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Überwachen von Azure Machine Learning

  • Artikel

Dieser Artikel beschreibt Folgendes:

  • Die Arten von Überwachungsdaten, die Sie für diesen Dienst sammeln können
  • Möglichkeiten zum Analysieren dieser Daten.

Hinweis

Wenn Sie bereits mit diesem Dienst und/oder Azure Monitor vertraut sind und nur wissen möchten, wie Überwachungsdaten analysiert werden, lesen Sie den Abschnitt Analysieren am Ende dieses Artikels.

Wenn Sie über unternehmenskritische Anwendungen und Geschäftsprozesse verfügen, die auf Azure-Ressourcen basieren, müssen Sie diese überwachen und Warnungen für Ihr System abrufen. Der Azure Monitor-Dienst sammelt und aggregiert Metriken und Protokolle aus jeder Komponente Ihres Systems. Azure Monitor bietet Ihnen eine Übersicht über Verfügbarkeit, Leistung und Resilienz und benachrichtigt Sie über Probleme. Sie können das Azure-Portal, PowerShell, die Azure CLI, die REST-API oder Clientbibliotheken verwenden, um Überwachungsdaten einzurichten und anzuzeigen.

Hinweis

Die Informationen in diesem Dokument richten sich in erster Linie an Administratoren, da hier die Überwachung für Azure Machine Learning Service und zugehörige Azure-Dienste beschrieben wird. Wenn Sie Datenanalyst oder Entwickler sind und spezifische Informationen zu Ihren Modelltrainingsausführungen überwachen möchten, sehen Sie sich die folgenden Artikel an:

Wenn Sie Informationen überwachen möchten, die von Modellen generiert werden, die für Onlineendpunkte bereitgestellt werden, lesen Sie Überwachen von Onlineendpunkten.

Erkenntnisse

Einige Dienste in Azure verfügen über ein integriertes Überwachungsdashboard im Azure-Portal, das einen Ausgangspunkt für die Überwachung Ihres Diensts bietet. Diese Dashboards werden als Erkenntnisse bezeichnet, und Sie finden sie im Erkenntnishub von Azure Monitor im Azure-Portal.

Machine Learning kann Application Insights zum Nachverfolgen von Metriken und Protokollen verwenden. Sie können integrierte Metriken und Protokolle an Application Insights senden, und Application Insights-Features wie Livemetriken, Transaktionssuche, Fehler und Leistung zur weitere Analyse verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Online-Endpunkte überwachen.

Ressourcentypen

Azure verwendet das Konzept von Ressourcentypen und IDs, um alles in einem Abonnement zu identifizieren. Ressourcentypen sind auch Teil der Ressourcen-IDs für jede Ressource, die in Azure ausgeführt wird. Beispiel: Ein Ressourcentyp für eine VM ist Microsoft.Compute/virtualMachines. Eine Liste der Dienste und ihrer zugehörigen Ressourcentypen finden Sie unter Ressourcenanbieter.

Ähnliche organisiert Azure Monitor die Kernüberwachungsdaten in Metriken und Protokollen basierend auf Ressourcentypen, die auch als Namespaces bezeichnet werden. Für unterschiedliche Ressourcentypen stehen unterschiedliche Metriken und Protokolle zur Verfügung. Ihr Dienst ist möglicherweise mehr als einem Ressourcentyp zugeordnet.

Weitere Informationen zu den Ressourcentypen für Machine Learning finden Sie unter Machine Learning-Überwachungsdatenreferenz.

Datenspeicher

For Azure Monitor:

  • Metrikdaten werden in der Azure Monitor-Metrikendatenbank gespeichert.
  • Protokolldaten werden im Azure Monitor-Protokollspeicher gespeichert. Log Analytics ist ein Tool im Azure-Portal zum Abfragen dieses Speichers.
  • Das Azure-Aktivitätsprotokoll ist ein separater Speicher mit eigener Schnittstelle im Azure-Portal.

Optional können Sie Metrik- und Aktivitätsprotokolldaten an den Azure Monitor-Protokollspeicher weiterleiten. Anschließend können Sie Log Analytics verwenden, um die Daten abzufragen und mit anderen Protokolldaten zu korrelieren.

Viele Dienste können Diagnoseeinstellungen verwenden, um Metrik- und Protokolldaten an andere Speicherorte außerhalb von Azure Monitor zu senden. Beispiele umfassen Azure Storage, gehostete Partnersysteme und Nicht-Azure-Partnersysteme, die Event Hubs verwenden.

Detaillierte Informationen dazu, wie Azure Monitor Daten speichert, finden Sie unter Azure Monitor-Datenplattform.

Azure Monitor-Plattformmetriken

Azure Monitor stellt Plattformmetriken für die meisten Dienste bereit. Diese Metriken sind:

  • Einzeln für jeden Namespace definiert.
  • In der Azure Monitor-Datenbank für Zeitreihenmetriken gespeichert.
  • Einfach strukturiert und in der Lage, Warnmeldungen in Quasi-Echtzeit zu unterstützen.
  • Verwendet zum Nachverfolgen der Leistung einer Ressource im Zeitverlauf.

Erfassung: Azure Monitor sammelt Plattformmetriken automatisch. Es ist keine Konfiguration erforderlich.

Routing: Sie können einige Plattformmetriken auch an Azure Monitor-Protokolle/Log Analytics weiterleiten, damit Sie diese mit anderen Protokolldaten abfragen können. Überprüfen Sie anhand der Einstellung DS-Export für die einzelnen Metriken, ob Sie eine Diagnoseeinstellung zum Weiterleiten der jeweiligen Metrik an Azure Monitor-Protokolle/Log Analytics verwenden können.

Eine Liste aller Metriken, die für alle Ressourcen in Azure Monitor gesammelt werden können, finden Sie unter Unterstützte Metriken in Azure Monitor.

Eine Liste der verfügbaren Metriken für Machine Learning finden Sie unter Datenreferenz für die Überwachung von Machine Learning.

Alle Metriken für Azure Machine Learning befinden sich im Namespace Machine Learning Service-Arbeitsbereich.

Metrik-Explorer mit ausgewähltem Machine Learning Service-Arbeitsbereich.

Azure Monitor-Ressourcenprotokolle

Ressourcenprotokolle bieten Einblicke in Vorgänge, die von einer Azure-Ressourcen ausgeführt wurden. Protokolle werden automatisch generiert, aber Sie müssen sie an Azure Monitor-Protokolle weiterleiten, um sie zu speichern oder abzufragen. Protokolle sind in Kategorien organisiert. Ein bestimmter Namespace verfügt möglicherweise über mehrere Ressourcenprotokollkategorien.

Sammlung: Ressourcenprotokolle werden erst gesammelt und gespeichert, nachdem Sie eine Diagnoseeinstellung erstellt und die Protokolle an mindestens einen Speicherort weitergeleitet haben. Wenn Sie eine Diagnoseeinstellung erstellen, legen Sie fest, welche Kategorien von Protokollen gesammelt werden sollen. Es gibt mehrere Möglichkeiten zum Erstellen und Verwalten von Diagnoseeinstellungen, u. a. das Azure-Portal, programmgesteuert und über Azure Policy.

Routing: Der vorgeschlagene Standard besteht darin, Ressourcenprotokolle an Azure Monitor-Protokolle weiterzuleiten, damit Sie diese mit anderen Protokolldaten abfragen können. Andere Speicherorte wie z. B. Azure Storage, Azure Event Hubs und bestimmte Microsoft-Überwachungspartner sind ebenfalls verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Azure-Ressourcenprotokolle und Ressourcenprotokollziele.

Ausführliche Informationen zum Sammeln, Speichern und Weiterleiten von Ressourcenprotokollen finden Sie unter Diagnoseeinstellungen in Azure Monitor.

Eine Liste aller verfügbaren Ressourcenprotokollkategorien in Azure Monitor finden Sie unter Unterstützte Ressourcenprotokolle in Azure Monitor.

Alle Ressourcenprotokolle in Azure Monitor enthalten dieselben Headerfelder, gefolgt von dienstspezifischen Feldern. Das allgemeine Schema wird in Azure Monitor-Ressourcenprotokollschema beschrieben.

Die verfügbaren Ressourcenprotokollkategorien, die zugehörigen Log Analytics-Tabellen und die Protokollschemas für Machine Learning finden Sie unter Datenreferenz für das Monitoring von Machine Learning.

Azure-Aktivitätsprotokoll

Das Aktivitätsprotokoll enthält Ereignisse auf Abonnementebene, die Vorgänge für jede Azure-Ressource nachverfolgen, so wie sie von außerhalb dieser Ressource gesehen werden, z. B. das Erstellen einer neuen Ressource oder das Starten einer VM.

Sammlung: Aktivitätsprotokollereignisse werden automatisch generiert und in einem separaten Speicher für die Anzeige im Azure-Portal gesammelt.

Routing: Sie können Aktivitätsprotokolldaten an Azure Monitor-Protokolle senden, damit Sie diese zusammen mit anderen Protokolldaten analysieren können. Andere Speicherorte wie z. B. Azure Storage, Azure Event Hubs und bestimmte Microsoft-Überwachungspartner sind ebenfalls verfügbar. Weitere Informationen zum Weiterleiten von Aktivitätsprotokollen finden Sie unter Übersicht über das Azure-Aktivitätsprotokoll.

Analysieren von Überwachungsdaten

Es gibt viele Tools zum Analysieren von Überwachungsdaten.

Azure Monitor-Tools

Azure Monitor unterstützt die folgenden grundlegenden Tools:

Zu den Tools, die eine komplexere Visualisierung ermöglichen, gehören:

  • Dashboards, mit denen Sie verschiedene Typen von Daten in einen einzelnen Bereich im Azure-Portal kombinieren können.
  • Arbeitsmappen, anpassbare Berichte, die Sie im Azure-Portal erstellen können. Arbeitsmappen können Text, Metriken und Protokollabfragen enthalten.
  • Grafana, ein Tool auf einer offenen Plattform, das für operationale Dashboards ideal ist. Sie können Grafana verwenden, um Dashboards zu erstellen, die Daten aus mehreren anderen Quellen als Azure Monitor enthalten.
  • Power BI ist ein Geschäftsanalysedienst, der interaktive Visualisierungen für verschiedene Datenquellen bereitstellt. Sie können Power BI für den automatischen Import von Protokolldaten aus Azure Monitor konfigurieren, um diese Visualisierungen zu nutzen.

Exporttools für Azure Monitor

Sie können Daten aus Azure Monitor in andere Tools abrufen, indem Sie die folgenden Methoden verwenden:

Informationen zu den ersten Schritten mit der REST-API für Azure Monitor finden Sie in der exemplarischen Vorgehensweise für die Azure-Überwachungs-REST-API.

Kusto-Abfragen

Sie können Überwachungsdaten im Azure Monitor Logs / Log Analytics Store mithilfe der Kusto-Abfragesprache (KQL) analysieren.

Wichtig

Wenn Sie Protokolle im Menü des Diensts im Portal auswählen, wird Log Analytics geöffnet, wobei der Abfragebereich auf den aktuellen Dienst festgelegt ist. Dieser Bereich bedeutet, dass Protokollabfragen nur Daten aus diesem Ressourcentyp umfassen. Wenn Sie eine Abfrage durchführen möchten, die Daten aus anderen Azure-Diensten enthält, wählen Sie im Menü Azure Monitor die Option Protokolle aus. Ausführliche Informationen finden Sie unter Protokollabfragebereich und Zeitbereich in Azure Monitor Log Analytics.

Eine Liste häufiger Abfragen für alle Dienste finden Sie unter Log Analytics-Abfrageschnittstelle.

Sie können die folgenden Abfragen verwenden, um Ihre Machine Learning-Ressourcen zu überwachen:

  • Abrufen der Aufträge, die in den letzten fünf Tagen fehlerhaft waren:

    AmlComputeJobEvent
| where TimeGenerated > ago(5d) and EventType == "JobFailed"
| project  TimeGenerated , ClusterId , EventType , ExecutionState , ToolType

  • Abrufen der Datensätze für einen bestimmten Auftragsnamen:

    AmlComputeJobEvent
| where JobName == "automl_a9940991-dedb-4262-9763-2fd08b79d8fb_setup"
| project  TimeGenerated , ClusterId , EventType , ExecutionState , ToolType

  • Abrufen von Clusterereignissen, die in den letzten fünf Tagen für Cluster aufgetreten sind, in denen die VM-Größe gleich „Standard_D1_V2“ ist:

    AmlComputeClusterEvent
| where TimeGenerated > ago(4d) and VmSize == "STANDARD_D1_V2"
| project  ClusterName , InitialNodeCount , MaximumNodeCount , QuotaAllocated , QuotaUtilized

  • Abrufen von Clusterknotenzuordnungen in den letzten acht Tagen:

    AmlComputeClusterEvent
| where TimeGenerated > ago(8d) and TargetNodeCount  > CurrentNodeCount
| project TimeGenerated, ClusterName, CurrentNodeCount, TargetNodeCount

Wenn Sie mehrere Machine Learning-Arbeitsbereiche mit demselben Log Analytics-Arbeitsbereich verbinden, können Sie Abfragen über alle Ressourcen hinweg durchführen.

  • Rufen Sie die Anzahl der am letzten Tag ausgeführten Knoten in Arbeitsbereichen und Clustern ab:

    AmlComputeClusterEvent
| where TimeGenerated > ago(1d)
| summarize avgRunningNodes=avg(TargetNodeCount), maxRunningNodes=max(TargetNodeCount)
         by Workspace=tostring(split(_ResourceId, "/")[8]), ClusterName, ClusterType, VmSize, VmPriority

Alerts

Azure Monitor-Warnungen informieren Sie proaktiv, wenn bestimmte Bedingungen in Ihren Überwachungsdaten auftreten. Warnungen ermöglichen Ihnen, Probleme in Ihrem System zu identifizieren und zu beheben, bevor Ihre Kunden sie bemerken. Weitere Informationen finden Sie unter Azure Monitor-Warnungen.

Es gibt viele Quellen allgemeiner Warnungen für Azure-Ressourcen. Beispiele für häufige Warnungen für Azure-Ressourcen finden Sie in den Beispielabfragen für Protokollwarnungen. Die Website Azure Monitor-Baselinewarnungen (Azure Monitor Baseline Alerts, AMBA) stellt eine halbautomatisierte Methode für die Implementierung wichtiger Metrikwarnungen der Plattform, Dashboards und Richtlinien bereit. Die Website gilt für eine fortlaufend erweiterte Teilmenge von Azure-Diensten, einschließlich aller Dienste, die Teil der Azure-Zielzone (Azure Landing Zone, ALZ) sind.

Mit dem allgemeinen Warnungsschema wird die Benutzeroberfläche für Warnungsbenachrichtigungen in Azure Monitor standardisiert. Weitere Informationen finden Sie unter Allgemeines Warnungsschema.

Warnungstypen

Sie können zu jeder Metrik oder Protokolldatenquelle der Azure Monitor-Datenplattform Warnungen erhalten. Es gibt viele verschiedene Typen von Warnungen, abhängig von den Diensten, die Sie überwachen, und den Überwachungsdaten, die Sie sammeln. Verschiedene Typen von Warnungen haben jeweils ihre Vor- und Nachteile. Weitere Informationen finden Sie unter Auswählen des richtigen Warnungsregeltyps.

In der folgenden Liste werden die Typen von Azure Monitor-Warnungen beschrieben, die Sie erstellen können:

  • Metrikwarnungen bewerten Ressourcenmetriken in regelmäßigen Abständen. Metriken können Plattformmetriken, benutzerdefinierte Metriken, in Metriken konvertierte Protokolle aus Azure Monitor oder Application Insights-Metriken sein. Metrikwarnungen können auch mehrere Bedingungen und dynamische Schwellwerte anwenden.
  • Protokollwarnungen ermöglichen es Benutzern, eine Log Analytics-Abfrage zum Auswerten von Ressourcenprotokollen in vordefinierten Frequenz zu verwenden.
  • Aktivitätsprotokollwarnungen werden ausgelöst, wenn ein neues Aktivitätsprotokollereignis eintritt, das definierte Bedingungen erfüllt. Resource Health- und Service Health-Warnungen sind Aktivitätsprotokollwarnungen, die über die Dienst- und Ressourcenintegrität berichten.

Einige Azure-Dienste unterstützen auch intelligente Erkennungswarnungen, Prometheus-Warnungen oder empfohlene Warnungsregeln.

Einige Dienste können Sie im großen Stil überwachen, indem Sie dieselbe Metrikwarnungsregel auf mehrere Ressourcen desselben Typs anwenden, die sich in derselben Azure-Region befinden. Für jede überwachte Ressource werden einzelne Benachrichtigungen gesendet. Unterstützte Azure-Dienste und -Clouds finden Sie unter Überwachen mehrerer Ressourcen mit einer Warnungsregel.

Hinweis

Wenn Sie eine Anwendung erstellen oder ausführen, die in Ihrem Dienst ausgeführt wird, stellt Azure Monitor Application Insights möglicherweise andere Warnungstypen zur Verfügung.

Machine Learning-Warnungsregeln

In der folgenden Tabelle sind gängige und empfohlene Warnungsregeln für Machine Learning aufgeführt.

Warnungstyp Bedingung Beschreibung
Model Deploy Failed (Fehler bei der Modellimplementierung) Aggregationstyp: Total (Gesamt), Operator: Größer als, Schwellenwert: 0 Mindestens eine Modellimplementierung ist fehlgeschlagen.
Quota Utilization Percentage (Prozentsatz der Kontingentnutzung) Aggregationstyp: Average (Mittelwert), Operator: Größer als, Schwellenwert: 90 Trifft zu, wenn die Kontingentnutzung größer als 90 % ist.
Unusable Nodes (Nicht verwendbare Knoten) Aggregationstyp: Total (Gesamt), Operator: Größer als, Schwellenwert: 0 Es gibt mindestens einen nicht verwendbaren Knoten.

Advisor-Empfehlungen

Wenn in einigen Diensten während eines Ressourcenvorgangs kritische Bedingungen oder unmittelbar bevorstehende Änderungen auftreten, wird auf der Dienstseite Übersicht im Portal eine Warnung angezeigt. Weitere Informationen und empfohlene Korrekturen für die Warnung finden Sie in Advisor-Empfehlungen unter Überwachung im linken Menü. Während des normalen Betriebs werden keine Advisor-Empfehlungen angezeigt.

Weitere Informationen zu Azure Advisor finden Sie unter Azure Advisor – Übersicht.

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