# Amazon EKS およびオブザーバビリティが強化された Kubernetes Container Insights 次の表には、オブザーバビリティが強化された Container Insights が Amazon EKS および Kubernetes 用に収集するメトリクスおよびディメンションについて一覧表示されます。これらのメトリクスは `ContainerInsights` 名前空間にあります。詳細については、「[メトリクス](cloudwatch_concepts.md#Metric)」を参照してください。 コンソールでオブザーバビリティメトリクスが強化された Container Insights が表示されない場合、オブザーバビリティが強化された Container Insights の設定が完了していることを確認します。オブザーバビリティが強化された Container Insights が完全に設定されるまで、メトリクスは表示されません。詳細については、「[Container Insights の設定](deploy-container-insights.md)」を参照してください。 Amazon EKS アドオンのバージョン 1.5.0 以降、または CloudWatch エージェントのバージョン 1.300035.0 を使用している場合、次の表に示されているほとんどのメトリクスは Linux ノードと Windows ノードの両方で収集されます。Windows で収集されないメトリクスを確認するには、表の「**メトリクス名**」列を参照してください。 クラスターおよびサービスレベルで集約されたメトリクスを配信する以前のバージョンの Container Insights では、メトリクスはカスタムメトリクスとして課金されます。Amazon EKS 向けにオブザーバビリティが強化された Container Insights では、観察結果毎に Container Insights メトリクスに課金されます。保存されたメトリクスまたは取り込まれたログ単位では課金されません。CloudWatch の料金の詳細については、「[Amazon CloudWatch の料金](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)」をご覧ください。 **注記** Windows で、ホストプロセスコンテナの `pod_network_rx_bytes` や `pod_network_tx_bytes` などのネットワークメトリクスは収集されません。 RedHat OpenShift on AWS (ROSA) クラスター では、`node_diskio_io_serviced_total` や `node_diskio_io_service_bytes_total` などの diskio メトリクスは収集されません。 | メトリクス名 | ディメンション | 説明 | | --- | --- | --- | | `cluster_failed_node_count` | `ClusterName` | クラスター内の失敗したワーカーノードの数。*ノードの状態*に何らかの問題がある場合は、そのノードは失敗したとみなされます。詳細については、Kubernetes ドキュメントの 「[Conditions (状態)](https://kubernetes.io/docs/concepts/architecture/nodes/#condition)」を参照してください。 | | `cluster_node_count` | `ClusterName` | クラスター内のワーカーノードの総数。 | | `namespace_number_of_running_pods` | `Namespace` `ClusterName` `ClusterName` | 使用しているディメンションによって指定されたリソースの名前空間ごとに実行されているポッドの数。 | | `node_cpu_limit` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | このクラスター内の単一のノードに割り当てることができる CPU ユニットの最大数。 | | `node_cpu_reserved_capacity` | `NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName` | ノードコンポーネント (kubelet、kube-proxy、Docker など) に予約されている CPU ユニットの割合。 計算式: `node_cpu_request / node_cpu_limit` `node_cpu_request` はメトリクスとして直接報告されませんが、パフォーマンスログイベント内のフィールドです。詳細については、「[Amazon EKS と Kubernetes のパフォーマンスログイベントの関連フィールド](Container-Insights-reference-performance-entries-EKS.md)」を参照してください。 | | `node_cpu_usage_total` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | クラスターのノードで使用されている CPU ユニットの数。 | | `node_cpu_utilization` | `NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName` | クラスター内のノードで使用されている CPU ユニットの合計使用率。 計算式: `node_cpu_usage_total / node_cpu_limit` | | `node_filesystem_utilization` | `NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName` | クラスター内のノードで使用されているファイルシステム容量の合計使用率。 計算式: `node_filesystem_usage / node_filesystem_capacity` `node_filesystem_usage` および `node_filesystem_capacity` はメトリクスとして直接報告されませんが、パフォーマンスログイベント内のフィールドです。詳細については、「[Amazon EKS と Kubernetes のパフォーマンスログイベントの関連フィールド](Container-Insights-reference-performance-entries-EKS.md)」を参照してください。 | | `node_memory_limit` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | このクラスター内の単一のノードに割り当てることができるメモリの最大量 (バイト単位)。 | | `node_filesystem_inodes` Windows ではご利用いただけません。 | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | ノード上の inode (使用済みおよび未使用) の総数。 | | `node_filesystem_inodes_free` Windows ではご利用いただけません。 | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | ノード上の未使用の inode の数。 | | `node_gpu_limit` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | ノードで使用可能な GPU の合計数。 | | `node_gpu_usage_total` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | ノードで実行中のポッドによって使用されている GPU の数。 | | `node_gpu_reserved_capacity` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | | `node_memory_reserved_capacity` | `NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName` | クラスター内のノードで現在使用されているメモリの割合。 計算式: `node_memory_request / node_memory_limit` `node_memory_request` はメトリクスとして直接報告されませんが、パフォーマンスログイベント内のフィールドです。詳細については、「[Amazon EKS と Kubernetes のパフォーマンスログイベントの関連フィールド](Container-Insights-reference-performance-entries-EKS.md)」を参照してください。 | | `node_memory_utilization` | `NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName` | ノードによって現在使用されているメモリの割合。これは、ノードのメモリ制限で割られたノードのメモリ使用量の割合です。 計算式: `node_memory_working_set / node_memory_limit` | | `node_memory_working_set` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | クラスターで現在稼働しているノードのセットで使用されているメモリの量 (バイト単位)。 | | `node_network_total_bytes` | `NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName` | クラスターのノードごとにネットワーク経由で送信および受信された合計バイト数。 計算式: `node_network_rx_bytes + node_network_tx_bytes` `node_network_rx_bytes` および `node_network_tx_bytes` はメトリクスとして直接報告されませんが、パフォーマンスログイベント内のフィールドです。詳細については、「[Amazon EKS と Kubernetes のパフォーマンスログイベントの関連フィールド](Container-Insights-reference-performance-entries-EKS.md)」を参照してください。 | | `node_number_of_running_containers` | `NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName` | クラスターのノードごとに実行中のコンテナの数。 | | `node_number_of_running_pods` | `NodeName`, `ClusterName`, `InstanceId` `ClusterName` | クラスターのノードごとに実行中のポッドの数。 | | `node_status_allocatable_pods` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | 割り当て可能なリソースに基づいてノードに割り当てることができるポッドの数。システムデーモンの予約とハードエビクションのしきい値の考慮後のノードの残りの容量として定義されます。 | | `node_status_capacity_pods` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | 容量に基づいてノードに割り当てることができるポッドの数。 | | `node_status_condition_ready` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | ノード ステータスの条件 `Ready` が、Amazon EC2 ノードに当てはまるかどうかを示します。 | | `node_status_condition_memory_pressure` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | ノードステータスの条件 `MemoryPressure` が正しいかどうかを示します。 | | `node_status_condition_pid_pressure` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | ノードステータスの条件 `PIDPressure` が正しいかどうかを示します。 | | `node_status_condition_disk_pressure` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | ノードステータスの条件 `OutOfDisk` が正しいかどうかを示します。 | | `node_status_condition_unknown` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | ノードステータス条件のいずれかが不明であるかどうかを示します。 | | `node_interface_network_rx_dropped` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | ノード上のネットワークインターフェイスによって受信されたが、その後削除されたパケットの数。 | | `node_interface_network_tx_dropped` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | ノード上のネットワークインターフェイスによって送信される予定だったが、削除されたパケットの数。 | | `node_diskio_io_service_bytes_total` Windows または ROSA クラスターでは使用できません。 | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | ノード上のすべての I/O オペレーションにより送信された合計バイト数。 | | `node_diskio_io_serviced_total` Windows または ROSA クラスターでは使用できません。 | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | ノード上の I/O オペレーションの総数。 | | `pod_cpu_reserved_capacity` | `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` | クラスターのポッドごとに予約されている CPU 容量。 計算式: `pod_cpu_request / node_cpu_limit` `pod_cpu_request` はメトリクスとして直接報告されませんが、パフォーマンスログイベント内のフィールドです。詳細については、「[Amazon EKS と Kubernetes のパフォーマンスログイベントの関連フィールド](Container-Insights-reference-performance-entries-EKS.md)」を参照してください。 | | `pod_cpu_utilization` | `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName` `Service`, `Namespace`, `ClusterName` `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッドで使用されている CPU ユニットの割合。 計算式: `pod_cpu_usage_total / node_cpu_limit` | | `pod_cpu_utilization_over_pod_limit` | `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName` `Service`, `Namespace`, `ClusterName` `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッドの制限に対する、ポッドで使用されている CPU ユニットの割合。 計算式: `pod_cpu_usage_total / pod_cpu_limit` | | `pod_memory_reserved_capacity` | `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` | ポッド用に予約されているメモリの割合。 計算式: `pod_memory_request / node_memory_limit` `pod_memory_request` はメトリクスとして直接報告されませんが、パフォーマンスログイベント内のフィールドです。詳細については、「[Amazon EKS と Kubernetes のパフォーマンスログイベントの関連フィールド](Container-Insights-reference-performance-entries-EKS.md)」を参照してください。 | | `pod_memory_utilization` | `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName` `Service`, `Namespace`, `ClusterName` `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッドが現在使用しているメモリの割合。 計算式: `pod_memory_working_set / node_memory_limit` | | `pod_memory_utilization_over_pod_limit` | `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName` `Service`, `Namespace`, `ClusterName` `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッドの制限に対する、ポッドで使用されているメモリの割合。ポッドのいずれかのコンテナに、定義されたメモリ制限がない場合、このメトリクスは表示されません。 計算式: `pod_memory_working_set / pod_memory_limit` | | `pod_network_rx_bytes` | `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName` `Service`, `Namespace`, `ClusterName` `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッドによって、ネットワーク経由で受信されているバイト数。 計算式: `sum(pod_interface_network_rx_bytes)` `pod_interface_network_rx_bytes` はメトリクスとして直接報告されませんが、パフォーマンスログイベント内のフィールドです。詳細については、「[Amazon EKS と Kubernetes のパフォーマンスログイベントの関連フィールド](Container-Insights-reference-performance-entries-EKS.md)」を参照してください。 | | `pod_network_tx_bytes` | `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace,` `ClusterName` `Service`, `Namespace`, `ClusterName` `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッドによって、ネットワーク経由で送信されているバイト数。 計算式: `sum(pod_interface_network_tx_bytes)` `pod_interface_network_tx_bytes` はメトリクスとして直接報告されませんが、パフォーマンスログイベント内のフィールドです。詳細については、「[Amazon EKS と Kubernetes のパフォーマンスログイベントの関連フィールド](Container-Insights-reference-performance-entries-EKS.md)」を参照してください。 | | `pod_cpu_request` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッドの CPU リクエスト。 計算式: `sum(container_cpu_request)` `pod_cpu_request` はメトリクスとして直接報告されませんが、パフォーマンスログイベント内のフィールドです。詳細については、「[Amazon EKS と Kubernetes のパフォーマンスログイベントの関連フィールド](Container-Insights-reference-performance-entries-EKS.md)」を参照してください。 | | `pod_memory_request` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッドのメモリリクエスト。 計算式: `sum(container_memory_request)` `pod_memory_request` はメトリクスとして直接報告されませんが、パフォーマンスログイベント内のフィールドです。詳細については、「[Amazon EKS と Kubernetes のパフォーマンスログイベントの関連フィールド](Container-Insights-reference-performance-entries-EKS.md)」を参照してください。 | | `pod_cpu_limit` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッド内のコンテナに定義されている CPU 制限。ポッド内のいずれかのコンテナに定義された CPU 制限がない場合、このメトリクスは表示されません。 計算式: `sum(container_cpu_limit)` `pod_cpu_limit` はメトリクスとして直接報告されませんが、パフォーマンスログイベント内のフィールドです。詳細については、「[Amazon EKS と Kubernetes のパフォーマンスログイベントの関連フィールド](Container-Insights-reference-performance-entries-EKS.md)」を参照してください。 | | `pod_memory_limit` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッド内のコンテナに定義されているメモリ上限。ポッドのいずれかのコンテナに、定義されたメモリ制限がない場合、このメトリクスは表示されません。 計算式: `sum(container_memory_limit)` `pod_cpu_limit` はメトリクスとして直接報告されませんが、パフォーマンスログイベント内のフィールドです。詳細については、「[Amazon EKS と Kubernetes のパフォーマンスログイベントの関連フィールド](Container-Insights-reference-performance-entries-EKS.md)」を参照してください。 | | `pod_status_failed` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッド内のすべてのコンテナが終了したことを示します。また、少なくとも 1 つのコンテナがゼロ以外のステータスで終了したか、システムによって終了されたことを示します。 | | `pod_status_ready` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッド内のすべてのコンテナの準備が整い、条件 `ContainerReady` に達したことを示します。 | | `pod_status_running` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッド内のすべてのコンテナが実行中であることを示します。 | | `pod_status_scheduled` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッドがノードにスケジュールされていることを示します。 | | `pod_status_unknown` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッドのステータスを取得できないことを示します。 | | `pod_status_pending` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッドはクラスターに受け入れられたが、1 つ以上のコンテナの準備がまだ整っていないことを示します。 | | `pod_status_succeeded` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッド内のすべてのコンテナが正常に終了し、再起動されていないことを示します。 | | `pod_number_of_containers` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッドの仕様で定義されているコンテナの数をレポートします。 | | `pod_number_of_running_containers` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | 現在、`Running` 状態にあるポッド内のコンテナの数をレポートします。 | | `pod_container_status_terminated` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | `Terminated` 状態にあるポッド内のコンテナの数をレポートします。 | | `pod_container_status_running` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | `Running` 状態にあるポッド内のコンテナの数をレポートします。 | | `pod_container_status_waiting` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | `Waiting` 状態にあるポッド内のコンテナの数をレポートします。 | | `pod_container_status_waiting_reason_crash_loop_back_off` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | `CrashLoopBackOff` エラーのために保留中のポッド内のコンテナの数をレポートします。この場合、コンテナは繰り返し起動できません。 | | `pod_container_status_waiting_reason_create_container_config_error` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | 理由 `CreateContainerConfigError` で保留中のポッド内のコンテナの数をレポートします。これは、コンテナ設定の作成中にエラーが発生したことが原因です。 | | `pod_container_status_waiting_reason_create_container_error` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | コンテナの作成中にエラーが発生したため、理由 `CreateContainerError` で保留中のポッド内のコンテナの数をレポートします。 | | `pod_container_status_waiting_reason_image_pull_error` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | `ErrImagePull`、`ImagePullBackOff`、または `InvalidImageName` のために保留中のポッド内のコンテナの数をレポートします。これらの状況は、コンテナイメージのプル中にエラーが発生したことが原因です。 | | `pod_container_status_waiting_reason_start_error` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | コンテナの起動中にエラーが発生したため、`StartError` であることが理由で保留中のポッド内のコンテナの数をレポートします。 | | `pod_container_status_terminated_reason_oom_killed` | `ContainerName`, `FullPodName`, `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `ContainerName`, `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `ClusterName` | メモリ制限を超えたためにポッドが終了したことを示します。このメトリクスは、この問題が発生した場合にのみ表示されます。 | | `pod_interface_network_rx_dropped` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッド用にネットワークインターフェイスが受信されたが、その後削除されたパケットの数。 | | `pod_interface_network_tx_dropped` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` `Namespace`, `ClusterName`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッド用に送信される予定だったが、削除されたパケットの数。 | | `pod_memory_working_set` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッドで現在使用されているバイト単位のメモリ。 | | `pod_cpu_usage_total` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` | ポッドで使用されている CPU ユニットの数。 | | `container_cpu_utilization` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName`, `FullPodName` | コンテナで使用されている CPU ユニットの割合。 計算式: `container_cpu_usage_total / node_cpu_limit` `container_cpu_utilization` はメトリクスとして直接報告されませんが、パフォーマンスログイベント内のフィールドです。詳細については、「[Amazon EKS と Kubernetes のパフォーマンスログイベントの関連フィールド](Container-Insights-reference-performance-entries-EKS.md)」を参照してください。 | | `container_cpu_utilization_over_container_limit` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName`, `FullPodName` | コンテナの制限に対する、コンテナで使用されている CPU ユニットの割合。コンテナに定義された CPU 制限がない場合、このメトリクスは表示されません。 計算式: `container_cpu_usage_total / container_cpu_limit` `container_cpu_utilization_over_container_limit` はメトリクスとして直接報告されませんが、パフォーマンスログイベント内のフィールドです。詳細については、「[Amazon EKS と Kubernetes のパフォーマンスログイベントの関連フィールド](Container-Insights-reference-performance-entries-EKS.md)」を参照してください。 | | `container_memory_utilization` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName`, `FullPodName` | コンテナで使用されているメモリユニットの割合。 計算式: `container_memory_working_set / node_memory_limit` `container_memory_utilization` はメトリクスとして直接報告されませんが、パフォーマンスログイベント内のフィールドです。詳細については、「[Amazon EKS と Kubernetes のパフォーマンスログイベントの関連フィールド](Container-Insights-reference-performance-entries-EKS.md)」を参照してください。 | | `container_memory_utilization_over_container_limit` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName`, `FullPodName` | コンテナの制限に対する、コンテナで使用されているメモリユニットの割合。コンテナに定義されたメモリ制限がない場合、このメトリクスは表示されません。 計算式: `container_memory_working_set / container_memory_limit` `container_memory_utilization_over_container_limit` はメトリクスとして直接報告されませんが、パフォーマンスログイベント内のフィールドです。詳細については、「[Amazon EKS と Kubernetes のパフォーマンスログイベントの関連フィールド](Container-Insights-reference-performance-entries-EKS.md)」を参照してください。 | | `container_memory_failures_total` Windows ではご利用いただけません。 | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName`, `ContainerName`, `FullPodName` | コンテナがメモリの割り当てに失敗した回数。 | | `pod_number_of_container_restarts` | PodName、`Namespace`、`ClusterName` | ポッドでのコンテナ再起動の合計数。 | | `service_number_of_running_pods` | Service、`Namespace`、`ClusterName` `ClusterName` | クラスターでサービス (1 つまたは複数) を実行しているポッドの数。 | | `replicas_desired` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` | ワークロードの仕様で定義されているワークロードに必要なポッドの数。 | | `replicas_ready` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` | 準備完了の状態に達したワークロードにおけるポッドの数。 | | `status_replicas_available` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` | 1 つのワークロードで使用可能なポッドの数。ポッドは、ワークロードの仕様で定義されている `minReadySeconds` の準備が完了した時点で利用可能になります。 | | `status_replicas_unavailable` | `ClusterName` `PodName`, `Namespace`, `ClusterName` | ワークロードで利用できないポッドの数。ポッドは、ワークロードの仕様で定義されている `minReadySeconds` の準備が完了した時点で利用可能になります。この基準を満たしていない場合、ポッドは使用できません。 | | `apiserver_storage_objects` | `ClusterName` `ClusterName`, `resource` | 最後の確認時に etcd に保存されたオブジェクトの数。 | | `apiserver_storage_db_total_size_in_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `endpoint` | 物理的に割り当てられたストレージデータベースファイルの合計サイズ (バイト単位)。このメトリクスは実験段階で、Kubernetes の今後のリリースで変更される可能性があります。 単位: バイト 有意義な統計: 合計、平均、最小、最大 | | `apiserver_request_total` | `ClusterName` `ClusterName`, `code`, `verb` | Kubernetes API サーバーに転送された API リクエストの総数。 | | `apiserver_request_duration_seconds` | `ClusterName` `ClusterName`, `verb` | Kubernetes API サーバーへの API リクエストの応答レイテンシー。 | | `apiserver_admission_controller_admission_duration_seconds` | `ClusterName` `ClusterName`, `operation` | アドミッションコントローラーのレイテンシー (秒単位)。アドミッションコントローラーは Kubernetes API サーバーへのリクエストをインターセプトするコードです。 | | `rest_client_request_duration_seconds` | `ClusterName` `ClusterName`, `operation` | Kubernetes API サーバーを呼び出すクライアントに起こる応答レイテンシー。このメトリクスは実験段階で、Kubernetes の今後のリリースで変更される可能性があります。 | | `rest_client_requests_total` | `ClusterName` `ClusterName`, `code`, `method` | クライアントにより作成された Kubernetes API サーバーへの API リクエストの総数。このメトリクスは実験段階で、Kubernetes の今後のリリースで変更される可能性があります。 | | `etcd_request_duration_seconds` | `ClusterName` `ClusterName`, `operation` | Etcd への API 呼び出しの応答レイテンシー。このメトリクスは実験段階で、Kubernetes の今後のリリースで変更される可能性があります。 | | `apiserver_storage_size_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `endpoint` | 物理的に割り当てられたストレージデータベースファイルのサイズ (バイト単位)。このメトリクスは実験段階で、Kubernetes の今後のリリースで変更される可能性があります。 | | `apiserver_longrunning_requests` | `ClusterName` `ClusterName`, `resource` | Kubernetes API サーバーへの長時間稼働リクエストの数。 | | `apiserver_current_inflight_requests` | `ClusterName` `ClusterName`, `request_kind` | Kubernetes API サーバーにより処理されているリクエストの数。 | | `apiserver_admission_webhook_admission_duration_seconds` | `ClusterName` `ClusterName`, `name` | アドミッションウェブフックのレイテンシー (秒単位)。アドミッションウェブフックはアドミッションリクエストを受信し、何らかの処理を行う HTTP コールバックです。 | | `apiserver_admission_step_admission_duration_seconds` | `ClusterName` `ClusterName`, `operation` | アドミッションのサブステップのレイテンシー (秒単位)。 | | `apiserver_requested_deprecated_apis` | `ClusterName` `ClusterName`, `group` | Kubernetes API サーバー上での非推奨の API へのリクエストの数。 | | `apiserver_request_total_5xx` | `ClusterName` `ClusterName`, `code`, `verb` | Kubernetes API サーバーへのリクエストのうち、5XX HTTP レスポンスコードで応答されたリクエストの数。 | | `apiserver_storage_list_duration_seconds` | `ClusterName` `ClusterName`, `resource` | Etc からのオブジェクトを一覧表示する応答レイテンシー。このメトリクスは実験段階で、Kubernetes の今後のリリースで変更される可能性があります。 | | `apiserver_flowcontrol_request_concurrency_limit` | `ClusterName` `ClusterName`, `priority_level` | API Priority and Fairness サブシステムで現在実行中のリクエストによって使用されているスレッドの数。 | | `apiserver_flowcontrol_rejected_requests_total` | `ClusterName` `ClusterName`, `reason` | API Priority and Fairness のサブシステムによって拒否されたリクエストの数。このメトリクスは実験段階で、Kubernetes の今後のリリースで変更される可能性があります。 | | `apiserver_current_inqueue_requests` | `ClusterName` `ClusterName`, `request_kind` | Kubernetes API サーバーによりキューに保存されたリクエストの数。このメトリクスは実験段階で、Kubernetes の今後のリリースで変更される可能性があります。 | ## NVIDIA GPU メトリクス CloudWatch エージェントのバージョン `1.300034.0` 以降で Amazon EKS 向けにオブザーバビリティが強化された Container Insights は、デフォルトで EKS ワークロードから NVIDIA GPU メトリクスを収集します。CloudWatch エージェントは、CloudWatch Observability EKS アドオンのバージョン `v1.3.0-eksbuild.1` 以降を使用してインストールする必要があります。詳細については、「[Amazon CloudWatch Observability EKS アドオンまたは Helm チャートを使用して CloudWatch エージェントをインストールする](install-CloudWatch-Observability-EKS-addon.md)」を参照してください。収集されるこれらの NVIDIA GPU メトリクスは、このセクションにある表に一覧表示されています。 Container Insights が NVIDIA GPU メトリクスを収集するには、次の前提条件を満たす必要があります。 + Amazon EKS 向けにオブザーバビリティが強化された Container Insights を使用するには、Amazon CloudWatch Observability EKS アドオンバージョン `v1.3.0-eksbuild.1` 以降を使用する必要があります。 + クラスターに [Kubernetes 用 NVIDIA デバイスプラグイン](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin)がインストールされている必要があります。 + クラスターのノードに [NVIDIA コンテナツールキット](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit)がインストールされている必要があります。例えば、Amazon EKS-Optimized Accelerated AMI は、必要なコンポーネントで作成されています。 最初の CloudWatch エージェント設定ファイルの `accelerated_compute_metrics` オプションを `false` に設定することで、NVIDIA GPU メトリクスの収集をオプトアウトできます。詳細とオプトアウトの設定の例については、「[(オプション) その他の設定](install-CloudWatch-Observability-EKS-addon.md#install-CloudWatch-Observability-EKS-addon-configuration)」を参照してください。 | メトリクス名 | ディメンション | 説明 | | --- | --- | --- | | `container_gpu_memory_total` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice` | コンテナに割り当てられた GPU のフレームバッファの合計サイズ (バイト)。 | | `container_gpu_memory_used` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice` | コンテナに割り当てられた GPU で使用されているフレームバッファのバイト数。 | | `container_gpu_memory_utilization` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice` | コンテナに割り当てられた GPU のうち、使用されているフレームバッファの割合。 | | `container_gpu_power_draw` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice` | コンテナに割り当てられた GPU の電力使用量 (ワット)。 | | `container_gpu_temperature` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice` | コンテナに割り当てられた GPU の温度 (摂氏)。 | | `container_gpu_utilization` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice` | コンテナに割り当てられた GPU の使用率。 | | `container_gpu_tensor_core_utilization` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice` | コンテナに割り当てられた GPU 上の Tensor コアの使用率。 | | `node_gpu_memory_total` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `GpuDevice` | ノードに割り当てられた GPU のフレームバッファの合計サイズ (バイト)。 | | `node_gpu_memory_used` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `GpuDevice` | ノードに割り当てられた GPU で使用されているフレームバッファのバイト数。 | | `node_gpu_memory_utilization` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `GpuDevice` | ノードに割り当てられた GPU で使用されているフレームバッファの割合。 | | `node_gpu_power_draw` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `GpuDevice` | ノードに割り当てられた GPU の電力使用量 (ワット)。 | | `node_gpu_temperature` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `GpuDevice` | ノードに割り当てられた GPU の温度 (摂氏)。 | | `node_gpu_utilization` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `GpuDevice` | ノードに割り当てられた GPU の使用率。 | | `node_gpu_tensor_core_utilization` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `GpuDevice` | ノードに割り当てられた GPU 上の Tensor コアの使用率。 | | `pod_gpu_memory_total` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`. `GpuDevice` | ポッドに割り当てられた GPU のフレームバッファの合計サイズ (バイト)。 | | `pod_gpu_memory_used` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`. `GpuDevice` | ポッドに割り当てられた GPU で使用されているフレームバッファのバイト数。 | | `pod_gpu_memory_utilization` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`. `GpuDevice` | ポッドに割り当てられた GPU で使用されているフレームバッファの割合。 | | `pod_gpu_power_draw` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`. `GpuDevice` | ポッドに割り当てられた GPU の電力使用量 (ワット)。 | | `pod_gpu_temperature` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`. `GpuDevice` | ポッドに割り当てられた GPU の温度 (摂氏)。 | | `pod_gpu_utilization` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice` | ポッドに割り当てられた GPU の使用率。 | | `pod_gpu_tensor_core_utilization` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `GpuDevice` | ポッドに割り当てられた GPU 上の Tensor コアの使用率。 | ### 詳細な GPU モニタリング CloudWatch エージェントのバージョン `1.300062.0` 以降、Amazon EKS のオブザーバビリティが強化された Container Insights は、1 分未満の収集間隔で詳細な GPU モニタリングをサポートします。これにより、標準的な収集間隔では場合によって完全に見逃される短期間の機械学習推論ワークロードのモニタリングギャップに対処できます。CloudWatch エージェントは、CloudWatch Observability EKS アドオンのバージョン `v4.7.0-eksbuild.1` 以降を使用してインストールする必要があります。詳細については、「[Amazon CloudWatch Observability EKS アドオンまたは Helm チャートを使用して CloudWatch エージェントをインストールする](install-CloudWatch-Observability-EKS-addon.md)」を参照してください。 デフォルトでは、GPU メトリクスが収集され、60 秒間隔で取り込まれます。詳細モニタリングを有効にすると、CloudWatch エージェントは 1 分未満の間隔 (最短 1 秒) で GPU メトリクスを収集しますが、メトリクスは引き続き 1 分間隔で CloudWatch に取り込まれます。ただし、1 分未満のデータポイントを 1 分間ごとに集計した統計 (最小値、最大値、p90 のようなパーセンタイルなど) をクエリできるため、正確な GPU 使用率データが得られ、リソースの最適化が向上します。 #### 設定 詳細な GPU モニタリングを有効にするには、次の例のように、 `kubernetes` セクションに `accelerated_compute_gpu_metrics_collection_interval` パラメータを含めるように CloudWatch エージェント設定を更新します。 ``` { "logs": { "metrics_collected": { "kubernetes": { "cluster_name": "MyCluster", "enhanced_container_insights": true, "accelerated_compute_metrics": true, "accelerated_compute_gpu_metrics_collection_interval": 1 } } } } ``` `accelerated_compute_gpu_metrics_collection_interval` パラメータは値を秒単位で受け入れます。最小値は 1 秒です。`1` に設定すると、収集間隔が 1 秒になります。このパラメータを指定しない場合、デフォルトの 60 秒間隔が使用されます。 完全な設定手順については、「[クラスターメトリクスを収集するよう CloudWatch エージェントを設定する](Container-Insights-setup-metrics.md)」を参照してください。 ## AWS Trainium と AWS Inferentia の AWS Neuron メトリクス CloudWatch エージェントのバージョン `1.300036.0` 以降、Amazon EKS 向けにオブザーバビリティが強化された Container Insights は、デフォルトで AWS Trainium および AWS Inferentia アクセラレーターから高速コンピューティングメトリクスを収集します。CloudWatch エージェントは、CloudWatch Observability EKS アドオンのバージョン `v1.5.0-eksbuild.1` 以降を使用してインストールする必要があります。アドオンの詳細については、「[Amazon CloudWatch Observability EKS アドオンまたは Helm チャートを使用して CloudWatch エージェントをインストールする](install-CloudWatch-Observability-EKS-addon.md)」を参照してください。AWS Trainium の詳細については、「[AWS Trainium](https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/)」を参照してください。AWS Inferentia の詳細については、「[AWS Inferentia](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/)」を参照してください。 Container Insights が AWS Neuron メトリクスを収集するには、次の前提条件を満たす必要があります。 + Amazon EKS 向けにオブザーバビリティが強化された Container Insights を使用するには、Amazon CloudWatch Observability EKS アドオンバージョン `v1.5.0-eksbuild.1` 以降を使用する必要があります。 + [Neuron ドライバー](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/general/setup/neuron-setup/pytorch/neuronx/ubuntu/torch-neuronx-ubuntu22.html#setup-torch-neuronx-ubuntu22)はクラスターのノードにインストールする必要があります。 + [Neuron デバイスプラグイン](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/containers/kubernetes-getting-started.html)はクラスターにインストールする必要があります。例えば、Amazon EKS-Optimized Accelerated AMI は、必要なコンポーネントで作成されています。 収集されるメトリクスは、このセクションにある表に一覧表示されています。AWS Trainium、AWS Inferentia、および AWS Inferentia2 のメトリクスが収集されます。 CloudWatch エージェントは [Neuron Monitor](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/tools/neuron-sys-tools/neuron-monitor-user-guide.html) からこれらのメトリクスを収集し、必要な Kubernetes リソースの関連付けを行って、ポッドレベルとコンテナレベルでメトリクスを配信します。 | メトリクス名 | ディメンション | 説明 | | --- | --- | --- | | `container_neuroncore_utilization` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | コンテナに割り当てられた NeuronCore のキャプチャ期間中の NeuronCore 使用率。 単位: パーセント | | `container_neuroncore_memory_usage_constants` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | コンテナに割り当てられた NeuronCore によってトレーニング中に定数 (または推論中の重み) に使用されるデバイスメモリの量。 単位: バイト | | `container_neuroncore_memory_usage_model_code` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | コンテナに割り当てられた NeuronCore によってモデルの実行コードに使用されるデバイスメモリの量。 単位: バイト | | `container_neuroncore_memory_usage_model_shared_scratchpad` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | コンテナに割り当てられた NeuronCore によってモデルの共有スクラッチパッドに使用されるデバイスメモリの量。このメモリ領域はモデル用に予約されています。 単位: バイト | | `container_neuroncore_memory_usage_runtime_memory` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | コンテナに割り当てられた NeuronCore によって Neuron ランタイムに使用されるデバイスメモリの量。 単位: バイト | | `container_neuroncore_memory_usage_tensors` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | コンテナに割り当てられた NeuronCore によってテンソルに使用されるデバイスメモリの量。 単位: バイト | | `container_neuroncore_memory_usage_total` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | コンテナに割り当てられた NeuronCore によって使用されるメモリの合計量。 単位: バイト | | `container_neurondevice_hw_ecc_events_total` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NeuronDevice` | ノード上の Neuron デバイスのオンチップ SRAM とデバイスメモリの修正済みおよび未修正 ECC イベントの数。 単位: 数 | | `pod_neuroncore_utilization` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | ポッドに割り当てられた NeuronCore のキャプチャ期間中の NeuronCore 使用率。 単位: パーセント | | `pod_neuroncore_memory_usage_constants` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | ポッドに割り当てられた NeuronCore によってトレーニング中に定数 (または推論中の重み) に使用されるデバイスメモリの量。 単位: バイト | | `pod_neuroncore_memory_usage_model_code` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | ポッドに割り当てられた NeuronCore によってモデルの実行コードに使用されるデバイスメモリの量。 単位: バイト | | `pod_neuroncore_memory_usage_model_shared_scratchpad` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | ポッドに割り当てられた NeuronCore によってモデルの共有スクラッチパッドに使用されるデバイスメモリの量。このメモリ領域はモデル用に予約されています。 単位: バイト | | `pod_neuroncore_memory_usage_runtime_memory` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | ポッドに割り当てられた NeuronCore によって Neuron ランタイムに使用されるデバイスメモリの量。 単位: バイト | | `pod_neuroncore_memory_usage_tensors` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | ポッドに割り当てられた NeuronCore によってテンソルに使用されるデバイスメモリの量。 単位: バイト | | `pod_neuroncore_memory_usage_total` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | ポッドに割り当てられた NeuronCore によって使用されるメモリの合計量。 単位: バイト | | `pod_neurondevice_hw_ecc_events_total` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NeuronDevice` | ポッドに割り当てられた Neuron デバイスのオンチップ SRAM とデバイスメモリの修正済みおよび未修正 ECC イベントの数。 単位: バイト | | `node_neuroncore_utilization` | `ClusterName` `ClusterName`, `UltraServer` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | ノードに割り当てられた NeuronCore のキャプチャ期間中の NeuronCore 使用率。 単位: パーセント | | `node_neuroncore_memory_usage_constants` | `ClusterName` `ClusterName`, `UltraServer` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | ノードに割り当てられた NeuronCore によってトレーニング中に定数 (または推論中の重み) に使用されるデバイスメモリの量。 単位: バイト | | `node_neuroncore_memory_usage_model_code` | `ClusterName` `ClusterName`, `UltraServer` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | ノードに割り当てられた NeuronCore によってモデルの実行コードに使用されるデバイスメモリの量。 単位: バイト | | `node_neuroncore_memory_usage_model_shared_scratchpad` | `ClusterName` `ClusterName`, `UltraServer` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | ノードに割り当てられた NeuronCore によってモデルの共有スクラッチパッドに使用されるデバイスメモリの量。これはモデル用に予約されているメモリ領域です。 単位: バイト | | `node_neuroncore_memory_usage_runtime_memory` | `ClusterName` `ClusterName`, `UltraServer` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | ノードに割り当てられた NeuronCore によって Neuron ランタイムに使用されるデバイスメモリの量。 単位: バイト | | `node_neuroncore_memory_usage_tensors` | `ClusterName` `ClusterName`, `UltraServer` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | ノードに割り当てられた NeuronCore によってテンソルに使用されるデバイスメモリの量。 単位: バイト | | `node_neuroncore_memory_usage_total` | `ClusterName` `ClusterName`, `UltraServer` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceType`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice`, `NeuronCore` | ノードに割り当てられた NeuronCore によって使用されるメモリの合計量。 単位: バイト | | `node_neuron_execution_errors_total` | `ClusterName` `ClusterName`, `UltraServer` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | ノード上の実行エラーの合計数。これは、CloudWatch エージェントで `generic`、`numerical`、`transient`、`model`、`runtime`、`hardware` の各タイプのエラーを集計することによって計算されます。 単位: 数 | | `node_neurondevice_runtime_memory_used_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `UltraServer` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | ノード上の Neuron デバイスの合計メモリ使用量 (バイト)。 単位: バイト | | `node_neuron_execution_latency` | `ClusterName` `ClusterName`, `UltraServer` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | Neuron ランタイムによって測定されたノードでの実行のレイテンシー (秒)。 単位: 秒 | | `node_neurondevice_hw_ecc_events_total` | `ClusterName` `ClusterName`, `UltraServer` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName`, `NeuronDevice` | ノード上の Neuron デバイスのオンチップ SRAM とデバイスメモリの修正済みおよび未修正 ECC イベントの数。 単位: 数 | ## AWS Elastic Fabric Adapter (EFA) メトリクス CloudWatch エージェントのバージョン `1.300037.0` 以降、Amazon EKS 向けにオブザーバビリティが強化された Container Insights は Linux インスタンス上の Amazon EKS クラスターから AWS Elastic Fabric Adapter (EFA) メトリクスを収集します。CloudWatch エージェントは、CloudWatch Observability EKS アドオンのバージョン `v1.5.2-eksbuild.1` 以降を使用してインストールする必要があります。アドオンの詳細については、「[Amazon CloudWatch Observability EKS アドオンまたは Helm チャートを使用して CloudWatch エージェントをインストールする](install-CloudWatch-Observability-EKS-addon.md)」を参照してください。AWS Elastic Fabric Adapter の詳細については、「[Elastic Fabric Adapter](https://aws.amazon.com/hpc/efa/)」を参照してください。 Container Insights が AWS Elastic Fabric Adapter メトリクスを収集するには、次の前提条件を満たす必要があります。 + Amazon EKS 向けにオブザーバビリティが強化された Container Insights を使用するには、Amazon CloudWatch Observability EKS アドオンバージョン `v1.5.2-eksbuild.1` 以降を使用する必要があります。 + EFA デバイスプラグインはクラスターにインストールする必要があります。詳細については、GitHub の [aws-efa-k8s-device-plugin](https://github.com/aws/eks-charts/tree/master/stable/aws-efa-k8s-device-plugin) を参照してください。 収集されるメトリクスのリストを次の表に示します。 | メトリクス名 | ディメンション | 説明 | | --- | --- | --- | | `container_efa_rx_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NetworkInterfaceId` | コンテナに割り当てられた EFA デバイスによって受信された 1 秒あたりのバイト数。 単位: バイト/秒 | | `container_efa_tx_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NetworkInterfaceId` | コンテナに割り当てられた EFA デバイスによって送信された 1 秒あたりのバイト数。 単位: バイト/秒 | | `container_efa_rx_dropped` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NetworkInterfaceId` | コンテナに割り当てられた EFA デバイスによって受信され、ドロップされたパケットの数。 単位: カウント/秒 | | `container_efa_rdma_read_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NetworkInterfaceId` | コンテナに割り当てられた EFA デバイスによって、リモートダイレクトメモリアクセスの読み取りオペレーションを使用して受信された 1 秒あたりのバイト数。 単位: バイト/秒 | | `container_efa_rdma_write_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NetworkInterfaceId` | コンテナに割り当てられた EFA デバイスによって、リモートダイレクトメモリアクセスの読み取りオペレーションを使用して送信された 1 秒あたりのバイト数。 単位: バイト/秒 | | `container_efa_rdma_write_recv_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `ContainerName`, `NetworkInterfaceId` | コンテナに割り当てられた EFA デバイスによって、リモートダイレクトメモリアクセスの書き込みオペレーションを使用して受信された 1 秒あたりのバイト数。 単位: バイト/秒 | | `pod_efa_rx_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NetworkInterfaceId` | ポッドに割り当てられた EFA デバイスによって受信された 1 秒あたりのバイト数。 単位: バイト/秒 | | `pod_efa_tx_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NetworkInterfaceId` | ポッドに割り当てられた EFA デバイスによって送信された 1 秒あたりのバイト数。 単位: バイト/秒 | | `pod_efa_rx_dropped` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NetworkInterfaceId` | ポッドに割り当てられた EFA デバイスによって受信され、ドロップされたパケットの数。 単位: カウント/秒 | | `pod_efa_rdma_read_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NetworkInterfaceId` | ポッドに割り当てられた EFA デバイスによって、リモートダイレクトメモリアクセスの読み取りオペレーションを使用して受信された 1 秒あたりのバイト数。 単位: バイト/秒 | | `pod_efa_rdma_write_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NetworkInterfaceId` | ポッドに割り当てられた EFA デバイスによって、リモートダイレクトメモリアクセスの読み取りオペレーションを使用して送信された 1 秒あたりのバイト数。 単位: バイト/秒 | | `pod_efa_rdma_write_recv_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `Namespace` `ClusterName`, `Namespace`, `Service` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName` `ClusterName`, `Namespace`, `PodName`, `FullPodName`, `NetworkInterfaceId` | ポッドに割り当てられた EFA デバイスによって、リモートダイレクトメモリアクセスの書き込みオペレーションを使用して受信された 1 秒あたりのバイト数。 単位: バイト/秒 | | `node_efa_rx_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `NetworkInterfaceId` | ノードに割り当てられた EFA デバイスによって受信された 1 秒あたりのバイト数。 単位: バイト/秒 | | `node_efa_tx_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `NetworkInterfaceId` | ノードに割り当てられた EFA デバイスによって送信された 1 秒あたりのバイト数。 単位: バイト/秒 | | `node_efa_rx_dropped` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `NetworkInterfaceId` | ノードに割り当てられた EFA デバイスによって受信され、ドロップされたパケットの数。 単位: カウント/秒 | | `node_efa_rdma_read_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `NetworkInterfaceId` | ノードに割り当てられた EFA デバイスによって、リモートダイレクトメモリアクセスの読み取りオペレーションを使用して受信された 1 秒あたりのバイト数。 単位: バイト/秒 | | `node_efa_rdma_write_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `NetworkInterfaceId` | ポッドに割り当てられた EFA デバイスによって、リモートダイレクトメモリアクセスの読み取りオペレーションを使用して送信された 1 秒あたりのバイト数。 単位: バイト/秒 | | `node_efa_rdma_write_recv_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` `ClusterName`, `InstanceId`, `InstanceType`, `NodeName`, `NetworkInterfaceId` | ノードに割り当てられた EFA デバイスによって、リモートダイレクトメモリアクセスの書き込みオペレーションを使用して受信された 1 秒あたりのバイト数。 単位: バイト/秒 | ## Amazon SageMaker AI HyperPod メトリクス CloudWatch Observability EKS アドオンのバージョン `v2.0.1-eksbuild.1` 以降、Amazon EKS 用にオブザーバビリティが強化された Container Insights は、Amazon EKS クラスターから Amazon SageMaker AI HyperPod メトリクスを自動的に収集します。アドオンの詳細については、「[Amazon CloudWatch Observability EKS アドオンまたは Helm チャートを使用して CloudWatch エージェントをインストールする](install-CloudWatch-Observability-EKS-addon.md)」を参照してください。Amazon SageMaker AI HyperPod の詳細については、「[Amazon SageMaker AI HyperPod](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-eks.html)」を参照してください。 収集されるメトリクスのリストを次の表に示します。 | メトリクス名 | ディメンション | 説明 | | --- | --- | --- | | `hyperpod_node_health_status_unschedulable` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | ノードが Amazon SageMaker AI HyperPod によって `Unschedulable` としてラベル付けされているかどうかを示します。これは、ノードがディープヘルスチェックを実行しており、実行中のワークロードでは使用できないことを意味します。 単位: 数 | | `hyperpod_node_health_status_schedulable` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | ノードが Amazon SageMaker AI HyperPod によって `Schedulable` としてラベル付けされているかどうかを示します。これは、ノードが基本的なヘルスチェックまたはディープヘルスチェックに合格し、実行中のワークロードで使用できることを意味します。 単位: 数 | | `hyperpod_node_health_status_unschedulable_pending_replacement` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | ノードが HyperPod によって `UnschedulablePendingReplacement` としてラベル付けされているかどうかを示します。これは、ノードがディープヘルスチェックまたはヘルスモニタリングエージェントチェックで不合格となり、置き換えが必要であることを意味します。 自動ノード復旧が有効になっている場合、ノードは自動的に Amazon SageMaker AI HyperPod に置き換えられます。 単位: 数 | | `hyperpod_node_health_status_unschedulable_pending_reboot` | `ClusterName` `ClusterName`, `InstanceId`, `NodeName` | ノードが Amazon SageMaker AI HyperPod によって `UnschedulablePendingReboot` としてラベル付けされているかどうかを示します。これは、ノードがディープヘルスチェックを実行しており、再起動が必要であることを意味します。 自動ノード復旧が有効になっている場合、ノードは Amazon SageMaker AI HyperPod によって自動的に再起動されます。 単位: 数 | ## Amazon EBS NVMe ドライバーメトリクス CloudWatch エージェントのバージョン ` 1.300056.0` 以降、Amazon EKS 用にオブザーバビリティが強化された Container Insights は、Linux インスタンス上の Amazon EKS クラスターから Amazon EBS NVMe ドライバーメトリクスを自動的に収集します。CloudWatch エージェントは、CloudWatch Observability Amazon EKS アドオンのバージョン `4.1.0` 以降を使用してインストールする必要があります。アドオンの詳細については、「[Amazon CloudWatch Observability EKS アドオンまたは Helm チャートを使用して CloudWatch エージェントをインストールする](install-CloudWatch-Observability-EKS-addon.md)」を参照してください。Amazon EBS の詳細については、「[Amazon EBS の詳細なパフォーマンス統計](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/nvme-detailed-performance-stats.html)」を参照してください。 Container Insights が Amazon EBS NVMe ドライバーメトリクスを収集するには、次の前提条件を満たす必要があります。 + Amazon EKS 用にオブザーバビリティが強化された Container Insights を使用するには、CloudWatch Observability Amazon EKS アドオンバージョン `4.1.0` 以降を使用する必要があります。 + EBS CSI ドライバー `1.42.0` アドオンまたは Helm チャートは、メトリクスが有効になっているクラスターにインストールする必要があります。 + Amazon EBS CSI ドライバーアドオンを使用している場合にメトリクスを有効にするには、アドオンを作成または更新するときに `--configuration-values '{ "node": { "enableMetrics": true } }'` オプションを使用します。 + Helm チャートを使用している場合にメトリクスを有効にするには、アドオンを作成または更新するときに `--set node.enableMetrics=true` オプションを使用します。 収集されるメトリクスのリストを次の表に示します。 | メトリクス名 | ディメンション | 説明 | | --- | --- | --- | | `node_diskio_ebs_total_read_ops` | `ClusterName` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `VolumeId` | 完了した読み取りオペレーションの合計回数。 | | `node_diskio_ebs_total_write_ops` | `ClusterName` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `VolumeId` | 完了した書き込みオペレーションの合計回数。 | | `node_diskio_ebs_total_read_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `VolumeId` | 転送された読み取りバイトの合計数。 | | `node_diskio_ebs_total_write_bytes` | `ClusterName` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `VolumeId` | 転送された書き込みバイトの合計数。 | | `node_diskio_ebs_total_read_time` | `ClusterName` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `VolumeId` | 完了したすべての読み取りオペレーションで費やされた合計時間 (マイクロ秒単位)。 | | `node_diskio_ebs_total_write_time` | `ClusterName` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `VolumeId` | 完了したすべての書き込みオペレーションで費やされた合計時間 (マイクロ秒単位)。 | | `node_diskio_ebs_volume_performance_exceeded_iops` | `ClusterName` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `VolumeId` | IOPS 需要がボリュームのプロビジョンド IOPS パフォーマンスを超えた合計時間 (マイクロ秒単位)。 | | `node_diskio_ebs_volume_performance_exceeded_tp` | `ClusterName` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `VolumeId` | スループット需要がボリュームのプロビジョンドスループットパフォーマンスを超えた合計時間 (マイクロ秒単位)。 | | `node_diskio_ebs_ec2_instance_performance_exceeded_iops` | `ClusterName` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `VolumeId` | EBS ボリュームがアタッチされた Amazon EC2 インスタンスの最大 IOPS パフォーマンスを超えた合計時間 (マイクロ秒単位)。 | | `node_diskio_ebs_ec2_instance_performance_exceeded_tp` | `ClusterName` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `VolumeId` | EBS ボリュームがアタッチされた Amazon EC2 インスタンスの最大スループットパフォーマンスを超えた合計時間 (マイクロ秒単位)。 | | `node_diskio_ebs_volume_queue_length` | `ClusterName` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `ClusterName`, `NodeName`, `InstanceId` `VolumeId` | 完了を待機している読み取りおよび書き込みオペレーションの数。 |