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使用CES监控DLI服务 功能说明 本章节定义了数据湖探索服务上报云监控的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索数据湖探索服务产生的监控指标和告警信息。
监控安全风险 云监控服务为用户的云上资源提供了立体化监控平台。通过云监控您可以全面了解云上的资源使用情况、业务的运行状况，并及时收到异常告警做出反应，保证业务顺畅运行。
典型场景示例：配置DLI与内网数据源的网络联通 背景信息 DLI与内网数据源的网络联通通常指的是华为云内部服务的场景，例如DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时，需要打通DLI和外部数据源之间的网络。
典型场景示例：配置DLI 与公网网络连通 操作场景 公网数据源指的是可以通过互联网访问的数据源。这些数据源资源有一个公网IP地址，配置DLI与公网网络联通可以实现对这些数据源的访问。
DLI支持的Prometheus基础监控指标 表1提供了DLI支持的Prometheus基础监控指标，AOM Prometheus支持免费存储基础指标。 除基础指标外，AOM Prometheus提供的自定义指标按计费规则付费使用。
查询作业监控信息（废弃） 功能介绍 该API用于查询作业监控信息, 支持同时查询多个作业的监控信息。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。
它支持多种类型的组件监控，提供预置监控大盘和全面托管的Prometheus服务，通过Prometheus监控来统一采集、存储和显示监控对象的数据，适用于时间序列数据库的收集和处理，尤其适用于监控Flink作业场景。
使用AOM监控DLI服务 配置DLI对接AOM Prometheus监控 DLI对接AOM Prometheus监控的配置项 DLI支持的Prometheus基础监控指标
DLI对接AOM Prometheus监控的配置项 在配置DLI对接AOM Prometheus监控时，系统会自动完成DLI对接AOM Prometheus监控的配置项中的参数配置。
怎样配置DLI队列与数据源的网络连通？ 配置DLI队列与内网数据源的网络连通 DLI在创建运行作业需要连接外部其他数据源，如：DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时，需要打通DLI和外部数据源之间的网络。
图11 查看路由表目的地址-1 检查VPC网络是否设置了ACL规则限制了网络访问 网络ACL对子网进行防护，检查对应子网是否配置了ACL，是否设置了ACL规则限制了网络访问。
输入数据源连接地址和端口，测试网络连通性。 若地址可达，说明账号B已建立DLI资源与共享VPC中的资源的网络连接，账号B可以使用DLI弹性资源池的队列提交作业访问共享VPC中的资源。 父主题： 配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接）
怎样监控DLI队列上的作业异常？ DLI为用户提供了作业失败的topic订阅功能。 登录DLI控制台。 单击左侧“队列管理”，进入队列管理页面。 在队列管理页面，单击左上角“创建消息通知主题”进行配置。详细操作请参考《数据湖探索用户指南》。 父主题： DLI弹性资源池和队列类
配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接） 增强型跨源连接概述 创建增强型跨源连接 建立DLI与共享VPC中资源的网络连接 DLI常用跨源分析开发方式 父主题： 配置DLI读写外部数据源数据
本节操作为您介绍跨VPC的数据源网络连通方案： 创建增强型跨源连接：采用对等连接的方式打通DLI与数据源的VPC网络。 测试网络连通性：验证队列与数据源网络连通性。 目前DLI支持跨源访问的数据源请参考DLI常用跨源分析开发方式。
解决方案 可以通过“云监控服务 CES”来查看DLI队列中不同状态的作业情况，具体操作步骤如下： 在控制台搜索“云监控服务 CES”，进入云监控服务控制台。 在左侧导航栏选择“云服务监控 > 数据湖探索”，进入到云服务监控页面。
例如：运营部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家、留存率、流失率、付费率等，了解游戏当前状态及后续响应活动措施；投放部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家的渠道来源，来决定下一周期重点投放哪些平台。
操作步骤 在控制台搜索“云监控服务 CES”。 图1 搜索CES 进入CES后，在页面左侧“云服务监控”列表中，单击“数据湖探索”。 图2 云服务监控 选择队列进行查看。 图3 查看队列负载 父主题： DLI弹性资源池和队列类
点击“云监控服务 > 云服务监控 > 数据探索湖 > 队列监控 > 队列CU使用量” 。 计算剩余CU量。 队列剩余CU量=队列CU量 - 队列CU使用量。 当队列剩余CU量小于用户提交的CU量，则需要等待资源，才能提交成功。 父主题： Spark作业开发类
OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性，可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。
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