> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.coreweave.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # launch キューをモニタリングする > インタラクティブなダッシュボードで launch キューのワークロードをモニタリングし、非効率なジョブを特定してリソースの使用状況を分析します。インタラクティブな **Queue monitoring dashboard** を使用すると、launch キューが高負荷の状態かアイドル状態かを確認したり、実行中のワークロードを可視化したり、非効率なジョブを特定したりできます。launch キューのダッシュボードを使えば、コンピュートハードウェアやクラウドリソースを効率的に使用できているかどうかを判断できます。さらに詳しく分析する場合は、このページから W\&B の実験管理 Workspace や、Datadog、NVIDIA Base Command、クラウドコンソールなどの外部インフラストラクチャーモニタリングプロバイダーにアクセスできます。キューのモニタリングダッシュボードは、W\&B Multi-tenant Cloud デプロイメントオプションでのみ利用できます。

ダッシュボードとプロット

**Monitor** タブを使用すると、過去 7 日間のキューのアクティビティを確認できます。時間範囲、グループ化、フィルターは左側のパネルで設定します。ダッシュボードには複数のプロットがあり、パフォーマンスや効率に関するよくある疑問を把握するのに役立ちます。以下のセクションでは、キューダッシュボードの UI 要素について説明します。

ジョブステータス

**Job status** プロットには、各時間間隔で実行中、保留中、キューに追加済み、完了のジョブがそれぞれいくつあるかが表示されます。**Job status** プロットを使用すると、キューがアイドル状態になっている期間を特定できます。ジョブステータスのタイムライン

たとえば、固定リソース (DGX BasePod など) を使用しているとします。固定リソースでキューがアイドル状態になっている場合は、その空き時間を利用して、sweep などの優先度の低いプリエンプト可能な Launch job を実行できる可能性があります。一方、クラウドリソースを使用していて、アクティビティが周期的に急増している場合は、特定の時間帯にリソースを予約することでコストを削減できる可能性があります。プロットの右側にある凡例には、各色がどの [Launch job のステータス](/ja/products/wandb/platform/launch/launch-view-jobs#check-the-status-of-a-job)を表すかが示されます。 `Queued` のアイテムが多い場合は、ワークロードを他のキューに移すことを検討できます。失敗が急増している場合は、Launch job のセットアップにサポートが必要なユーザーを特定する手がかりになります。

キュー時間

**Queued time** プロットには、指定した日付または時間範囲において Launch job がキューで待機していた時間 (秒単位) が表示されます。キュー時間のメトリクス

X 軸には指定した時間、Y 軸には Launch job が launch キューで待機していた時間 (秒単位) が表示されます。たとえば、ある日に 10 個の Launch job がキューに追加されたとします。これら 10 個の Launch job がそれぞれ平均 60 秒待機した場合、**Queue time** プロットには 600 秒と表示されます。 **Queued time** プロットを使用すると、キュー時間が長いことで影響を受けているユーザーを特定できます。左側のバーにある **Grouping** コントロールを使用すると、ジョブごとに色をカスタマイズできます。これにより、キューのキャパシティ不足の影響を受けているユーザーやジョブを特定しやすくなります。

Job runs

**Job runs** プロットには、指定した期間内に実行されたすべてのジョブの開始と終了が、run ごとに一意の色で表示されます。これにより、特定の時点でキューがどのワークロードを処理していたかを一目で把握できます。 Job runs のタイムライン

パネル右下の **Select** ツールを使用してジョブをブラシ選択すると、その詳細が下の表に表示されます。

CPU と GPU の使用状況

**GPU use by a job**、**CPU use by a job**、**GPU memory by job**、**System memory by job** の各プロットを使用すると、Launch job の効率を確認できます。 GPU 使用状況のメトリクス

たとえば、**GPU memory by job** プロットを使用すると、W\&B run の完了に時間がかかっていないか、また CPU コアの使用率が低くなっていないかを確認できます。各プロットの X 軸は、W\&B run (Launch job によって作成されたもの) の実行時間を秒単位で示します。データポイントにマウスカーソルを合わせると、run ID、run が属する project、その W\&B run を作成した Launch job など、W\&B run に関するさまざまな情報が表示されます。

Errors

**Errors** パネルには、特定の launch キューで発生したエラーが表示されます。具体的には、エラーが発生した日時のタイムスタンプ、エラーの発生元である Launch job 名、および生成されたエラーメッセージが表示されます。デフォルトでは、エラーは新しい順に表示されます。エラーログパネル

**Errors** パネルを使用すると、問題が発生しているユーザーを特定し、その問題を解消できます。

外部リンク

キューの可観測性ダッシュボードの表示はすべてのキュータイプで共通ですが、環境固有のモニターに直接移動できると便利なことがよくあります。その場合は、キューの可観測性ダッシュボードから、コンソールへのリンクを直接追加します。外部リンクを追加するには、**Manage Links** をクリックしてパネルを開きます。目的のページの完全な URL を入力し、続いてラベルを入力します。追加したリンクは **External Links** セクションに表示されます。