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# Observabilité pour le SageMaker HyperPod cluster Amazon orchestré par Amazon EKS
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Pour bénéficier d'une observabilité complète des ressources et des composants logiciels de votre cluster Amazon SageMaker HyperPod (SageMaker HyperPod), intégrez le cluster à [ Amazon CloudWatch Container Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ContainerInsights.html), [ Amazon Managed Service for Prometheus et [ Amazon Managed ](https://docs.aws.amazon.com/grafana/latest/userguide/what-is-Amazon-Managed-Service-Grafana.html) Grafana. ](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/userguide/what-is-Amazon-Managed-Service-Prometheus.html) Ces outils assurent la visibilité de l’état du cluster, des métriques de performance et de l’utilisation des ressources.

L'intégration à Amazon Managed Service pour Prometheus permet d'exporter des métriques relatives aux ressources de votre HyperPod cluster, fournissant ainsi des informations sur leurs performances, leur utilisation et leur état. L’intégration avec Amazon Managed Grafana permet de visualiser ces métriques via différents tableaux de bord Grafana, qui offrent une interface intuitive pour surveiller et analyser le comportement du cluster. En tirant parti de ces services, vous bénéficiez d'une vue centralisée et unifiée de votre HyperPod cluster, ce qui facilite la surveillance proactive, le dépannage et l'optimisation de vos charges de travail de formation distribuées.

**Note**  
Alors qu' CloudWatchAmazon Managed Service pour Prometheus et Amazon Managed Grafana se concentrent sur les mesures opérationnelles (par exemple, l'état du système, les performances des tâches de formation), les rapports d' SageMaker HyperPod utilisation complètent la gouvernance des [ tâches ](sagemaker-hyperpod-eks-operate-console-ui-governance.md) pour fournir des informations sur la responsabilité financière et en matière de ressources. Ces rapports font le suivi des points suivants :  
Utilisation du calcul (heures de GPU/CPU/Neuron base) sur namespaces/teams
Attribution des coûts pour les ressources allouées et empruntées
Tendances historiques (jusqu’à 180 jours) pour l’audit et l’optimisation
Pour plus d'informations sur la configuration et la génération de rapports d'utilisation, voir [ Signaler l'utilisation du calcul dans HyperPod](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-usage-reporting.html). 

**Astuce**  
Pour trouver des exemples pratiques et des solutions, consultez également la [ section ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/2433d39e-ccfe-4c00-9d3d-9917b729258e/en-US/06-observability) Observabilité de l' SageMaker HyperPod atelier [https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/2433d39e-ccfe-4c00-9d3d-9917b729258e](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/2433d39e-ccfe-4c00-9d3d-9917b729258e) Amazon EKS Support in.

Passez aux rubriques suivantes pour configurer l'observabilité des SageMaker HyperPod clusters.

**Topics**
+ [L'observabilité des modèles pour les tâches de formation sur les SageMaker HyperPod clusters est orchestrée par Amazon EKS](sagemaker-hyperpod-eks-cluster-observability-model.md)
+ [Observabilité des clusters et des tâches](sagemaker-hyperpod-eks-cluster-observability-cluster.md)