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E-MapReduce監控__雲服務監控_用戶指南_雲監控-阿裏雲

概覽

雲監控通過監控E-MapReduce 集群的CPU空閑率、內存容量、磁盤容量等多個監控項，幫助用戶監測集群的運行狀態，並支持用戶對監控項設置報警規則。用戶購買E-MapReduce服務後，雲監控會自動對上述監控項收集數據。

監控服務

監控項

雲監控提供的監控指標見如下列表，hadoop指標含義可參考官網文檔

注意事項

• 監控數據最多保存31天。
• 用戶最多可連續查看14天的監控數據。

查看監控數據

1. 登錄雲監控控製台。
2. 進入“雲服務監控”下的“E-MapReduce”實例列表。
3. 點擊實例名稱或“操作”中的“監控圖表”即可進入實例監控詳情頁麵，查看各項指標。
4. 點擊頁麵上方的“時間範圍”快速選擇按鈕或精確選擇功能，監控數據最長支持查看連續14天的監控數據。
5. 點擊監控圖右上角的“放大”按鈕，可查看監控大圖。

報警服務

參數說明

• 監控項：即E-MapReduce服務提供的監控指標。
• 統計周期：報警係統會按照這個周期檢查您對應的監控數據是否超過了報警閾值。例如設置內存使用率報警規則的統計周期為1分鍾，則每間隔1分鍾會檢查一次內存使用率是否超過了閾值。

• 統計方法：統計方法指對超出閾值範圍的設置。統計方法中可以設置平均值、最大值、最小值、求和值。

  a. 平均值：統計周期內監控數據的平均值。統計結果是15分鍾內采集的所有監控數據的平均值，當這個平均值大於80%時，才算超過閾值。

  b. 最大值：統計周期內監控數據的最大值。統計周期內采集的監控數據中，最大值超過80%，即為超過閾值。

  c. 最小值：統計周期內監控數據的最小值。統計周期內采集的監控數據中，最小值超過80%，即為超過閾值。

  d. 求和值：統計周期內監控數據的總和。對統計周期內采集的監控數據進行求和，求和後的結果超過80%即為超過閾值。流量類指標需要用到此類統計方法。

• 連續次數：指連續幾個統計周期監控項的值持續超過閾值後觸發報警。

  例如：設置CUP使用率超過80%報警，統計周期為5分鍾，連續3次超過閾值後報警，則第一次探測CUP使用率超過80%時，不會發出報警通知。5分鍾後第二次探測CUP使用率超過80%，也不會發出報警。第三次探測仍然超過80%時，才會發出報警通知。即從實際數據第一次超過閾值到最終發出報警規則，最少需要消耗的時間為統計周期(連續探測次數-1)=5(3-1)=10分鍾。

設置單條報警規則

1. 登錄雲監控控製台。
2. 進入“雲服務監控”下的“E-MapReduce”實例列表。
3. 點擊實例名稱或“操作”中的“監控圖表”即可進入實例監控詳情頁麵
4. 點擊監控圖右上角的“鈴鐺”按鈕或頁麵右上角的“新建報警規則”，可對該實例對應的監控項設置報警規則。

設置批量報警規則

1. 登錄雲監控控製台。
2. 進入“雲服務監控”下的“E-MapReduce監控”實例列表。
3. 實例列表頁麵選中所需實例後，在頁麵下方點擊“設置報警規則”，即可批量添加報警規則。

最後更新：2016-11-23 17:16:10

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