カスタムリソース定義のインスタンスを作成します。つの新しいダッシュボードが追加されます。ドキュメントにある電力モニタリングの公式ドキュメントを読むことを強くお勧めします。モニタリングの力これらのダッシュボードを使用することで、クラスタとそのワークロードについて以下の知見を取得できるようになります。多くの電力を消費しているかを把握する。公開しているメトリクスを分析することで実施できます。使用して、電力モニタリングで利用可能なすべてのメトリクスをクエリできます。組み込むことで、このようなメトリクスが利用可能になります。よって取得される一連のメトリクスは、基盤となるハードウェアとクラスタの構成に大きく依存します。特定のクラウド構成セットから正確な測定値を提供しています。ハードウェアに基づくものです。その他の構成については、初期の機械学習モデルが提供されます。精度を向上させています。現時点では、これらの推定値に一貫性があるので、これを利用して同じワークロードの実行間の変動を確認できます。これらは実際の電力消費の概算値であることに注意してください。いう列を追加しました。確認できるようになります。機械学習モデルとそれによる前述の推定器を利用します。精度と対処できるフットプリントの範囲を向上させるため、これらのモデルの改良を重点として、継続的な開発作業が行われています。実際にはどのようなものでしょうか。例を使って詳しく見ていきましょう。トラフィックジェネレーターとモックをインストールして、システムに少し負荷をかけました。クラスタへの消費電力の影響を見てみましょう。ダッシュボードの順に移動すると、次のことを確認できます。クラスタはしばらくの間稼働していましたが、アイドル状態であるため、それほど多くの電力を消費していません。リストも表示されます。選択すると、以下のようになります。回のピークの後、ワット単位の電力消費が経時的に安定していることです。コンポーネントが最も大きく貢献しています。ドメインは、ソケット全体の電力消費を測定します。これは正しいと思われます。電力消費はエネルギーの割合であるため、累積はありません。時間の経過とともにエネルギー消費量が増加していることもわかります。消費電力に与える影響はごくわずかであると思われます。両方の消費量をさらに詳しく分析することができます。最初に目を引くのは、最初のピークが以前のワークロードによって引き起こされているように見えることです。これは興味深いことで、アプリケーションまたはモックでデバッグが必要になるかもしれません。目のデプロイメントの準備ができた後、両方のコンテナが均等に電力消費に影響していることが確認できます。これはどういうことでしょうか。シンプルなモックと同じ量のエネルギーを消費しているということなのでしょうか?先進的な可観測性は良いのですが、それでも時には標準出力に出力する必要があります。倍にもなることが示されていますが、その説明はこのブログの範囲をはるかに超えています。私たちはどの言語も大好きで、それぞれの言語に独自の得意分野があります。電力モニタリングがどのように活用されるか、楽しみです。自分のデータを使って、プログラミング言語と電力消費の戦いに参加することもできるでしょう。次のステップこれからもお客様のフィードバックを反映し、調整を行い、機能を強化していきます。コミュニティとのコラボレーションを継続し、エネルギー消費のより効果的な監視を実現するグローバルな取り組みに貢献していきます。通じたデータのエクスポートについて開発者を支援するなどの計画が考えられます。ワークロードをどこでも自由に実行することを可能にするプラットフォームについてのアップデートオープン・ハイブリッドクラウドハイブリッドクラウドで柔軟に未来を築く方法をご確認ください。テクノロジーを提供しています。強化されたソリューションを提供し、コアデータセンターからネットワークエッジまで、企業が複数のプラットフォームおよび環境間で容易に運用できるようにしています。linksプライバシーステートメントご利用条件すべてのポリシーとガイドラインデジタル・アクセシビリティ。