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監視

Azure CycleCloud では、プラグ可能なアーキテクチャを使用した外部サービスの監視がサポートされています。 管理者は、これらのシステムの自動監視を有効にして、Web インターフェイスの右上隅にあるユーザー メニューの [ 設定] ページに移動し、[ CycleCloud 設定] 項目をダブルクリックし、[ CycleCloud サービスの監視を有効にする] ボックスをオンにします。

このオプションを有効にすると、各クラスターでサポートされているサービスが CycleCloud に自動的に登録され、そのサービスの監視が構成されます。

サポートされているサービス

神経 節

CycleCloud のすべてのバージョンには、CPU/メモリ/帯域幅の使用状況などのパフォーマンス メトリックを収集するための Ganglia 監視サポートが付属しています。 クラスターが Ganglia (ほとんどの場合、既定値) を使用するように構成されている場合、CycleCloud とクラスターのマスター ノード (gmetad サービスを実行しているノード) の間でポート 8652 が開いている限り、自動監視が機能します。

Ganglia on CentOS/RHEL

CentOS および RHEL のガンリアは EPEL によって提供されます。 Azure CycleCloud では、EPEL と Ganglia の依存関係が既定で構成され、インストールされます。

クラスター テンプレートで設定 cyclecloud.install_epel = false することで、EPEL の使用をオプトアウトすることもできます。 EPEL をオプトアウトすると、Ganglia の監視設定はスキップされます。 これはコンピューティング クラスターの計算機能には影響しませんが、クラスターのレポート ビューで収集されたデータは省略されます。

詳細については、実行クラスター ノードにインストールされている "クライアント" 依存関係と、マスター/ヘッド クラスター ノードにインストールされている "サーバー" 依存関係を次に示します。

# Ganglia client dependencies from CentOS/RHEL base
yum -y install apr bash expat glibc pcre python python-libs systemd zlib

# Ganglia client dependencies provided by EPEL
yum -y install ganglia ganglia-gmond ganglia-gmond-python libconfuse

# Ganglia server dependencies from CentOS/RHEL base
yum -y install apr bash expat glibc libmemcached pcre rrdtool systemd zlib

# Ganglia server dependencies provided by EPEL
yum -y install ganglia ganglia-gmetad libconfuse

グリッド エンジン

CycleCloud の Grid Scheduling Edition を実行している場合、Grid Engine クラスターが開始されると、グリッド エンジンの監視が自動的に構成されます。 唯一の要件は、クラスター用に構成されたキーペアを使用して、CycleCloud が qmaster サービスを実行しているノードに SSH 接続できることです。

Azure Monitor

CycleCloud 8.0 の時点では、クラスターのメトリックは Ganglia ではなく Azure Monitor からプルされます。 これにより、ノードでポート 8652 受信を開く必要がなくなります。

注意

バージョン 7 にまだ存在し、Ganglia がプレインストールされているクラスターでも、CycleCloud 8 の Azure Monitor からメトリックが取得されます。

収集されるメトリックは次のとおりです。

  • Percentage CPU
  • Disk Read Bytes
  • Disk Write Bytes
  • Network In
  • Network Out

また、CycleCloud クラスターからのログ データを Log Analytics に格納し、カスタム メトリック ダッシュボードを作成することもできます。 クラスターの Log Analytics からカスタム メトリック ダッシュボードを作成する方法の詳細については、 Azure Monitor ドキュメントの「方法」セクションとチュートリアルを参照してください。