リソースプール内のリソースを、リソースクォータを作成または更新することによって割り当てます。リソースクォータが特定のワークスペースに関連付けられると、ワークスペース内で AI 開発とトレーニングに使用できます。これにより、柔軟かつ効率的にリソースを使用および管理できます。
機能
リソースプール内のリソースを購入した後、リソースクォータを作成したり、既存のリソースクォータの制限を調整したりできます。異なるリソースグループのリソースを同じリソースクォータに関連付けることができます。また、子レベルのリソースクォータの複数レベルの階層を作成することもできます。
リソースタイプに基づいて、次のタイプのリソースクォータがサポートされています。
クラウドネイティブリソースクォータ: 凌雲リソースと一般的な計算リソースが含まれます。次の図に示すように、親リソースクォータと子リソースクォータを作成してツリー構造 (QuotaTree と呼ばれる) を形成し、キューイングとスケジューリング機能を強化できます。その中で:
リソースプールからリソースを割り当てることによって作成されたリソースクォータは、ルートクォータです。
ルートリソースクォータを親ノードとして、複数レベルの子クォータを引き続き分割できます。
組織またはプロジェクトに基づいてクォータを分割および使用して、ジョブとリソースをより効率的に管理できます。
ビッグデータエンジンのリソースクォータ: MaxCompute とフルマネージド Flink リソースが含まれます。
リソースクォータの作成と使用
クラウドネイティブリソースクォータ
凌雲リソースまたは一般的な計算リソースクォータを作成するには、「リソースクォータを作成する」をご参照ください。
ビッグデータリソースクォータ
MaxCompute リソースを購入および使用する方法の詳細については、「MaxCompute リソースクォータ」をご参照ください。
フルマネージド Flink リソースを購入および使用する方法の詳細については、「フルマネージド Flink リソース管理」をご参照ください。
クラウドネイティブリソースクォータの管理
基本構成: 子レベルクォータの作成、スケーリング、クォータリストと詳細の表示などの操作が含まれます。詳細については、「リソースクォータの管理」をご参照ください。
詳細構成:
スケジューリングポリシー: スケジューリングポリシーを構成することにより、デキューイング効率と計算リソースの使用率を向上させます。
プリエンプションポリシー: 現在のレベルまたは子レベルで計算リソースのプリエンプションを有効にし、現在のリソースクォータで送信されたタスクがピアまたは子レベルのリソースクォータから計算リソースをプリエンプションできるようにすることで、計算リソースを最大限に活用します。
クォータの監視とアラート: CloudMonitor と ARMS を介して、監視データの表示、監視アラート通知の構成、および監視メトリックのサブスクライブを行います。
さらに、親子リソースクォータを作成して異なるチームにリソースを割り当てることにより、リソースを効果的に管理および使用できます。詳細については、「トレーニングと推論のリソース管理」をご参照ください。