تفسير نتائج المراقبة
الآن، يمكنك فهم ما يجب مراقبته وكيف يدعم Azure Monitor المراقبة الخفيفة الجاهزة. الخطوة الأخيرة قبل المتابعة العملية هي استكشاف كيفية فهم بيانات المراقبة، والأهم من ذلك، كيف يمكن توجيه القرارات العملية.
تركز هذه الوحدة على التفسير، وليس وصف إجراءات محددة، ولكن تساعدك على التفكير بشكل نقدي حول ما تعنيه البيانات وكيفية تطبيقها على تطوير الحلول.
المراقبة هي حلقة ملاحظات
وينبغي ألا تكون المراقبة أبدا نشاطا سلبيا. بدلا من ذلك، فإنه يشكل حلقة ملاحظات. بعد نشر خدمة، يمكنك ملاحظة كيفية تصرفها، ومقارنتها بأهدافك، والضبط حسب الحاجة.
يمكن تكرار حلقة الملاحظات هذه عند الحاجة، حيث تساعدك كل جولة على تضييق نطاق التوازن الصحيح بين الأداء والتكلفة.
تصور الرؤى باستخدام المصنفات
توفر المصنفات لوحة مرنة لتحليل البيانات وإنشاء تقارير مرئية غنية في مدخل Microsoft Azure. يمكن للمصنفات الاستعلام عن البيانات من مصادر بيانات متعددة ودمج البيانات وربطها من مجموعات بيانات متعددة في مرئيات واحدة، مما يمنحك تمثيلا مرئيا لنظامك. المصنفات تفاعلية، مع تحديث البيانات في الوقت الفعلي، ويمكن مشاركتها عبر الفرق.
يمكنك استخدام المصنفات التي توفرها Azure Monitor Insights، أو استخدام مكتبة قالب المصنف، أو إنشاء المصنفات الخاصة بك.
الوصول إلى المصنف الذي تم إنشاؤه مسبقا
عندما تربط نسخة من Application Insights بمشروع Microsoft Foundry الخاص بك، تكون المقاييس المهمة موضحة بالفعل لك في لوحة تحكم Insights for Generative الذكاء الاصطناعي Applications.
عند تحديد لوحة المعلومات، تكون مرتبطا بمصنف Azure تم إنشاؤه مسبقا في Azure Monitor يوفر رؤى في الوقت الفعلي لمقاييس الأداء وأنماط الاستخدام والكفاءة التشغيلية لتطبيقاتك الذكاء الاصطناعي. يمكنك تعقب البيانات مثل أوقات التنفيذ واستهلاك الرمز المميز ومعدلات الخطأ عبر جلسات العمل. يمكنك استخدام هذه السجلات التفصيلية والمرئيات لتحديد الاختناقات وتحسين مهام سير العمل.
كيفية تفسير استخدام الرمز المميز
تكشف أعداد الرموز المميزة عن كيفية تأثير تصميم المطالبة والإخراج على التكلفة والأداء.
- يمكن أن تشير أعداد رموز الإدخال المميزة العالية إلى مطالبات مطولة أو ديباجات غير ضرورية.
- يمكن أن تشير أعداد الرموز المميزة للإخراج العالية إلى أن النموذج يرجع أكثر من اللازم. على سبيل المثال، تفسيرات طويلة بدلا من إجابات مباشرة.
- غالبا ما ترتبط الارتفاعات في استخدام الرمز المميز وزمن انتقال أطول وتكاليف أعلى لكل طلب.
من خلال مراقبة أنماط الرمز المميز، يمكنك ضبط تطبيقك ليكون أكثر كفاءة - في بعض الأحيان دون تغيير البنية الأساسية للتوزيع على الإطلاق.
التخفيف من الأخطاء
تخبرك الأخطاء عندما تصل عملية النشر إلى حد معين. على سبيل المثال:
- قد تعني أخطاء المهلة أن حجم الحساب الحالي صغير جدا.
- تشير أخطاء حد المعدل إلى أن معدل النقل يتجاوز حصص الخدمة النسبية.
- يمكن أن تشير حالات الفشل داخل خطوة التدفق إلى أخطاء منطقية أو مشكلات في جودة البيانات.
إذا زاد معدل الخطأ مع الاستخدام، هذه علامة على أن تطبيقك يحتاج إلى التحسين - إما في سعة الحساب أو تصميم التدفق.