01 クラスターと計算プールを一つの画面で クラスターの健全性、Job、GPU 利用率を業務指標と関連付けます。全体像から個別タスクへ掘り下げ、容量判断と異常調査に同じデータを活用できます。 3 クラスター・計算ジョブ・GPU 利用率の重点項目 02 ログ・トレース・メトリクスを集約 既存の収集を生かしてデータを段階的に統合。対象、時刻、呼び出し関係を保ち、複数ツールでの検索を減らすことで、障害箇所の特定と原因分析を数倍高速化しました。 2 効率化した障害特定・根本原因分析の調査領域 03 検知から対応・検証までつなぐ 重要度別アラート、点検、異常追跡で対応を支援し、外形監視でアクセス側の可用性を確認。開発と運用がアラートから復旧確認まで同じ根拠を共有します。 4 監視・通知・調査・検証の連携ステップ 導入効果 研究支援に集中できるプラットフォームへ 01 異常から手掛かりへ素早く検索と関連付けを統合し、ツール切り替えを減らします。 02 実際のタスクに沿った容量判断Job と GPU 利用率を合わせて確認し、日常の最適化を支えます。 03 サービスの可用性を継続確認クラスター監視と外形監視の両方を、アラートと検証に活用します。
