查看Ray端点的资源及作业监控信息
在日常运维中，管理员通过可视化监控实时掌握RayCluster和RayJob端点的资源使用情况及作业状态，从而直观查看资源现状、辅助扩缩容决策、优化资源配置并保障业务稳定。
查看资源监控
- 登录AI DataLake管理控制台。
- 在页面左上角切换至对应的工作空间。
- 在左侧导航栏选择“引擎端点 > AI 计算引擎 Ray”，在端点列表中单击运行作业的端点名称，进入概览页面。
- 选择“监控”页签，在“资源监控”区域查看端点资源监控信息。
单击指标右上角的
，可以查看指标的详细信息。指标分类
监控指标
指标名称
单位
指标说明
CPU使用量
CPU_RESERVED_ALLOCATION
预留资源实时分配量
vCPUs
当前端点CPU预留资源实时分配量。
CPU_ELASTIC_ALLOCATION
弹性资源实时分配量
vCPUs
当前端点CPU弹性资源实时分配量。
内存使用量
MEM_RESERVED_ALLOCATION
预留资源实时分配量
GiB
当前端点预留资源的内存实时分配量。
MEM_ELASTIC_ALLOCATION
弹性资源实时分配量
GiB
当前端点弹性资源的内存实时分配量。
GPU使用量
GPU_RESERVED_ALLOCATION
预留资源实时分配量
卡
当前端点GPU预留资源被实时分配的卡数。
GPU_ELASTIC_ALLOCATION
弹性资源实时分配量
卡
当前端点GPU弹性资源被实时分配的卡数。
NPU使用量
NPU_RESERVED_ALLOCATION
预留资源实时分配量
卡
当前端点NPU预留资源被实时分配的卡数。
NPU_ELASTIC_ALLOCATION
弹性资源实时分配量
卡
当前端点NPU弹性资源被实时分配的卡数。
- 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。
- 刷新频率：可按需选择手动刷新、1分钟和5分钟。
查看作业监控
- 登录AI DataLake管理控制台。
- 在页面左上角切换至对应的工作空间。
- 在左侧导航栏选择“引擎端点 > AI 计算引擎 Ray”，在端点列表中单击运行作业的端点名称，进入概览页面。
- 选择“监控”页签，在“作业监控”区域查看作业监控信息。 单击指标右上角的
，可以查看指标的详细信息。 指标名称
监控指标
单位
指标说明
成功作业数
JOB_SUCCEED_COUNT
Count
当前端点已运行成功的作业数统计，并计算出作业数最大值、最小值、平均值。
失败作业数
JOB_FAILED_COUNT
Count
当前端点运行失败的作业数统计，并计算出作业数最大值、最小值、平均值。
已取消作业数
JOB_CANCELED_COUNT
Count
当前端点中已取消的作业数统计，并计算出作业数最大值、最小值、平均值。
运行中作业数
RUNNING_JOBS_COUNT
Count
当前端点中正在运行的作业数统计，并计算出作业数最大值、最小值、平均值。
提交中作业数
SUBMITTING_JOBS_COUNT
Count
当前端点中正在提交的作业数统计，并计算出作业数最大值、最小值、平均值。
- 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。
- 刷新频率：可按需选择手动刷新、1分钟和5分钟。
