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、Web インターフェイスの右上隅にあるユーザー メニューの下にある [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] というラベルの付いたボックスをオンにすることで、これらのシステムの自動監視を有効にすることができます。
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
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 を使用するように構成されている場合 (ほとんどの場合は既定)、CycleCloud とクラスターのプライマリ 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 が開かれている限り、自動監視は機能します。
CentOS/RHEL の Ganglia
EPEL は CentOS と RHEL で Ganglia を提供します。 Azure CycleCloud では、EPEL と Ganglia の依存関係が既定で構成およびインストールされます。
EPEL の使用をオプトアウトするには、クラスター テンプレートで cyclecloud.install_epel = false を設定します。 EPEL をオプトアウトすると、Ganglia の監視設定がスキップされます。 この変更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 ビューで収集されるデータを事前に処理します。
ここでは、クラスターの実行ノードにインストールされる "クライアント" 依存関係と、プライマリ クラスター ノードにインストールされている "サーバー" 依存関係について説明します。
# 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
CycleCloud の Grid Scheduling Edition を実行すると、グリッド エンジン クラスターの起動時にグリッド 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、 qmaster サービスを実行しているノードに CycleCloud が SSH 接続できることです。
Azure Monitor
CycleCloud 8.0 以降では、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。 この変更により、ノードで受信ポート 8652 を開く必要がなくなります。
注
Ganglia がプレインストールされたバージョン 7 を使用するクラスターでも、CycleCloud 8 の Azure Monitor からメトリックを取得します。
収集されるメトリックは次のとおりです。
- CPU の割合
- ディスク読み取りバイト数
- ディスク書き込みバイト数
- ネットワーク受信
- ネットワーク送信
CycleCloud クラスターから Log Analytics にログ データを格納し、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。