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Actualización más reciente 2022-11-14 GMT+08:00

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Consulta de información de supervisión del servicio

Función

Esta API se utiliza para consultar información de supervisión del servicio.

URI

GET /v1/{project_id}/services/{service_id}/monitor

Tabla 1 describe los parámetros requeridos.

**Tabla 1** Parámetros
Parámetro	Obligatorio	Tipo	Descripción
project_id	Sí	String	ID del proyecto. Para obtener más información sobre cómo obtener un ID de proyecto, consulte Obtención de un ID y un nombre de proyecto.
service_id	Sí	String	Service ID

**Tabla 2** Parameters
Parámetro	Obligatorio	Tipo	Descripción
node_id	No	String	ID del nodo que se va a obtener. De forma predeterminada, se obtienen todos los nodos.

Cuerpo de la solicitud

No hay

Cuerpo de respuesta

Tabla 3 describe los parámetros de respuesta.

**Tabla 3** Parámetros
Parámetro	Tipo	Descripción
service_id	String	ID de servicio
service_name	String	Nombre servicio
monitors	monitor array corresponding to infer_type of a service	Detalles de monitoreo Si infer_type se establece en real-time, consulte Tabla 4.

**Tabla 4** Parámetros **monitor** de **real-time**
Parámetro	Tipo	Descripción
model_id	String	ID del modelo
model_name	String	Nombre del modelo
model_version	String	Versión modelo
invocation_times	Long	Número total de llamadas a instancia de modelo
failed_times	Long	Número de llamadas a instancias de modelo fallidas
cpu_core_usage	Float	Número de CPUs usadas
cpu_core_total	Float	Número total de CPUs
cpu_memory_usage	Integer	Memoria utilizada, en MB
cpu_memory_total	Integer	Memoria total, en MB
gpu_usage	Float	Número de GPUs usadas
gpu_total	Float	Número total de GPUs

Muestras

A continuación se muestra cómo consultar la información de supervisión sobre un servicio en tiempo real.

Modelo de solicitud

GET    https://endpoint/v1/{project_id}/services/{service_id}/monitor

Modelo de respuesta

{
    "service_id": "xxx",
    "service_name": "mnist",
    "monitors": 
    [{
        "model_id": "xxxx",
        "model_name": "minst",
        "model_version": "1.0.0",
        "invocation_times": 50,
        "failed_times": 1,
        "cpu_core_usage": "2.4",
        "cpu_core_total": "4",
        "cpu_memory_usage": "2011",
        "cpu_memory_total": "8192",
        "gpu_usage": "0.6",
        "gpu_total": "1"
   } ]
}