リソースクォータを作成した後、スケーリング、子クォータの追加、一覧と詳細の表示ができます。
Lingjun AI コンピューティングリソースの場合、すべてのノードが同じ hz 識別子を使用していることを確認し、ノード間の高速ネットワーク接続を有効にしてください。
親子クォータの作成
リソースクォータページでは、親クォータと子クォータを作成できます。これらのクォータは QuotaTree と呼ばれるツリー構造を形成し、よりきめ細かいリソース管理と割り当てを可能にします。親子関係の図については、「特長」をご参照ください。
親リソースクォータの作成: リソースクォータの作成 をクリックして、ルートリソースクォータを作成します。詳細については、「クラウドネイティブリソースクォータ」をご参照ください。
子レベルのリソースクォータの作成: 新しいリソースクォータを追加するか、既存のリソースクォータの操作列で子リソースクォータの作成をクリックします。
[Lingjun AI コンピューティングリソース] タブをクリックすると、各リソースクォータのステータス、GPU タイプ、ノード数、およびリソース使用量 (GPU カード、CPU コア、メモリ) を表示できます。
クォータのスケーリング
リソースクォータを作成した後、ジョブの要件に基づいてサイズを調整し、コストを管理できます。
リソースクォータページで、対象のリソースクォータを探し、操作 列の スケーリング をクリックします。ソース または ノード/マシン仕様 を調整してリソースクォータをスケールします。
スケールアップ： 新しいソースまたは仕様を追加するか、既存のものを調整して、利用可能なリソースを増やします。
スケールダウン： 関連する仕様のノード数を減らすか、特定の仕様を削除して、アイドル状態のリソースを解放します。
スケーリング編集ページで、[ソースタイプ] で [専用リソースグループ]、[既存のリソースクォータ]、または [セルフマネージドリソースグループ] を選択し、[ノード/仕様] エリアで [+ 追加] をクリックして必要な仕様を設定してから、[OK] をクリックします。
クォータ一覧の表示
リソースクォータ ページで、Lingjun リソース または 汎用コンピューティングリソース タブに切り替えると、作成済みのリソースクォータのリストが表示されます。
このページには、次の機能もあります。
[ツリー] または [リスト] をクリックすると、表示モードが切り替わります。
[リソースのあるクォータのみ表示] を有効にすると、空のクォータがフィルタリングされます。
「操作」列で、スケーリング、[下位レベルリソースクォータの追加]、または [削除] を実行します。
一覧には、各リソースクォータの基本情報 (名前、タイプ、関連ワークスペース、ステータス、GPU タイプ、ノード数、リソース量 (GPU、CPU コア、メモリなど) ) が表示されます。次の操作を実行できます。
リソースクォータのフィルタリング： [Name/ID] または [Status] でクォータを絞り込みます。
リソース量による並べ替え： 合計または割り当て済みの CPU、メモリ、または GPU リソースで並べ替えて、リソースの分布と使用状況を表示します。
クォータ詳細の表示
[リソースクォータ] ページで、Lingjun リソース または 汎用コンピューティングリソース タブに切り替え、リソースクォータ名をクリックしてその詳細を表示します。 スケジュール済み、デキュー済み、送信量、および GPU、CPU、メモリなどのリソースのアイドル状態を表示することで、リソース使用状況の概要とジョブのキューイング状況を把握できます。
概要
「リソースクォータ詳細」ページの概要タブで、設定を表示および更新します：
[基本情報]：リソースクォータ名、ID、および関連付けられたワークスペースが含まれます。
編集アイコン
をクリックして、リソースクォータ名、関連ワークスペース、および タグ を更新します。ワークスペースを関連付けた後、ワークスペース名をクリックして詳細ページに移動します。その後、そのワークスペースでリソースクォータを AI 開発に使用します。
[リソース情報]:
リソースグループ情報： リソースクォータが属するリソースグループ、およびその親クォータと子クォータが含まれます。親子関係の図については、「親子クォータの作成」セクションをご参照ください。リソース名をクリックすると、詳細ページに移動します。
[GPU デフォルトドライバー]： デフォルトのドライバーを設定して、GPU タイプ、ドライバー、SDK、およびコンテナイメージのカスタム要件を満たすことができます。
[ネットワーク情報]： VPC、セキュリティグループ、NAT ゲートウェイなどのネットワークリソースの制限を表示します。この情報は、ネットワーク層でのリソースクォータの範囲を定義します。
[スケジューリング情報]：リソースクォータのスケジューリング情報を表示し、その設定を更新できます。
[スケジューリングポリシー]：基盤となる原則に基づいて適切なスケジューリングポリシーを選択し、デキュー効率とコンピューティングリソースの利用率を向上させます。設定の詳細については、「スケジューリングポリシー」をご参照ください。
[子レベルのプリエンプション]と[同一レベル計算能力プリエンプション]： リソースが限られている場合、現在のリソースクォータでキューイング中のジョブは、子レベルまたは自己レベルのクォータで実行中のジョブをプリエンプトできます。設定の詳細については、「プリエンプションポリシー」をご参照ください。
[オフピークスケジューリング]： デフォルトで有効です。これにより、アイドル状態のジョブが現在のクォータとその子クォータのリソースを使用できます。
[リソース変更履歴]： 作成、スケーリング、削除操作の履歴を表示します。レコードには、変更タイプ、操作者、ステータス、および対象のインスタンスタイプが表示されます。
[イベント履歴]： ノードのスケーリング、スケジューリングの有効化/無効化、ノードのアタッチ/デタッチなど、クォータに関連するイベントを表示します。履歴には、イベントのトリガー時間、操作者、および内容が含まれます。
[詳細情報]：
[ローカルキャッシュの有効化]： Lingjun AI コンピューティングリソースクォータの場合、この機能を有効にしてデータをコンピューティングノードの近くにキャッシュし、読み取りパフォーマンスを向上させることができます。この機能を有効にすると、ノード上のリソースが一部消費されるため、十分なリソースがあることを確認してください。詳細については、「Lingjun AI コンピューティングのキャッシュアクセラレーション」をご参照ください。
ストレージサービス：
OSS、汎用 NAS、およびBMCPFSのローカルキャッシュをサポートします。[RDMA 対応]： キャッシュで高速化された読み取りは RDMA (tail) をサポートし、より高い通信帯域幅を提供してデータ読み取りパフォーマンスの要件を満たします。
ENI ウォームアップ：リソースクォータ内のノードに対して Elastic Network Interface (ENI) を事前にプロビジョニングし、ジョブの起動を高速化します。この機能を有効にすると ENI リソースが消費されるため、VPC サブネットに十分な数の利用可能な IP アドレスがあることを確認してください。子リソースクォータに割り当てられたノードの場合、最下位レベルのクォータの設定が優先されます。
ノード
「リソースクォータ詳細」ページで、ノード タブに移動すると、クォータのノード情報を表示および管理できます：
ノード詳細: ノードスペック、専用リソースグループ名 / ID、リソースの 使用量 と 合計 の量 (GPU タイプ、GPU カード数、および CPU コア数)、ゾーン (AZ)、高速ネットワーク相互接続ゾーン (HZ)、ならびにノード上に作成された タスク数 と インスタンス数 が含まれます。
ジョブとインスタンスの詳細：対象ノードのタスク数列とインスタンス数列にある対応する番号をクリックすると、ジョブとインスタンスの詳細を表示できます。
ノードのフィルタリング： ノードのステータスや注文ステータスでノードを絞り込んだり、リソース量で並べ替えたりします。
HZ (高速ネットワーク相互接続ゾーン)： Lingjun AI コンピューティングシナリオでは、
hzは基盤となるコンピューティングリソースが存在する高速ネットワークゾーンを示します。同じhz識別子を持つリソースは、高速ネットワークを介して通信できます。
[ノードの状態]： サポートされているステータス：
[準備完了]： コンピューティングノードが利用可能です。
[未準備]： コンピューティングノードは初期化中です。
[スケジューリングの無効化]： ノードはスケジューリングできません。考えられる原因：
[ユーザーによるスケジューリングの停止]： ユーザーが手動でノードのスケジューリングを無効にしました。
[期限切れ]： ノードのサブスクリプションが期限切れです。
Recovering： ノードは回復プロセス中です。このノードでジョブが実行されている場合は、回復を中断しないように、速やかに停止してください。
Unknown： 原因は不明です。サポートについては、アカウントマネージャーにお問い合わせください。
ノードの管理：
ノードでのスケジューリングの停止/開始: 対象のノードの 操作 列で、スケジューリングの停止 または スケジューリングの開始 をクリックして、そのノードでのリソーススケジューリングを一時停止または再開します。
ノードのクリア：対象ノードの 操作 列で ノードの削除 をクリックして、そのノード上のすべてのジョブ (DSW、DLC、または EAS ジョブを含む) を終了します。
ノードリストのダウンロード：
アイコンをクリックして、現在のページからノードリストをエクスポートし、ローカルマシンにダウンロードします。
ジョブ
リソースクォータ詳細ページの タスク タブでは、キューイング中 および デキュー済み ジョブのリソース使用量が表示され、ジョブステータス、リソースクォータ、インスタンス情報、GPU カード数、CPU コア数、メモリサイズなどの主要なメトリクスを確認できます。
ジョブのフィルタリング： [タイプ] または [ジョブステータス] で絞り込みます。
詳細の表示： ジョブ名、リソースクォータ名、またはワークスペース名をクリックして、対応する詳細ページに移動します。
現在のクォータ内のジョブをフィルタリング： [現在のリソースクォータのジョブを表示] スイッチを有効にすると、このクォータ内で作成されたジョブのみが表示されます。
ユーザー
「リソースクォータ詳細」ページの ユーザー タブでは、GPU カード数、CPU コア数、メモリサイズ、ジョブ数などの主要なメトリクスを含む、クォータ内のユーザーごとのリソース使用量を表示できます。
現在のクォータのユーザーをフィルタリング： [現在のリソースクォータのユーザーを表示] スイッチを有効にすると、このクォータに直接ジョブを送信したユーザーのみが表示され、その子クォータは表示されません。
ジョブ詳細の表示：ユーザーのタスク数列で詳細をクリックすると、そのユーザーがサブミットしたジョブが表示されます。ジョブリストページで、ジョブ名をクリックするとその詳細が表示されます。
Monitoring
On the resource quota details page, go to the [モニタリング] tab to view monitoring information.
Displays a GPU computing power heat map (real-time utilization), resource levels, and job status distribution.
The [Monitoring] tab contains the following two areas:
GPU Computing Power Heatmap: displays real-time utilization of each GPU card using heat colors.
Resource and Task Overview: includes a Resource Watermark line chart and a Task Status Distribution donut chart, filterable by time range.
View monitoring information from two perspectives: quota and node. This includes metrics for CPU, memory, disk, network, and GPU. For details on the metrics and how to use CloudMonitor and ARMS to view data, configure alerts, and subscribe to metrics, see Resource quota monitoring and alerting.
Click the [Monitoring] tab, select the [Quota Dimension] subtab to view the following CPU monitoring line charts:
CPU Scheduled (cores): shows the trend of scheduled CPU cores.
CPU Total (cores): shows total CPU cores.
CPU Scheduling Rate (%): shows the ratio of scheduled to total CPU.
Supports time range selection (1 hour, 6 hours, 1 day, 7 days, 14 days, or custom).
トポロジー
「リソースクォータ詳細」ページの リソーストポロジ タブで、クォータのトポロジーを表示します。表示形式は 2 種類あります。
リソースビュー： トポロジーカード形式で、各子リソースクォータの GPU (カード)、CPU (コア)、およびメモリ (TiB) の使用量と合計クォータを表示します。
ジョブビュー：総ジョブ数、キューイング中のジョブ、実行中のジョブなど、各キューのジョブ実行ステータスをトポロジー形式で表示し、[すべて]、[総ジョブ数]、[キューイング中]、および [実行中] によるフィルタリングをサポートします。
クォータの削除
リソースクォータ (Quota) ページで、操作 列の 削除 をクリックして、不要になったリソースクォータを削除します。 リソースクォータを削除する前に、ワークスペースとの関連付けを解除する必要があります。 詳細については、「概要」をご参照ください。
[Lingjun AI コンピューティングリソース] または 汎用コンピューティングリソース タブで、対象のリソースクォータの行を探します。