--- title: "Monitoring" slug: "ai-mlxp-pmonitoring" updated: 2026-09-17T09:25:57Z published: 2026-09-17T09:25:57Z canonical: "guide.ncloud-docs.com/ai-mlxp-pmonitoring" stale: true --- > ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://guide.ncloud-docs.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Monitoring VPC環境で利用できます。 Monitoringの画面構成について説明します。Monitoringでは、プロジェクトで使用中の GPUおよびストレージ使用量に対して、2種類のダッシュボードをサポートしています。Monitoringで提供しているダッシュボードの種類は、次の通りです。 - Overview: プロジェクトで使用中の全 GPUおよびストレージ使用量に関するモニタリング情報 - Workload/Pod View: ワークロードタイプ、ワークロードおよび Pod単位の GPU使用量に関するモニタリング情報 2種類のダッシュボードを通じて、直近30日以内のリソース使用量を平均値基準で確認できます。各ダッシュボードは様々なグラフチャートで構成されており、リアルタイムの使用量照会を通じて業務に効果的に活用できます。 ## Overview Overview画面における基本的な説明は、次の通りです。 ![mlxp_console_monitoring01_ko](https://cdn.document360.io/6998976f-9d95-4df8-b847-d375892b92c2/Images/Documentation/mlxp_console_monitoring01_ja.png?sv=2026-02-06&spr=https&st=2026-10-26T14%3A32%3A45Z&se=2026-10-26T15%3A32%3A45Z&sr=c&sp=r&sig=xsfuJTGNHJBKNclbAc4Cl384ZPtIBZlJ9yHMQHrygCs%3D) | 領域 | 説明 | | --- | --- | | ① Overview | プロジェクトの CPU、Memory、GPU、Storage使用状況 | | ② Details | ワークロードタイプ別 CPU、Memory、GPU使用状況 | Overviewで提供するダッシュボードは、複数のグラフチャートで構成されています。ユーザーは現在のプロジェクトで使用中の CPU、Memory、GPU、Storageの状況を直感的に確認できます。ダッシュボードで表示する情報は15秒ごとに収集して表示しますが、平均値を表示します。 Overviewを構成しているグラフチャートに関する説明は、次の通りです。 | グラフチャート | 単位 | 説明 | | --- | --- | --- | | CPU | Cores | プロジェクトで使用中の CPU状況 - Used: 実際に使用中の CPUの総数 - Request: リソース Manifest基準の CPU requestの総数 | | Memory | Gi | プロジェクトで使用中の Memory状況 - Used: 実際に使用中の Memoryの総数 - Request: リソース Manifest基準の Memory requestの総数 | | GPU | 個数 | プロジェクトで使用中の GPU状況 - Used: 実際に使用中の GPUの総数 - Total: 現在プロジェクトに割り当てられた GPUの総数 | | Storage | Gi | プロジェクトで使用中の Storage状況 - PVC容量総数 | 注意 - GPU Total指標は、プロジェクトにおける GPUリソースの総数を意味します。 - プロジェクトで使用可能な GPUリソース情報は、[GPU Resources](/docs/ja/ai-mlxp-gpuresource)画面をご参照ください。 Overviewでは、ワークロードタイプ別 CPU、Memory、GPUの利用状況を照会できます。ユーザーは現在のプロジェクトで使用中の Notebook、PyTorchJobなど、タイプ別リソースの使用状況を直感的に確認できます。 Overviewを構成しているワークロードタイプ別詳細情報に関する説明は、次の通りです。 | 詳細情報 | 単位 | 説明 | | --- | --- | --- | | Workload Type | - | プロジェクトで使用中のワークロードタイプ(例: Notebook、PyTorchJobなど) | | CPU | Cores | 使用中の CPU状況 - Request: リソース Manifest基準の CPU requestの総数 - Limits: リソース Manifest基準の CPU limitの総数 | | Memory | Gi | 使用中の Memory状況 - Request: リソース Manifest基準の Memory requestの総数 - Limits: リソース Manifest基準の Memory limitの総数 | | GPU | 個数 | 使用中の GPU状況 - Used: 実際に使用中の GPUの総数 | 参考 Overview画面は1分ごとに自動更新されます。 ## Workload/Pod View Workload/Pod View画面の基本的な説明は、次の通りです。 ![mlxp_console_monitoring02_ko](https://cdn.document360.io/6998976f-9d95-4df8-b847-d375892b92c2/Images/Documentation/mlxp_console_monitoring02_ja.png?sv=2026-02-06&spr=https&st=2026-10-26T14%3A32%3A45Z&se=2026-10-26T15%3A32%3A45Z&sr=c&sp=r&sig=xsfuJTGNHJBKNclbAc4Cl384ZPtIBZlJ9yHMQHrygCs%3D) | 領域 | 説明 | | --- | --- | | ① 照会単位 | プロジェクトで使用中の Workload Type、Workload名、Pod名 | | ② 照会期間 | モニタリング情報の照会期間および更新 | | ③ Workload/Pod View | 照会単位および期間別 CPU、Memory、GPU、GPU Memory使用状況 | | ④ Details | Pod単位の CPU、Memory、GPU使用状況 | Workload/Pod Viewで提供するダッシュボードは、複数のグラフチャートで構成されています。ユーザーは、現在のプロジェクトで使用中の CPU、Memory、GPU、Storage状況をワークロードタイプ、ワークロード、Podなどの詳細単位で確認できます。ダッシュボードで表示する情報は15秒ごとに収集して表示しますが、平均値を表示します。ダッシュボードを使用する方法は、次の通りです。 1. ダッシュボードで照会するリソース単位を選択します。 - **Workload Type**: プロジェクトで使用中のワークロードタイプ(例: Notebook、PyTorchJobなど)で、単数件でのみ照会可能 - **Workload**: プロジェクトで使用中のワークロードリストで、複数件で照会可能 - **All**: プロジェクトで使用中の全ワークロードを照会可能 - **Pod**: ワークロード内の Podリストで、複数件で照会可能 - **OFF**: Workloadを ALLまたは複数選択した場合、Pod単位では照会不可 - **ALL**: 1つのワークロードを選択すると、そのワークロード内のすべての Podを照会可能 2. **期間**や**照会時間**のセレクトボックスで、照会する期間をクリックして選択するか、直接入力します。 参考 照会期間は最大30日を超えることはできません。 1. ダッシュボードで結果を確認します。 - グラフチャートで特定の時点の正確な指標値を確認したい場合: グラフチャートの特定の時点にマウスオーバー 2. **[更新]** ボタンをクリックすると最新のデータを再照会します。 Workload/Pod Viewを構成しているグラフチャートについての説明は、次の通りです。 | グラフチャート | 単位 | 説明 | | --- | --- | --- | | Average CPU Utilization | % | 照会条件および照会期間の平均 CPU使用率(Used/Request) - Used: 実際に使用中の CPUの総数 - Request: リソース Manifest基準の CPU requestの総数 | | CPU Usage | Cores | ユーザーが選択したリソース単位(ワークロード、Pod)ごとの CPU使用量 | | Average Memory Utilization | % | 照会条件および照会期間の平均 Memory使用率(Used/Request) - Used: 実際に使用中の Memoryの総数 - Request: リソース Manifest基準の Memory requestの総数 | | Memory Usage | MiB | ユーザーが選択したリソース単位(ワークロード、Pod)ごとの Memory使用状況 | | Average GPU Utilization | % | 照会条件および照会期間の平均 GPU使用率 | | GPU Usage | Cores | ユーザーが選択したリソース単位(ワークロード、Pod)ごとの GPU使用量 | | Average GPU Memory Utilization | % | 照会条件および照会期間の平均 GPU Memory使用率 | | GPU Memory Usage | MiB | ユーザーが選択したリソース単位(ワークロード、Pod)ごとの GPU Memory使用状況 | Workload/Pod Viewでは、Pod単位の CPU、Memory、GPUの詳細な利用状況を照会できます。ユーザーは現在のプロジェクトで使用中の Podのリソース使用状況を直感的に確認できます。 Workload/Pod Viewを構成している Pod単位の詳細情報についての説明は、次の通りです。 | 詳細情報 | 単位 | 説明 | | --- | --- | --- | | Pod Name | - | ユーザーが指定したワークロード内の Pod名 | | CPU | Cores | 使用中の CPU状況 - Request: リソース Manifest基準の CPU requestの総数 - Limits: リソース Manifest基準の CPU limitの総数 | | Memory | Gi | 使用中の Memory状況 - Request: リソース Manifest基準の Memory requestの総数 - Limits: リソース Manifest基準の Memory limitの総数 | | GPU | 個数 | 使用中の GPU状況 - Used: 実際に使用中の GPUの総数 |