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Elastic High Performance Computing:クラスタのパフォーマンスデータを表示する

最終更新日:Jan 11, 2025

Elastic High Performance Computing (E-HPC) オプティマイザーは、パフォーマンスの監視とプロファイリングを行うプラットフォームです。クラスタのパフォーマンスメトリクスの監視、クラスタのパフォーマンス統計の表示、プロセスごとのホット関数の分析を行うことができます。 E-HPC オプティマイザーによって表示されるパフォーマンスダッシュボードとパフォーマンスデータに基づいて、クラスタのパフォーマンスを最適化できます。

パフォーマンスダッシュボードを表示する

  1. E-HPC コンソール にログオンします。

  2. 上部のナビゲーションバーで、リージョンを選択します。

  3. 左側のナビゲーションペインで、ジョブ パフォーマンス管理E-HPC チューン を選択します。

  4. クラスタビュー ページで、クラスタの基本情報とノードヒートマップを表示できます。

    Performance dashboard

    ヒートマップの各四角いブロックは、ノードを表します。ノードの上にポインターを移動すると、前の図に示すように、ノードの名前とパフォーマンスメトリクスが表示されます。

    説明

    CPU 使用率、メモリ使用量、ネットワーク帯域幅、ディスクスループット、およびディスク使用量のヒートマップが提供されます。ヒートマップを変更するには、右上隅にある 設定 をクリックします。 ダッシュボード設定 ダイアログボックスで、ニーズに基づいてヒートマップを指定できます。

ノードのパフォーマンスデータを表示する

  1. クラスタビュー ページで、表示するクラスタを選択し、[操作] 列の ノード をクリックします。

  2. ノードリスト セクションで、パフォーマンスデータを表示するノードを選択します。

  3. オプション。 選択 をクリックして、特定のジョブのノードパフォーマンスデータを表示します。

  4. 範囲スライダーをドラッグして時間範囲を調整するか、時間範囲 をクリックして時間範囲を選択します。

  5. メトリクス をクリックし、表示するメトリクスを選択します。

  6. ディメンションを選択します。

    • ノード別にノードパフォーマンスデータを表示する場合、各サブグラフには 1 つのノードのパフォーマンスデータが表示され、各曲線は 1 つのメトリクスのデータを示します。

    • メトリック別にノードパフォーマンスデータを表示する場合、各サブグラフには 1 つのメトリックのパフォーマンスデータが表示され、各曲線は 1 つのノードのデータを示します。

    NodeView

プロセスのパフォーマンスデータを表示する

  1. クラスタビュー ページで、表示するクラスタを選択し、[操作] 列の プロセス をクリックします。

  2. ノードリスト セクションで、表示するノードを選択します。

  3. オプション。 選択 をクリックして、特定のジョブのプロセスパフォーマンスデータを表示します。

  4. 範囲スライダーをドラッグして時間範囲を調整するか、時間範囲 をクリックして時間範囲を選択します。

    グラフには、指定された時間範囲内で CPU 使用率が最も高い上位 5 つのプロセスが表示されます。特定の時点のプロセスの詳細を表示するには、ポインターをグラフの上に移動します。

    ProcView

プロセスのパフォーマンスデータをプロファイルする

  1. クラスタビュー ページで、表示するクラスタを選択し、[操作] 列の プロセス をクリックします。

  2. プロセスビュー タブで、パフォーマンスデータをプロファイルするプロセスを選択します。表示

    説明

    CPU 使用率が最も高い上位 5 つのプロセスがグラフに表示されます。

    Profiler

  3. プロファイリング設定 ダイアログボックスで、[期間] と [頻度] を指定し、OK をクリックします。

  4. プロファイラー タブで、表示するプロファイリング結果を選択し、表示 をクリックします。

    パフォーマンスプロファイルのフレームグラフが [プロファイラー] タブに表示されます。フレームグラフは、関数に費やされた CPU 時間を視覚化します。これにより、ホット関数を分析できます。

    Profiler

  5. オプション。 ダウンロード をクリックして、プロファイリング結果をダウンロードします。

    プロファイリング結果に基づいて、クラスタのパフォーマンスを最適化できます。