Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

получать оповещение, когда экземпляр не активен в GCE

Для Compute Engine GCE я использую мониторинг stackdriver для мониторинга и оповещений. Для большинства общих показателей, таких как ЦП, дисковый ввод-вывод, память и т. Д., Доступны и можно установить оповещения для этих показателей на основе или мертвых или живых по имени процесса.

Однако я не могу найти никаких показателей, связанных со статусом самого экземпляра GCE.

Мой вариант использования очень прост. Я хотел бы знать, отключен идентификатор экземпляра или нет. Любое предложение приветствуется. Благодарю.

google-cloud-platform google-compute-engine google-cloud-stackdriver
08.09.2018

Ответы:


1

считайте, что статус экземпляра не является метрикой мониторинга; там только instance/uptime доступно.

(и я понятия не имею, что он вернет, когда будет terminated, возможно, стоит попробовать).

но можно проверить серверы с помощью проверки работоспособности, а затем сообщить о Инцидент.

и можно получить статус экземпляра с помощью gcloud compute instances describe instance01.

08.09.2018
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..