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FME Cloud comes with a great set of tools to allow the user to easily set up alerts based on certain conditions that might affect the uptime and performance of an FME Cloud instance.但在我们能做到之前创建警报和配置通知 我们需要了解警报所依据的指标。当创建警报或在实例页上的监视选项卡下选择实例时,这些指标可见。
FME服务器的内存消耗很大程度上取决于底层工作空间和使用的变压器。The Memory Usage metric is the first metric to look at if an FME Cloud instance seems to be in trouble.Out of memory conditions have been among the most common causes for unresponsive FME Cloud instances.某些作业可能会突然失败,日志文件可能没有您要查找的信息。The metric can also help to investigate job failures.在查看内存使用情况时要记住的一点是,当内存不足时,可能还需要检查临时磁盘使用情况。Some translations will write to the temporary disk when the instance runs out of Memory.
主磁盘包含FME服务器安装,发布到FME服务器和PostgreSQL数据库的数据。我们绝对建议密切关注这个指标,并针对主要磁盘使用情况设置警报。当主磁盘已满时,即使在实例重新启动之后,Web应用程序服务器也可能会关闭并无法正确启动。通常恢复的唯一方法是回滚到以前的备份。这就是为什么主磁盘使用率警报(超过10分钟的90%使用率)是一个非常重要的警报,并且默认情况下为所有实例启用。另一个防止磁盘空间耗尽的非常有用的工具是FME服务器系统清理.
此磁盘映射到FME服务器上的临时资源文件夹。当实例暂停且未备份时,它将被擦除。This temporary disk usage can also increase when the instance runs low on memory and starts to write out temporary data.当临时磁盘使用中出现异常模式时,建议始终检查内存使用情况。一定要检查这个关于临时磁盘的文章.
可以通过FME服务器的Web用户界面设置FME服务器引擎计数。比最初设置的发动机计数高可能有不同的原因。Depending on your 亚搏在线workflow,使用fmeserverjobsubmitter可以通过作业启动其他引擎。If a higher number of engines appears then you would expect in the metrics,可能有问题。Pay particular attention if there is a pattern of engines starting and not shutting down anymore.你需要调查一下这个问题。如果需要恒定的引擎计数,设置警报以在指标更改时立即通知非常有用。
网络吞吐量度量允许您以每秒千字节为单位监视FME云实例的输入和输出。如果您在FME上实现了一个允许客户上传和下载数据的解决方案,this can be very useful to detect any unusual behavior.
该指标指向FME服务器健康检查页面。A high number might indicate that the server is under heavy load and responds slower than usual to requests.If you experience a response time longer than 500 ms over a period of 10 minutes or more,您应该查看实例并检查其他指标,如服务器负载或内存,以查看实例是否在挣扎。
A high server load often comes in combination with a high memory utilization.也,the more engines you run,服务器负载越高。要正确解释服务器负载并为警报设置足够的阈值,it is important to understand the server load metric and its implications regarding the number of cores of your FME Cloud instance.A load of 1.0 means 100% utilization of 1 core.我们的FME Cloud Starter实例有2个核心,因此负载为2.0表示2个核心的充分利用率。因此,假设您最近在标准大小的实例(4核和16 GB RAM)上增加了引擎,并希望确保您的FME云实例能够处理它。In this case you should set your alert to trigger when the load exceeds 2.8,which is the equivalent to 70% utilization of 4 cores,for more than 30 minutes.
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