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• Reporte desde API Rest de zeppelin → a través de un nuevo api creado (tipo actuator) se podrá puede conocer el consumo de todos los intérpretes (métrica de recursos). En este caso, no es posible obtener la métrica de ejecución al depender en si de la temporalidad de la misma.

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Se disponen de varios endpoints:

/api/interpreter/metrics/all → obtener todos los recursos de los intérpretes de zeppelin así como su estado y consumo

/api/interpreter/metrics/running → obtener todos los recursos de los intérpretes arrancados de zeppelin así como su estado y consumo

/api/interpreter/metrics/notebook/{notebookId} → obtener todos los recursos de los intérpretes de zeppelin para el notebook parametrizado así como su estado y consumo

/api/interpreter/metrics/running/notebook/{notebookId} → obtener todos los recursos de los intérpretes arrancados de zeppelin para el notebook parametrizado así como su estado y consumo

/api/interpreter/metrics/interpreter/{interpreterId} → obtener todos los recursos del intérprete por id (python, spark, onesaitplatform, …) así como su estado y consumo

Próximos pasos

• Tener controles sobre los mismos en plataforma (UI de los notebooks) → poder usar los elementos anteriores en la UI de los notebooks para conocer los activos, poder pararlos de forma sencilla, etc, etc

• Dashboard de visualización de métricas de forma sencilla

• Limitar el uso de procesos de notebooks tanto por RAM como por CPU