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title: "Monitoring"
slug: "ai-mlxp-pmonitoring"
updated: 2026-09-17T09:07:14Z
published: 2026-09-17T09:07:14Z
canonical: "guide.ncloud-docs.com/ai-mlxp-pmonitoring"
stale: true
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# Monitoring

VPC 환경에서 이용 가능합니다.

Monitoring 화면 구성에 대해 설명합니다. Monitoring에서는 프로젝트에서 사용중인 GPU 및 스토리지 사용량에 대해 두 가지 종류의 대시보드를 지원합니다. Monitoring에서 제공하고 있는 대시보드 종류는 다음과 같습니다.

- Overview: 프로젝트에서 사용중인 전체 GPU 및 스토리지 사용량 관련 모니터링 정보
- Workload/Pod View: 워크로드 타입, 워크로드 및 Pod 단위의 GPU 사용량 관련 모니터링 정보

두 종류의 대시보드를 통해 최근 30일 이내의 리소스 사용량을 평균값 기준으로 확인할 수 있습니다. 각 대시보드는 다양한 그래프 차트로 구성되어 있으며, 실시간 사용량 조회를 통해 업무에 효과적으로 활용할 수 있습니다.

## Overview

Overview 화면의 기본적인 설명은 다음과 같습니다.

![mlxp_console_monitoring01_ko](https://cdn.document360.io/6998976f-9d95-4df8-b847-d375892b92c2/Images/Documentation/mlxp_console_monitoring01_ko.png?sv=2026-02-06&spr=https&st=2026-10-31T19%3A51%3A42Z&se=2026-10-31T20%3A51%3A42Z&sr=c&sp=r&sig=IcoXfNTX5W8nqxRpTnuXTRYBdAa9gZ9iYHI0S04QW7c%3D)

| 영역 | 설명 |
| --- | --- |
| ① Overview | 프로젝트의 CPU, Memory, GPU, Storage 사용 현황 |
| ② Details | 워크로드 타입별 CPU, Memory, GPU 사용 현황 |

Overview에서 제공하는 대시보드는 여러 개의 그래픽 차트로 구성되어 있습니다. 사용자는 현재 프로젝트에서 사용중인 CPU, Memory, GPU, Storage 현황을 직관적으로 확인할 수 있습니다. 대시보드에서 보여주는 정보는 15초마다 수집하여 표시하되 평균값을 보여 줍니다. Overview를 구성하고 있는 그래프 차트에 대한 설명은 다음과 같습니다.

| 그래프 차트 | 단위 | 설명 |
| --- | --- | --- |
| CPU | Cores | 프로젝트에서 사용중인 CPU 현황 - Used: 실제 사용중인 CPU 총합 - Request: 리소스 Manifest 기준 CPU request 총합 |
| Memory | Gi | 프로젝트에서 사용중인 Memory 현황 - Used: 실제 사용중인 Memory 총합 - Request: 리소스 Manifest 기준 Memory request 총합 |
| GPU | 개수 | 프로젝트에서 사용중인 GPU 현황 - Used: 실제 사용중인 GPU 총합 - Total: 현재 프로젝트에 배정된 GPU 총합 |
| Storage | Gi | 프로젝트에서 사용중인 Storage 현황 - PVC 용량 총합 |

          주의

          

- GPU Total 지표는 프로젝트에 GPU 리소스의 총합을 의미합니다.
- 프로젝트에서 사용 가능한 GPU 리소스 정보는 [GPU Resources](/docs/ai-mlxp-gpuresource) 화면을 참고하시기 바랍니다.

Overview에서는 워크로드 타입별 CPU, Memory, GPU 이용 현황을 조회할 수 있습니다. 사용자는 현재 프로젝트에서 사용중인 Notebook, PyTorchJob 등 타입별 리소스 사용 현황을 직관적으로 확인할 수 있습니다. Overview를 구성하고 있는 워크로드 타입별 세부 정보에 대한 설명은 다음과 같습니다.

| 세부 정보 | 단위 | 설명 |
| --- | --- | --- |
| Workload Type | - | 프로젝트에서 사용중인 워크로드 타입(예시: Notebook, PyTorchJob 등) |
| CPU | Cores | 사용중인 CPU 현황 - Request: 리소스 Manifest 기준 CPU request 총합 - Limits: 리소스 Manifest 기준 CPU limit 총합 |
| Memory | Gi | 사용중인 Memory 현황 - Request: 리소스 Manifest 기준 Memory request 총합 - Limits: 리소스 Manifest 기준 Memory limit 총합 |
| GPU | 개수 | 사용중인 GPU 현황 - Used: 실제 사용중인 GPU 총합 |

          참고

          

Overview 화면은 1분마다 자동 새로고침됩니다.

## Workload/Pod View

Workload/Pod View 화면의 기본적인 설명은 다음과 같습니다.

![mlxp_console_monitoring02_ko](https://cdn.document360.io/6998976f-9d95-4df8-b847-d375892b92c2/Images/Documentation/mlxp_console_monitoring02_ko.png?sv=2026-02-06&spr=https&st=2026-10-31T19%3A51%3A42Z&se=2026-10-31T20%3A51%3A42Z&sr=c&sp=r&sig=IcoXfNTX5W8nqxRpTnuXTRYBdAa9gZ9iYHI0S04QW7c%3D)

| 영역 | 설명 |
| --- | --- |
| ① 조회 단위 | 프로젝트에서 사용중인 Workload Type, Workload 이름, Pod 이름 |
| ② 조회 기간 | 모니터링 정보 조회 기간 및 새로고침 |
| ③ Workload/Pod View | 조회 단위 및 기간별 CPU, Memory, GPU, GPU Memory 사용 현황 |
| ④ Details | Pod 단위 CPU, Memory, GPU 사용 현황 |

Workload/Pod View에서 제공하는 대시보드는 여러 개의 그래픽 차트로 구성되어 있습니다. 사용자는 현재 프로젝트에서 사용중인 CPU, Memory, GPU, Storage 현황을 워크로드 타입, 워크로드, Pod 등 상세 단위로 조회할 수 있습니다. 대시보드에서 보여주는 정보는 15초마다 수집하여 표시하되 평균값을 보여 줍니다. 대시보드를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 대시보드에서 조회할 리소스 단위를 선택해 주십시오.
  - **Workload Type**: 프로젝트에서 사용중인 워크로드 타입(예시: Notebook, PyTorchJob 등)으로, 단건 조회만 가능
  - **Workload**: 프로젝트에서 사용중인 워크로드 목록으로, 다건 조회 가능
    - **All**: 프로젝트에서 사용중인 전체 워크로드 조회 가능
  - **Pod**: 워크로드 내 Pod 목록으로, 다건 조회 가능
    - **OFF**: Workload를 ALL이나 여러 개 선택시 Pod 단위 조회 불가능
    - **ALL**: 1개의 워크로드 선택시 워크로드 내 전체 Pod 조회 가능
2. **기간**이나 **조회 시간** 선택박스에서 조회할 기간을 클릭하여 선택하거나 직접 입력해 주십시오.

          참고

          

조회기간은 최대 30일을 넘을 수 없습니다.

1. 대시보드에서 결과를 확인해 주십시오.
  - 그래프 차트에서 특정 시점의 정확한 지표값을 확인하고 싶은 경우: 그래프 차트 특정 시점에 마우스 오버
2. **[새로고침]** 버튼 클릭시 최신 데이터를 다시 조회합니다.

Workload/Pod View를 구성하고 있는 그래프 차트에 대한 설명은 다음과 같습니다.

| 그래프 차트 | 단위 | 설명 |
| --- | --- | --- |
| Average CPU Utilization | % | 조회 조건 및 조회 기간의 평균 CPU 사용률(Used/Request) - Used: 실제 사용중인 CPU 총합 - Request: 리소스 Manifest 기준 CPU request 총합 |
| CPU Usage | Cores | 사용자가 선택한 리소스 단위(워크로드, Pod)별 CPU 사용량 |
| Average Memory Utilization | % | 조회 조건 및 조회 기간의 평균 Memory 사용률(Used/Request) - Used: 실제 사용중인 Memory 총합 - Request: 리소스 Manifest 기준 Memory request 총합 |
| Memory Usage | MiB | 사용자가 선택한 리소스 단위(워크로드, Pod)별 Memory 사용 현황 |
| Average GPU Utilization | % | 조회 조건 및 조회 기간의 평균 GPU 사용률 |
| GPU Usage | Cores | 사용자가 선택한 리소스 단위(워크로드, Pod)별 GPU 사용량 |
| Average GPU Memory Utilization | % | 조회 조건 및 조회 기간의 평균 GPU Memory 사용률 |
| GPU Memory Usage | MiB | 사용자가 선택한 리소스 단위(워크로드, Pod)별 GPU Memory 사용 현황 |

Workload/Pod View에서는 Pod 단위 CPU, Memory, GPU 세부 이용 현황을 조회할 수 있습니다. 사용자는 현재 프로젝트에서 사용중인 Pod의 리소스 사용 현황을 직관적으로 확인할 수 있습니다. Workload/Pod View를 구성하고 있는 Pod 단위 세부 정보에 대한 설명은 다음과 같습니다.

| 세부 정보 | 단위 | 설명 |
| --- | --- | --- |
| Pod Name | - | 사용자가 지정한 워크로드 내 Pod 이름 |
| CPU | Cores | 사용중인 CPU 현황 - Request: 리소스 Manifest 기준 CPU request 총합 - Limits: 리소스 Manifest 기준 CPU limit 총합 |
| Memory | Gi | 사용중인 Memory 현황 - Request: 리소스 Manifest 기준 Memory request 총합 - Limits: 리소스 Manifest 기준 Memory limit 총합 |
| GPU | 개수 | 사용중인 GPU 현황 - Used: 실제 사용중인 GPU 총합 |