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# Riferimento alle metriche di Ray
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L'add-on SageMaker HyperPod Observability raccoglie le metriche esportate da Ray. Non aggiungiamo, rinominiamo o rimuoviamo le metriche Ray, quindi i nomi e le etichette delle metriche corrispondono a Ray open source.

Le sezioni seguenti elencano i gruppi di metriche coperti da ciascun dashboard fornito. Per i nomi, le definizioni e i tipi delle singole metriche, vedi le metriche del sistema [ Ray ](https://docs.ray.io/en/latest/ray-observability/reference/system-metrics.html) nella documentazione di Ray.

## Metriche Ray Core
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La ** dashboard ** Ray Core descrive lo stato di Ray a livello di sistema e l'hardware su cui viene eseguito il cluster, tra questi gruppi:
+ Attività, attori e gruppi di collocamento
+ Risorse del cluster e archivio di oggetti
+ Hardware e sistema operativo dei nodi
+ Per-component utilizzo
+ stato di Autoscaler

## Metriche Ray Data
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La ** dashboard di ** Ray Data copre la velocità effettiva dei set di dati, il ciclo di vita delle attività, l'iterazione e la pressione della memoria, tra questi gruppi:
+ Righe, byte e blocchi
+ Numero di attività e ciclo di vita
+ Altri contatori per operatori
+ Iterazione
+ Archiviazione di oggetti e budget di memoria
+ Utilizzo e budget dei cluster

## Metriche Ray Train
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La ** dashboard di ** Ray Train illustra lo stato della formazione, l'esecuzione e lo stato dei lavoratori, il checkpoint e l'hardware dei nodi, nei seguenti gruppi:
+ Stato di esecuzione e di lavoro
+ Checkpoint e creazione di report
+ Hardware e sistema operativo del nodo

## Metriche Ray Serve
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La ** dashboard di ** Ray Serve copre la frequenza delle richieste, la latenza, gli errori e lo stato delle repliche, in questi gruppi:
+ Richieste e latenza
+ Errori e code
+ Stato della replica e del controller
+ Hardware del nodo e stato del cluster

## Etichette per l'interrogazione
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Le metriche vengono inserite in Amazon Managed Service for Prometheus, quindi puoi interrogarle all'esterno di Grafana. Il raccoglitore aggiunge,, e. `cluster_name` `cluster_id` `namespace` Ray aggiunge`ray_io_cluster`, che identifica il cluster Ray ed è l'etichetta su cui ruotano i dashboard.

Per ulteriori informazioni sulla visualizzazione di queste metriche, consulta. [Dashboard Ray Grafana](sagemaker-hyperpod-ray-observability-dashboards.md)