As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Coletar Slurm métricas com um gerenciado Prometheus coletor Depois de ativar Slurm as métricas em seu cluster AWS PCS (consulte[Slurm métricas em AWS PEÇAS](slurm-metrics.md)), você pode usar um Prometheus coletor gerenciado para coletar automaticamente os endpoints das métricas e entregar os dados para consulta. PromQL O coletor gerenciado cria interfaces de rede elásticas em suas sub-redes VPC para alcançar os endpoints de métricas do controlador de cluster na porta 6817. O coletor pode fornecer métricas para qualquer um dos seguintes destinos: + **Espaço de trabalho Amazon Managed Service for Prometheus ** — Um armazenamento Prometheus de métricas dedicado e compatível com retenção configurável (150 dias por padrão). Você pode consultar por meio Prometheus de APIs compatíveis ou. Grafana + **CloudWatch conjunto de dados ** — O CloudWatch conjunto de dados padrão da sua conta com 15 meses de retenção incluída. Você pode consultar por meio do CloudWatch Query Studio ou da API HTTP Prometheus compatível. A configuração do lado do cluster (Slurmconfigurações, destino do controlador, grupos de segurança e configuração de scrape) é a mesma, independentemente do destino escolhido. Somente o `destination` bloco na solicitação create-scraper e o endpoint da consulta são diferentes. Você cria o coletor com o `aws amp create-scraper` comando. Embora esse comando pertença ao namespace `amp` CLI, ele suporta os dois destinos. Para obter mais informações sobre coletores VPC-connected gerenciados, consulte [ Configurar um coletor VPC-connected gerenciado ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/managed-prometheus-collectors-vpc-setup.html) no Guia do CloudWatch usuário da * Amazon. * ## Pré-requisitos Antes de configurar o coletor gerenciado, verifique o seguinte: + **Slurmmétricas ativadas ** — O endpoint de métricas deve estar ativo em seu cluster. Você o ativa definindo `MetricsType` as Slurm configurações `CommunicationParameters` personalizadas. Para obter instruções sobre como ativar Slurm métricas, consulte[Slurm métricas em AWS PEÇAS](slurm-metrics.md). Para obter mais informações sobre Slurm configurações personalizadas, consulte[Definindo configurações personalizadas do Slurm em AWS PEÇAS](slurm-custom-settings.md). + **Slurmversão 25.11 ou superior ** — O cluster deve executar Slurm 25.11 ou superior para expor o endpoint de métricas. + **Recurso de destino ** — Crie o destino para suas métricas: + *Espaço de trabalho do Amazon Managed Service para Prometheus * — Crie um espaço de trabalho e espere que ele alcance o status. `ACTIVE` Para obter instruções sobre como criar um espaço de trabalho, consulte [ Criar um espaço de trabalho ](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/userguide/AMP-onboard-create-workspace.html) no Guia do usuário do * Amazon Managed Service for Prometheus. * + *CloudWatch conjunto de dados * — Cada conta tem um `default` conjunto de dados em cada região. Você não precisa criá-lo. + **Sub-redes e redes VPC ** — Você precisa de pelo menos duas sub-redes em diferentes zonas de disponibilidade dentro da mesma VPC do controlador de cluster. Inclua a zona de disponibilidade em que a interface de rede do controlador reside. A VPC deve ter suporte a DNS e nomes de host DNS habilitados. Para obter requisitos de rede detalhados, consulte [ Configurar um coletor VPC-connected gerenciado ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/managed-prometheus-collectors-vpc-setup.html) no Guia * do CloudWatch usuário * da Amazon. + **Grupos de segurança ** — É necessário um grupo de segurança dedicado para o coletor. Para obter instruções sobre como configurar grupos de segurança, consulte[Configurar grupos de segurança para o coletor](#slurm-metrics-prometheus-security-groups). + **Permissões do IAM ** — O principal do IAM que cria as necessidades `aps:CreateScraper` e `iam:CreateServiceLinkedRole` permissões do raspador. O serviço cria automaticamente uma função vinculada ao serviço ()`AWSServiceRoleForAmazonPrometheusScraper`. Essa função concede ao coletor permissão para acessar seus recursos de VPC e gravar no destino escolhido. Nenhuma configuração manual da função é necessária. Para obter mais informações, consulte [ Usando funções vinculadas a serviços ](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/userguide/using-service-linked-roles.html) no Guia do usuário do * Amazon Managed Service for Prometheus. * + **Endpoint de Internet ou VPC ** — as sub-redes do coletor devem ser capazes de alcançar o serviço de destino. Se suas sub-redes não tiverem acesso à Internet, crie uma interface VPC endpoint na mesma VPC e sub-redes. Use `com.amazonaws.{{region}}.aps-workspaces` para um destino de espaço de trabalho do Amazon Managed Service for Prometheus ou `com.amazonaws.{{region}}.monitoring` para um CloudWatch destino de conjunto de dados. ## Configurar grupos de segurança para o coletor Recomendamos criar um grupo de segurança dedicado para o coletor gerenciado em vez de reutilizar um grupo de segurança existente. Um grupo dedicado fornece regras explícitas e auditáveis que seguem o princípio do menor privilégio. **Importante** A `enable_http` configuração expõe um endpoint HTTP não autenticado na porta 6817. Restrinja o acesso de entrada nessa porta somente ao grupo de segurança do coletor. Não permita amplo acesso à rede (como um intervalo CIDR) a essa porta. O procedimento a seguir usa variáveis de shell para IDs de grupos de segurança. Defina essas variáveis antes de executar os comandos: + `VPC_ID`— O ID da VPC em que seu cluster AWS PCS reside. + `CLUSTER_SG_ID`— O ID do grupo de segurança anexado ao seu cluster (aquele que você especificou ao criar o cluster). + `VPCE_SG_ID`— O ID do grupo de segurança anexado à sua interface VPC endpoint. Essa variável só é necessária se as sub-redes do coletor atingirem o serviço de destino por meio de uma interface VPC endpoint, em vez de pela Internet ou pela saída de NAT. O endpoint é `com.amazonaws.{{region}}.aps-workspaces` para um destino de espaço de trabalho do Amazon Managed Service for Prometheus ou `com.amazonaws.{{region}}.monitoring` para um destino de conjunto de dados. CloudWatch **Para configurar grupos de segurança para o gerenciado Prometheus coletor** 1. Crie um grupo de segurança dedicado para o coletor e capture a ID do grupo: ``` COLLECTOR_SG_ID=$(aws ec2 create-security-group \ --group-name "{{pcs-prometheus-collector}}" \ --description "Security group for managed Prometheus collector" \ --vpc-id "$VPC_ID" \ --query 'GroupId' \ --output text) ``` 1. Adicione uma regra de entrada ao grupo de segurança do cluster que permita o tráfego TCP na porta 6817 a partir do grupo de segurança do coletor. Essa regra permite que o coletor raspe o endpoint da Slurm métrica no controlador. Use o `--ip-permissions` formulário para incluir uma descrição da regra para auditabilidade: ``` aws ec2 authorize-security-group-ingress \ --group-id "$CLUSTER_SG_ID" \ --ip-permissions \ 'IpProtocol=tcp,FromPort=6817,ToPort=6817,UserIdGroupPairs=[{GroupId='"$COLLECTOR_SG_ID"',Description="Prometheus collector scrapes Slurm metrics"}]' ``` Como alternativa, você pode usar o formulário mais curto sem uma descrição da regra: ``` aws ec2 authorize-security-group-ingress \ --group-id "$CLUSTER_SG_ID" \ --protocol tcp \ --port 6817 \ --source-group "$COLLECTOR_SG_ID" ``` 1. (Opcional) Bloqueie o tráfego de saída no grupo de segurança do coletor. Por padrão, um grupo de segurança recém-criado permite todo o tráfego de saída. Se você quiser impor a saída somente explícita para uma postura de maior segurança, revogue a regra de permissão para tudo padrão e adicione somente as regras de saída exigidas pelo coletor. Revogue a regra de saída padrão de permitir tudo: ``` aws ec2 revoke-security-group-egress \ --group-id "$COLLECTOR_SG_ID" \ --ip-permissions '[{"IpProtocol":"-1","IpRanges":[{"CidrIp":"0.0.0.0/0"}]}]' ``` Adicione uma regra de saída explícita para permitir que o coletor alcance o controlador no TCP 6817: ``` aws ec2 authorize-security-group-egress \ --group-id "$COLLECTOR_SG_ID" \ --ip-permissions \ 'IpProtocol=tcp,FromPort=6817,ToPort=6817,UserIdGroupPairs=[{GroupId='"$CLUSTER_SG_ID"',Description="Egress to Slurm controller for metrics scraping"}]' ``` Adicione uma regra de saída explícita para HTTPS (TCP 443) para alcançar o destino de entrega das métricas (Amazon Managed Service for Prometheus ou): CloudWatch ``` aws ec2 authorize-security-group-egress \ --group-id "$COLLECTOR_SG_ID" \ --ip-permissions \ 'IpProtocol=tcp,FromPort=443,ToPort=443,IpRanges=[{CidrIp=0.0.0.0/0,Description="HTTPS egress for metrics delivery"}]' ``` Para um controle mais rígido em sub-redes que usam um endpoint VPC para entrega, substitua o intervalo CIDR pelo grupo de segurança do endpoint VPC: ``` aws ec2 authorize-security-group-egress \ --group-id "$COLLECTOR_SG_ID" \ --ip-permissions \ 'IpProtocol=tcp,FromPort=443,ToPort=443,UserIdGroupPairs=[{GroupId='"$VPCE_SG_ID"',Description="HTTPS egress to VPC endpoint for metrics delivery"}]' ``` **nota** Se você não revogou a regra de saída padrão, pode ignorar essa etapa. A regra padrão já permite todo o tráfego de saída, incluindo o tráfego para a porta 6817 e a porta 443. 1. (Clusters isolados) Se suas sub-redes de coletores não tiverem acesso à Internet e usarem uma interface de VPC endpoint para acessar o serviço de destino, adicione uma regra de entrada ao grupo de segurança do endpoint VPC. Essa regra permite que o tráfego HTTPS do coletor alcance as interfaces de rede do endpoint. Essa é uma etapa comumente perdida. ``` aws ec2 authorize-security-group-ingress \ --group-id "$VPCE_SG_ID" \ --ip-permissions \ 'IpProtocol=tcp,FromPort=443,ToPort=443,UserIdGroupPairs=[{GroupId='"$COLLECTOR_SG_ID"',Description="Managed collector reaches service endpoint"}]' ``` **nota** Como uma alternativa mais simples, mas menos restritiva, você pode anexar o grupo de segurança existente do controlador ao coletor se esse grupo de segurança contiver uma regra de autorreferência que permita o tráfego de si mesmo. Isso satisfaz o requisito de conectividade sem criar um grupo dedicado. Por exemplo, se o security group (`sg-0abc1234def56789a`) do seu cluster já permitir todo o tráfego TCP de si mesmo, passe esse ID do grupo de segurança no `--security-group-ids` parâmetro ao criar o raspador: ``` aws amp create-scraper \ --source '{"vpcConfiguration":{"subnetIds":["{{subnet-id-1}}","{{subnet-id-2}}"],"securityGroupIds":["sg-0abc1234def56789a"]}}' \ ... ``` No entanto, a abordagem de grupo de segurança dedicado descrita no procedimento anterior fornece uma barra de segurança mais alta com regras explícitas e auditáveis. Para obter mais informações sobre regras de grupos de segurança, consulte [Regras de grupos de segurança](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/security-group-rules.html) no *Guia do usuário da Amazon VPC*. ## Crie o coletor gerenciado Use o AWS CLI para criar um coletor VPC-connected gerenciado que coleta seu controlador de cluster e fornece métricas para o destino escolhido. **Para criar um coletor gerenciado para Slurm métricas** 1. Salve a configuração de raspagem em um arquivo YAML local chamado. `scrape-config.yaml` Para uma configuração sugerida, consulte[Configuração de raspagem sugerida](#slurm-metrics-prometheus-scrape-config). 1. Crie um arquivo de entrada JSON nomeado `create-scraper-input.json` com a estrutura a seguir. Escolha o `destination` bloco que corresponde ao seu alvo. ``` { "source": { "vpcConfiguration": { "subnetIds": ["{{subnet-1}}", "{{subnet-2}}"], "securityGroupIds": ["{{sg-collector}}"] } }, "destination": { ... }, "scrapeConfiguration": { "configurationBlob": "{{raw-yaml-contents}}" } } ``` Substitua: + {{subnet-1}}e {{subnet-2}} — Pelo menos duas IDs de sub-rede em diferentes zonas de disponibilidade dentro da mesma VPC do controlador de cluster. + {{sg-collector}}— A ID do grupo de segurança do coletor gerenciado. + {{raw-yaml-contents}}— O texto completo do seu `scrape-config.yaml` arquivo, colado como um único valor de string JSON. O AWS CLI base64 codifica automaticamente o valor no fio. Para o `destination` campo, use uma das seguintes opções: **Destino: Amazon Managed Service para espaço de trabalho Prometheus ** ``` "destination": { "ampConfiguration": { "workspaceArn": "arn:aws:aps:{{region}}:{{account-id}}:workspace/{{workspace-id}}" } } ``` **Destino: CloudWatch conjunto de dados ** ``` "destination": { "cloudWatchConfiguration": { "datasetArn": "arn:aws:cloudwatch:{{region}}:{{account-id}}:dataset/default" } } ``` Para ver o conjunto completo de parâmetros, consulte [ create-scraper ](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/amp/create-scraper.html) na Referência de Comandos. *AWS CLI * 1. Crie o raspador: ``` aws amp create-scraper --cli-input-json file://create-scraper-input.json ``` O comando retorna um `scraperId` e um status de`CREATING`. 1. Aguarde até que o status do raspador mude para `ACTIVE` (normalmente de 5 a 15 minutos): ``` aws amp describe-scraper --scraper-id {{scraper-id}} ``` {{scraper-id}}Substitua pela ID retornada na etapa anterior. Você não pode excluir um raspador até que ele atinja o `ACTIVE` status. ## Encontre o endpoint do controlador de cluster A configuração de scrape requer o endereço IP privado do seu controlador de cluster AWS PCS. Use um dos métodos a seguir para encontrá-lo. ------ #### [ Console de gerenciamento da AWS ] 1. Abra o console AWS PCS em [ https://console.aws.amazon.com/pcs/](https://console.aws.amazon.com/pcs/). 1. Escolha seu cluster na lista. 1. Nos detalhes da configuração do cluster, localize a ** seção ** Endpoints. 1. Anote o endereço IP privado e a porta do ** Slurm controlador (slurmctld). ** A porta é 6817. ------ #### [ AWS CLI ] 1. Execute o comando a seguir. {{cluster-identifier}}Substitua pelo nome ou ID do cluster. ``` aws pcs get-cluster --cluster-identifier {{cluster-identifier}} ``` Na resposta, localize a `SLURMCTLD` entrada na `endpoints` matriz. O `privateIpAddress` valor é o endpoint do controlador que você precisa para a configuração de raspagem. Exemplo: ``` "endpoints": [ { "type": "SLURMCTLD", "privateIpAddress": "192.0.2.1", "port": "6817" }, { "type": "SLURMRESTD", "privateIpAddress": "192.0.2.1", "port": "6820" } ] ``` Use o `privateIpAddress` da `SLURMCTLD` entrada (porta 6817) como o {{controller-endpoint}} valor em sua configuração de raspagem. 1. Como alternativa, extraia somente o endereço IP do controlador diretamente: ``` aws pcs get-cluster --cluster-identifier {{cluster-identifier}} \ --query 'cluster.endpoints[?type==`SLURMCTLD`].privateIpAddress' \ --output text ``` ------ ## Configuração de raspagem sugerida A configuração YAML a seguir extrai quatro endpoints de Slurm métricas (trabalhos, nós, agendador e partições) do controlador do cluster. Cada endpoint é definido como um trabalho separado para que você possa identificar métricas por fonte em suas consultas. ``` global: scrape_interval: 60s scrape_timeout: 30s scrape_configs: - job_name: 'slurm-jobs' metrics_path: /metrics/jobs static_configs: - targets: - '{{controller-endpoint}}:6817' relabel_configs: - target_label: cluster replacement: '{{my-cluster-name}}' - job_name: 'slurm-nodes' metrics_path: /metrics/nodes static_configs: - targets: - '{{controller-endpoint}}:6817' relabel_configs: - target_label: cluster replacement: '{{my-cluster-name}}' - job_name: 'slurm-scheduler' metrics_path: /metrics/scheduler static_configs: - targets: - '{{controller-endpoint}}:6817' relabel_configs: - target_label: cluster replacement: '{{my-cluster-name}}' - job_name: 'slurm-partitions' metrics_path: /metrics/partitions static_configs: - targets: - '{{controller-endpoint}}:6817' relabel_configs: - target_label: cluster replacement: '{{my-cluster-name}}' ``` Substitua: + {{controller-endpoint}}— O endereço IP privado do seu controlador de cluster AWS PCS. Para obter instruções sobre como encontrar esse valor, consulte[Encontre o endpoint do controlador de cluster](#slurm-metrics-prometheus-controller-endpoint). + {{my-cluster-name}}— Um rótulo que identifica seu cluster. O `relabel_configs` bloco estampa uma `cluster` etiqueta em cada métrica desse raspador. Sempre filtre as consultas no `cluster` rótulo. As séries de um raspador que não carimbou o rótulo aparecem como séries duplicadas sem rótulo até que se esgotem. O mínimo `scrape_interval` para um coletor gerenciado é de 30 segundos. Essa configuração usa 60 segundos porque a raspagem coloca carga no Slurm controlador (slurmctld). A consulta de métricas adquire bloqueios internos e lê estruturas de dados na memória. Essa atividade pode afetar o desempenho do agendador em clusters ocupados. O Guia de Slurm Métricas recomenda um intervalo de coleta de 60 a 120 segundos para minimizar o impacto no desempenho. **nota** Essa configuração não inclui o `/metrics/jobs-users-accts` endpoint. Slurma documentação avisa que esse endpoint produz um número ilimitado de séries e não é adequado para monitoramento armazenado. Também não copie o `/metrics` índice vazio, pois ele combina todos os dados do subendpoint em uma única resposta. Para obter mais informações sobre as opções de configuração de raspagem suportadas, consulte Configuração de [ raspagem ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/managed-prometheus-collectors-scraper-configuration.html) no Guia do CloudWatch usuário da * Amazon. * ## Verifique a entrega de métricas Depois que o raspador atinge o `ACTIVE` status, os primeiros pontos de dados aparecem aproximadamente um intervalo de coleta mais o tempo de entrega posterior. Use o método de verificação que corresponde ao seu destino. ### Verifique a entrega em um espaço de trabalho do Amazon Managed Service for Prometheus Envie uma SigV4-signed solicitação para listar os nomes das métricas disponíveis no seu espaço de trabalho: ``` awscurl --service aps --region {{region}} \ "https://aps-workspaces.{{region}}.amazonaws.com/workspaces/{{workspace-id}}/api/v1/label/__name__/values" ``` As necessidades `aps:QueryMetrics` e `aps:GetLabels` permissões do principal chamador (ou a política `AmazonPrometheusQueryAccess` gerenciada). ### Verificar a entrega em um CloudWatch conjunto de dados Envie uma SigV4-signed solicitação para listar os nomes das métricas disponíveis do seu CloudWatch conjunto de dados: ``` awscurl --service monitoring --region {{region}} \ "https://monitoring.{{region}}.amazonaws.com/api/v1/label/__name__/values" ``` As necessidades `cloudwatch:GetMetricData` e `cloudwatch:ListMetrics` permissões do principal chamador. **Importante** As métricas fornecidas a um CloudWatch conjunto de dados são armazenadas como métricas OpenTelemetry (OtEL). Eles * não * aparecem no navegador clássico do namespace CloudWatch Metrics nem na saída do. `aws cloudwatch list-metrics` Você deve consultá-los comPromQL. Para qualquer destino, procure nomes de métricas que comecem com `slurm_``slurm_nodes`, como`slurm_jobs_running`, ou`slurm_node_cpus`. Se nenhuma Slurm métrica aparecer, verifique o seguinte: + O status do raspador é`ACTIVE`. + As regras do grupo de segurança permitem que o coletor alcance a porta 6817 no controlador. + O endpoint de Slurm métricas está ativado no cluster. ## Consulta Slurm métricas com PromQL Você consulta as Slurm métricas coletadas usandoPromQL. As mesmas consultas funcionam em qualquer destino. O método de consulta depende de onde você entregou as métricas. ### Consulte um Amazon Managed Service para o espaço de trabalho do Prometheus + **API HTTP ** — Envie SigV4-signed solicitações (nome do serviço`aps`) para `https://aps-workspaces.{{region}}.amazonaws.com/workspaces/{{workspace-id}}/api/v1/query` ou`/api/v1/query_range`. + **Grafana**— Adicione uma fonte Prometheus de dados com autenticação SigV4 e nome do serviço. `aps` Para obter instruções sobre como consultar comGrafana, consulte [ Consultar usando o Grafana ](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/userguide/AMP-onboard-query-standalone-grafana.html) no Guia do usuário do * Amazon Managed Service for Prometheus. * O exemplo a seguir é usado `awscurl` para consultar trabalhos em execução em um espaço de trabalho do Amazon Managed Service for Prometheus: ``` awscurl --service aps --region {{region}} \ -X POST "https://aps-workspaces.{{region}}.amazonaws.com/workspaces/{{workspace-id}}/api/v1/query" \ -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \ -d "query=slurm_jobs_running" ``` As necessidades do principal chamador `aps:QueryMetrics``aps:GetMetricMetadata`,`aps:GetSeries`, e `aps:GetLabels` as permissões (ou a política `AmazonPrometheusQueryAccess` gerenciada). ### Consultar um CloudWatch conjunto de dados + **CloudWatch console ** — Abra CloudWatch, escolha ** Query Studio ** e selecione ** ProMQL no ** menu de linguagem de consulta. + **API HTTP ** — Envie SigV4-signed solicitações (nome do serviço`monitoring`) para `https://monitoring.{{region}}.amazonaws.com/api/v1/query` ou`/api/v1/query_range`. + **Grafana**— Adicione uma fonte Prometheus de dados com URL`https://monitoring.{{region}}.amazonaws.com`, autenticação SigV4 e nome do serviço. `monitoring` Para obter instruções sobre como consultar CloudWatch métricas com PromQL inGrafana, consulte [ Consultar CloudWatch métricas com ProMQL no Grafana ](https://docs.aws.amazon.com/grafana/latest/userguide/cloudwatch-promql.html) no Guia do usuário do * Amazon Managed Grafana. * O exemplo a seguir é usado `awscurl` para consultar trabalhos em execução a partir de um CloudWatch conjunto de dados: ``` awscurl --service monitoring --region {{region}} \ -X POST "https://monitoring.{{region}}.amazonaws.com/api/v1/query" \ -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \ -d "query=slurm_jobs_running" ``` As necessidades `cloudwatch:GetMetricData` e `cloudwatch:ListMetrics` permissões do principal chamador. ### Exemplo PromQL queries As consultas a seguir funcionam em qualquer destino. {{my-cluster-name}}Substitua pelo valor que você definiu no `cluster` rerótulo da sua configuração de raspagem. Porcentagem de utilização da CPU ``` 100 * slurm_node_cpus_alloc{cluster="{{my-cluster-name}}"} / slurm_node_cpus{cluster="{{my-cluster-name}}"} ``` Trabalhos pendentes (lista de pendências na fila) ``` slurm_jobs_pending{cluster="{{my-cluster-name}}"} ``` Execução de trabalhos ``` slurm_jobs_running{cluster="{{my-cluster-name}}"} ``` Taxa de transferência de trabalho ``` slurm_jobs_completed{cluster="{{my-cluster-name}}"} ``` Para obter mais informações sobre as métricas disponíveis e a configuração de raspagem, consulte o Guia de [ métricas ](https://slurm.schedmd.com/metrics.html) no Slurm site.