Sdílet prostřednictvím

Referenční informace k monitorování dat ve službě Azure Machine Learning

Tento článek obsahuje všechny referenční informace o monitorování pro tuto službu.

Podrobnosti o datech, která můžete shromažďovat pro Azure Machine Learning a jak je používat, najdete v tématu Monitorování služby Machine Learning .

Metriky

V této části jsou uvedeny všechny automaticky shromážděné metriky platformy pro tuto službu. Tyto metriky jsou také součástí globálního seznamu všech metrik platformy podporovaných ve službě Azure Monitor.

Informace o uchovávání metrik najdete v přehledu metrik služby Azure Monitor.

Poskytovatel prostředků pro tyto metriky je Microsoft.MachineLearningServices/workspaces.

Kategorie metrik jsou Model, Kvóta, Prostředek, Spustit a Provoz. Informace o kvótách jsou určené jenom pro výpočetní prostředky služby Machine Learning. Spuštění poskytuje informace o trénovacích spuštěních pro pracovní prostor.

Podporované metriky pro Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

Následující tabulka uvádí metriky dostupné pro typ prostředku Microsoft.MachineLearningServices/workspaces.

  • Všechny sloupce nemusí být v každé tabulce.
  • Některé sloupce můžou být mimo oblast zobrazení stránky. Výběrem možnosti Rozbalit tabulku zobrazíte všechny dostupné sloupce.

Záhlaví tabulky

  • Kategorie – skupina metrik nebo klasifikace.
  • Metrika – zobrazovaný název metriky, jak se zobrazuje na webu Azure Portal.
  • Název v rozhraní REST API – název metriky, který se označuje v rozhraní REST API.
  • Jednotka – měrná jednotka .
  • Agregace – výchozí typ agregace . Platné hodnoty: Průměr (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Celkem (Součet), Počet.
  • - Dimenze dostupné pro metriku
  • - , ve kterých se metrika vzorkuje. Například označuje, PT1M že se metrika vzorkuje každou minutu, PT30M každých 30 minut, PT1H každou hodinu atd.
  • DS Export – určuje, jestli je metrika exportovatelná do protokolů služby Azure Monitor prostřednictvím nastavení diagnostiky. Informace o exportu metrik najdete v tématu Vytvoření nastavení diagnostiky ve službě Azure Monitor.

Kategorie: Agenti

Metrika Název v rozhraní REST API Jednotka Agregace Dimenze Časová zrnka DS Vývoz
Agenti

Počet událostí pro agenty AI v tomto pracovním prostoru		 Agents Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet EventType PT1M Ne
Indexované soubory

Počet souborů indexovaných pro vyhledávání souborů v tomto pracovním prostoru		 IndexedFiles Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet ErrorCode, , StatusVectorStoreId PT1M Ne
Zprávy

Počet událostí pro zprávy agenta AI v tomto pracovním prostoru		 Messages Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet EventType, ThreadId PT1M Ne
spuštění

Počet spuštění agentů AI v tomto pracovním prostoru		 Runs Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet AgentId, RunStatus, , StatusCodeStreamType PT1M Ne
Vlákna

Počet událostí pro vlákna agenta AI v tomto pracovním prostoru		 Threads Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet EventType PT1M Ne
Odznaky

Počet tokenů agentů AI v tomto pracovním prostoru		 Tokens Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet AgentId, TokenType PT1M Ne
ToolCalls

Volání nástrojů agentů AI v tomto pracovním prostoru		 ToolCalls Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet AgentId, ToolName PT1M Ne

Kategorie: Model

Metrika Název v rozhraní REST API Jednotka Agregace Dimenze Časová zrnka DS Vývoz
Nasazení modelu se nezdařilo.

Počet nasazení modelu, která selhala v tomto pracovním prostoru		 Model Deploy Failed Počet Total (Sum), Average (Součet), Average (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Count (Počet) Scenario, StatusCode PT1M Ano
Nasazení modelu bylo spuštěno

Počet nasazení modelů spuštěných v tomto pracovním prostoru		 Model Deploy Started Počet Total (Sum), Average (Součet), Average (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Count (Počet) Scenario PT1M Ano
Nasazení modelu bylo úspěšné

Počet nasazení modelu, která byla v tomto pracovním prostoru úspěšná		 Model Deploy Succeeded Počet Total (Sum), Average (Součet), Average (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Count (Počet) Scenario PT1M Ano
Registrace modelu selhala.

Počet registrací modelů, které selhaly v tomto pracovním prostoru		 Model Register Failed Počet Total (Sum), Average (Součet), Average (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Count (Počet) Scenario, StatusCode PT1M Ano
Registrace modelu byla úspěšná.

Počet registrací modelů, které byly v tomto pracovním prostoru úspěšné		 Model Register Succeeded Počet Total (Sum), Average (Součet), Average (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Count (Počet) Scenario PT1M Ano

Kategorie: Kvóta

Metrika Název v rozhraní REST API Jednotka Agregace Dimenze Časová zrnka DS Vývoz
Aktivní jádra

Počet aktivních jader		 Active Cores Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet Scenario, ClusterName PT1M Ano
Aktivní uzly

Počet uzlů Acitve Jedná se o uzly, které aktivně spouští úlohu.		 Active Nodes Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet Scenario, ClusterName PT1M Ano
Nečinná jádra

Počet nečinných jader		 Idle Cores Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet Scenario, ClusterName PT1M Ano
Nečinné uzly

Počet nečinných uzlů Nečinné uzly jsou uzly, které nespouštět žádné úlohy, ale pokud jsou k dispozici, můžou přijmout novou úlohu.		 Idle Nodes Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet Scenario, ClusterName PT1M Ano
Opuštění jader

Počet opuštění jader		 Leaving Cores Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet Scenario, ClusterName PT1M Ano
Opuštění uzlů

Počet opouštějících uzly Ponechání uzlů jsou uzly, které právě dokončily zpracování úlohy a přejdou do stavu nečinnosti.		 Leaving Nodes Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet Scenario, ClusterName PT1M Ano
Předpětěná jádra

Počet předem připravených jader		 Preempted Cores Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet Scenario, ClusterName PT1M Ano
Předem připravené uzly

Počet předem připravených uzlů. Tyto uzly jsou uzly s nízkou prioritou, které jsou odebrané z dostupného fondu uzlů.		 Preempted Nodes Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet Scenario, ClusterName PT1M Ano
Procento využití kvóty

Procento využité kvóty		 Quota Utilization Percentage Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet Scenario, ClusterName, , VmFamilyNameVmPriority PT1M Ano
Total Cores

Počet celkových jader		 Total Cores Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet Scenario, ClusterName PT1M Ano
Celkový počet uzlů

Počet celkového počtu uzlů Tento součet zahrnuje některé aktivní uzly, nečinné uzly, nepoužitelné uzly, předem připravené uzly, opuštění uzlů.		 Total Nodes Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet Scenario, ClusterName PT1M Ano
Nepoužitelná jádra

Počet nepoužitelných jader		 Unusable Cores Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet Scenario, ClusterName PT1M Ano
Nepoužitelné uzly

Počet nepoužitelných uzlů Nepoužitelné uzly nejsou funkční kvůli nějakému nesolažitelnému problému. Azure tyto uzly recykluje.		 Unusable Nodes Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet Scenario, ClusterName PT1M Ano

Kategorie: Zdroj

Metrika Název v rozhraní REST API Jednotka Agregace Dimenze Časová zrnka DS Vývoz
CpuCapacityMillicores

Maximální kapacita uzlu procesoru v milicores. Kapacita se agreguje v minutových intervalech.		 CpuCapacityMillicores Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, , InstanceIdComputeName PT1M Ano
CpuMemoryCapacityMegabytes

Maximální využití paměti uzlu procesoru v megabajtech Využití se agreguje v minutových intervalech.		 CpuMemoryCapacityMegabytes Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, , InstanceIdComputeName PT1M Ano
CpuMemoryUtilizationMegabytes

Využití paměti uzlu procesoru v megabajtech Využití se agreguje v minutových intervalech.		 CpuMemoryUtilizationMegabytes Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, , InstanceIdComputeName PT1M Ano
CpuMemoryUtilizationPercentage

Procento využití paměti uzlu procesoru Využití se agreguje v minutových intervalech.		 CpuMemoryUtilizationPercentage Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, , InstanceIdComputeName PT1M Ano
Využití procesoru

Procento využití na uzlu procesoru Využití se hlásí v minutových intervalech.		 CpuUtilization Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet Scenario, runId, , NodeIdClusterName PT1M Ano
CpuUtilizationMillicores

Využití uzlu procesoru v milicores Využití se agreguje v minutových intervalech.		 CpuUtilizationMillicores Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, , InstanceIdComputeName PT1M Ano
CpuUtilizationPercentage

Procento využití uzlu procesoru Využití se agreguje v minutových intervalech.		 CpuUtilizationPercentage Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, , InstanceIdComputeName PT1M Ano
DiskAvailMegabytes

Dostupné místo na disku v megabajtech. Metriky se agregují v minutových intervalech.		 DiskAvailMegabytes Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, , InstanceIdComputeName PT1M Ano
DiskReadMegabytes

Data se čtou z disku v megabajtech. Metriky se agregují v minutových intervalech.		 DiskReadMegabytes Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, , InstanceIdComputeName PT1M Ano
DiskUsedMegabytes

Využité místo na disku v megabajtech Metriky se agregují v minutových intervalech.		 DiskUsedMegabytes Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, , InstanceIdComputeName PT1M Ano
DiskWriteMegabytes

Data zapsaná na disk v megabajtech. Metriky se agregují v minutových intervalech.		 DiskWriteMegabytes Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, , InstanceIdComputeName PT1M Ano
GpuCapacityMilliGPUs

Maximální kapacita zařízení GPU v mili-GPU. Kapacita se agreguje v minutových intervalech.		 GpuCapacityMilliGPUs Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, InstanceId, , DeviceIdComputeName PT1M Ano
GpuEnergyJoules

Intervalová energie v Joules na uzlu GPU. Energie se hlásí v minutových intervalech.		 GpuEnergyJoules Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet Scenario, runId, rootRunId, InstanceId, , DeviceIdComputeName PT1M Ano
GpuMemoryCapacityMegabytes

Maximální kapacita paměti zařízení GPU v megabajtech Kapacita agregovaná v minutových intervalech		 GpuMemoryCapacityMegabytes Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, InstanceId, , DeviceIdComputeName PT1M Ano
Využití GpuMemoryU

Procento využití paměti na uzlu GPU Využití se hlásí v minutových intervalech.		 GpuMemoryUtilization Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet Scenario, runId, NodeId, , DeviceIdClusterName PT1M Ano
GpuMemoryUtilizationMegabytes

Využití paměti zařízení GPU v megabajtech Využití se agreguje v minutových intervalech.		 GpuMemoryUtilizationMegabytes Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, InstanceId, , DeviceIdComputeName PT1M Ano
GpuMemoryUtilizationPercentage

Procento využití paměti zařízení GPU Využití se agreguje v minutových intervalech.		 GpuMemoryUtilizationPercentage Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, InstanceId, , DeviceIdComputeName PT1M Ano
Využití GpuU

Procento využití na uzlu GPU Využití se hlásí v minutových intervalech.		 GpuUtilization Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet Scenario, runId, NodeId, , DeviceIdClusterName PT1M Ano
GpuUtilizationMilliGPUs

Využití zařízení GPU v mili-GPU. Využití se agreguje v minutových intervalech.		 GpuUtilizationMilliGPUs Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, InstanceId, , DeviceIdComputeName PT1M Ano
GpuUtilizationPercentage

Procento využití zařízení GPU Využití se agreguje v minutových intervalech.		 GpuUtilizationPercentage Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, InstanceId, , DeviceIdComputeName PT1M Ano
IBReceiveMegabytes

Síťová data přijatá přes InfiniBand v megabajtech Metriky se agregují v minutových intervalech.		 IBReceiveMegabytes Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, InstanceId, , ComputeNameDeviceId PT1M Ano
IBTransmitMegabytes

Síťová data odesílaná přes InfiniBand v megabajtech Metriky se agregují v minutových intervalech.		 IBTransmitMegabytes Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, InstanceId, , ComputeNameDeviceId PT1M Ano
NetworkInputMegabytes

Síťová data přijatá v megabajtech Metriky se agregují v minutových intervalech.		 NetworkInputMegabytes Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, InstanceId, , ComputeNameDeviceId PT1M Ano
Výstupní megabajty sítě

Síťová data odesílaná v megabajtech Metriky se agregují v minutových intervalech.		 NetworkOutputMegabytes Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, InstanceId, , ComputeNameDeviceId PT1M Ano
Počet selhání StorageAPI

Počet selhání volání rozhraní API služby Azure Blob Storage		 StorageAPIFailureCount Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, , InstanceIdComputeName PT1M Ano
StorageAPISuccessCount

Rozhraní API služby Azure Blob Storage volá počet úspěšných volání.		 StorageAPISuccessCount Počet Průměr, Maximum, Minimum, Celkový součet RunId, , InstanceIdComputeName PT1M Ano

Kategorie: Spustit

Metrika Název v rozhraní REST API Jednotka Agregace Dimenze Časová zrnka DS Vývoz
Zrušení požadovaných spuštění

Počet spuštění, u kterých bylo pro tento pracovní prostor požadováno zrušení Počet se aktualizuje při přijetí žádosti o zrušení pro spuštění.		 Cancel Requested Runs Počet Total (Sum), Average (Součet), Average (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Count (Počet) Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName PT1M Ano
Zrušená spuštění

Počet zrušených spuštění pro tento pracovní prostor Počet se aktualizuje při úspěšném zrušení spuštění.		 Cancelled Runs Počet Total (Sum), Average (Součet), Average (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Count (Počet) Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName PT1M Ano
Dokončená spuštění

Počet spuštění pro tento pracovní prostor byl úspěšně dokončen. Počet se aktualizuje, když se spuštění dokončí a shromáždí se výstup.		 Completed Runs Počet Total (Sum), Average (Součet), Average (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Count (Počet) Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName PT1M Ano
Chyby

Počet chyb spuštění v tomto pracovním prostoru Počet se aktualizuje vždy, když při spuštění dojde k chybě.		 Errors Počet Total (Sum), Average (Součet), Average (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Count (Počet) Scenario PT1M Ano
Neúspěšná spuštění

Počet spuštění pro tento pracovní prostor se nezdařil. Počet se aktualizuje, když se spuštění nezdaří.		 Failed Runs Počet Total (Sum), Average (Součet), Average (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Count (Počet) Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName PT1M Ano
Dokončení spuštění

Počet spuštění zadaných do konečného stavu pro tento pracovní prostor Počet se aktualizuje, když se spuštění dokončilo, ale stále probíhá výstupní kolekce.		 Finalizing Runs Počet Total (Sum), Average (Součet), Average (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Count (Počet) Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName PT1M Ano
Nereaguje na spuštění

Početspuštěních Počet se aktualizuje, když spuštění přejde do stavu Nereaguje.		 Not Responding Runs Počet Total (Sum), Average (Součet), Average (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Count (Počet) Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName PT1M Ano
Nespustila se spuštění

Počet spuštění ve stavu Nespustilo pro tento pracovní prostor Počet se aktualizuje při přijetí žádosti o vytvoření spuštění, ale informace o spuštění ještě nebyly vyplněny.		 Not Started Runs Počet Total (Sum), Average (Součet), Average (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Count (Počet) Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName PT1M Ano
Příprava spuštění

Počet spuštění, která se připravují pro tento pracovní prostor Počet se aktualizuje, když spuštění přejde do stavu Příprava při přípravě prostředí.		 Preparing Runs Počet Total (Sum), Average (Součet), Average (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Count (Počet) Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName PT1M Ano
Spuštění zřizování

Počet spuštění, která se pro tento pracovní prostor zřizují Počet se aktualizuje, když spuštění čeká na vytvoření nebo zřízení cílového výpočetního objektu.		 Provisioning Runs Počet Total (Sum), Average (Součet), Average (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Count (Počet) Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName PT1M Ano
Spuštění ve frontě

Počet spuštění zařazených do fronty pro tento pracovní prostor Počet se aktualizuje, když je spuštění zařazeno do fronty v cílovém výpočetním objektu. Může dojít při čekání na to, aby byly připravené požadované výpočetní uzly.		 Queued Runs Počet Total (Sum), Average (Součet), Average (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Count (Počet) Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName PT1M Ano
Spuštěná spuštění

Počet spuštění pro tento pracovní prostor Počet se aktualizuje při spuštění na požadovaných prostředcích.		 Started Runs Počet Total (Sum), Average (Součet), Average (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Count (Počet) Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName PT1M Ano
Spouštění spuštění

Počet spuštění spuštěných pro tento pracovní prostor Počet se aktualizuje po požadavku na vytvoření informací o spuštění a spuštění, jako je ID spuštění, se naplní.		 Starting Runs Počet Total (Sum), Average (Součet), Average (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Count (Počet) Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName PT1M Ano
Upozornění

Počet upozornění spuštění v tomto pracovním prostoru Počet se aktualizuje vždy, když při spuštění dojde k upozornění.		 Warnings Počet Total (Sum), Average (Součet), Average (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Count (Počet) Scenario PT1M Ano

Podporované metriky pro Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints

Následující tabulka uvádí metriky dostupné pro typ prostředku Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints.

  • Všechny sloupce nemusí být v každé tabulce.
  • Některé sloupce můžou být mimo oblast zobrazení stránky. Výběrem možnosti Rozbalit tabulku zobrazíte všechny dostupné sloupce.

Záhlaví tabulky

  • Kategorie – skupina metrik nebo klasifikace.
  • Metrika – zobrazovaný název metriky, jak se zobrazuje na webu Azure Portal.
  • Název v rozhraní REST API – název metriky, který se označuje v rozhraní REST API.
  • Jednotka – měrná jednotka .
  • Agregace – výchozí typ agregace . Platné hodnoty: Průměr (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Celkem (Součet), Počet.
  • - Dimenze dostupné pro metriku
  • - , ve kterých se metrika vzorkuje. Například označuje, PT1M že se metrika vzorkuje každou minutu, PT30M každých 30 minut, PT1H každou hodinu atd.
  • DS Export – určuje, jestli je metrika exportovatelná do protokolů služby Azure Monitor prostřednictvím nastavení diagnostiky. Informace o exportu metrik najdete v tématu Vytvoření nastavení diagnostiky ve službě Azure Monitor.

Kategorie: Provoz

Metrika Název v rozhraní REST API Jednotka Agregace Dimenze Časová zrnka DS Vývoz
Aktivní připojení

Celkový počet souběžných připojení TCP aktivních z klientů.		 ConnectionsActive Počet Průměr <žádné> PT1M Ne
Chyby shromažďování dat za minutu

Počet událostí shromažďování dat vynechaných za minutu		 DataCollectionErrorsPerMinute Počet Minimum, Maximum, Průměr deployment, , reasontype PT1M Ne
Události shromažďování dat za minutu

Počet událostí shromažďování dat zpracovaných za minutu		 DataCollectionEventsPerMinute Počet Minimum, Maximum, Průměr deployment, type PT1M Ne
Bajty sítě

Bajty za sekundu obsluhované pro koncový bod.		 NetworkBytes Byty za sekundu Průměr <žádné> PT1M Ne
Nová připojení za sekundu

Průměrný počet nových připojení TCP za sekundu vytvořených z klientů.		 NewConnectionsPerSecond Počet za sekundu Průměr <žádné> PT1M Ne
Latence požadavku

Průměrný úplný interval potřebný k odpovědi na žádost v milisekundách		 RequestLatency Milisekundy Průměr deployment PT1M Ano
Latence požadavku P50

Průměrná latence požadavku P50 agregovaná všemi hodnotami latence požadavků shromážděnými během vybraného časového období		 RequestLatency_P50 Milisekundy Průměr deployment PT1M Ano
Latence požadavku P90

Průměrná latence požadavků P90 agregovaná všemi hodnotami latence požadavků shromážděnými během vybraného časového období		 RequestLatency_P90 Milisekundy Průměr deployment PT1M Ano
Latence požadavku P95

Průměrná latence požadavků P95 agregovaná všemi hodnotami latence požadavků shromážděnými během vybraného časového období		 RequestLatency_P95 Milisekundy Průměr deployment PT1M Ano
Latence požadavku P99

Průměrná latence požadavků P99 agregovaná všemi hodnotami latence požadavků shromážděnými během vybraného časového období		 RequestLatency_P99 Milisekundy Průměr deployment PT1M Ano
Žádosti za minutu

Počet požadavků odeslaných do online koncového bodu do minuty		 RequestsPerMinute Počet Průměr deployment, statusCode, , statusCodeClassmodelStatusCode PT1M Ne

Podporované metriky pro Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints/deployments

Následující tabulka uvádí metriky dostupné pro typ prostředku Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints/deployments.

  • Všechny sloupce nemusí být v každé tabulce.
  • Některé sloupce můžou být mimo oblast zobrazení stránky. Výběrem možnosti Rozbalit tabulku zobrazíte všechny dostupné sloupce.

Záhlaví tabulky

  • Kategorie – skupina metrik nebo klasifikace.
  • Metrika – zobrazovaný název metriky, jak se zobrazuje na webu Azure Portal.
  • Název v rozhraní REST API – název metriky, který se označuje v rozhraní REST API.
  • Jednotka – měrná jednotka .
  • Agregace – výchozí typ agregace . Platné hodnoty: Průměr (Průměr), Minimum (Minimum), Maximum (Maximum), Celkem (Součet), Počet.
  • - Dimenze dostupné pro metriku
  • - , ve kterých se metrika vzorkuje. Například označuje, PT1M že se metrika vzorkuje každou minutu, PT30M každých 30 minut, PT1H každou hodinu atd.
  • DS Export – určuje, jestli je metrika exportovatelná do protokolů služby Azure Monitor prostřednictvím nastavení diagnostiky. Informace o exportu metrik najdete v tématu Vytvoření nastavení diagnostiky ve službě Azure Monitor.

Kategorie: Zdroj

Metrika Název v rozhraní REST API Jednotka Agregace Dimenze Časová zrnka DS Vývoz
Procento využití paměti procesoru

Procento využití paměti v instanci Využití se hlásí v minutových intervalech.		 CpuMemoryUtilizationPercentage Procenta Minimum, Maximum, Průměr instanceId PT1M Ano
Procento využití procesoru

Procento využití procesoru v instanci Využití se hlásí v minutových intervalech.		 CpuUtilizationPercentage Procenta Minimum, Maximum, Průměr instanceId PT1M Ano
Chyby shromažďování dat za minutu

Počet událostí shromažďování dat vynechaných za minutu		 DataCollectionErrorsPerMinute Počet Minimum, Maximum, Průměr instanceId, , reasontype PT1M Ne
Události shromažďování dat za minutu

Počet událostí shromažďování dat zpracovaných za minutu		 DataCollectionEventsPerMinute Počet Minimum, Maximum, Průměr instanceId, type PT1M Ne
Kapacita nasazení

Počet instancí v nasazení.		 DeploymentCapacity Počet Minimum, Maximum, Průměr instanceId, State PT1M Ne
Využití disku

Procento využití disku v instanci Využití se hlásí v minutových intervalech.		 DiskUtilization Procenta Minimum, Maximum, Průměr instanceId, disk PT1M Ano
Energie GPU v Joulesu

Intervalová energie v Joules na uzlu GPU. Energie se hlásí v minutových intervalech.		 GpuEnergyJoules Počet Minimum, Maximum, Průměr instanceId PT1M Ne
Procento využití paměti GPU

Procento využití paměti GPU v instanci Využití se hlásí v minutových intervalech.		 GpuMemoryUtilizationPercentage Procenta Minimum, Maximum, Průměr instanceId PT1M Ano
Procento využití GPU

Procento využití GPU v instanci Využití se hlásí v minutových intervalech.		 GpuUtilizationPercentage Procenta Minimum, Maximum, Průměr instanceId PT1M Ano

Kategorie: Provoz

Metrika Název v rozhraní REST API Jednotka Agregace Dimenze Časová zrnka DS Vývoz
Latence požadavku P50

Průměrná latence požadavku P50 agregovaná všemi hodnotami latence požadavků shromážděnými během vybraného časového období		 RequestLatency_P50 Milisekundy Průměr <žádné> PT1M Ano
Latence požadavku P90

Průměrná latence požadavků P90 agregovaná všemi hodnotami latence požadavků shromážděnými během vybraného časového období		 RequestLatency_P90 Milisekundy Průměr <žádné> PT1M Ano
Latence požadavku P95

Průměrná latence požadavků P95 agregovaná všemi hodnotami latence požadavků shromážděnými během vybraného časového období		 RequestLatency_P95 Milisekundy Průměr <žádné> PT1M Ano
Latence požadavku P99

Průměrná latence požadavků P99 agregovaná všemi hodnotami latence požadavků shromážděnými během vybraného časového období		 RequestLatency_P99 Milisekundy Průměr <žádné> PT1M Ano
Žádosti za minutu

Počet žádostí odeslaných do online nasazení během minuty		 RequestsPerMinute Počet Průměr envoy_response_code PT1M Ne

Rozměry metrik

Informace o rozměrech metrik najdete v tématu Vícerozměrné metriky.

Tato služba má přidružené následující dimenze ke svým metrikám.

Dimenze Popis
Název clusteru Název prostředku výpočetního clusteru. K dispozici pro všechny metriky kvót.
Jméno rodiny virtuálních počítačů Název rodiny virtuálních počítačů, kterou cluster používá. K dispozici pro procento využití kvóty.
Priorita virtuálního počítače Priorita virtuálního počítače. K dispozici pro procento využití kvóty.
Čas vytvoření K dispozici pouze pro využití procesoru a gpuU.
Id zařízení ID zařízení (GPU). K dispozici pouze pro využití GpuU.
ID uzlu ID uzlu vytvořeného, ve kterém je úloha spuštěná. K dispozici pouze pro využití procesoru a gpuU.
Identifikátor spuštění ID spuštění nebo úlohy. K dispozici pouze pro využití procesoru a gpuU.
ComputeType Typ výpočetních prostředků, který se použil. K dispozici pouze pro dokončená spuštění, neúspěšná spuštění a spuštěná spuštění.
PipelineStepType Typ PipelineStep použitý při spuštění. K dispozici pouze pro dokončená spuštění, neúspěšná spuštění a spuštěná spuštění.
PublishedPipelineId ID publikovaného kanálu použitého při spuštění. K dispozici pouze pro dokončená spuštění, neúspěšná spuštění a spuštěná spuštění.
Typ spuštění Typ spuštění. K dispozici pouze pro dokončená spuštění, neúspěšná spuštění a spuštěná spuštění.

Platné hodnoty dimenze RunType jsou:

Hodnota Popis
Pokus Nekanální spuštění.
PipelineRun Spuštění kanálu, které je nadřazeným objektem StepRun.
StepRun Spuštění kroku kanálu
ReusedStepRun Spuštění pro krok kanálu, který znovu použije předchozí spuštění.

Protokoly prostředků

Tato část obsahuje seznam typů protokolů prostředků, které můžete pro tuto službu shromažďovat. Oddíl načítá ze seznamu všech typů protokolů prostředků podporovaných ve službě Azure Monitor.

Podporované protokoly prostředků pro Microsoft.MachineLearningServices/registry

Kategorie Zobrazovaný název kategorie Tabulka protokolů Podporuje základní plán protokolu. Podporuje transformaci v čase příjmu dat. Vzorové dotazy Náklady na export
RegistryAssetReadEvent Událost čtení assetu registru AmlRegistryReadEventsLog

Protokol událostí čtení registru Azure ML Uchovává záznamy operací čtení s přístupem k datům registrů (rovina dat), včetně identity uživatele, názvu prostředku a verze pro každou událost přístupu.

 Ne Ano Ano
RegistryAssetWriteEvent Událost zápisu prostředku registru Log událostí zápisu do registru Aml

Protokol událostí zápisu do registru Azure ML Uchovává záznamy operací zápisu s přístupem k datům registrů (rovina dat), včetně identity uživatele, názvu prostředku a verze pro každou událost přístupu.

 Ne Ano Dotazy Ano

Podporované protokoly prostředků pro Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

Kategorie Zobrazovaný název kategorie Tabulka protokolů Podporuje základní plán protokolu. Podporuje transformaci v čase příjmu dat. Vzorové dotazy Náklady na export
AmlComputeClusterEvent Událost clusteru AmlCompute AmlComputeClusterEvent

Události clusteru AmlCompute

 Ne Ano Dotazy Ne
AmlComputeClusterNodeEvent Událost uzlu klastru AmlCompute Ne Ne Ano
AmlComputeCpuGpuUtilization Využití AmlComputeCpuGpuU Využití AmlComputeCpuGpuU

Protokoly využití procesoru a GPU služeb Azure Machine Learning

 Ne Ano Dotazy Ne
AmlComputeJobEvent AmlComputeJobEvent AmlComputeJobEvent

Události úlohy AmlCompute

 Ne Ano Dotazy Ne
AmlRunStatusChangedEvent AmlStatusZměnaUdálosti AmlRunStatusChangedEvent

Služby Azure Machine Learning spouštějí protokoly událostí stavu.

 Ne Ano Ne
ComputeInstanceEvent ComputeInstanceEvent AmlComputeInstanceEvent

Události při přístupu k výpočetní instanci ML (čtení/zápis).

 Ne Ano Ano
DataLabelChangeEvent DataLabelChangeEvent AmlDataLabelEvent

Události při přístupu k datovým popiskům nebo jejich projektům (čtení, vytvoření nebo odstranění).

 Ne Ano Ano
DataLabelReadEvent DataLabelReadEvent AmlDataLabelEvent

Události při přístupu k datovým popiskům nebo jejich projektům (čtení, vytvoření nebo odstranění).

 Ne Ano Ano
DataSetChangeEvent Událost změny datové sady (DataSetChangeEvent) AmlDataSetEvent

Události při přístupu k zaregistrovaným nebo neregistrovaným úložišti dat ML (čtení, vytvoření nebo odstranění).

 Ne Ano Dotazy Ano
DataSetReadEvent DataSetReadEvent AmlDataSetEvent

Události při přístupu k zaregistrovaným nebo neregistrovaným úložišti dat ML (čtení, vytvoření nebo odstranění).

 Ne Ano Dotazy Ano
DataStoreChangeEvent UdálostZměnyDatovéhoÚložiště AmlDataStoreEvent

Události při přístupu k úložišti dat ML (čtení, vytvoření nebo odstranění)

 Ne Ano Ano
DataStoreReadEvent DataStoreReadEvent AmlDataStoreEvent

Události při přístupu k úložišti dat ML (čtení, vytvoření nebo odstranění)

 Ne Ano Ano
DeploymentEventACI DeploymentEventACI AmlDeploymentEvent

Události, kdy dojde k nasazení modelu v ACI nebo AKS

 Ne Ano Ano
DeploymentEventAKS DeploymentEventAKS AmlDeploymentEvent

Události, kdy dojde k nasazení modelu v ACI nebo AKS

 Ne Ano Ano
DeploymentReadEvent DeploymentReadEvent AmlDeploymentEvent

Události, kdy dojde k nasazení modelu v ACI nebo AKS

 Ne Ano Ano
EnvironmentChangeEvent UdálostZměnyProstředí AmlEnvironmentEvent

Události při přístupu k prostředím ML (čtení, vytvoření nebo odstranění)

 Ne Ano Dotazy Ano
EnvironmentReadEvent EnvironmentReadEvent AmlEnvironmentEvent

Události při přístupu k prostředím ML (čtení, vytvoření nebo odstranění)

 Ne Ano Dotazy Ano
InferencingOperationACI OdvozováníOperationACI AmlInferencingEvent

Události pro odvozování nebo související operaci u výpočetního typu AKS nebo ACI

 Ne Ano Ano
InferencingOperationAKS OdvozováníOperationAKS AmlInferencingEvent

Události pro odvozování nebo související operaci u výpočetního typu AKS nebo ACI

 Ne Ano Ano
ModelsActionEvent ModelsActionEvent AmlModelsEvent

Události při přístupu k modelu ML (čtení, vytvoření nebo odstranění) Události inkudes při balení modelů a prostředků probíhají do balíčků připravených k sestavení.

 Ne Ano Dotazy Ano
ModelsChangeEvent UdálostZměnyModelů AmlModelsEvent

Události při přístupu k modelu ML (čtení, vytvoření nebo odstranění) Události inkudes při balení modelů a prostředků probíhají do balíčků připravených k sestavení.

 Ne Ano Dotazy Ano
ModelsReadEvent ModelsReadEvent AmlModelsEvent

Události při přístupu k modelu ML (čtení, vytvoření nebo odstranění) Události inkudes při balení modelů a prostředků probíhají do balíčků připravených k sestavení.

 Ne Ano Dotazy Ano
PipelineChangeEvent UdálostZměnyPotrubí AmlPipelineEvent

Události při přístupu ke konceptu kanálu ML nebo koncovému bodu nebo modulu (čtení, vytvoření nebo odstranění).

 Ne Ano Ano
PipelineReadEvent PipelineReadEvent AmlPipelineEvent

Události při přístupu ke konceptu kanálu ML nebo koncovému bodu nebo modulu (čtení, vytvoření nebo odstranění).

 Ne Ano Ano
RunEvent Spustit událost AmlRunEvent

Události při přístupu k experimentům ML (čtení, vytvoření nebo odstranění)

 Ne Ano Ano
RunReadEvent RunReadEvent AmlRunEvent

Události při přístupu k experimentům ML (čtení, vytvoření nebo odstranění)

 Ne Ano Ano

Podporované protokoly prostředků pro Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints

Kategorie Zobrazovaný název kategorie Tabulka protokolů Podporuje základní plán protokolu. Podporuje transformaci v čase příjmu dat. Vzorové dotazy Náklady na export
AmlOnlineEndpointConsoleLog AmlOnlineEndpointConsoleLog AmlOnlineEndpointConsoleLog

Protokoly konzoly online koncových bodů Azure ML Poskytuje výstup protokolů konzoly z kontejnerů uživatelů.

 Ne Ano Dotazy Ano
AmlOnlineEndpointEventLog Záznam událostí koncového bodu AmlOnline AmlOnlineEndpointEventLog

Protokoly událostí online koncových bodů Azure ML Poskytuje protokoly událostí týkající se životního cyklu odvozování kontejneru serveru.

 Ne Ano Dotazy Ano
AmlOnlineEndpointTrafficLog AmlOnlineEndpointTrafficLog AmlOnlineEndpointTrafficLog

Protokoly provozu pro online koncové body AzureML (machine learning). Tabulku je možné použít ke kontrole podrobných informací o požadavku na online koncový bod. Můžete ho například použít ke kontrole doby trvání požadavku, důvodu selhání požadavku atd.

 Ne Ano Dotazy Ano

Tabulky protokolů služby Azure Monitor

Tato část uvádí tabulky protokolů služby Azure Monitor relevantní pro tuto službu, které jsou k dispozici pro dotazování službou Log Analytics pomocí dotazů Kusto. Tabulky obsahují data protokolu prostředků a případně i více v závislosti na tom, co se na nich shromažďuje a směruje.

Machine Learning

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

Microsoft.MachineLearningServices/registry

Protokol aktivit

Propojená tabulka uvádí operace, které lze zaznamenat v protokolu aktivit pro tuto službu. Tyto operace jsou podmnožinou všech možných operací poskytovatele prostředků v protokolu aktivit.

Další informace o schématu položek protokolu aktivit naleznete v tématu Schéma protokolu aktivit.

Následující tabulka uvádí některé operace související se službou Machine Learning, které se můžou vytvořit v protokolu aktivit. Úplný seznam operací Microsoft.MachineLearningServices najdete v tématu Operace poskytovatele prostředků Microsoft.MachineLearningServices.

Operace Popis
Vytvoří nebo aktualizuje pracovní prostor Machine Learning. Pracovní prostor byl vytvořen nebo aktualizován.
CheckComputeNameAvailability Kontrola, jestli se už používá název výpočetních prostředků
Vytvoří nebo aktualizuje výpočetní prostředky. Byl vytvořen nebo aktualizován výpočetní prostředek.
Odstraní výpočetní prostředky. Došlo k odstranění výpočetního prostředku.
Výpis tajných kódů Při operaci uvedené tajné kódy pro pracovní prostor Machine Learning

Schémata protokolů

Azure Machine Learning používá následující schémata.

Tabulka AmlComputeJobEvent

Vlastnost Popis
Čas vygenerování Čas vygenerování položky protokolu
název operace Název operace přidružené k události protokolu
Kategorie Název události protokolu
ID úlohy ID odeslané úlohy
Id experimentu ID experimentu
NázevExperimentu Název experimentu
Id Zákaznického Předplatného SubscriptionId where Experiment and Job as submitted
Název pracovního prostoru Název pracovního prostoru strojového učení
Název clusteru Název clusteru
Stav zajišťování Stav odeslání úlohy
NázevSkupinyZdrojů Název skupiny prostředků
Název úlohy Název úlohy
Identifikátor Clusteru ID clusteru
Typ události Typ události úlohy. Například JobSubmitted, JobRunning, JobFailed, JobSucceeded.
Stav provádění Stav úlohy (spuštění). Například zařazeno do fronty, spuštěno, úspěšné, neúspěšné
Podrobnosti o chybě Podrobnosti o chybě úlohy
CreationApiVersion Verze rozhraní API použitá k vytvoření úlohy
NázevSkupinyProstředkůClusteru Název skupiny prostředků clusteru
TFWorkerCount Počet pracovních procesů TF
TFParameterServerCount Počet serveru parametrů TF
Typ nástroje Typ použitého nástroje
RunInContainer Příznak popisující, jestli se má úloha spouštět v kontejneru
Zpráva o chybě úlohy podrobná zpráva o chybě úlohy
ID uzlu ID uzlu vytvořeného ve spuštěné úloze

Tabulka AmlComputeClusterEvent

Vlastnost Popis
Čas vygenerování Čas vygenerování položky protokolu
název operace Název operace přidružené k události protokolu
Kategorie Název události protokolu
Stav zajišťování Stav zřizování clusteru
Název clusteru Název clusteru
Typ clusteru Typ clusteru
Vytvořeno kým Uživatel, který vytvořil cluster
Počet jader Počet jader v clusteru
VmSize Velikost virtuálního počítače clusteru
VmPriority Priorita uzlů vytvořených v clusteru Dedicated/LowPriority
Typ škálování Typ ručního nebo automatického škálování clusteru
Počáteční počet uzlů Počáteční počet uzlů clusteru
MinimálníPočetUzlů Minimální počet uzlů clusteru
MaximumNodeCount Maximální počet uzlů clusteru
Možnosti dealokace uzlů Způsob uvolnění uzlu
Vydavatel Vydavatel typu clusteru
Nabízet Nabídka, se kterou se cluster vytvoří
Skladová jednotka (SKU) Skladová položka uzlu nebo virtuálního počítače vytvořeného v clusteru
Verze Verze image použité při vytváření uzlu nebo virtuálního počítače
SubnetId SubnetId clusteru
Stav alokace Stav přidělení clusteru
CurrentNodeCount Aktuální počet uzlů clusteru
PočetCílovýchUzlů Počet cílových uzlů clusteru při vertikálním navýšení nebo snížení kapacity
Typ události Typ události během vytváření clusteru
ČasNečinnostiUzluSekundyPředZmenšením Doba nečinnosti v sekundách před vertikálním snížením kapacity clusteru
PočetPředemUvolněnýchUzlů Počet předem připravených uzlů clusteru
IsResizeGrow Příznak označující vertikální navýšení kapacity clusteru
VmFamilyName Název řady virtuálních počítačů uzlů, které je možné vytvořit v clusteru
PočetOpuštěnýchUzlů Opuštění počtu uzlů clusteru
Nepoužitelného uzluCount Nepoužitelný počet uzlů clusteru
PočetNečinnýchUzlů Počet nečinných uzlů clusteru
Počet běžících uzlů Spuštěný počet uzlů clusteru
PřípravaPočtuUzlů Příprava počtu uzlů clusteru
Přidělená kvóta Přidělená kvóta clusteru
Kvóta využitá Využitá kvóta clusteru
Čas přechodu stavu alokace Čas přechodu z jednoho stavu do druhého
Kódy clusteru Kód chyby přijatý během vytváření nebo škálování clusteru
CreationApiVersion Verze rozhraní API používaná při vytváření clusteru

Tabulka AmlComputeInstanceEvent

Vlastnost Popis
Typ Název události protokolu, AmlComputeInstanceEvent
Čas vygenerování Čas (UTC) při vygenerování položky protokolu
Úroveň Úroveň závažnosti události. Musí to být jeden z informačních, upozornění, chyb nebo kritických.
Typ výsledku Stav události. Mezi typické hodnoty patří Spuštěno, Probíhá, Úspěch, Selhání, Aktivní a Vyřešeno.
Identifikátor korelace Identifikátor GUID, který se používá k seskupení sady souvisejících událostí, pokud je to možné.
název operace Název operace přidružené k položce protokolu
Identita Identita uživatele nebo aplikace, která operaci prováděla.
AadTenantId ID tenanta Microsoft Entra, pro které byla operace odeslána.
AmlComputeInstanceName "Název výpočetní instance přidružené k položce protokolu.

Tabulka AmlDataLabelEvent

Vlastnost Popis
Typ Název události protokolu, AmlDataLabelEvent
Čas vygenerování Čas (UTC) při vygenerování položky protokolu
Úroveň Úroveň závažnosti události. Musí to být jeden z informačních, upozornění, chyb nebo kritických.
Typ výsledku Stav události. Mezi typické hodnoty patří Spuštěno, Probíhá, Úspěch, Selhání, Aktivní a Vyřešeno.
Identifikátor korelace Identifikátor GUID, který se používá k seskupení sady souvisejících událostí, pokud je to možné.
název operace Název operace přidružené k položce protokolu
Identita Identita uživatele nebo aplikace, která operaci prováděla.
AadTenantId ID tenanta Microsoft Entra, pro které byla operace odeslána.
AmlProjektId Jedinečný identifikátor projektu Azure Machine Learning.
AmlProjectName Název projektu Azure Machine Learning.
názvy štítků Aml Názvy tříd popisků, které jsou vytvořeny pro projekt.
AmlDataStoreName Název úložiště dat, ve kterém jsou uložena data projektu.

Tabulka AmlDataSetEvent

Vlastnost Popis
Typ Název události protokolu, AmlDataSetEvent
Čas vygenerování Čas (UTC) při vygenerování položky protokolu
Úroveň Úroveň závažnosti události. Musí to být jeden z informačních, upozornění, chyb nebo kritických.
Typ výsledku Stav události. Mezi typické hodnoty patří Spuštěno, Probíhá, Úspěch, Selhání, Aktivní a Vyřešeno.
AmlWorkspaceId Identifikátor GUID a jedinečné ID pracovního prostoru Služby Azure Machine Learning.
název operace Název operace přidružené k položce protokolu
Identita Identita uživatele nebo aplikace, která operaci prováděla.
AadTenantId ID tenanta Microsoft Entra, pro které byla operace odeslána.
AmlDatasetId ID sady dat služby Azure Machine Learning.
AmlDatasetName Název sady dat služby Azure Machine Learning

Tabulka AmlDataStoreEvent

Vlastnost Popis
Typ Název události protokolu, AmlDataStoreEvent
Čas vygenerování Čas (UTC) při vygenerování položky protokolu
Úroveň Úroveň závažnosti události. Musí to být jeden z informačních, upozornění, chyb nebo kritických.
Typ výsledku Stav události. Mezi typické hodnoty patří Spuštěno, Probíhá, Úspěch, Selhání, Aktivní a Vyřešeno.
AmlWorkspaceId Identifikátor GUID a jedinečné ID pracovního prostoru Služby Azure Machine Learning.
název operace Název operace přidružené k položce protokolu
Identita Identita uživatele nebo aplikace, která operaci prováděla.
AadTenantId ID tenanta Microsoft Entra, pro které byla operace odeslána.
AmlDatastoreName Název úložiště dat služby Azure Machine Learning.

Tabulka AmlDeploymentEvent

Vlastnost Popis
Typ Název události protokolu, AmlDeploymentEvent
Čas vygenerování Čas (UTC) při vygenerování položky protokolu
Úroveň Úroveň závažnosti události. Musí to být jeden z informačních, upozornění, chyb nebo kritických.
Typ výsledku Stav události. Mezi typické hodnoty patří Spuštěno, Probíhá, Úspěch, Selhání, Aktivní a Vyřešeno.
název operace Název operace přidružené k položce protokolu
Identita Identita uživatele nebo aplikace, která operaci prováděla.
AadTenantId ID tenanta Microsoft Entra, pro které byla operace odeslána.
AmlServiceName Název služby Azure Machine Learning Service.

Tabulka AmlInferencingEvent

Vlastnost Popis
Typ Název události protokolu, AmlInferencingEvent
Čas vygenerování Čas (UTC) při vygenerování položky protokolu
Úroveň Úroveň závažnosti události. Musí to být jeden z informačních, upozornění, chyb nebo kritických.
Typ výsledku Stav události. Mezi typické hodnoty patří Spuštěno, Probíhá, Úspěch, Selhání, Aktivní a Vyřešeno.
název operace Název operace přidružené k položce protokolu
Identita Identita uživatele nebo aplikace, která operaci prováděla.
AadTenantId ID tenanta Microsoft Entra, pro které byla operace odeslána.
AmlServiceName Název služby Azure Machine Learning Service.

Tabulka AmlModelsEvent

Vlastnost Popis
Typ Název události protokolu, AmlModelsEvent
Čas vygenerování Čas (UTC) při vygenerování položky protokolu
Úroveň Úroveň závažnosti události. Musí to být jeden z informačních, upozornění, chyb nebo kritických.
Typ výsledku Stav události. Mezi typické hodnoty patří Spuštěno, Probíhá, Úspěch, Selhání, Aktivní a Vyřešeno.
název operace Název operace přidružené k položce protokolu
Identita Identita uživatele nebo aplikace, která operaci prováděla.
AadTenantId ID tenanta Microsoft Entra, pro které byla operace odeslána.
VýsledekPodpis Stavový kód HTTP události. Mezi typické hodnoty patří 200, 201, 202 atd.
AmlModelName Název modelu Azure Machine Learning.

Tabulka AmlPipelineEvent

Vlastnost Popis
Typ Název události protokolu, AmlPipelineEvent
Čas vygenerování Čas (UTC) při vygenerování položky protokolu
Úroveň Úroveň závažnosti události. Musí to být jeden z informačních, upozornění, chyb nebo kritických.
Typ výsledku Stav události. Mezi typické hodnoty patří Spuštěno, Probíhá, Úspěch, Selhání, Aktivní a Vyřešeno.
AmlWorkspaceId Identifikátor GUID a jedinečné ID pracovního prostoru Služby Azure Machine Learning.
AmlWorkspaceId Název pracovního prostoru Azure Machine Learning.
název operace Název operace přidružené k položce protokolu
Identita Identita uživatele nebo aplikace, která operaci prováděla.
AadTenantId ID tenanta Microsoft Entra, pro které byla operace odeslána.
AmlModuleId Identifikátor GUID a jedinečné ID modulu.
AmlModelName Název modelu Azure Machine Learning.
AmlPipelineId ID kanálu Azure Machine Learning.
AmlParentPipelineId ID nadřazeného kanálu Služby Azure Machine Learning (v případě klonování)
AmlPipelineDraftId ID konceptu kanálu Služby Azure Machine Learning.
NávrhNázvuPotrubíAml Název konceptu kanálu Azure Machine Learning.
AmlPipelineEndpointId ID koncového bodu kanálu služby Azure Machine Learning.
Jméno koncového bodu AmlPipeline Název koncového bodu kanálu služby Azure Machine Learning.

Tabulka AmlRunEvent

Vlastnost Popis
Typ Název události protokolu, AmlRunEvent
Čas vygenerování Čas (UTC) při vygenerování položky protokolu
Úroveň Úroveň závažnosti události. Musí to být jeden z informačních, upozornění, chyb nebo kritických.
Typ výsledku Stav události. Mezi typické hodnoty patří Spuštěno, Probíhá, Úspěch, Selhání, Aktivní a Vyřešeno.
název operace Název operace přidružené k položce protokolu
AmlWorkspaceId Identifikátor GUID a jedinečné ID pracovního prostoru Služby Azure Machine Learning.
Identita Identita uživatele nebo aplikace, která operaci prováděla.
AadTenantId ID tenanta Microsoft Entra, pro které byla operace odeslána.
Identifikátor spuštění Jedinečné ID spuštění.

Tabulka AmlEnvironmentEvent

Vlastnost Popis
Typ Název události protokolu, AmlEnvironmentEvent
Čas vygenerování Čas (UTC) při vygenerování položky protokolu
Úroveň Úroveň závažnosti události. Musí to být jeden z informačních, upozornění, chyb nebo kritických.
název operace Název operace přidružené k položce protokolu
Identita Identita uživatele nebo aplikace, která operaci prováděla.
AadTenantId ID tenanta Microsoft Entra, pro které byla operace odeslána.
AmlEnvironmentName Název konfigurace prostředí Azure Machine Learning
Verze prostředí Aml Název verze konfigurace prostředí Azure Machine Learning.

Tabulka AMLOnlineEndpointTrafficLog (Preview)

Vlastnost Popis
metoda Metoda, kterou klient požaduje.
Cesta Cesta, kterou klient požaduje.
ID předplatného ID předplatného strojového učení online koncového bodu.
AzureMLWorkspaceId ID pracovního prostoru strojového učení online koncového bodu.
AzureMLWorkspaceName Název pracovního prostoru strojového učení online koncového bodu.
Název koncového bodu Název online koncového bodu.
název nasazení Název online nasazení.
Protokol Protokol požadavku.
KódOdpovědi Konečný kód odpovědi, který se vrátí klientovi.
DůvodKóduOdezvy Poslední důvod kódu odpovědi, který se vrátí klientovi.
ModelovýStatusovýKód Stavový kód odpovědi z modelu.
DůvodStavuModelu Důvod stavu odpovědi z modelu.
RequestPayloadSize Celkový počet bajtů přijatých od klienta
Velikost datové zátěže odpovědi Celkový počet bajtů odeslaných zpět klientovi.
UserAgent (Uživatelský agent) Hlavička uživatelského agenta požadavku, včetně komentářů, ale zkrácená na maximálně 70 znaků.
XRequestId ID požadavku, které Azure Machine Learning vygeneruje pro interní trasování.
XMSClientRequestId ID sledování, které klient vygeneruje.
CelkováDobaMs Doba trvání v milisekundách od počátečního času požadavku do okamžiku odeslání posledního bajtu odpovědi zpět klientovi. Pokud se klient odpojí, doba trvání trvá od času spuštění do doby odpojení klienta.
DobaTrváníŽádostiMs Doba trvání v milisekundách od počátečního času požadavku do okamžiku přijetí posledního bajtu požadavku od klienta.
DobaOdpovědiMs Doba trvání v milisekundách od počátečního času požadavku do okamžiku čtení prvního bajtu odpovědi z modelu.
RequestThrottlingDelayMs Zpoždění v milisekundách při přenosu dat požadavku kvůli omezování sítě.
ResponseThrottlingDelayMs Zpoždění v milisekundách při přenosu dat odpovědi kvůli omezování sítě.

Další informace o tomto protokolu najdete v tématu Monitorování online koncových bodů.

AMLOnlineEndpointConsoleLog

Vlastnost Popis
Čas vygenerování Časové razítko UTC v čase, kdy se protokol generuje
název operace Operace přidružená k záznamu protokolu
Identifikátor Instance ID instance, která generuje záznam protokolu
název nasazení Název nasazení přidruženého k záznamu protokolu
Název kontejneru Název kontejneru, ve kterém se protokol vygeneruje
Zpráva Obsah protokolu

Další informace o tomto protokolu najdete v tématu Monitorování online koncových bodů.

AMLOnlineEndpointEventLog (Preview)

Vlastnost Popis
Čas vygenerování Časové razítko UTC v čase, kdy se protokol generuje
název operace Operace přidružená k záznamu protokolu
Identifikátor Instance ID instance, která generuje záznam protokolu
název nasazení Název nasazení přidruženého k záznamu protokolu
Název Název události
Zpráva Obsah události

Další informace o tomto protokolu najdete v tématu Monitorování online koncových bodů.

Související obsah

  • Last updated on