# 查看Aura资源监控 在日常运维工作中，管理员可以通过可视化监控实时掌握AuraJob和AuraJobV2端点的资源使用情况，直观了解资源池中各类资源的实时占用，判断是否需要扩缩容，优化资源配置以避免浪费或不足，及时发现资源瓶颈并保障业务稳定运行。 #### 查看Aura资源监控 1. 登录[AI DataLake管理控制台](https://console.huaweicloud.com/fabric/)。 2. 在页面左上角切换至对应的工作空间。 3. 在左侧导航栏选择"引擎端点 \> 多模数据引擎Aura"，在端点列表中单击运行作业的端点名称进入概览页面。 4. 选择"监控"页签，即可查看端点的资源使用情况。 单击指标右上角的![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-aidatalake/zh-cn_image_0000002666505252.png "点击放大")，可以查看指标的详细信息。 表1AuraJobV2端点资源监控指标 | 指标分类 | 监控指标 | 指标名称 | 单位 | 说明 | |:---|:---|:---|:---|:---| | CPU资源分配量\&实际使用率 | CPU_RESERVED_ALLOCATION | 预留资源实时分配量 | vCPUs | 当前端点被分配的CPU预留资源数量。 | | CPU资源分配量\&实际使用率 | CPU_ELASTIC_ALLOCATION | 弹性资源实时分配量 | vCPUs | 当前端点被分配的CPU弹性资源数量。 | | CPU资源分配量\&实际使用率 | CPU_RATE | 实际使用率 | % | 当前端点实际使用CPU资源占被分配的CPU资源的比例。 | | CPU资源分配量\&实际使用率 | CPU_SCALE_MIN | 资源最小配额 | vCPUs | 当前端点被分配的最小CPU资源数量。 | | 内存资源分配量\&实际使用率 | MEM_RESERVED_ALLOCATION | 预留资源实时分配量 | GiB | 当前端点被实时分配的预留资源的内存。 | | 内存资源分配量\&实际使用率 | MEM_ELASTIC_ALLOCATION | 弹性资源实时分配量 | GiB | 当前端点被实时分配的弹性资源的内存。 | | 内存资源分配量\&实际使用率 | MEM_RATE | 实际使用率 | % | 当前端点实际使用的内存资源占被分配的内存资源的比例。 | | 内存资源分配量\&实际使用率 | MEM_SCALE_MIN | 资源最小配额 | GiB | 当前端点被分配的最小内存。 | | GPU资源分配量\&实际使用率 | GPU_RESERVED_ALLOCATION | 预留资源实时分配量 | 卡 | 当前端点被实时分配的GPU预留资源Worker卡数。 | | GPU资源分配量\&实际使用率 | GPU_ELASTIC_ALLOCATION | 弹性资源实时分配量 | 卡 | 当前端点被实时分配的GPU弹性资源Worker卡数。 | | GPU资源分配量\&实际使用率 | GPU_RATE | 实际使用率 | % | 当前端点实际使用的GPU Worker卡数占被分配的GPU Worker卡数的比例。 | | GPU资源分配量\&实际使用率 | GPU_SCALE_MIN | 资源最小配额 | 卡 | 当前端点被分配的最小GPU Worker卡数。 | | NPU资源分配量\&实际使用率 | NPU_RESERVED_ALLOCATION | 预留资源实时分配量 | 卡 | 当前端点所分配的NPU预留资源的Worker卡数。 | | NPU资源分配量\&实际使用率 | NPU_ELASTIC_ALLOCATION | 弹性资源实时分配量 | 卡 | 当前端点被分配的NPU弹性资源的Worker卡数。 | | NPU资源分配量\&实际使用率 | NPU_RATE | 实际使用率 | % | 当前端点实际使用的NPU Worker卡数占被分配的NPU Worker卡数的比例。 | | NPU资源分配量\&实际使用率 | NPU_SCALE_MIN | 资源最小配额 | 卡 | 当前端点被分配的最小NPU Worker卡数。 | 表2AuraJob端点资源监控指标 | 指标分类 | 监控指标 | 指标名称 | 单位 | 指标说明 | |:---|:---|:---|:---|:---| | CPU资源分配量\&实际使用率 | CPU_RESERVED_ALLOCATION | 预留资源实时分配量 | vCPUs | 当前端点被实时分配的CPU预留资源数量。 | | CPU资源分配量\&实际使用率 | CPU_ELASTIC_ALLOCATION | 弹性资源实时分配量 | vCPUs | 当前端点被实时分配的CPU弹性资源数量。 | | CPU资源分配量\&实际使用率 | CPU_RATE | 实际使用率 | % | 当前端点实际使用CPU资源占被分配的CPU资源的比例。 | | CPU资源分配量\&实际使用率 | CPU_SCALE_MIN | 资源最小配额 | vCPUs | 当前端点被分配的最小CPU资源数量。 | | 内存资源分配量\&实际使用率 | MEM_RESERVED_ALLOCATION | 预留资源实时分配量 | GiB | 当前端点被实时分配的预留资源内存数量。 | | 内存资源分配量\&实际使用率 | MEM_ELASTIC_ALLOCATION | 弹性资源实时分配量 | GiB | 当前端点被实时分配的弹性资源内存数量。 | | 内存资源分配量\&实际使用率 | MEM_RATE | 实际使用率 | % | 当前端点实际使用内存资源占被分配的内存资源的比例。 | | 内存资源分配量\&实际使用率 | MEM_SCALE_MIN | 资源最小配额 | GiB | 当前端点被分配的最小内存资源数量。 | | GPU资源分配量\&实际使用率 | GPU_RATE | 实际使用率 | % | 当前端点实际使用GPU卡数占被分配的GPU卡数的比例。 | | GPU资源分配量\&实际使用率 | GPU_SCALE_MIN | 资源最小配额 | 卡 | 当前端点被分配的最低可用GPU卡数。 | | GPU资源分配量\&实际使用率 | GPU_ALLOCATION | 实时分配量 | 卡 | 当前端点被分配的实时GPU卡数。 | | NPU资源分配量\&实际使用率 | NPU_RATE | 实际使用率 | % | 当前端点实际使用NPU卡数占被分配的NPU卡数的比例。 | | NPU资源分配量\&实际使用率 | NPU_SCALE_MIN | 资源最小配额 | 卡 | 当前端点被分配的最低可用NPU卡数。 | | NPU资源分配量\&实际使用率 | NPU_ALLOCATION | 实时分配量 | 卡 | 当前端点被分配的实时NPU卡数。 | 5. 您可以通过筛选周期和刷新频率，查看监控数据。 - 周期：支持通过近1小时、近6小时、近1天、近7天、近30天的维度查看所选时间段的监控数据，您也可以自定义周期，但最长是30天。 设置监控数据统计周期后，您可以在界面右上角选择"按分钟"、"按小时"或"按天"的维度查看图表，图表数据会按照所选聚合粒度计算平均值呈现。 - 监控数据统计周期为近1小时/6小时，监控图表内的数据周期最小为1分钟。 - 监控数据统计周期为近1天/7天，监控图表内的数据周期最小为1小时，图表不支持按分钟呈现。 - 监控数据统计周期为近30天，监控图表内的数据周期最小为1天，图表不支持按分钟或者按小时呈现。 - 自定义监控数据统计周期最大选择30天，超过1天时监控图表内的数据周期最小为1小时，超过7天时监控图表内的数据周期最小为1天。 - 刷新频率：可按需选择手动刷新、1分钟和5分钟。