insights, as métricas são cobradas como métricas personalizadas. Com o Container Insights com capacidade de observabilidade aprimorada para o Amazon EKS, as métricas do Container Insights são cobradas por observação, em vez de serem cobradas por métrica armazenada ou log ingerido. Para obter mais informações sobre os preços do CloudWatch, consulte Preço do Amazon CloudWatch.

nota

No Windows, métricas de rede, como pod_network_rx_bytes e pod_network_tx_bytes, não são coletadas para a hospedagem de contêineres de processos.

Nome da métrica	Dimensões com qualquer versão do Container Insights	Dimensões adicionais com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS	Descrição
`cluster_failed_node_count`	`ClusterName`		O número de nós do operador com falha no cluster. Um nó é considerado com falha quando apresenta qualquer condição de nó. Para obter mais informações, consulte Condições na documentação do Kubernetes.
`cluster_node_count`	`ClusterName`		O número total de nós do operador no cluster.
`namespace_number_of_running_pods`	`Namespace` `ClusterName` `ClusterName`		O número de pods em execução por namespace no recurso especificado pelas dimensões que você está usando.
`node_cpu_limit`	`ClusterName`	`ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	O número máximo de unidades de CPU que pode ser atribuído a um único nó neste cluster.
`node_cpu_reserved_capacity`	`NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName`		A porcentagem de unidades de CPU reservadas para componentes do nó, como kubelet, kube-proxy e Docker. Fórmula: `node_cpu_request / node_cpu_limit` nota `node_cpu_request` não é relatado diretamente como uma métrica, mas é um campo em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`node_cpu_usage_total`	`ClusterName`	`ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	O número de unidades da CPU que está sendo usado nos nós do cluster.
`node_cpu_utilization`	`NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName`		A porcentagem total de unidades de CPU que está sendo usada nos nós do cluster. Fórmula: `node_cpu_usage_total / node_cpu_limit`
`node_filesystem_utilization`	`NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName`		A porcentagem total da capacidade do sistema de arquivos que está sendo usado nos nós do cluster. Fórmula: `node_filesystem_usage / node_filesystem_capacity` nota `node_filesystem_usage` e `node_filesystem_capacity` não são relatados diretamente como métricas, mas são campos em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`node_memory_limit`	`ClusterName`	`ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	A quantidade máxima de memória, em bytes, que pode ser atribuída a um único nó neste cluster.
`node_filesystem_inodes` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS. Não está disponível no Windows.		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	O número total de inodes (usados e não usados) em um nó.
`node_filesystem_inodes_free` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS. Não está disponível no Windows.		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	O número de inodes não utilizados em um nó.
`node_memory_reserved_capacity`	`NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName`		A porcentagem de memória que está sendo usada no momento nos nós do cluster. Fórmula: `node_memory_request / node_memory_limit` nota `node_memory_request` não é relatado diretamente como uma métrica, mas é um campo em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`node_memory_utilization`	`NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName`		A porcentagem de memória que está sendo usada no momento pelo nó ou nós. É o percentual de uso de memória de nó dividido pela limitação de memória de nó. Fórmula: `node_memory_working_set / node_memory_limit`.
`node_memory_working_set`	`ClusterName`	`ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	A quantidade de memória, em bytes, sendo usada no conjunto de trabalho dos nós no cluster.
`node_network_total_bytes`	`NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName`		O número total de bytes transmitidos e recebidos por segundo pela rede por nó em um cluster. Fórmula: `node_network_rx_bytes + node_network_tx_bytes` nota `node_network_rx_bytes` e `node_network_tx_bytes` não são relatados diretamente como métricas, mas são campos em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`node_number_of_running_containers`	`NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName`		O número de contêineres em execução por nó em um cluster.
`node_number_of_running_pods`	`NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName`		O número de pods em execução por nó em um cluster.
`node_status_allocatable_pods` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	O número de pods que podem ser atribuídos a um nó com base em seus recursos alocáveis, que é definido como o restante da capacidade de um nó depois de contabilizar as reservas de daemons do sistema e os limites de remoção rígidos.
`node_status_capacity_pods` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	O número de pods que podem ser atribuídos a um nó com base em sua capacidade.
`node_status_condition_ready` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Indica se a condição de status do nó `Ready` é verdadeira para nós do Amazon EC2.
`node_status_condition_memory_pressure` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Indica se a condição de status do nó `MemoryPressure` é verdadeira.
`node_status_condition_pid_pressure` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Indica se a condição de status do nó `PIDPressure` é verdadeira.
`node_status_condition_disk_pressure` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Indica se a condição de status do nó `OutOfDisk` é verdadeira.
`node_status_condition_unknown` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Indica se alguma das condições de status do nó é Desconhecida.
`node_interface_network_rx_dropped` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	O número de pacotes que foram recebidos e posteriormente descartados por uma interface de rede no nó.
`node_interface_network_tx_dropped` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	O número de pacotes que deveriam ser transmitidos, mas foram descartados por uma interface de rede no nó.
`node_diskio_io_service_bytes_total` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS. Não está disponível no Windows.		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	O número total de bytes transferidos por todas as operações de E/S no nó.
`node_diskio_io_serviced_total` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS. Não está disponível no Windows.		`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	O número total de operações de E/S no nó.
`pod_cpu_reserved_capacity`	`PodName`, Namespace, `ClusterName` `ClusterName`	`ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `Service`	A capacidade da CPU reservada por pod em um cluster. Fórmula: `pod_cpu_request / node_cpu_limit` nota `pod_cpu_request` não é relatado diretamente como uma métrica, mas é um campo em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`pod_cpu_utilization`	`PodName`, Namespace, `ClusterName` Namespace, `ClusterName` Serviço, Namespace, `ClusterName` `ClusterName`	`ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	A porcentagem de unidades de CPU que estão sendo usadas por pods. Fórmula: `pod_cpu_usage_total / node_cpu_limit` nota `pod_cpu_usage_total` não é relatado diretamente como uma métrica, mas é um campo em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`pod_cpu_utilization_over_pod_limit`	`PodName`, Namespace, `ClusterName` Namespace, `ClusterName` Serviço, Namespace, `ClusterName` `ClusterName`	`ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	O percentual das unidades de CPU que estão sendo usadas por pods com relação ao limite de pods. Fórmula: `pod_cpu_usage_total / pod_cpu_limit` nota `pod_cpu_usage_total` e `pod_cpu_limit` não são relatados diretamente como métricas, mas são campos em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`pod_memory_reserved_capacity`	`PodName`, Namespace, `ClusterName` `ClusterName`	`ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `Service`	A porcentagem de memória reservada para pods. Fórmula: `pod_memory_request / node_memory_limit` nota `pod_memory_request` não é relatado diretamente como uma métrica, mas é um campo em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`pod_memory_utilization`	`PodName`, Namespace, `ClusterName` Namespace, `ClusterName` Serviço, Namespace, `ClusterName` `ClusterName`	`ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	A porcentagem de memória que está sendo usada atualmente pelo pod ou pods. Fórmula: `pod_memory_working_set / node_memory_limit` nota `pod_memory_working_set` não é relatado diretamente como uma métrica, mas é um campo em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`pod_memory_utilization_over_pod_limit`	`PodName`, Namespace, `ClusterName` Namespace, `ClusterName` Serviço, Namespace, `ClusterName` `ClusterName`	`ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	O percentual de memória que está sendo usada por pods com relação ao limite de pods. Se qualquer contêiner no pod não tiver um limite de memória definido, essa métrica não aparecerá. Fórmula: `pod_memory_working_set / pod_memory_limit` nota `pod_memory_working_set` não é relatado diretamente como uma métrica, mas é um campo em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`pod_network_rx_bytes`	`PodName`, Namespace, `ClusterName` Namespace, `ClusterName` Serviço, Namespace, `ClusterName` `ClusterName`	`ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	O número de bytes que estão sendo recebidos por segundo na rede pelo pod. Fórmula: `sum(pod_interface_network_rx_bytes)` nota `pod_interface_network_rx_bytes` não é relatado diretamente como uma métrica, mas é um campo em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`pod_network_tx_bytes`	`PodName`, Namespace, `ClusterName` Namespace, `ClusterName` Serviço, Namespace, `ClusterName` `ClusterName`	`ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	O número de bytes que estão sendo transmitidos por segundo na rede pelo pod. Fórmula: `sum(pod_interface_network_tx_bytes)` nota `pod_interface_network_tx_bytes` não é relatado diretamente como uma métrica, mas é um campo em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`pod_cpu_request` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	As solicitações da CPU para o pod. Fórmula: `sum(container_cpu_request)` nota `pod_cpu_request` não é relatado diretamente como uma métrica, mas é um campo em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`pod_memory_request` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	As solicitações de memória para o pod. Fórmula: `sum(container_memory_request)` nota `pod_memory_request` não é relatado diretamente como uma métrica, mas é um campo em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`pod_cpu_limit` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	O limite de CPU definido para os contêineres no pod. Se algum contêiner no pod não tiver um limite de CPU definido, essa métrica não será exibida. Fórmula: `sum(container_cpu_limit)` nota `pod_cpu_limit` não é relatado diretamente como uma métrica, mas é um campo em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`pod_memory_limit` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	O limite de memória definido para os contêineres no pod. Se qualquer contêiner no pod não tiver um limite de memória definido, essa métrica não aparecerá. Fórmula: `sum(container_memory_limit)` nota `pod_cpu_limit` não é relatado diretamente como uma métrica, mas é um campo em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`pod_status_failed` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Indica que todos os contêineres no pod foram encerrados, e pelo menos um contêiner foi encerrado com um status diferente de zero ou foi encerrado pelo sistema.
`pod_status_ready` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Indica que todos os contêineres no pod estão prontos, tendo atingido a condição `ContainerReady`.
`pod_status_running` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Indica que todos os contêineres no pod estão em execução.
`pod_status_scheduled` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Indica que o pod foi agendado para um nó.
`pod_status_unknown` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Indica que o status do pod não pode ser obtido.
`pod_status_pending` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Indica que o pod foi aceito pelo cluster, mas um ou mais contêineres ainda não estão prontos.
`pod_status_succeeded` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Indica que todos os contêineres no pod foram encerrados com êxito e não serão reiniciados.
`pod_number_of_containers` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Relata o número de contêineres definidos na especificação do pod.
`pod_number_of_running_containers` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Relata o número de contêineres no pod que estão atualmente no estado `Running`.
`pod_container_status_terminated` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Relata o número de contêineres no pod que estão no estado `Terminated`.
`pod_container_status_running` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Relata o número de contêineres no pod que estão no estado `Running`.
`pod_container_status_waiting` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Relata o número de contêineres no pod que estão no estado `Waiting`.
`pod_container_status_waiting_reason_crash_loop_back_off` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Relata o número de contêineres no pod que estão pendentes devido a um erro `CrashLoopBackOff`, em que um contêiner falha repetidamente ao iniciar.
`pod_container_status_waiting_reason_create_container_config_error` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Relata o número de contêineres no pod que estão pendentes com o motivo `CreateContainerConfigError`. Isso ocorre devido a um erro ao criar a configuração do contêiner.
`pod_container_status_waiting_reason_create_container_error` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Relata o número de contêineres no pod que estão pendentes com o motivo `CreateContainerError` devido a um erro ao criar o contêiner.
`pod_container_status_waiting_reason_image_pull_error` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Relata o número de contêineres no pod que estão pendentes devido a `ErrImagePull`, `ImagePullBackOff` ou `InvalidImageName`. Essas situações ocorrem devido a um erro ao extrair a imagem do contêiner.
`pod_container_status_waiting_reason_oom_killer` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Relata o número de contêineres no pod que estão no estado `Terminated` devido a memória insuficiente (eliminado por OOM).
`pod_container_status_waiting_reason_start_error` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	Relata o número de contêineres no pod que estão pendentes com o motivo `StartError` devido a um erro ao iniciar o contêiner.
`pod_interface_network_rx_dropped` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	O número de pacotes que foram recebidos e posteriormente descartados em uma interface de rede para o pod.
`pod_interface_network_tx_dropped` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`	O número de pacotes que deveriam ser transmitidos, mas foram descartados para o pod.
`container_cpu_utilization` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName`, `FullPodName`	A porcentagem de unidades de CPU que estão sendo usadas pelo contêiner. Fórmula: `container_cpu_usage_total / node_cpu_limit` nota `container_cpu_utilization` não é relatado diretamente como uma métrica, mas é um campo em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`container_cpu_utilization_over_container_limit` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName`, `FullPodName`	A porcentagem de unidades de CPU que estão sendo usadas pelo contêiner em relação ao limite do contêiner. Se o contêiner não tiver um limite de CPU definido, essa métrica não será exibida. Fórmula: `container_cpu_usage_total / container_cpu_limit` nota `container_cpu_utilization_over_container_limit` não é relatado diretamente como uma métrica, mas é um campo em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`container_memory_utilization` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName`, `FullPodName`	A porcentagem de unidades de memória que está sendo usada pelo contêiner. Fórmula: `container_memory_working_set / node_memory_limit` nota `container_memory_utilization` não é relatado diretamente como uma métrica, mas é um campo em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`container_memory_utilization_over_container_limit` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName`, `FullPodName`	A porcentagem de unidades de memória que está sendo usada pelo contêiner em relação ao limite do contêiner. Se o contêiner não tiver um limite de memória definido, essa métrica não será exibida. Fórmula: `container_memory_working_set / container_memory_limit` nota `container_memory_utilization_over_container_limit` não é relatado diretamente como uma métrica, mas é um campo em eventos de log de performance. Para ter mais informações, consulte Campos relevantes nos eventos de log de performance para Amazon EKS e Kubernetes.
`container_memory_failures_total` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS. Não está disponível no Windows.		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName`, `FullPodName`	O número de falhas de alocação de memória que ocorreram no contêiner.
`pod_number_of_container_restarts`	PodName, `Namespace`, `ClusterName`		O número total de reinicializações de contêineres em um pod.
`service_number_of_running_pods`	Serviço, `Namespace`, `ClusterName` `ClusterName`		O número de pods que executam o serviço ou os serviços no cluster.
`replicas_desired` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`	O número de pods desejados para uma workload, conforme definido na especificação da workload.
`replicas_ready` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`	O número de pods de uma workload que atingiram o status de “prontos”.
`status_replicas_available` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`	O número de pods para uma workload que estão disponíveis. Um pod está disponível quando estiver pronto para o `minReadySeconds` definido na especificação da workload.
`status_replicas_unavailable` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`	O número de pods para uma workload que não estão disponíveis. Um pod está disponível quando estiver pronto para o `minReadySeconds` definido na especificação da workload. Os pods não estarão disponíveis se não atenderem a esse critério.
`apiserver_storage_objects` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `resource`	O número de objetos armazenados no etcd no momento da última verificação.
`apiserver_request_total` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `code`, `verb`	O número total de solicitações de API para o servidor de API do Kubernetes.
`apiserver_request_duration_seconds` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `verb`	Latência de resposta para solicitações de API para o servidor de API do Kubernetes.
`apiserver_admission_controller_admission_duration_seconds` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `operation`	Latência do controlador de admissão em segundos. Um controlador de admissão é um código que intercepta solicitações para o servidor de API do Kubernetes.
`rest_client_request_duration_seconds` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `operation`	Latência de resposta observada pelos clientes que chamam o servidor da API do Kubernetes. Essa métrica é experimental e pode mudar em versões futuras do Kubernetes.
`rest_client_requests_total` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `code`, `method`	O número total de solicitações de API para o servidor de API do Kubernetes feitas por clientes. Essa métrica é experimental e pode mudar em versões futuras do Kubernetes.
`etcd_request_duration_seconds` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `operation`	Latência de resposta das chamadas de API para o Etcd. Essa métrica é experimental e pode mudar em versões futuras do Kubernetes.
`apiserver_storage_size_bytes` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `endpoint`	Tamanho do arquivo de banco de dados de armazenamento alocado fisicamente em bytes. Essa métrica é experimental e pode mudar em versões futuras do Kubernetes.
`apiserver_longrunning_requests` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `resource`	O número de solicitações ativas de longa duração para o servidor de API do Kubernetes.
`apiserver_current_inflight_requests` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `request_kind`	O número de solicitações que estão sendo processadas pelo servidor de API do Kubernetes.
`apiserver_admission_webhook_admission_duration_seconds` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `name`	Latência do webhook de admissão em segundos. Os webhooks de admissão são retornos de chamada HTTP que recebem solicitações de admissão e realizam alguma ação com elas.
`apiserver_admission_step_admission_duration_seconds` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `operation`	Latência da subetapa de admissão em segundos.
`apiserver_requested_deprecated_apis` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `group`	Número de solicitações para APIs obsoletas no servidor de API do Kubernetes.
`apiserver_request_total_5XX` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `code`, `verb`	Número de solicitações ao servidor de API do Kubernetes que foram respondidas com um código de resposta HTTP 5XX.
`apiserver_storage_list_duration_seconds` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `resource`	Latência de resposta da listagem de objetos do Etcd. Essa métrica é experimental e pode mudar em versões futuras do Kubernetes.
`apiserver_current_inqueue_requests` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `request_kind`	O número de solicitações em fila enfileiradas pelo servidor de API do Kubernetes. Essa métrica é experimental e pode mudar em versões futuras do Kubernetes.
`apiserver_flowcontrol_rejected_requests_total` Essa métrica está disponível somente com o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS		`ClusterName` `ClusterName`, `reason`	Número de solicitações rejeitadas pelo subsistema API Priority and Fairness. Essa métrica é experimental e pode mudar em versões futuras do Kubernetes.

Métricas da GPU NVIDIA

A partir da versão 1.300034.0 do agente do CloudWatch, o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS coleta métricas da GPU NVIDIA de workloads do EKS por padrão. O agente do CloudWatch deve ser instalado usando o complemento Observability do CloudWatch para o EKS na versão v1.3.0-eksbuild.1 ou em versões posteriores. Para ter mais informações, consulte Instalação do agente do CloudWatch com o complemento de observabilidade do EKS do Amazon CloudWatch ou com o chart do Helm. Essas métricas de GPU NVIDIA coletadas estão listadas na tabela desta seção.

Para que o Container Insights colete métricas de GPU NVIDIA, você deve atender aos seguintes pré-requisitos:

Você deve usar o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS, com o complemento Observability do Amazon CloudWatch para o EKS na versão v1.3.0-eksbuild.1 ou em versões posteriores.
O plug-in de dispositivo NVIDIA para Kubernetes deve estar instalado no cluster.
O kit de ferramentas de contêiner NVIDIA deve ser instalado nos nós do cluster. Por exemplo, as AMIs aceleradas otimizadas do Amazon EKS são criadas com os componentes necessários.

Você pode optar por não coletar métricas de GPU NVIDIA definindo a opção accelerated_compute_metrics no arquivo de configuração do agente CloudWatch como false. Para obter mais informações e um exemplo de configuração de exclusão, consulte (Opcional) Configuração adicional.

Nome da métrica	Dimensões	Descrição
`container_gpu_memory_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice`	O tamanho total do buffer de quadros, em bytes, nas GPUs alocadas ao contêiner.
`container_gpu_memory_used`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice`	O bytes do buffer de quadros usados nas GPUs alocadas ao contêiner.
`container_gpu_memory_utilization`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice`	A porcentagem do buffer de quadros usada das GPUs alocadas ao contêiner.
`container_gpu_power_draw`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice`	O uso de energia em watts das GPUs alocadas ao contêiner.
`container_gpu_temperature`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice`	A temperatura em graus Celsius das GPUs alocadas ao contêiner.
`container_gpu_utilization`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice`	A porcentagem de utilização das GPUs alocadas ao contêiner.
`node_gpu_memory_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `GpuDevice`	O tamanho total do buffer de quadros, em bytes, nas GPUs alocadas ao nó.
`node_gpu_memory_used`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `GpuDevice`	Os bytes do buffer de quadros usados nas GPUs alocadas ao nó.
`node_gpu_memory_utilization`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `GpuDevice`	A porcentagem de buffer de quadros usado nas GPUs alocadas ao nó.
`node_gpu_power_draw`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `GpuDevice`	O uso de energia em watts das GPUs alocadas ao nó.
`node_gpu_temperature`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `GpuDevice`	A temperatura em graus Celsius das GPUs alocadas ao nó.
`node_gpu_utilization`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `GpuDevice`	A porcentagem de utilização das GPUs alocadas ao nó.
`pod_gpu_memory_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`. `GpuDevice`	O tamanho total do buffer de quadros, em bytes, nas GPUs alocadas ao pod.
`pod_gpu_memory_used`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`. `GpuDevice`	Os bytes do buffer de quadros usados nas GPUs alocadas ao pod.
`pod_gpu_memory_utilization`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`. `GpuDevice`	A porcentagem de buffer de quadros usada das GPUs alocadas ao pod.
`pod_gpu_power_draw`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`. `GpuDevice`	O uso de energia em watts das GPUs alocadas ao pod.
`pod_gpu_temperature`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`. `GpuDevice`	A temperatura em graus Celsius das GPUs alocadas ao pod.
`pod_gpu_utilization`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice`	A porcentagem de utilização das GPUs alocadas ao pod.

Métricas do AWS Neuron para o AWS Trainium e para o AWS Inferentia

A partir da versão 1.300036.0 do agente do CloudWatch, o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS coleta métricas de computação acelerada dos aceleradores AWS Trainium e AWS Inferentia por padrão. O agente do CloudWatch deve ser instalado usando o complemento Observability do CloudWatch para o EKS na versão v1.5.0-eksbuild.1 ou em versões posteriores. Para obter mais informações sobre o complemento, consulte Instalação do agente do CloudWatch com o complemento de observabilidade do EKS do Amazon CloudWatch ou com o chart do Helm. Para obter mais informações sobre o AWS Trainium, consulte AWS Trainium. Para obter mais informações sobre o AWS Inferentia, consulte AWS Inferentia.

Para que o Container Insights colete métricas do AWS Neuron, você deve atender aos seguintes pré-requisitos:

Você deve usar o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS, com o complemento Observability do Amazon CloudWatch para o EKS na versão v1.5.0-eksbuild.1 ou em versões posteriores.
O driver Neuron deve estar instalado nos nós do cluster.
O plug-in do dispositivo Neuron deve estar instalado no cluster. Por exemplo, as AMIs aceleradas otimizadas do Amazon EKS são criadas com os componentes necessários.

As métricas que são coletadas estão listadas na tabela desta seção. As métricas são coletadas para o AWS Trainium, o AWS Inferentia e o AWS Inferentia2.

O agente do CloudWatch coleta essas métricas do monitor do Neuron e realiza a correlação necessária de recursos do Kubernetes para fornecer métricas nos níveis de pod e de contêiner

Nome da métrica Dimensões Descrição

Nome da métrica	Dimensões	Descrição
`container_neuroncore_utilization`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	Utilização do NeuronCore, durante o período de captura do NeuronCore que está alocado para o contêiner. Unidade: Percentual
`container_neuroncore_memory_usage_constants`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A quantidade de memória do dispositivo usada para constantes durante o treinamento pelo NeuronCore que está alocado para o contêiner (ou ponderações durante a inferência). Unidade: bytes
`container_neuroncore_memory_usage_model_code`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A quantidade de memória do dispositivo usada para o código executável dos modelos pelo NeuronCore que está alocado para o contêiner. Unidade: bytes
`container_neuroncore_memory_usage_model_shared_scratchpad`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A quantidade de memória do dispositivo usada para o rascunho compartilhado dos modelos pelo NeuronCore que está alocado para o contêiner. Esta região de memória está reservada para os modelos. Unidade: bytes
`container_neuroncore_memory_usage_runtime_memory`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A quantidade de memória do dispositivo usada para o runtime do Neuron pelo NeuronCore que está alocado para o contêiner. Unidade: bytes
`container_neuroncore_memory_usage_tensors`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A quantidade de memória do dispositivo usada para tensores pelo NeuronCore que está alocado para o contêiner. Unidade: bytes
`container_neuroncore_memory_usage_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A quantidade total de memória usada pelo NeuronCore que está alocado para o contêiner. Unidade: bytes
`container_neurondevice_hw_ecc_events_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`	O número de eventos do sistema ECC corrigidos e não corrigidos para a SRAM no chip e para a memória do dispositivo Neuron no nó. Unidade: contagem
`pod_neuroncore_utilization`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A utilização do NeuronCore durante o período capturado do NeuronCore que está alocado para o pod. Unidade: Percentual
`pod_neuroncore_memory_usage_constants`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A quantidade de memória do dispositivo usada para constantes durante o treinamento pelo NeuronCore que está alocado para o pod (ou ponderações durante a inferência). Unidade: bytes
`pod_neuroncore_memory_usage_model_code`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A quantidade de memória do dispositivo usada para o código executável dos modelos pelo NeuronCore que está alocado para o pod. Unidade: bytes
`pod_neuroncore_memory_usage_model_shared_scratchpad`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A quantidade de memória do dispositivo usada para o rascunho compartilhado dos modelos pelo NeuronCore que está alocado para o pod. Esta região de memória está reservada para os modelos. Unidade: bytes
`pod_neuroncore_memory_usage_runtime_memory`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A quantidade de memória do dispositivo usada para o runtime do Neuron pelo NeuronCore que está alocado para o pod. Unidade: bytes
`pod_neuroncore_memory_usage_tensors`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A quantidade de memória do dispositivo usada para tensores pelo NeuronCore que está alocado para o pod. Unidade: bytes
`pod_neuroncore_memory_usage_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A quantidade total de memória usada pelo NeuronCore que está alocado para o pod. Unidade: bytes
`pod_neurondevice_hw_ecc_events_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`	O número de eventos do sistema ECC corrigidos e não corrigidos para a SRAM no chip e para a memória do dispositivo Neuron que está alocado para um pod. Unidade: bytes
`node_neuroncore_utilization`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A utilização do NeuronCore durante o período capturado do NeuronCore que está alocado para o nó. Unidade: Percentual
`node_neuroncore_memory_usage_constants`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A quantidade de memória do dispositivo usada para constantes durante o treinamento pelo NeuronCore que está alocado para o nó (ou ponderações durante a inferência). Unidade: bytes
`node_neuroncore_memory_usage_model_code`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A quantidade de memória do dispositivo usada para o código executável dos modelos pelo NeuronCore que está alocado para o nó. Unidade: bytes
`node_neuroncore_memory_usage_model_shared_scratchpad`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A quantidade de memória do dispositivo usada para o rascunho compartilhado dos modelos pelo NeuronCore que está alocado para o nó. Esta é uma região de memória reservada para os modelos. Unidade: bytes
`node_neuroncore_memory_usage_runtime_memory`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A quantidade de memória do dispositivo usada para o runtime do Neuron pelo NeuronCore que está alocado para o nó. Unidade: bytes
`node_neuroncore_memory_usage_tensors`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A quantidade de memória do dispositivo usada para tensores pelo NeuronCore que está alocado para o nó. Unidade: bytes
`node_neuroncore_memory_usage_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore`	A quantidade total de memória usada pelo NeuronCore que está alocado para o nó. Unidade: bytes
`node_neuron_execution_errors_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	O número total de erros de execução no nó. Isso é calculado pelo agente do CloudWatch ao agregar os erros dos seguintes tipos: `generic`, `numerical`, `transient`, `model`, `runtime` e `hardware`. Unidade: contagem
`node_neurondevice_runtime_memory_used_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	O uso total de memória do dispositivo Neuron em bytes no nó. Unidade: bytes
`node_neuron_execution_latency`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Em segundos, a latência para uma execução no nó medida pelo runtime do Neuron. Unidade: segundos
`node_neurondevice_hw_ecc_events_total`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`	O número de eventos do sistema ECC corrigidos e não corrigidos para a SRAM no chip e para a memória do dispositivo Neuron no nó. Unidade: contagem

container_neuroncore_utilization

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

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

Utilização do NeuronCore, durante o período de captura do NeuronCore que está alocado para o contêiner.

Unidade: Percentual

container_neuroncore_memory_usage_constants

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

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

A quantidade de memória do dispositivo usada para constantes durante o treinamento pelo NeuronCore que está alocado para o contêiner (ou ponderações durante a inferência).

Unidade: bytes

container_neuroncore_memory_usage_model_code

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

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

A quantidade de memória do dispositivo usada para o código executável dos modelos pelo NeuronCore que está alocado para o contêiner.

Unidade: bytes

container_neuroncore_memory_usage_model_shared_scratchpad

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

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

A quantidade de memória do dispositivo usada para o rascunho compartilhado dos modelos pelo NeuronCore que está alocado para o contêiner. Esta região de memória está reservada para os modelos.

Unidade: bytes

container_neuroncore_memory_usage_runtime_memory

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

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

A quantidade de memória do dispositivo usada para o runtime do Neuron pelo NeuronCore que está alocado para o contêiner.

Unidade: bytes

container_neuroncore_memory_usage_tensors

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

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

A quantidade de memória do dispositivo usada para tensores pelo NeuronCore que está alocado para o contêiner.

Unidade: bytes

container_neuroncore_memory_usage_total

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

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

A quantidade total de memória usada pelo NeuronCore que está alocado para o contêiner.

Unidade: bytes

container_neurondevice_hw_ecc_events_total

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, NeuronDevice

O número de eventos do sistema ECC corrigidos e não corrigidos para a SRAM no chip e para a memória do dispositivo Neuron no nó.

Unidade: contagem

pod_neuroncore_utilization

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, NeuronDevice, NeuronCore

A utilização do NeuronCore durante o período capturado do NeuronCore que está alocado para o pod.

Unidade: Percentual

pod_neuroncore_memory_usage_constants

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, NeuronDevice, NeuronCore

A quantidade de memória do dispositivo usada para constantes durante o treinamento pelo NeuronCore que está alocado para o pod (ou ponderações durante a inferência).

Unidade: bytes

pod_neuroncore_memory_usage_model_code

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, NeuronDevice, NeuronCore

A quantidade de memória do dispositivo usada para o código executável dos modelos pelo NeuronCore que está alocado para o pod.

Unidade: bytes

pod_neuroncore_memory_usage_model_shared_scratchpad

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, NeuronDevice, NeuronCore

A quantidade de memória do dispositivo usada para o rascunho compartilhado dos modelos pelo NeuronCore que está alocado para o pod. Esta região de memória está reservada para os modelos.

Unidade: bytes

pod_neuroncore_memory_usage_runtime_memory

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, NeuronDevice, NeuronCore

A quantidade de memória do dispositivo usada para o runtime do Neuron pelo NeuronCore que está alocado para o pod.

Unidade: bytes

pod_neuroncore_memory_usage_tensors

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, NeuronDevice, NeuronCore

A quantidade de memória do dispositivo usada para tensores pelo NeuronCore que está alocado para o pod.

Unidade: bytes

pod_neuroncore_memory_usage_total

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, NeuronDevice, NeuronCore

A quantidade total de memória usada pelo NeuronCore que está alocado para o pod.

Unidade: bytes

pod_neurondevice_hw_ecc_events_total

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, NeuronDevice

O número de eventos do sistema ECC corrigidos e não corrigidos para a SRAM no chip e para a memória do dispositivo Neuron que está alocado para um pod.

Unidade: bytes

node_neuroncore_utilization

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceType, InstanceId, NodeName, NeuronDevice, NeuronCore

A utilização do NeuronCore durante o período capturado do NeuronCore que está alocado para o nó.

Unidade: Percentual

node_neuroncore_memory_usage_constants

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceType, InstanceId, NodeName, NeuronDevice, NeuronCore

A quantidade de memória do dispositivo usada para constantes durante o treinamento pelo NeuronCore que está alocado para o nó (ou ponderações durante a inferência).

Unidade: bytes

node_neuroncore_memory_usage_model_code

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceType, InstanceId, NodeName, NeuronDevice, NeuronCore

A quantidade de memória do dispositivo usada para o código executável dos modelos pelo NeuronCore que está alocado para o nó.

Unidade: bytes

node_neuroncore_memory_usage_model_shared_scratchpad

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceType, InstanceId, NodeName, NeuronDevice, NeuronCore

A quantidade de memória do dispositivo usada para o rascunho compartilhado dos modelos pelo NeuronCore que está alocado para o nó. Esta é uma região de memória reservada para os modelos.

Unidade: bytes

node_neuroncore_memory_usage_runtime_memory

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceType, InstanceId, NodeName, NeuronDevice, NeuronCore

A quantidade de memória do dispositivo usada para o runtime do Neuron pelo NeuronCore que está alocado para o nó.

Unidade: bytes

node_neuroncore_memory_usage_tensors

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceType, InstanceId, NodeName, NeuronDevice, NeuronCore

A quantidade de memória do dispositivo usada para tensores pelo NeuronCore que está alocado para o nó.

Unidade: bytes

node_neuroncore_memory_usage_total

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceType, InstanceId, NodeName, NeuronDevice, NeuronCore

A quantidade total de memória usada pelo NeuronCore que está alocado para o nó.

Unidade: bytes

node_neuron_execution_errors_total

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

O número total de erros de execução no nó. Isso é calculado pelo agente do CloudWatch ao agregar os erros dos seguintes tipos: generic, numerical, transient, model, runtime e hardware.

Unidade: contagem

node_neurondevice_runtime_memory_used_bytes

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

O uso total de memória do dispositivo Neuron em bytes no nó.

Unidade: bytes

node_neuron_execution_latency

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

Em segundos, a latência para uma execução no nó medida pelo runtime do Neuron.

Unidade: segundos

node_neurondevice_hw_ecc_events_total

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceId, NodeName, NeuronDevice

O número de eventos do sistema ECC corrigidos e não corrigidos para a SRAM no chip e para a memória do dispositivo Neuron no nó.

Unidade: contagem

Métricas do AWS Elastic Fabric Adapter (EFA)

A partir da versão 1.300037.0 do agente do CloudWatch, o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS coleta métricas do AWS Elastic Fabric Adapter (EFA) de clusters do Amazon EKS em instâncias do Linux. O agente do CloudWatch deve ser instalado usando o complemento Observability do CloudWatch para o EKS na versão v1.5.2-eksbuild.1 ou em versões posteriores. Para obter mais informações sobre o complemento, consulte Instalação do agente do CloudWatch com o complemento de observabilidade do EKS do Amazon CloudWatch ou com o chart do Helm. Para obter mais informações sobre o AWS Elastic Fabric Adapter, consulte Elastic Fabric Adapter.

Para que o Container Insights colete métricas do AWS Elastic Fabric Adapter, você deve atender aos seguintes pré-requisitos:

Você deve usar o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS, com o complemento Observability do Amazon CloudWatch para o EKS na versão v1.5.2-eksbuild.1 ou em versões posteriores.
O plug-in do dispositivo EFA deve estar instalado no cluster. Para obter mais informações, consulte aws-efa-k8s-device-plugin no GitHub.

As métricas que são coletadas estão listadas na tabela apresentada a seguir.

Nome da métrica Dimensões Descrição

Nome da métrica	Dimensões	Descrição
`container_efa_rx_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `EfaDevice`	O número de bytes por segundo que são recebidos pelos dispositivos EFA que estão alocados para o contêiner. Unidade: bytes/segundo
`container_efa_tx_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `EfaDevice`	O número de bytes por segundo que são transmitidos pelos dispositivos EFA que estão alocados para o contêiner. Unidade: bytes/segundo
`container_efa_rx_dropped`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `EfaDevice`	O número de pacotes que foram recebidos e, em seguida, descartados pelos dispositivos EFA que estão alocados para o contêiner. Unidade: contagem/segundo
`container_efa_rdma_read_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `EfaDevice`	O número de bytes por segundo recebidos usando operações de leitura de acesso remoto direto à memória pelos dispositivos EFA que estão alocados para o contêiner. Unidade: bytes/segundo
`container_efa_rdma_write_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `EfaDevice`	O número de bytes por segundo transmitidos usando operações de leitura de acesso remoto direto à memória pelos dispositivos EFA que estão alocados para o contêiner. Unidade: bytes/segundo
`container_efa_rdma_write_recv_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `EfaDevice`	O número de bytes por segundo recebidos durante operações de gravação de acesso remoto direto à memória pelos dispositivos EFA que estão alocados para o contêiner. Unidade: bytes/segundo
`pod_efa_rx_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `EfaDevice`	O número de bytes por segundo que são recebidos pelos dispositivos EFA que estão alocados para o pod. Unidade: bytes/segundo
`pod_efa_tx_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `EfaDevice`	O número de bytes por segundo que são transmitidos pelos dispositivos EFA que estão alocados para o pod. Unidade: bytes/segundo
`pod_efa_rx_dropped`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `EfaDevice`	O número de pacotes que foram recebidos e, em seguida, descartados pelos dispositivos EFA alocados para o pod. Unidade: contagem/segundo
`pod_efa_rdma_read_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `EfaDevice`	O número de bytes por segundo recebidos usando operações de leitura de acesso remoto direto à memória pelos dispositivos EFA que estão alocados para o pod. Unidade: bytes/segundo
`pod_efa_rdma_write_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `EfaDevice`	O número de bytes por segundo transmitidos usando operações de leitura de acesso remoto direto à memória pelos dispositivos EFA que estão alocados para o pod. Unidade: bytes/segundo
`pod_efa_rdma_write_recv_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `EfaDevice`	O número de bytes por segundo recebidos durante operações de gravação de acesso remoto direto à memória pelos dispositivos EFA que estão alocados para o pod. Unidade: bytes/segundo
`node_efa_rx_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `EfaDevice`	O número de bytes por segundo que são recebidos pelos dispositivos EFA que estão alocados para o nó. Unidade: bytes/segundo
`node_efa_tx_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `EfaDevice`	O número de bytes por segundo que são transmitidos pelos dispositivos EFA que estão alocados para o nó. Unidade: bytes/segundo
`node_efa_rx_dropped`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `EfaDevice`	O número de pacotes que foram recebidos e, em seguida, descartados pelos dispositivos EFA que estão alocados para o nó. Unidade: contagem/segundo
`node_efa_rdma_read_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `EfaDevice`	O número de bytes por segundo recebidos usando operações de leitura de acesso remoto direto à memória pelos dispositivos EFA que estão alocados para o nó. Unidade: bytes/segundo
`pod_efa_rdma_write_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `EfaDevice`	O número de bytes por segundo transmitidos usando operações de leitura de acesso remoto direto à memória pelos dispositivos EFA que estão alocados para o pod. Unidade: bytes/segundo
`node_efa_rdma_write_recv_bytes`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `EfaDevice`	O número de bytes por segundo recebidos durante operações de gravação de acesso remoto direto à memória pelos dispositivos EFA que estão alocados para o nó. Unidade: bytes/segundo

container_efa_rx_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, EfaDevice

O número de bytes por segundo que são recebidos pelos dispositivos EFA que estão alocados para o contêiner.

Unidade: bytes/segundo

container_efa_tx_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, EfaDevice

O número de bytes por segundo que são transmitidos pelos dispositivos EFA que estão alocados para o contêiner.

Unidade: bytes/segundo

container_efa_rx_dropped

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, EfaDevice

O número de pacotes que foram recebidos e, em seguida, descartados pelos dispositivos EFA que estão alocados para o contêiner.

Unidade: contagem/segundo

container_efa_rdma_read_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, EfaDevice

O número de bytes por segundo recebidos usando operações de leitura de acesso remoto direto à memória pelos dispositivos EFA que estão alocados para o contêiner.

Unidade: bytes/segundo

container_efa_rdma_write_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, EfaDevice

O número de bytes por segundo transmitidos usando operações de leitura de acesso remoto direto à memória pelos dispositivos EFA que estão alocados para o contêiner.

Unidade: bytes/segundo

container_efa_rdma_write_recv_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace, PodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, ContainerName, EfaDevice

O número de bytes por segundo recebidos durante operações de gravação de acesso remoto direto à memória pelos dispositivos EFA que estão alocados para o contêiner.

Unidade: bytes/segundo

pod_efa_rx_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, EfaDevice

O número de bytes por segundo que são recebidos pelos dispositivos EFA que estão alocados para o pod.

Unidade: bytes/segundo

pod_efa_tx_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, EfaDevice

O número de bytes por segundo que são transmitidos pelos dispositivos EFA que estão alocados para o pod.

Unidade: bytes/segundo

pod_efa_rx_dropped

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, EfaDevice

O número de pacotes que foram recebidos e, em seguida, descartados pelos dispositivos EFA alocados para o pod.

Unidade: contagem/segundo

pod_efa_rdma_read_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, EfaDevice

O número de bytes por segundo recebidos usando operações de leitura de acesso remoto direto à memória pelos dispositivos EFA que estão alocados para o pod.

Unidade: bytes/segundo

pod_efa_rdma_write_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, EfaDevice

O número de bytes por segundo transmitidos usando operações de leitura de acesso remoto direto à memória pelos dispositivos EFA que estão alocados para o pod.

Unidade: bytes/segundo

pod_efa_rdma_write_recv_bytes

ClusterName

ClusterName, Namespace

ClusterName, Namespace, Service

ClusterName, Namespace, PodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName

ClusterName, Namespace, PodName, FullPodName, EfaDevice

O número de bytes por segundo recebidos durante operações de gravação de acesso remoto direto à memória pelos dispositivos EFA que estão alocados para o pod.

Unidade: bytes/segundo

node_efa_rx_bytes

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceId, InstanceType, NodeName, EfaDevice

O número de bytes por segundo que são recebidos pelos dispositivos EFA que estão alocados para o nó.

Unidade: bytes/segundo

node_efa_tx_bytes

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceId, InstanceType, NodeName, EfaDevice

O número de bytes por segundo que são transmitidos pelos dispositivos EFA que estão alocados para o nó.

Unidade: bytes/segundo

node_efa_rx_dropped

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceId, InstanceType, NodeName, EfaDevice

O número de pacotes que foram recebidos e, em seguida, descartados pelos dispositivos EFA que estão alocados para o nó.

Unidade: contagem/segundo

node_efa_rdma_read_bytes

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceId, InstanceType, NodeName, EfaDevice

O número de bytes por segundo recebidos usando operações de leitura de acesso remoto direto à memória pelos dispositivos EFA que estão alocados para o nó.

Unidade: bytes/segundo

pod_efa_rdma_write_bytes

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceId, InstanceType, NodeName, EfaDevice

O número de bytes por segundo transmitidos usando operações de leitura de acesso remoto direto à memória pelos dispositivos EFA que estão alocados para o pod.

Unidade: bytes/segundo

node_efa_rdma_write_recv_bytes

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

ClusterName, InstanceId, InstanceType, NodeName, EfaDevice

O número de bytes por segundo recebidos durante operações de gravação de acesso remoto direto à memória pelos dispositivos EFA que estão alocados para o nó.

Unidade: bytes/segundo

Métricas do Amazon SageMaker AI HyperPod

A partir da versão v2.0.1-eksbuild.1 do complemento de observabilidade do EKS do CloudWatch, o Container Insights com observabilidade aprimorada para o Amazon EKS coleta automaticamente as métricas do Amazon SageMaker AI HyperPod de clusters do Amazon EKS. Para obter mais informações sobre o complemento, consulte Instalação do agente do CloudWatch com o complemento de observabilidade do EKS do Amazon CloudWatch ou com o chart do Helm. Para obter mais informações sobre o Amazon SageMaker AI HyperPod, consulte Amazon SageMaker AI HyperPod.

As métricas que são coletadas estão listadas na tabela apresentada a seguir.

Nome da métrica Dimensões Descrição

Nome da métrica	Dimensões	Descrição
`hyperpod_node_health_status_unschedulable`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Indica se um nó está rotulado como `Unschedulable` pelo Amazon SageMaker AI HyperPod. Isso significa que o nó está executando verificações de integridade aprofundadas e não está disponível para executar workloads. Unidade: contagem
`hyperpod_node_health_status_schedulable`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Indica se um nó está rotulado como `Schedulable` pelo Amazon SageMaker AI HyperPod. Isso significa que o nó foi aprovado em verificações de integridade básicas ou em verificações de integridade aprofundadas e está disponível para executar workloads. Unidade: contagem
`hyperpod_node_health_status_unschedulable_pending_replacement`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Indica se um nó está rotulado como `UnschedulablePendingReplacement` pelo HyperPod. Isso significa que o nó não foi aprovado em verificações de integridade aprofundadas ou em verificações do agente de monitoramento de integridade e precisa ser substituído. Se a recuperação automática de nó estiver habilitada, o nó será automaticamente substituído pelo Amazon SageMaker AI HyperPod. Unidade: contagem
`hyperpod_node_health_status_unschedulable_pending_reboot`	`ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`	Indica se um nó está rotulado como `UnschedulablePendingReboot` pelo Amazon SageMaker AI HyperPod. Isso significa que o nó está passando por verificações de integridade aprofundadas e precisa ser reiniciado. Se a recuperação automática de nó estiver habilitada, o nó será automaticamente reinicializado pelo Amazon SageMaker AI HyperPod. Unidade: contagem

hyperpod_node_health_status_unschedulable

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

Indica se um nó está rotulado como Unschedulable pelo Amazon SageMaker AI HyperPod. Isso significa que o nó está executando verificações de integridade aprofundadas e não está disponível para executar workloads.

Unidade: contagem

hyperpod_node_health_status_schedulable

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

Indica se um nó está rotulado como Schedulable pelo Amazon SageMaker AI HyperPod. Isso significa que o nó foi aprovado em verificações de integridade básicas ou em verificações de integridade aprofundadas e está disponível para executar workloads.

Unidade: contagem

hyperpod_node_health_status_unschedulable_pending_replacement

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

Indica se um nó está rotulado como UnschedulablePendingReplacement pelo HyperPod. Isso significa que o nó não foi aprovado em verificações de integridade aprofundadas ou em verificações do agente de monitoramento de integridade e precisa ser substituído.

Se a recuperação automática de nó estiver habilitada, o nó será automaticamente substituído pelo Amazon SageMaker AI HyperPod.

Unidade: contagem

hyperpod_node_health_status_unschedulable_pending_reboot

ClusterName

ClusterName, InstanceId, NodeName

Indica se um nó está rotulado como UnschedulablePendingReboot pelo Amazon SageMaker AI HyperPod. Isso significa que o nó está passando por verificações de integridade aprofundadas e precisa ser reiniciado.

Se a recuperação automática de nó estiver habilitada, o nó será automaticamente reinicializado pelo Amazon SageMaker AI HyperPod.

Unidade: contagem

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