更新时间:2026-10-21 GMT+08:00
分享

资源监控和作业监控概述

AI DataLake提供了两种监控方式,帮助用户全面掌握资源运行状态。

  • AI DataLake服务监控

    通过AI DataLake管理控制台实时查看计算资源池的CPU、内存、NPU、GPU使用率、存储资源的带宽、容量、Inode使用,以及各引擎端点的资源和作业监控指标,帮助管理员掌握资源运行状态。

  • AOM Prometheus监控

    应用运维管理(Application Operations Management,简称AOM)是云上应用的一站式立体化运维管理平台,实时监控应用及云资源,采集各项指标、日志及事件等数据分析应用健康状态,提供告警及数据可视化功能,帮助用户及时发现故障,全面掌握应用、资源及业务的实时运行状况。

两种资源监控方式的对比如表1所示。

表1 监控方式对比说明

对比项

AI DataLake服务监控

AOM Prometheus监控

监控对象

  • 计算资源池
  • 存储资源
  • Aura端点资源和作业
  • Ray端点资源和作业
  • Spark端点资源和作业
  • Flink端点资源和作业
  • 计算资源池
  • Aura端点资源和作业
  • Ray端点资源、作业和Ray原生指标
  • Spark端点资源和作业
  • Flink端点资源和作业

配置方式

无需配置,默认可用

在创建对应的监控对象时勾选“监控对接AOM”

查看监控指标位置

AI DataLake管理控制台

AOM 2.0控制台(按AOM计费规则收费)

相关文档

AI DataLake服务监控

AOM Prometheus监控

相关文档