Integración para Ray

Nuestra integración Ray monitorea el rendimiento de su Ray, ayudándolo a diagnosticar y optimizar el clúster Ray, tareas de ML como preprocesamiento de datos, capacitación distribuida, ajuste de hiperparámetros, aprendizaje por refuerzo y servicio de modelos y escalamiento de la aplicación Python. Nuestra integración Ray hace uso de nuestro agente de infraestructura y NRI-Prometheus le brinda un dashboard prediseñado con su métrica Ray más importante.

Después de configurar la integración con New Relic, vea sus datos en un panel como este, listo para usar.

Instalar el agente de infraestructura

Para utilizar la integración de Ray, primero debe instalar el agente de infraestructura en el mismo host. El agente de infraestructura monitorea el propio host, mientras que la integración Ray extiende su monitoreo con datos específicos del clúster Ray.

Instalar la integración de Prometheus

Descargue la última versión de Prometheus desde la página de descarga de Prometheus. Seleccione la versión adecuada para su sistema operativo y arquitectura. Para Linux, probablemente elijas la versión linux-amd64. Copie el enlace de descarga del archivo tarball (archivo .tar.gz ).
Una vez descargado Prometheus, extraiga el archivo tar de descarga:
bash
```
$tar -xvzf <filename.tar.gz>
```
Navegue hasta la carpeta Prometheus extraída y ejecute el siguiente comando para iniciar el servicio Prometheus:
bash
```
$cd /DOWNLOADED-FOLDER/
```
bash
```
$./prometheus --config.file=/tmp/ray/session_latest/metrics/prometheus/prometheus.yml
```
Cuando se inicia Prometheus, opera en el puerto 9090. Navegue a la interfaz web de Prometheus, seleccione Status y haga clic en el objetivo deseado para ver las URL del extremo Ray métrica, como se muestra a continuación: http://YOUR_DOMAIN:64415/metrics, http://YOUR_DOMAIN:44217/metrics, http://YOUR_DOMAIN:44227/metrics

Configurar `nri-prometheus` para Ray

Cree un archivo llamado nri-prometheus-config.yml en la siguiente ruta:
bash
```
$/etc/newrelic-infra/integrations.d
```
Agregue el siguiente fragmento a su archivo nri-prometheus-config.yml que permite al agente capturar datos de Ray:
```
integrations:
- name: nri-prometheus
    config:
    standalone: false
    # Defaults to true. When standalone is set to `false`, `nri-prometheus` requires an infrastructure agent to send data.
    emitters: infra-sdk
    # When running with infrastructure agent emitters will have to include infra-sdk
    cluster_name: Ray_Metrics
    # Match the name of your cluster with the name seen in New Relic. 
    targets:
        - description: Ray_Metrics
        urls: ["http://<YOUR_HOST_IP>:64747/metrics", "http://<YOUR_HOST_IP>:44217/metrics", "http://<YOUR_HOST_IP>:44227/metrics"]
    #    tls_config:
    #      ca_file_path: "/etc/etcd/etcd-client-ca.crt"
    #      cert_file_path: "/etc/etcd/etcd-client.crt"
    #      key_file_path: "/etc/etcd/etcd-client.key"
    verbose: false
    # Defaults to false. This determines whether or not the integration should run in verbose mode.
    audit: false
    # Defaults to false and does not include verbose mode. Audit mode logs the uncompressed data sent to New Relic and can lead to a high log volume.
    # scrape_timeout: "YOUR_TIMEOUT_DURATION"
    # `scrape_timeout` is not a mandatory configuration and defaults to 30s. The HTTP client timeout when fetching data from endpoints.
    scrape_duration: "5s"
    # worker_threads: 4
    # `worker_threads` is not a mandatory configuration and defaults to `4` for clusters with more than 400 endpoints. Slowly increase the worker thread until scrape time falls between the desired `scrape_duration`. Note: Increasing this value too much results in huge memory consumption if too many metrics are scraped at once.
    insecure_skip_verify: false
    # Defaults to false. Determins if the integration should skip TLS verification or not.
    timeout: 10s
```

Reenviar log de Ray a New Relic

Puede utilizar nuestra capacidad de reenvío de logs para reenviar el log de Ray a New Relic.

Cree un archivo de log denominado logging.yml en la siguiente ruta:
bash
```
$/etc/newrelic-infra/logging.d/
```

Agregue el siguiente script al archivo logging.yml :

- name: dashboard.log
file: /tmp/ray/session_latest/logs/dashboard.log
attributes:
    logtype: ray_dashboard_logs
- name: monitor.log
file: /tmp/ray/session_latest/logs/monitor.log
attributes:
    logtype: ray_monitor_logs
- name: log_monitor.log
file: /tmp/ray/session_latest/logs/log_monitor.log
attributes:
    logtype: ray_log_monitor_logs

Reiniciar el agente de infraestructura.

Utilice las instrucciones de nuestros documentos del agente de infraestructura para reiniciar su agente de infraestructura. Este es un comando básico que debería funcionar para la mayoría de las personas:

bash

$sudo systemctl restart newrelic-infra.service

Visualiza tu Rayo métrico en New Relic

Una vez que haya completado la configuración anterior, podrá ver su métrica utilizando nuestra plantilla dashboard prediseñadas. Para acceder a este dashboard:

Vaya a one.newrelic.com > + Add data.
Haga clic en la pestaña del Dashboards .
En el cuadro de búsqueda, escriba Ray.
Selecciónelo y haga clic en Install.
Para instrumentar el inicio rápido de Apache Druid y ver métricas y alertas, también puede seguir nuestra página de inicio rápido de Ray haciendo clic en el botón Install now .
Aquí hay una consulta de ejemplo para verificar los nodos activos en su clúster Ray:
```
SELECT latest(ray_cluster_active_nodes) FROM Metric
```

¿Que sigue?

Para obtener más información sobre cómo crear una consulta NRQL y generar un panel, consulte estos documentos:

Introducción al generador de consultas para crear consultas básicas y avanzadas.
Introducción al panel para personalizar tu dashboard y realizar diferentes acciones.
Administre su dashboard para ajustar el modo de visualización de su panel o para agregar más contenido a su dashboard.

Te ofrecemos esta traducción automática para facilitar la lectura.

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