• EnglishEspañol日本語한국어Português
  • EntrarComeçar agora

Esta tradução de máquina é fornecida para sua comodidade.

Caso haja alguma divergência entre a versão em inglês e a traduzida, a versão em inglês prevalece. Acesse esta página para mais informações.

Criar um problema

Ray integração

Nossa integração Ray monitora o desempenho do seu Ray, ajudando você a diagnosticar e otimizar o cluster Ray, tarefas de ML como pré-processamento de dados, treinamento distribuído, ajuste de hiperparâmetros, aprendizado por reforço e disponibilização de modelo e escalonamento de aplicativo Python. Nossa integração Ray faz uso de nosso agente de infraestrutura e o NRI-Prometheus oferece um dashboard pré-construído com suas métricas Ray mais importantes.

Depois de configurar a integração com o New Relic, veja seus dados em painéis como estes, prontos para uso.

Instalar o agente de infraestrutura

Para usar a integração Ray, primeiro é necessário instalar o agente de infraestrutura no mesmo host. O agente de infraestrutura monitora o próprio host, enquanto a integração Ray amplia seu monitoramento com dados específicos do cluster Ray.

Instale a integração do Prometheus

  1. Baixe a versão mais recente do Prometheus na página de download do Prometheus. Selecione a versão apropriada para seu sistema operacional e arquitetura. Para Linux, você provavelmente escolherá a versão linux-amd64. Copie o link de download do tarball (arquivo .tar.gz ).

  2. Após o download do Prometheus, extraia o arquivo tar de download:

    bash
    $
    tar -xvzf <filename.tar.gz>
  3. Navegue até a pasta extraída do Prometheus e execute o comando abaixo para iniciar o serviço Prometheus:

    bash
    $
    cd /DOWNLOADED-FOLDER/
    bash
    $
    ./prometheus --config.file=/tmp/ray/session_latest/metrics/prometheus/prometheus.yml
  4. Quando o Prometheus é iniciado, ele opera na porta 9090. Navegue até a interface web do Prometheus, selecione Status e clique no destino desejado para visualizar os URLs endpoint métrico do Ray, conforme mostrado abaixo: http://YOUR_DOMAIN:64415/metrics, http://YOUR_DOMAIN:44217/metrics, http://YOUR_DOMAIN:44227/metrics

Configurar nri-prometheus para Ray

  1. Crie um arquivo chamado nri-prometheus-config.yml no seguinte caminho:

    bash
    $
    /etc/newrelic-infra/integrations.d
  2. Adicione o trecho a seguir ao arquivo nri-prometheus-config.yml que permite ao agente capturar dados do 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

Encaminhar log do Ray para New Relic

Você pode usar nosso recurso de encaminhamento de logs para encaminhar o log do Ray para New Relic.

  1. Edite o arquivo de log denominado logging.yml localizado no seguinte caminho:

    bash
    $
    cd /etc/newrelic-infra/logging.d/
  2. Adicione o seguinte script ao arquivo 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

Reinicie o agente de infraestrutura

Use as instruções em nossos documentos do agente de infraestrutura para reiniciar seu agente de infraestrutura. Este é um comando básico que deve funcionar para a maioria das pessoas:

bash
$
sudo systemctl restart newrelic-infra.service

Veja sua métrica Ray no New Relic

Depois de concluir a configuração acima, você poderá visualizar sua métrica usando nosso modelo dashboard pré-construído. Para acessar este dashboard:

  1. Acesse one.newrelic.com > + Integrations & Agents.

  2. Clique na guia do Dashboards .

  3. Na caixa de pesquisa, digite Ray.

  4. Selecione-o e clique em Install.

    Para instrumentar o Apache Druid início rápido e ver métricas e alertas, você também pode acompanhar nossa página Ray início rápido clicando no botão Install now .

    Aqui está um exemplo de consulta para verificar nós ativos em seu cluster Ray:

    SELECT latest(ray_cluster_active_nodes) FROM Metric

Qual é o próximo?

Para saber mais sobre como construir uma consulta NRQL e gerar um painel, confira estes documentos:

Copyright © 2024 New Relic Inc.

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.