Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Validierung des Prometheus-Setups auf dem Hauptknoten eines Clusters HyperPod
<a name="sagemaker-hyperpod-cluster-observability-slurm-validate-prometheus-setup"></a>

Nachdem Sie Ihren HyperPod Cluster erfolgreich mit den Exporter-Paketen installiert haben, überprüfen Sie, ob Prometheus auf dem Hauptknoten Ihres Clusters ordnungsgemäß eingerichtet ist. HyperPod 

1. Stellen Sie eine Verbindung mit dem Hauptknoten Ihres Clusters her. Anweisungen zum Zugriff auf einen Knoten finden Sie unter [Zugriff auf Ihre SageMaker HyperPod Clusterknoten](sagemaker-hyperpod-run-jobs-slurm-access-nodes.md).

1. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um zu überprüfen, ob die vom Lebenszyklusskript erstellte Prometheus-Konfigurations- und Servicedatei `install_prometheus.sh` auf dem Controller-Knoten ausgeführt wird. Die Ausgabe sollte den Status „Aktiv“ als **active (running)** anzeigen.

   ```
   $ sudo systemctl status prometheus
   • prometheus service - Prometheus Exporter
   Loaded: loaded (/etc/systemd/system/prometheus.service; enabled; preset:disabled)
   Active: active (running) since DAY YYYY-MM-DD HH:MM:SS UTC; Ss ago
   Main PID: 12345 (prometheus)
   Tasks: 7 (limit: 9281)
   Memory: 35M
   CPU: 234ms
   CGroup: /system.slice/prometheus.service
           -12345 /usr/bin/prometheus--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml
   ```

1. Überprüfen Sie die Prometheus-Konfigurationsdatei wie folgt. Die Ausgabe muss in etwa wie folgt aussehen, wobei drei Exporter mit den richtigen IP-Adressen der Rechenknoten konfiguriert sind.

   ```
   $ cat /etc/prometheus/prometheus.yml
   global:
     scrape_interval: 15s
     evaluation_interval: 15s
     scrape_timeout: 15s
   
   scrape_configs:
     - job_name: 'slurm_exporter'
       static_configs:
         - targets:
             - 'localhost:8080'
     - job_name: 'dcgm_exporter'
       static_configs:
         - targets:
             - '<ComputeNodeIP>:9400'
             - '<ComputeNodeIP>:9400'
     - job_name: 'efa_node_exporter'
       static_configs:
         - targets:
             - '<ComputeNodeIP>:9100'
             - '<ComputeNodeIP>:9100'
   
   remote_write:
     - url: <AMPReoteWriteURL>
       queue_config:
         max_samples_per_send: 1000
         max_shards: 200
         capacity: 2500
       sigv4:
         region: <Region>
   ```

1. Um zu testen, ob Prometheus die Slurm-, DCGM- und EFA-Metriken ordnungsgemäß exportiert, führen Sie den folgenden `curl`-Befehl für Prometheus auf dem Port `:9090` des Hauptknotens aus.

   ```
   $ curl -s http://localhost:9090/metrics | grep -E 'slurm|dcgm|efa'
   ```

   Nachdem die Metriken über die Remote-Write-Konfiguration von Prometheus vom Controller-Knoten zu Amazon Managed Service für Prometheus Workspace exportiert wurden, können Sie mit dem nächsten Thema fortfahren, um die Dashboards von Amazon Managed Grafana für die Anzeige der Metriken einzurichten.