Supervisa el estado de la implementación e investiga problemas en AI Data Engine
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El control del estado de AI Data Engine (AIDE) te ayuda a identificar cargas de trabajo con problemas y limitaciones de recursos que podrían interrumpir el análisis. Usa los detalles del estado para evaluar el impacto de un problema y recopilar información para solucionar problemas.
Supervisa el estado de la implementación e investiga problemas
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En NetApp Console, ve a AI data hub > AI Data Engine.
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Selecciona Configuración y luego selecciona control del estado.
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Comprueba System stability en Infrastructure Status para ver si hay algún pod que no funcione correctamente.
Un pod en mal estado no puede ejecutar su carga de trabajo como se espera. Los estados no saludables incluyen Pending, Failed, Evicted, Unknown, OOMKilled y CrashLoopBackOff.
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Identifica las limitaciones de recursos que podrían afectar a tu implementación:
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Para una implementación de un solo nodo, consulta Estado del nodo. Si el nodo indica un problema de estado, comprueba las tarjetas de utilización de CPU, memoria y disco para detectar signos de presión sobre los recursos.
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En una implementación de varios nodos, revisa estado de los nodos para identificar los nodos con estado «Crítico», «Advertencia» o «Sin conexión». Compara las métricas disponibles de utilización de recursos para detectar indicios de presión sobre los recursos. En el caso de los nodos sin conexión, comprueba su disponibilidad.
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En el caso de una implementación con varios nodos, selecciona Ver detalles en una ficha de utilización para analizar el recurso:
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Utilización de CPU: compara el uso actual con los umbrales de advertencia y críticos.
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Utilización de memoria: revisa el uso actual, el riesgo de falta de memoria (OOM) y el umbral de expulsión.
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Uso del disco: comprueba el espacio disponible, el riesgo y el umbral de parada.
Presta especial atención a las advertencias relacionadas con la memoria y el disco, ya que estas situaciones pueden interrumpir el análisis. Sigue cualquier acción recomendada que se muestre en los detalles.
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Para identificar las cargas de trabajo afectadas, utiliza los filtros Pod y Status en Pod health para reducir la lista.
Revisa la carga de trabajo, el estado y el uso de recursos de cada pod afectado. Utiliza esta información para distinguir la presión de recursos de los pods que fallan, se reinician repetidamente o están en espera de ejecutarse.
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Revisa cargas de trabajo problemáticas para identificar las cargas de trabajo que se han detenido o que se reinician con frecuencia. Toma nota de las horas indicadas para poder relacionar estos eventos con el uso de los recursos.
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Analiza las tendencias de utilización de recursos para ver si la presión sobre ellos es temporal o sostenida:
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En el caso de una implementación de un solo nodo, consulta la distribución de la utilización de recursos para el intervalo de tiempo correspondiente.
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Para una implementación con varios nodos, consulta Top 20 Nodes (Utilization) para el intervalo de tiempo correspondiente. Compara la utilización entre nodos e inspecciona el uso de CPU, memoria y disco de los nodos afectados para identificar picos breves o una utilización alta sostenida.
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Si necesitas ayuda para resolver un problema, selecciona
en Pod health para descargar la información del pod. Recopila los datos pertinentes de System information, incluido el nombre del host, el sistema operativo, el kernel, la versión de Console, la versión de Kubernetes y el ID de la cuenta de Console, para compartirlos con tu administrador o con el equipo de soporte técnico.
Después de tomar medidas correctivas, vuelve a control del estado y revisa estabilidad del sistema, estado de los pods, estado de los nodos y la utilización de recursos para verificar que las condiciones notificadas se hayan resuelto. Si se interrumpió el escaneo, ve a fuentes de datos para verificar que se haya reanudado. Consulta "Ver el estado y los detalles del análisis".