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AI Data Engine
본 한국어 번역은 사용자 편의를 위해 제공되는 기계 번역입니다. 영어 버전과 한국어 버전이 서로 어긋나는 경우에는 언제나 영어 버전이 우선합니다.

AI Data Engine에서 배포 상태 모니터링 및 문제 조사

기여자 netapp-dbagwell
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AI Data Engine(AIDE) 상태 모니터링은 스캔을 방해할 수 있는 비정상적인 워크로드 및 리소스 제약을 식별하는 데 도움이 됩니다. 상태 세부 정보를 사용하여 문제의 영향을 평가하고 문제 해결에 필요한 정보를 수집하십시오.

배포 상태를 모니터링하고 문제를 조사합니다

단계

  1. NetApp Console에서 AI 데이터 허브 > *AI Data Engine*으로 이동합니다.

  2. *구성*을 선택한 다음 *상태 모니터링*을 선택합니다.

  3. *인프라 상태*에서 *시스템 안정성*을 확인하여 Pod에 이상이 있는지 살펴보십시오.

    상태가 좋지 않은 Pod는 예상대로 워크로드를 실행할 수 없습니다. 상태가 좋지 않은 상태에는 Pending, Failed, Evicted, Unknown, OOMKilled 및 CrashLoopBackOff가 포함됩니다.

  4. 배포에 영향을 줄 수 있는 리소스 제약 조건을 파악하십시오:

    • 단일 노드 배포의 경우 *노드 상태*를 검토하십시오. 노드에 상태 문제가 표시되면 CPU, 메모리 및 디스크 사용률 카드를 확인하여 리소스 부족 징후를 살펴보십시오.

    • 다중 노드 배포의 경우, *노드 상태*를 검토하여 심각, 경고 또는 오프라인 상태인 노드를 식별하십시오. 사용 가능한 리소스 활용률 지표를 비교하여 리소스 부족 징후를 파악하십시오. 오프라인 상태인 노드의 경우, 노드 가용성을 조사하십시오.

  5. 다중 노드 배포의 경우, 활용률 카드에서 *세부 정보 보기*를 선택하여 리소스를 확인하십시오:

    • CPU 사용률: 현재 사용량을 경고 및 위험 임계치와 비교합니다.

    • 메모리 활용률: 현재 사용량, 메모리 부족(OOM) 위험 및 메모리 제거 임계값을 검토하십시오.

    • 디스크 사용량: 사용 가능한 공간, 위험도 및 중지 임계값을 검토하십시오.

    메모리 및 디스크 경고에 특히 주의하십시오. 이러한 문제는 검사를 중단시킬 수 있습니다. 세부 정보에 표시되는 권장 조치를 따르십시오.

  6. 영향을 받는 워크로드를 식별하려면 Pod 상태 아래의 Pod 및 상태 필터를 사용하여 목록을 좁히십시오.

    영향을 받는 각 파드의 워크로드, 상태 및 리소스 사용량을 검토하십시오. 이 정보를 사용하여 리소스 부족 현상과 실패, 반복 재시작 또는 실행 대기 중인 파드를 구분하십시오.

  7. *문제가 있는 워크로드*를 검토하여 중지되었거나 자주 재시작되는 워크로드를 식별하십시오. 이러한 이벤트와 리소스 사용량 간의 상관관계를 파악하는 데 도움이 되도록 보고된 시간을 기록하십시오.

  8. 리소스 활용률 추세를 검토하여 리소스 압박이 일시적인지 지속적인지 확인하십시오:

    • 단일 노드 배포의 경우 해당 기간의 *리소스 활용률 분포*를 검토하십시오.

    • 다중 노드 배포의 경우, 해당 기간 동안 *상위 20개 노드(사용률)*를 검토하십시오. 노드 간 사용률을 비교하고, 영향을 받는 노드의 CPU, 메모리 및 디스크 사용량을 검사하여 일시적인 사용량 급증 또는 지속적인 높은 사용률을 파악하십시오.

  9. 문제 해결에 도움이 필요하면 *Pod 상태*에서 다운로드를 선택하여 Pod 정보를 다운로드하십시오. 호스트 이름, 운영 체제, 커널, Console 버전, Kubernetes 버전, Console 계정 ID 등 관련 세부 정보를 *시스템 정보*에서 수집하여 관리자 또는 지원 팀과 공유하십시오.

결과

수정 조치를 취한 후 상태 모니터링*으로 돌아가 *시스템 안정성, Pod 상태, 노드 상태 및 리소스 활용률을 검토하여 보고된 문제가 해결되었는지 확인하십시오. 스캔이 중단된 경우 *데이터 소스*로 이동하여 스캔이 재개되었는지 확인하십시오. "스캔 상태 및 세부 정보 보기"을(를) 참조하십시오.