Informations de référence sur les données de supervision Azure Machine Learning

Cet article contient toutes les informations de référence de surveillance pour ce service.

Consultez Surveiller Machine Learning pour plus d’informations sur les données que vous pouvez collecter pour Azure Machine Learning et comment l’utiliser.

Métriques

Cette section répertorie toutes les métriques de plateforme collectées automatiquement pour App Service. Ces métriques font également partie de la liste globale de toutes les métriques de plateforme prises en charge dans Azure Monitor.

Pour plus d’informations sur les métriques de surveillance, consultez la section Présentation des métriques Azure Monitor.

Le fournisseur de ressources pour ces métriques est Microsoft.MachineLearningServices/workspaces.

Les catégories de métriques sont Model, Quota, Resource, Run et Traffic. Les informations de quota concernent uniquement le calcul Machine Learning. L’exécution fournit des informations sur les exécutions d’entraînement pour l’espace de travail.

Métriques prises en charge pour Microsoft.MachineLearningServices/espaces de travail

Le tableau suivant répertorie les métriques disponibles pour le type de ressource Microsoft.MachineLearningServices/workspaces.

• Toutes les colonnes peuvent ne pas être présentes dans chaque table.
• Certaines colonnes peuvent dépasser la zone d’affichage de la page. Sélectionnez Développer la table pour afficher toutes les colonnes disponibles.

Titres du tableau

• Catégorie : le groupe de métriques ou classification.
• Métrique : nom complet de la métrique tel qu’il apparaît dans le portail Azure.
• Nom dans l’API REST : le nom de la métrique comme appelé dans l’API REST.
• Unité : unité de mesure.
• Agrégation : le type d’agrégation par défaut. Valeurs valides : Moyen (moy), Minimum (min), Maximum (max), Total (somme), Nombre.
• Dimensions - Dimensions disponibles pour la métrique.
• Fragments de temps - Intervalles auxquels la métrique est échantillonnée. Par exemple, PT1M indique que la métrique est échantillonnée toutes les minutes, PT30M toutes les 30 minutes, PT1H toutes les heures, et ainsi de suite.
• Exportation DS : indique si la métrique est exportable vers les journaux Azure Monitor via les paramètres de diagnostic. Pour plus d’informations sur l’exportation des métriques, consultez Créer des paramètres de diagnostic dans Azure Monitor.

Catégorie : Agents

Métrique	Nom dans l’API REST	Unité	Agrégation	Taille	Fragments de temps	Exportation DS
Agents Nombre d’événements pour les agents IA dans cet espace de travail	Agents	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	EventType	PT1M	Non
Fichiers Indexés Nombre de fichiers indexés pour la recherche de fichiers dans cet espace de travail	IndexedFiles	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	ErrorCode, , StatusVectorStoreId	PT1M	Non
Messages Nombre d’événements pour les messages de l’Agent IA dans cet espace de travail	Messages	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	EventType, ThreadId	PT1M	Non
Exécutions Nombre d’exécutions par des agents IA dans cet espace de travail	Runs	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	AgentId, , RunStatusStatusCode, ,StreamType	PT1M	Non
Sujets Nombre d’événements pour les threads de l’agent AI dans cet espace de travail	Threads	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	EventType	PT1M	Non
Jetons Nombre de jetons par des agents IA dans cet espace de travail	Tokens	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	AgentId, TokenType	PT1M	Non
ToolCalls Appels d’outils effectués par des agents IA dans cet espace de travail	ToolCalls	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	AgentId, ToolName	PT1M	Non

Catégorie : Modèle

Métrique	Nom dans l’API REST	Unité	Agrégation	Taille	Fragments de temps	Exportation DS
Échec du déploiement de modèle Nombre de déploiements de modèles ayant échoué dans cet espace de travail	Model Deploy Failed	Nombre	Total (Somme), Moyenne, Minimum, Maximum, Count	Scenario, StatusCode	PT1M	Oui
Déploiement de modèle démarré Nombre de déploiements de modèles ayant commencé dans cet espace de travail	Model Deploy Started	Nombre	Total (Somme), Moyenne, Minimum, Maximum, Count	Scenario	PT1M	Oui
Déploiement de modèle réussi Nombre de déploiements de modèles ayant réussi dans cet espace de travail	Model Deploy Succeeded	Nombre	Total (Somme), Moyenne, Minimum, Maximum, Count	Scenario	PT1M	Oui
Échec de l’inscription du modèle Nombre d’enregistrements de modèles ayant échoué dans cet espace de travail	Model Register Failed	Nombre	Total (Somme), Moyenne, Minimum, Maximum, Count	Scenario, StatusCode	PT1M	Oui
Registre de modèles réussi Nombre d’enregistrements de modèles ayant réussi dans cet espace de travail	Model Register Succeeded	Nombre	Total (Somme), Moyenne, Minimum, Maximum, Count	Scenario	PT1M	Oui

Catégorie : Quota

Métrique	Nom dans l’API REST	Unité	Agrégation	Taille	Fragments de temps	Exportation DS
Cœurs actifs Nombre de cœurs actifs	Active Cores	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	Scenario, ClusterName	PT1M	Oui
Nœuds actifs Nombre de nœuds actifs. Ce sont les nœuds qui exécutent activement un travail.	Active Nodes	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	Scenario, ClusterName	PT1M	Oui
Cœurs inactifs Nombre de cœurs inactifs	Idle Cores	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	Scenario, ClusterName	PT1M	Oui
Nœuds inactifs Nombre de nœuds inactifs. Les nœuds inactifs sont les nœuds qui n’exécutent aucun travail, mais qui peuvent accepter un nouveau travail, le cas échéant.	Idle Nodes	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	Scenario, ClusterName	PT1M	Oui
Quitter les cœurs Nombre de cœurs sortants	Leaving Cores	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	Scenario, ClusterName	PT1M	Oui
Quitter des nœuds Nombre de nœuds sortants. Les nœuds sortants sont les nœuds qui viennent de terminer le traitement d’un travail et qui passent à l’état inactif.	Leaving Nodes	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	Scenario, ClusterName	PT1M	Oui
Cœurs préemptés Nombre de cœurs réquisitionnés	Preempted Cores	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	Scenario, ClusterName	PT1M	Oui
Nœuds préemptés Nombre de nœuds reportés. Ces nœuds sont les nœuds de basse priorité qui sont éloignés du pool de nœuds disponibles.	Preempted Nodes	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	Scenario, ClusterName	PT1M	Oui
Pourcentage d’utilisation du quota Pourcentage de quota utilisé	Quota Utilization Percentage	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	Scenario, , ClusterNameVmFamilyName, ,VmPriority	PT1M	Oui
Nombre total de cœurs Nombre total de cœurs	Total Cores	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	Scenario, ClusterName	PT1M	Oui
Nombre total de nœuds Nombre total de nœuds. Ce total comprend des nœuds actifs, des nœuds inactifs, des nœuds inutilisables, des nœuds reportés et des nœuds sortants.	Total Nodes	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	Scenario, ClusterName	PT1M	Oui
Cœurs inutilisables Nombre de cœurs inutilisables	Unusable Cores	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	Scenario, ClusterName	PT1M	Oui
Nœuds inutilisables Nombre de nœuds inutilisables. Les nœuds inutilisables ne sont pas fonctionnels en raison d’un problème insoluble. Azure recycle ces nœuds.	Unusable Nodes	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	Scenario, ClusterName	PT1M	Oui

Catégorie : Ressource

Métrique	Nom dans l’API REST	Unité	Agrégation	Taille	Fragments de temps	Exportation DS
Capacité du processeur en millicores Capacité maximale d’un nœud de processeur en millicœurs. La capacité est agrégée par intervalles d’une minute.	CpuCapacityMillicores	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Oui
CpuMemoryCapacityMegabytes Utilisation maximale de la mémoire d’un nœud de processeur en mégaoctets. L’utilisation est agrégée par intervalles d’une minute.	CpuMemoryCapacityMegabytes	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Oui
CpuMemoryUtilizationMegabytes Utilisation de la mémoire d’un nœud de processeur en mégaoctets. L’utilisation est agrégée par intervalles d’une minute.	CpuMemoryUtilizationMegabytes	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Oui
CpuMemoryUtilizationPercentage Pourcentage d’utilisation de la mémoire d’un nœud de processeur. L’utilisation est agrégée par intervalles d’une minute.	CpuMemoryUtilizationPercentage	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Oui
Utilisation du CPU Pourcentage d’utilisation de la mémoire sur un nœud de processeur. L’utilisation est rapportée à intervalles d’une minute.	CpuUtilization	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	Scenario, , runIdNodeId, ,ClusterName	PT1M	Oui
CpuUtilizationMillicores Utilisation d’un nœud de processeur en millicœurs. L’utilisation est agrégée par intervalles d’une minute.	CpuUtilizationMillicores	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Oui
CpuUtilizationPercentage Pourcentage d’utilisation d’un nœud de processeur. L’utilisation est agrégée par intervalles d’une minute.	CpuUtilizationPercentage	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Oui
DiskAvailMegabytes Espace disque disponible en mégaoctets Les métriques sont agrégées par intervalles d’une minute.	DiskAvailMegabytes	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Oui
DiskReadMegabytes Données lues à partir du disque en mégaoctets. Les métriques sont agrégées par intervalles d’une minute.	DiskReadMegabytes	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Oui
DiskUsedMegabytes Espace disque utilisé (en mégaoctets) Les métriques sont agrégées par intervalles d’une minute.	DiskUsedMegabytes	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Oui
DiskWriteMegabytes Données écrites sur le disque en mégaoctets. Les métriques sont agrégées par intervalles d’une minute.	DiskWriteMegabytes	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Oui
GpuCapacityMilliGPUs Capacité maximale d’un périphérique GPU en milli-GPU. La capacité est agrégée par intervalles d’une minute.	GpuCapacityMilliGPUs	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdDeviceId, ,ComputeName	PT1M	Oui
GpuSources Énergie par intervalle en joules sur un nœud GPU. L’énergie est rapportée à intervalles d’une minute.	GpuEnergyJoules	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	Scenario, , runId, rootRunIdInstanceId, , DeviceIdComputeName	PT1M	Oui
GpuMemoryCapacityMegabytes Capacité de mémoire maximale d’un périphérique GPU en mégaoctets. La capacité est agrégée par intervalles d’une minute.	GpuMemoryCapacityMegabytes	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdDeviceId, ,ComputeName	PT1M	Oui
GpuMemoryUtilization Pourcentage d’utilisation de la mémoire sur un nœud de GPU. L’utilisation est rapportée à intervalles d’une minute.	GpuMemoryUtilization	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	Scenario, , runIdNodeId, , DeviceIdClusterName	PT1M	Oui
GpuMemoryUtilizationMegabytes Utilisation de la mémoire d’un périphérique GPU en mégaoctets. L’utilisation est agrégée par intervalles d’une minute.	GpuMemoryUtilizationMegabytes	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdDeviceId, ,ComputeName	PT1M	Oui
GpuMemoryUtilizationPercentage Pourcentage d’utilisation de la mémoire d’un périphérique GPU. L’utilisation est agrégée par intervalles d’une minute.	GpuMemoryUtilizationPercentage	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdDeviceId, ,ComputeName	PT1M	Oui
GpuUtilization Pourcentage d’utilisation sur un nœud de GPU. L’utilisation est rapportée à intervalles d’une minute.	GpuUtilization	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	Scenario, , runIdNodeId, , DeviceIdClusterName	PT1M	Oui
GpuUtilizationMilliGPUs Utilisation d’un périphérique GPU en milli-GPU. L’utilisation est agrégée par intervalles d’une minute.	GpuUtilizationMilliGPUs	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdDeviceId, ,ComputeName	PT1M	Oui
GpuUtilizationPercentage Pourcentage d’utilisation d’un périphérique GPU. L’utilisation est agrégée par intervalles d’une minute.	GpuUtilizationPercentage	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdDeviceId, ,ComputeName	PT1M	Oui
IBReceiveMegabytes Données réseau reçues par InfiniBand en mégaoctets. Les métriques sont agrégées par intervalles d’une minute.	IBReceiveMegabytes	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdComputeName, ,DeviceId	PT1M	Oui
IBTransmitMegabytes Données réseau envoyées par InfiniBand en mégaoctets. Les métriques sont agrégées par intervalles d’une minute.	IBTransmitMegabytes	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdComputeName, ,DeviceId	PT1M	Oui
NetworkInputMegabytes Données réseau reçues en mégaoctets. Les métriques sont agrégées par intervalles d’une minute.	NetworkInputMegabytes	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdComputeName, ,DeviceId	PT1M	Oui
NetworkOutputMegabytes Données réseau envoyées en mégaoctets. Les métriques sont agrégées par intervalles d’une minute.	NetworkOutputMegabytes	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdComputeName, ,DeviceId	PT1M	Oui
StorageAPIFailureCount Nombre d’appels en échec d’API Stockage Blob Azure.	StorageAPIFailureCount	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Oui
StorageAPISuccessCount Nombre d’appels aboutis d’API Stockage Blob Azure.	StorageAPISuccessCount	Nombre	Average, Maximum, Minimum, Total (Somme)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Oui

Catégorie : Exécuter

Métrique	Nom dans l’API REST	Unité	Agrégation	Taille	Fragments de temps	Exportation DS
Annuler les exécutions demandées Nombre d’exécutions pour lesquelles l’annulation a été demandée dans cet espace de travail. Le nombre est mis à jour à la réception d’une demande d’annulation pour une exécution.	Cancel Requested Runs	Nombre	Total (Somme), Moyenne, Minimum, Maximum, Count	Scenario, , RunType, PublishedPipelineIdComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Oui
Exécutions annulées Nombre d’exécutions annulées pour cet espace de travail. Le nombre est mis à jour lorsque l’annulation d’une exécution aboutit.	Cancelled Runs	Nombre	Total (Somme), Moyenne, Minimum, Maximum, Count	Scenario, , RunType, PublishedPipelineIdComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Oui
Exécutions terminées Nombre d’exécutions réussies pour cet espace de travail. Le nombre est mis à jour lorsqu’une exécution est terminée et que la sortie a été collectée.	Completed Runs	Nombre	Total (Somme), Moyenne, Minimum, Maximum, Count	Scenario, , RunType, PublishedPipelineIdComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Oui
Erreurs Nombre d’erreurs d’exécution dans cet espace de travail. Le nombre est mis à jour chaque fois que l’exécution rencontre une erreur.	Errors	Nombre	Total (Somme), Moyenne, Minimum, Maximum, Count	Scenario	PT1M	Oui
Exécutions échouées Nombre d’exécutions en échec pour cet espace de travail. Le nombre est mis à jour lorsqu’une exécution échoue.	Failed Runs	Nombre	Total (Somme), Moyenne, Minimum, Maximum, Count	Scenario, , RunType, PublishedPipelineIdComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Oui
Finalisation des exécutions Nombre d’exécutions entrées en état de finalisation pour cet espace de travail. Le nombre est mis à jour lorsqu’une exécution est terminée, mais que la collecte de sortie est toujours en cours.	Finalizing Runs	Nombre	Total (Somme), Moyenne, Minimum, Maximum, Count	Scenario, , RunType, PublishedPipelineIdComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Oui
Exécutions sans réponse Nombre d’exécutions sans réponse pour cet espace de travail. Le nombre est mis à jour lorsqu’une exécution passe à l’état Sans réponse.	Not Responding Runs	Nombre	Total (Somme), Moyenne, Minimum, Maximum, Count	Scenario, , RunType, PublishedPipelineIdComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Oui
Exécutions non démarrées Nombre d’exécutions à l’état Non démarré pour cet espace de travail. Le nombre est mis à jour lorsqu’une demande de création d’une exécution est reçue, mais que les informations d’exécution n’ont pas encore été remplies.	Not Started Runs	Nombre	Total (Somme), Moyenne, Minimum, Maximum, Count	Scenario, , RunType, PublishedPipelineIdComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Oui
Préparation des exécutions Nombre d’exécutions en cours de préparation pour cet espace de travail. Le nombre est mis à jour lorsqu’une exécution passe à l’état En préparation pendant la préparation de l’environnement d’exécution.	Preparing Runs	Nombre	Total (Somme), Moyenne, Minimum, Maximum, Count	Scenario, , RunType, PublishedPipelineIdComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Oui
Exécutions d’approvisionnement Nombre d’exécutions en cours de provisionnement pour cet espace de travail. Le nombre est mis à jour lorsqu’une exécution attend la création ou le provisionnement d’une cible de calcul.	Provisioning Runs	Nombre	Total (Somme), Moyenne, Minimum, Maximum, Count	Scenario, , RunType, PublishedPipelineIdComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Oui
Exécutions en file d’attente Nombre d’exécutions mises en file d’attente pour cet espace de travail. Le nombre est mis à jour lorsqu’une exécution est mise en file d’attente dans la cible de calcul. Peut se produire en attendant que les nœuds de calcul requis soit prêts.	Queued Runs	Nombre	Total (Somme), Moyenne, Minimum, Maximum, Count	Scenario, , RunType, PublishedPipelineIdComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Oui
Exécutions démarrées Nombre d’exécutions en cours pour cet espace de travail. Le nombre est mis à jour lorsque l’exécution commence sur les ressources requises.	Started Runs	Nombre	Total (Somme), Moyenne, Minimum, Maximum, Count	Scenario, , RunType, PublishedPipelineIdComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Oui
Démarrage des exécutions Nombre d’exécutions démarrées pour cet espace de travail. Le nombre est mis à jour après que la demande de création de l’exécution et des informations d’exécution (par exemple, l’ID d’exécution) a été remplie.	Starting Runs	Nombre	Total (Somme), Moyenne, Minimum, Maximum, Count	Scenario, , RunType, PublishedPipelineIdComputeType, , PipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Oui
Avertissements Nombre d’avertissements d’exécution dans cet espace de travail. Le nombre est mis à jour chaque fois qu’une exécution rencontre un avertissement.	Warnings	Nombre	Total (Somme), Moyenne, Minimum, Maximum, Count	Scenario	PT1M	Oui

Métriques prises en charge pour Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints

Le tableau suivant répertorie les métriques disponibles pour le type de ressource Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints.

• Toutes les colonnes peuvent ne pas être présentes dans chaque table.
• Certaines colonnes peuvent dépasser la zone d’affichage de la page. Sélectionnez Développer la table pour afficher toutes les colonnes disponibles.

Titres du tableau

• Catégorie : le groupe de métriques ou classification.
• Métrique : nom complet de la métrique tel qu’il apparaît dans le portail Azure.
• Nom dans l’API REST : le nom de la métrique comme appelé dans l’API REST.
• Unité : unité de mesure.
• Agrégation : le type d’agrégation par défaut. Valeurs valides : Moyen (moy), Minimum (min), Maximum (max), Total (somme), Nombre.
• Dimensions - Dimensions disponibles pour la métrique.
• Fragments de temps - Intervalles auxquels la métrique est échantillonnée. Par exemple, PT1M indique que la métrique est échantillonnée toutes les minutes, PT30M toutes les 30 minutes, PT1H toutes les heures, et ainsi de suite.
• Exportation DS : indique si la métrique est exportable vers les journaux Azure Monitor via les paramètres de diagnostic. Pour plus d’informations sur l’exportation des métriques, consultez Créer des paramètres de diagnostic dans Azure Monitor.

Catégorie : Trafic

Métrique	Nom dans l’API REST	Unité	Agrégation	Taille	Fragments de temps	Exportation DS
Connexions actives Nombre total de connexions TCP simultanées actives établies à partir de clients.	ConnectionsActive	Nombre	Moyen	<aucune>	PT1M	Non
Erreurs de collecte de données par minute Nombre d’événements de collecte de données abandonnés par minute.	DataCollectionErrorsPerMinute	Nombre	Minimum, Maximum, Moyenne	deployment, , reasontype	PT1M	Non
Événements de collecte de données par minute Nombre d’événements de collecte de données traités par minute.	DataCollectionEventsPerMinute	Nombre	Minimum, Maximum, Moyenne	deployment, type	PT1M	Non
Octets réseau Octets par seconde traités pour le point de terminaison.	NetworkBytes	Bytes par seconde	Moyen	<aucune>	PT1M	Non
Nouvelles connexions par seconde Nombre moyen de nouvelles connexions TCP par seconde établies à partir de clients.	NewConnectionsPerSecond	NombreParSeconde	Moyen	<aucune>	PT1M	Non
Latence de requête Intervalle de temps total moyen pour répondre à une requête, en millisecondes	RequestLatency	Millisecondes	Moyen	deployment	PT1M	Oui
Latence de requête P50 Latence moyenne de requête P50 agrégée par toutes les valeurs de latence de requête collectées sur la période sélectionnée	RequestLatency_P50	Millisecondes	Moyen	deployment	PT1M	Oui
Latence de requête P90 Latence moyenne de requête P90 agrégée par toutes les valeurs de latence de requête collectées sur la période sélectionnée	RequestLatency_P90	Millisecondes	Moyen	deployment	PT1M	Oui
Latence de requête P95 Latence moyenne de requête P95 agrégée par toutes les valeurs de latence de requête collectées sur la période sélectionnée	RequestLatency_P95	Millisecondes	Moyen	deployment	PT1M	Oui
Latence de requête P99 Latence moyenne de requête P99 agrégée par toutes les valeurs de latence de requête collectées sur la période sélectionnée	RequestLatency_P99	Millisecondes	Moyen	deployment	PT1M	Oui
Requêtes par minute Nombre de requêtes envoyées au point de terminaison en ligne par minute	RequestsPerMinute	Nombre	Moyen	deployment, , statusCodestatusCodeClass, ,modelStatusCode	PT1M	Non

Métriques prises en charge pour Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints/deployments

Le tableau suivant répertorie les métriques disponibles pour le type de ressource Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints/deployments.

• Toutes les colonnes peuvent ne pas être présentes dans chaque table.
• Certaines colonnes peuvent dépasser la zone d’affichage de la page. Sélectionnez Développer la table pour afficher toutes les colonnes disponibles.

Titres du tableau

• Catégorie : le groupe de métriques ou classification.
• Métrique : nom complet de la métrique tel qu’il apparaît dans le portail Azure.
• Nom dans l’API REST : le nom de la métrique comme appelé dans l’API REST.
• Unité : unité de mesure.
• Agrégation : le type d’agrégation par défaut. Valeurs valides : Moyen (moy), Minimum (min), Maximum (max), Total (somme), Nombre.
• Dimensions - Dimensions disponibles pour la métrique.
• Fragments de temps - Intervalles auxquels la métrique est échantillonnée. Par exemple, PT1M indique que la métrique est échantillonnée toutes les minutes, PT30M toutes les 30 minutes, PT1H toutes les heures, et ainsi de suite.
• Exportation DS : indique si la métrique est exportable vers les journaux Azure Monitor via les paramètres de diagnostic. Pour plus d’informations sur l’exportation des métriques, consultez Créer des paramètres de diagnostic dans Azure Monitor.

Catégorie : Ressource

Métrique	Nom dans l’API REST	Unité	Agrégation	Taille	Fragments de temps	Exportation DS
Pourcentage d’utilisation de la mémoire du processeur Pourcentage d’utilisation de la mémoire sur une instance. L’utilisation est rapportée à intervalles d’une minute.	CpuMemoryUtilizationPercentage	Pourcentage	Minimum, Maximum, Moyenne	instanceId	PT1M	Oui
Pourcentage d’utilisation du processeur Pourcentage d’utilisation du processeur sur une instance. L’utilisation est rapportée à intervalles d’une minute.	CpuUtilizationPercentage	Pourcentage	Minimum, Maximum, Moyenne	instanceId	PT1M	Oui
Erreurs de collecte de données par minute Nombre d’événements de collecte de données abandonnés par minute.	DataCollectionErrorsPerMinute	Nombre	Minimum, Maximum, Moyenne	instanceId, , reasontype	PT1M	Non
Événements de collecte de données par minute Nombre d’événements de collecte de données traités par minute.	DataCollectionEventsPerMinute	Nombre	Minimum, Maximum, Moyenne	instanceId, type	PT1M	Non
Capacité de déploiement Nombre d’instances dans le déploiement.	DeploymentCapacity	Nombre	Minimum, Maximum, Moyenne	instanceId, State	PT1M	Non
Utilisation du disque Pourcentage d’utilisation du disque sur une instance. L’utilisation est rapportée à intervalles d’une minute.	DiskUtilization	Pourcentage	Minimum, Maximum, Moyenne	instanceId, disk	PT1M	Oui
Énergie de processeur graphique en joules Énergie par intervalle en joules sur un nœud GPU. L’énergie est rapportée à intervalles d’une minute.	GpuEnergyJoules	Nombre	Minimum, Maximum, Moyenne	instanceId	PT1M	Non
Pourcentage d’utilisation de la mémoire du processeur graphique Pourcentage d’utilisation de la mémoire GPU sur une instance. L’utilisation est rapportée à intervalles d’une minute.	GpuMemoryUtilizationPercentage	Pourcentage	Minimum, Maximum, Moyenne	instanceId	PT1M	Oui
Pourcentage d’utilisation du processeur graphique Pourcentage d’utilisation du GPU sur une instance. L’utilisation est rapportée à intervalles d’une minute.	GpuUtilizationPercentage	Pourcentage	Minimum, Maximum, Moyenne	instanceId	PT1M	Oui

Catégorie : Trafic

Métrique	Nom dans l’API REST	Unité	Agrégation	Taille	Fragments de temps	Exportation DS
Latence de requête P50 Latence moyenne de requête P50 agrégée par toutes les valeurs de latence de requête collectées sur la période sélectionnée	RequestLatency_P50	Millisecondes	Moyen	<aucune>	PT1M	Oui
Latence de requête P90 Latence moyenne de requête P90 agrégée par toutes les valeurs de latence de requête collectées sur la période sélectionnée	RequestLatency_P90	Millisecondes	Moyen	<aucune>	PT1M	Oui
Latence de requête P95 Latence moyenne de requête P95 agrégée par toutes les valeurs de latence de requête collectées sur la période sélectionnée	RequestLatency_P95	Millisecondes	Moyen	<aucune>	PT1M	Oui
Latence de requête P99 Latence moyenne de requête P99 agrégée par toutes les valeurs de latence de requête collectées sur la période sélectionnée	RequestLatency_P99	Millisecondes	Moyen	<aucune>	PT1M	Oui
Requêtes par minute Nombre de requêtes envoyées au déploiement en ligne en une minute	RequestsPerMinute	Nombre	Moyen	envoy_response_code	PT1M	Non

Dimensions de métrique

Pour plus d’informations sur les dimensions de métrique, consultez Métriques multidimensionnelles.

Ce service a les dimensions suivantes associées à ses métriques.

Dimension	Descriptif
Nom du cluster	Nom de la ressource de cluster de calcul. Disponible pour toutes les métriques de quota.
Nom de la famille de machines virtuelles	Nom de la famille de machines virtuelles utilisée par le cluster. Pourcentage Disponible pour l’utilisation du quota.
Priorité de la machine virtuelle	Priorité de la machine virtuelle. Pourcentage Disponible pour l’utilisation du quota.
CreatedTime	Disponible uniquement pour CpuUtilization et GpuUtilization.
deviceId	ID du dispositif (GPU). Disponible uniquement pour GpuUtilization.
Identifiant de nœud (NodeId)	ID du nœud créé où la tâche s’exécute. Disponible uniquement pour CpuUtilization et GpuUtilization.
RunId	ID de l’exécution/tâche. Disponible uniquement pour CpuUtilization et GpuUtilization.
ComputeType	Type de calcul utilisé par l’exécution. Disponible uniquement pour les exécutions terminées, les échecs d’exécutions et les exécutions démarrées.
PipelineStepType	Type de PipelineStep utilisé dans l’exécution. Disponible uniquement pour les exécutions terminées, les échecs d’exécutions et les exécutions démarrées.
PublishedPipelineId	ID du pipeline publié utilisé dans l’exécution. Disponible uniquement pour les exécutions terminées, les échecs d’exécutions et les exécutions démarrées.
RunType	Type d’exécution. Disponible uniquement pour les exécutions terminées, les échecs d’exécutions et les exécutions démarrées.

Voici les valeurs valides de la dimension RunType :

Valeur	Descriptif
Expérience	Exécutions hors pipeline.
PipelineRun	Exécution de pipeline, parente d’une StepRun.
StepRun	Exécution d’une étape de pipeline.
ReusedStepRun	Exécution d’une étape de pipeline qui réutilise une exécution précédente.

Journaux d’activité de ressources

Cette section répertorie les types de journaux d’activité de ressources que vous pouvez collecter pour ce service. La section extrait la liste de tous les types de catégorie de journaux d’activité de ressources pris en charge dans Azure Monitor.

Journaux de ressources pris en charge pour Microsoft.MachineLearningServices/registres

Catégorie	Nom complet de la catégorie	Table de journal	Prend en charge le plan de journal de base	Prend en charge la transformation de la durée d’ingestion	Exemples de requêtes	Coûts d’exportation
RegistryAssetReadEvent	Événement de lecture des ressources du Registre	AmlRegistryReadEventsLog Journal des événements de lecture d’Azure ML Registry. Il conserve les enregistrements des opérations de lecture avec l’accès aux données des registres (plan de données), notamment l’identité de l’utilisateur, le nom de ressource et la version de chaque événement d’accès.	Non	Non		Oui
RegistryAssetWriteEvent	Événement d’écriture de ressource du Registre	AmlRegistryWriteEventsLog Journal des événements d’écriture d’Azure ML Registry. Il conserve les enregistrements des opérations d’écriture avec l’accès aux données des registres (plan de données), y compris l’identité de l’utilisateur, le nom de ressource et la version de chaque événement d’accès.	Non	Non	Requêtes	Oui

Journaux de ressources pris en charge pour Microsoft.MachineLearningServices/espaces de travail

Catégorie	Nom complet de la catégorie	Table de journal	Prend en charge le plan de journal de base	Prend en charge la transformation de la durée d’ingestion	Exemples de requêtes	Coûts d’exportation
AmlComputeClusterEvent	Événement du Cluster AmlCompute	AmlComputeClusterEvent Événements de cluster AmlCompute	Non	Oui	Requêtes	Non
AmlComputeClusterNodeEvent	AmlComputeClusterNodeEvent		Non	Non		Oui
AmlComputeCpuGpuUtilization	Utilisation CPU/GPU de AmlCompute	AmlComputeCpuGpuUtilization Journaux d’utilisation processeur et GPU des services Azure Machine Learning.	Non	Oui	Requêtes	Non
AmlComputeJobEvent	AmlComputeJobEvent	AmlComputeJobEvent Événements de travail AmlCompute	Non	Oui	Requêtes	Non
AmlRunStatusChangedEvent	AmlRunStatusChangedEvent	AmlRunStatusChangedEvent Les services Azure Machine Learning exécutent les journaux des événements d’état.	Non	Oui		Non
ComputeInstanceEvent	ComputeInstanceEvent	AmlComputeInstanceEvent Événements lors de l’accès à une instance Capacité de calcul ML (lecture/écriture).	Non	Oui		Oui
DataLabelChangeEvent	DataLabelChangeEvent	AmlDataLabelEvent Événements lors de l’accès à des étiquettes de données ou à leurs projets (lecture, création ou suppression).	Non	Oui		Oui
DataLabelReadEvent	DataLabelReadEvent	AmlDataLabelEvent Événements lors de l’accès à des étiquettes de données ou à leurs projets (lecture, création ou suppression).	Non	Oui		Oui
DataSetChangeEvent	DataSetChangeEvent	AmlDataSetEvent Événements lorsqu’un magasin de données ML inscrit ou non inscrit est accessible (lecture, création ou suppression).	Non	Oui	Requêtes	Oui
DataSetReadEvent	DataSetReadEvent	AmlDataSetEvent Événements lorsqu’un magasin de données ML inscrit ou non inscrit est accessible (lecture, création ou suppression).	Non	Oui	Requêtes	Oui
DataStoreChangeEvent	DataStoreChangeEvent	AmlDataStoreEvent Événements lors de l’accès à un magasin de données ML (lecture, création ou suppression).	Non	Oui		Oui
DataStoreReadEvent	DataStoreReadEvent	AmlDataStoreEvent Événements lors de l’accès à un magasin de données ML (lecture, création ou suppression).	Non	Oui		Oui
DeploymentEventACI	DeploymentEventACI	AmlDeploymentEvent Événements quand un déploiement de modèle se produit sur ACI ou AKS.	Non	Oui		Oui
DeploymentEventAKS	DeploymentEventAKS	AmlDeploymentEvent Événements quand un déploiement de modèle se produit sur ACI ou AKS.	Non	Oui		Oui
DeploymentReadEvent	DeploymentReadEvent	AmlDeploymentEvent Événements quand un déploiement de modèle se produit sur ACI ou AKS.	Non	Oui		Oui
EnvironmentChangeEvent	EnvironmentChangeEvent	AmlEnvironmentEvent Événements lorsque les environnements ML sont accessibles (lecture, création ou suppression).	Non	Oui	Requêtes	Oui
EnvironmentReadEvent	EnvironmentReadEvent	AmlEnvironmentEvent Événements lorsque les environnements ML sont accessibles (lecture, création ou suppression).	Non	Oui	Requêtes	Oui
InferencingOperationACI	InferencingOperationACI	AmlInferencingEvent Événements liés à l’inférence ou à une opération associée sur le type de calcul AKS ou ACI.	Non	Oui		Oui
InferencingOperationAKS	InferencingOperationAKS	AmlInferencingEvent Événements liés à l’inférence ou à une opération associée sur le type de calcul AKS ou ACI.	Non	Oui		Oui
ModelsActionEvent	ModelsActionEvent	AmlModelsEvent Événements lors de l’accès à un modèle ML (lecture, création ou suppression). Incude les événements lors de l’empaquetage de modèles et de ressources dans des packages prêts à être créés.	Non	Oui	Requêtes	Oui
ModelsChangeEvent	ModelsChangeEvent	AmlModelsEvent Événements lors de l’accès à un modèle ML (lecture, création ou suppression). Incude les événements lors de l’empaquetage de modèles et de ressources dans des packages prêts à être créés.	Non	Oui	Requêtes	Oui
ModelsReadEvent	ModelsReadEvent	AmlModelsEvent Événements lors de l’accès à un modèle ML (lecture, création ou suppression). Incude les événements lors de l’empaquetage de modèles et de ressources dans des packages prêts à être créés.	Non	Oui	Requêtes	Oui
PipelineChangeEvent	PipelineChangeEvent	AmlPipelineEvent Événements lorsque le brouillon de pipeline ML ou le point de terminaison ou le module sont accessibles (lecture, création ou suppression).	Non	Oui		Oui
PipelineReadEvent	PipelineReadEvent	AmlPipelineEvent Événements lorsque le brouillon de pipeline ML ou le point de terminaison ou le module sont accessibles (lecture, création ou suppression).	Non	Oui		Oui
RunEvent	RunEvent	AmlRunEvent Événements lors de l’accès à des expériences ML (lecture, création ou suppression).	Non	Oui		Oui
RunReadEvent	RunReadEvent	AmlRunEvent Événements lors de l’accès à des expériences ML (lecture, création ou suppression).	Non	Oui		Oui

Journaux de ressources pris en charge pour Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints

Catégorie	Nom complet de la catégorie	Table de journal	Prend en charge le plan de journal de base	Prend en charge la transformation de la durée d’ingestion	Exemples de requêtes	Coûts d’exportation
AmlOnlineEndpointConsoleLog	AmlOnlineEndpointConsoleLog	AmlOnlineEndpointConsoleLog Journaux de la console des points de terminaison en ligne Azure ML. Il fournit la sortie des journaux de console à partir de conteneurs d’utilisateurs.	Non	Oui	Requêtes	Oui
AmlOnlineEndpointEventLog	AmlOnlineEndpointEventLog	AmlOnlineEndpointEventLog Journaux des événements des points de terminaison en ligne Azure ML. Il fournit des journaux d’événements concernant le cycle de vie du conteneur d’inférence-serveur.	Non	Non	Requêtes	Oui
AmlOnlineEndpointTrafficLog	AmlOnlineEndpointTrafficLog	AmlOnlineEndpointTrafficLog Journaux de trafic pour les points de terminaison en ligne AzureML (Machine Learning). La table peut être utilisée pour vérifier les informations détaillées de la demande sur un point de terminaison en ligne. Par exemple, vous pouvez l’utiliser pour vérifier la durée de la demande, la raison de l’échec de la demande, etc.	Non	Non	Requêtes	Oui

Tables Azure Monitor Logs

Cette section répertorie les tables de journaux Azure Monitor pertinentes pour ce service, disponibles pour une requête par l’analytique des journaux d’activité à l’aide de requêtes Kusto. Les tables contiennent les données du journal des ressources et éventuellement d’autres données en fonction de ce qui est collecté et acheminé vers elles.

Apprentissage automatique

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

• AzureActivity
• AMLOnlineEndpointConsoleLog
• AMLOnlineEndpointTrafficLog
• AMLOnlineEndpointEventLog
• AzureMetrics
• AMLComputeClusterEvent
• AMLComputeClusterNodeEvent
• AMLComputeJobEvent
• AMLRunStatusChangedEvent
• AMLComputeCpuUtilization
• AMLComputeInstanceEvent
• AMLDataLabelEvent
• AMLDataSetEvent
• AMLDataStoreEvent
• AMLDeploymentEvent
• AMLEnvironmentEvent
• AMLInferencingEvent
• AMLModelsEvent
• AMLPipelineEvent
• AMLRunEvent

Microsoft.MachineLearningServices/registres

• AzureActivity
• AmlRegistryReadEventsLog
• AmlRegistryWriteEventsLog

Journal d’activité

La table liée répertorie les opérations qui peuvent être enregistrées dans le journal d’activité de ce service. Ces opérations constituent un sous-ensemble de toutes les opérations possibles du fournisseur de ressources dans le journal d’activité.

Pour plus d’informations sur le schéma des entrées du journal d’activité, consultez Schéma du journal d’activité.

Le tableau suivant répertorie certaines opérations liées à Machine Learning qui peuvent être créées dans le journal d’activité. Pour obtenir la liste complète des opérations Microsoft.MachineLearningServices, consultez les opérations du fournisseur de ressources Microsoft.MachineLearningServices.

Opération	Descriptif
Crée ou met à jour un espace de travail Machine Learning	Un espace de travail a été créé ou mis à jour
CheckComputeNameAvailability	Vérifie si un nom de calcul est déjà utilisé
Crée ou met à jour les ressources de calcul	Une ressource de calcul a été créée ou mise à jour
Supprime les ressources de calcul	Une ressource de calcul a été supprimée
Afficher la liste des secrets	Sur l’opération, répertorie des secrets pour un espace de travail Machine Learning

Schémas des journaux

Azure Machine Learning utilise les schémas suivants.

Table AmlComputeJobEvent

Propriété	Descriptif
TimeGenerated	Heure de génération de l’entrée du journal
NomOpération	Nom de l’opération associée à l’événement de journal
Catégorie	Nom de l’événement de journal
JobId	ID du travail soumis
ExperimentId	ID de l’expérience
Nom de l'expérience	Nom de l’expérience
CustomerSubscriptionId	SubscriptionId où l’expérience et le travail sont envoyés
Nom de l'espace de travail	Nom de l’espace de travail Machine Learning
Nom du cluster	Nom du cluster
ProvisioningState	État de la soumission du travail
NomDuGroupeDeRessources	Nom du groupe de ressources
Nom du travail	Nom du travail
Identifiant de Cluster	ID du cluster
Type d’événement	Type de l’événement de travail. Par exemple, JobSubmitted, JobRunning, JobFailed, JobSucceeded
État d'exécution	État du travail (exécution). Par exemple, En file d’attente, En cours d’exécution, Réussi, Échec
Détails de l'erreur	Détails de l’erreur du travail
CreationApiVersion	Version de l’API utilisée pour créer le travail
NomDuGroupeDeRessourcesDuCluster	Nom du groupe de ressources du cluster
TFWorkerCount	Nombre de Workers TF
TFParameterServerCount	Nombre de serveurs de paramètres TF
Type d'outil	Type d’outil utilisé
RunInContainer	Indicateur décrivant si le travail doit être exécuté à l’intérieur d’un conteneur
Message d'erreur de travail	Message détaillé de l’erreur du travail
Identifiant de nœud (NodeId)	ID du nœud créé sur lequel le travail s’exécute

Table AmlComputeClusterEvent

Propriété	Descriptif
TimeGenerated	Heure de génération de l’entrée du journal
NomOpération	Nom de l’opération associée à l’événement de journal
Catégorie	Nom de l’événement de journal
ProvisioningState	État d’approvisionnement du cluster
Nom du cluster	Nom du cluster
Type de cluster	Type du cluster
CreatedBy	Utilisateur qui a créé le cluster
CoreCount	Nombre de cœurs du cluster
VmSize	Taille de machine virtuelle du cluster
VmPriority	Priorité des nœuds créés à l’intérieur d’un cluster (Dedicated/LowPriority)
Type d'échelle	Type de mise à l’échelle du cluster (manual/auto)
InitialNodeCount	Nombre initial de nœuds du cluster
MinimumNodeCount	Nombre minimal de nœuds du cluster
MaximumNodeCount	Nombre maximal de nœuds du cluster
NodeDeallocationOption	Manière dont le nœud doit être libéré
Serveur de publication	Éditeur du type de cluster
Offre	Offre avec laquelle le cluster est créé
Sku	Référence SKU du nœud/de la machine virtuelle créé dans le cluster
Version	Version de l’image utilisée lors de la création du nœud/de la machine virtuelle
SubnetId	SubnetId du cluster
État d'allocation	État d’allocation du cluster
CurrentNodeCount	Nombre actuel de nœuds du cluster
TargetNodeCount	Nombre cible de nœuds du cluster lors de la mise à l’échelle
Type d’événement	Type d’événement lors de la création du cluster
NodeIdleTimeSecondsBeforeScaleDown	Durée d’inactivité en secondes avant de descendre en puissance le cluster
PreemptedNodeCount	Nombre de nœuds réquisitionnés du cluster
IsResizeGrow	Indicateur signifiant que le cluster est en cours de montée en puissance
VmFamilyName	Nom de la famille de machines virtuelles des nœuds qui peuvent être créés dans le cluster
LeavingNodeCount	Nombre de nœuds sortants du cluster
UnusableNodeCount	Nombre de nœuds inutilisables du cluster
IdleNodeCount	Nombre de nœuds inactifs du cluster
RunningNodeCount	Nombre de nœuds en cours d’exécution du cluster
PreparationNodeCount	Nombre de nœuds en préparation du cluster
Quota alloué	Quota alloué au cluster
QuotaUtilized	Quota utilisé du cluster
AllocationStateTransitionTime	Durée de transition d’un état à un autre
ClusterErrorCodes	Code d’erreur reçu lors de la création ou de la mise à l’échelle du cluster
CreationApiVersion	Version de l’API utilisée lors de la création du cluster

Table AmlComputeInstanceEvent

Propriété	Descriptif
Catégorie	Nom de l’événement de journal, AmlComputeInstanceEvent
TimeGenerated	Heure (UTC) de génération de l’entrée du journal
Niveau	Niveau de gravité de l’événement. Doit être Information, Avertissement, Erreur, ou Critique.
Type de résultat	État de l’événement. Les valeurs courantes sont : Started, In Progress, Succeeded, Failed, Active et Resolved.
CorrelationId	GUID utilisé pour regrouper un ensemble d’événements connexes, le cas échéant.
NomOpération	Nom de l’opération associée à l’entrée de journal
Identité	Identité de l’utilisateur ou de l’application qui a effectué l’opération.
AadTenantId	ID de locataire Microsoft Entra pour lequel l’opération a été soumise.
AmlComputeInstanceName	Nom de l’instance de calcul associée à l’entrée de journal.

Table AmlDataLabelEvent

Propriété	Descriptif
Catégorie	Nom de l’événement de journal, AmlDataLabelEvent
TimeGenerated	Heure (UTC) de génération de l’entrée du journal
Niveau	Niveau de gravité de l’événement. Doit être Information, Avertissement, Erreur, ou Critique.
Type de résultat	État de l’événement. Les valeurs courantes sont : Started, In Progress, Succeeded, Failed, Active et Resolved.
CorrelationId	GUID utilisé pour regrouper un ensemble d’événements connexes, le cas échéant.
NomOpération	Nom de l’opération associée à l’entrée de journal
Identité	Identité de l’utilisateur ou de l’application qui a effectué l’opération.
AadTenantId	ID de locataire Microsoft Entra pour lequel l’opération a été soumise.
AmlProjectId	Identificateur unique du projet Azure Machine Learning.
AmlProjectName	Nom du projet Azure Machine Learning.
AmlLabelNames	Noms des classes d’étiquettes qui sont créées pour le projet.
AmlDataStoreName	Nom de la banque de données dans laquelle sont stockées les données du projet.

Table AmlDataSetEvent

Propriété	Descriptif
Catégorie	Nom de l’événement de journal, AmlDataSetEvent
TimeGenerated	Heure (UTC) de génération de l’entrée du journal
Niveau	Niveau de gravité de l’événement. Doit être Information, Avertissement, Erreur, ou Critique.
Type de résultat	État de l’événement. Les valeurs courantes sont : Started, In Progress, Succeeded, Failed, Active et Resolved.
AmlWorkspaceId	Identificateur unique de l’espace de travail Azure Machine Learning.
NomOpération	Nom de l’opération associée à l’entrée de journal
Identité	Identité de l’utilisateur ou de l’application qui a effectué l’opération.
AadTenantId	ID de locataire Microsoft Entra pour lequel l’opération a été soumise.
AmlDatasetId	ID du jeu de données Azure Machine Learning.
AmlDatasetName	Nom du jeu de données Azure Machine Learning.

Table AmlDataStoreEvent

Propriété	Descriptif
Catégorie	Nom de l’événement de journal, AmlDataStoreEvent
TimeGenerated	Heure (UTC) de génération de l’entrée du journal
Niveau	Niveau de gravité de l’événement. Doit être Information, Avertissement, Erreur, ou Critique.
Type de résultat	État de l’événement. Les valeurs courantes sont : Started, In Progress, Succeeded, Failed, Active et Resolved.
AmlWorkspaceId	Identificateur unique de l’espace de travail Azure Machine Learning.
NomOpération	Nom de l’opération associée à l’entrée de journal
Identité	Identité de l’utilisateur ou de l’application qui a effectué l’opération.
AadTenantId	ID de locataire Microsoft Entra pour lequel l’opération a été soumise.
AmlDatastoreName	Nom du magasin de données Azure Machine Learning.

Table AmlDeploymentEvent

Propriété	Descriptif
Catégorie	Nom de l’événement de journal, AmlDeploymentEvent
TimeGenerated	Heure (UTC) de génération de l’entrée du journal
Niveau	Niveau de gravité de l’événement. Doit être Information, Avertissement, Erreur, ou Critique.
Type de résultat	État de l’événement. Les valeurs courantes sont : Started, In Progress, Succeeded, Failed, Active et Resolved.
NomOpération	Nom de l’opération associée à l’entrée de journal
Identité	Identité de l’utilisateur ou de l’application qui a effectué l’opération.
AadTenantId	ID de locataire Microsoft Entra pour lequel l’opération a été soumise.
AmlServiceName	Utilisation du service Azure Machine Learning.

Table AmlInferencingEvent

Propriété	Descriptif
Catégorie	Nom de l’événement de journal, AmlInferencingEvent
TimeGenerated	Heure (UTC) de génération de l’entrée du journal
Niveau	Niveau de gravité de l’événement. Doit être Information, Avertissement, Erreur, ou Critique.
Type de résultat	État de l’événement. Les valeurs courantes sont : Started, In Progress, Succeeded, Failed, Active et Resolved.
NomOpération	Nom de l’opération associée à l’entrée de journal
Identité	Identité de l’utilisateur ou de l’application qui a effectué l’opération.
AadTenantId	ID de locataire Microsoft Entra pour lequel l’opération a été soumise.
AmlServiceName	Utilisation du service Azure Machine Learning.

Table AmlModelsEvent

Propriété	Descriptif
Catégorie	Nom de l’événement de journal, AmlModelsEvent
TimeGenerated	Heure (UTC) de génération de l’entrée du journal
Niveau	Niveau de gravité de l’événement. Doit être Information, Avertissement, Erreur, ou Critique.
Type de résultat	État de l’événement. Les valeurs courantes sont : Started, In Progress, Succeeded, Failed, Active et Resolved.
NomOpération	Nom de l’opération associée à l’entrée de journal
Identité	Identité de l’utilisateur ou de l’application qui a effectué l’opération.
AadTenantId	ID de locataire Microsoft Entra pour lequel l’opération a été soumise.
ResultSignature	Code d’état HTTP de l’événement. Les valeurs standard sont 200, 201, 202, etc.
AmlModelName	Nom du modèle Azure Machine Learning.

Table AmlPipelineEvent

Propriété	Descriptif
Catégorie	Nom de l’événement de journal, AmlPipelineEvent
TimeGenerated	Heure (UTC) de génération de l’entrée du journal
Niveau	Niveau de gravité de l’événement. Doit être Information, Avertissement, Erreur, ou Critique.
Type de résultat	État de l’événement. Les valeurs courantes sont : Started, In Progress, Succeeded, Failed, Active et Resolved.
AmlWorkspaceId	Identificateur unique de l’espace de travail Azure Machine Learning.
AmlWorkspaceId	Nom de votre espace de travail Azure Machine Learning.
NomOpération	Nom de l’opération associée à l’entrée de journal
Identité	Identité de l’utilisateur ou de l’application qui a effectué l’opération.
AadTenantId	ID de locataire Microsoft Entra pour lequel l’opération a été soumise.
AmlModuleId	GUID et ID unique du module.
AmlModelName	Nom du modèle Azure Machine Learning.
AmlPipelineId	ID du pipeline Azure Machine Learning.
AmlParentPipelineId	ID du pipeline Azure Machine Learning parent (en cas de clonage).
AmlPipelineDraftId	ID du brouillon de pipeline Azure Machine Learning.
AmlPipelineDraftName	Nom du brouillon de pipeline Azure Machine Learning.
AmlPipelineEndpointId	ID du point de terminaison de pipeline Azure Machine Learning.
AmlPipelineEndpointName	Nom du point de terminaison de pipeline Azure Machine Learning.

Table AmlRunEvent

Propriété	Descriptif
Catégorie	Nom de l’événement de journal, AmlRunEvent
TimeGenerated	Heure (UTC) de génération de l’entrée du journal
Niveau	Niveau de gravité de l’événement. Doit être Information, Avertissement, Erreur, ou Critique.
Type de résultat	État de l’événement. Les valeurs courantes sont : Started, In Progress, Succeeded, Failed, Active et Resolved.
NomOpération	Nom de l’opération associée à l’entrée de journal
AmlWorkspaceId	Identificateur unique de l’espace de travail Azure Machine Learning.
Identité	Identité de l’utilisateur ou de l’application qui a effectué l’opération.
AadTenantId	ID de locataire Microsoft Entra pour lequel l’opération a été soumise.
RunId	ID unique de l'exécution.

Tableau AmlEnvironmentEvent

Propriété	Descriptif
Catégorie	Nom de l’événement de journal, AmlEnvironmentEvent
TimeGenerated	Heure (UTC) de génération de l’entrée du journal
Niveau	Niveau de gravité de l’événement. Doit être Information, Avertissement, Erreur, ou Critique.
NomOpération	Nom de l’opération associée à l’entrée de journal
Identité	Identité de l’utilisateur ou de l’application qui a effectué l’opération.
AadTenantId	ID de locataire Microsoft Entra pour lequel l’opération a été soumise.
AmlEnvironmentName	Nom de la configuration de l’environnement Azure Machine Learning.
AmlEnvironmentVersion	Nom de la version de configuration de l’environnement Azure Machine Learning.

Table AMLOnlineEndpointTrafficLog (préversion)

Propriété	Descriptif
Méthode	Méthode demandée par le client.
Chemin d’accès	Chemin d’accès demandé par le client.
Identifiant d'abonnement (SubscriptionId)	ID d’abonnement Machine Learning du point de terminaison en ligne.
AzureMLWorkspaceId	ID de l’espace de travail Machine Learning du point de terminaison en ligne.
AzureMLWorkspaceName	Nom de l’espace de travail Machine Learning du point de terminaison en ligne.
NomDuPointD'accès	Nom du point de terminaison en ligne.
Nom de déploiement	Nom du déploiement en ligne.
Protocole	Protocole de la requête.
Code de Réponse	Code de réponse final retourné au client.
ResponseCodeReason	Motif du code de réponse final retourné au client.
ModelStatusCode	Code d’état de la réponse du modèle.
ModelStatusReason	Motif de l’état de la réponse du modèle.
RequestPayloadSize	Nombre total d’octets reçus du client.
ResponsePayloadSize	Nombre total d’octets renvoyés au client.
UserAgent	En-tête user-agent de la requête, y compris les commentaires, mais tronqué à 70 caractères maximum.
XRequestId	ID de requête généré par Azure Machine Learning pour le suivi interne.
XMSClientRequestId	ID de suivi généré par le client.
TotalDurationMs	Durée en millisecondes entre l’heure de début de la requête et l’heure à laquelle le dernier octet de réponse est renvoyé au client. Si le client se déconnecte, la durée est calculée entre l’heure de début et l’heure de déconnexion du client.
RequestDurationMs	Durée en millisecondes entre l’heure de début de la requête et l’heure à laquelle le dernier octet de la requête est reçu du client.
ResponseDurationMs	Durée en millisecondes entre l’heure de début de la requête et l’heure à laquelle le premier octet de réponse est lu à partir du modèle.
RequestThrottlingDelayMs	Retard en millisecondes dans le transfert de données de la requête en raison de la limitation de bande passante réseau.
ResponseThrottlingDelayMs	Retard en millisecondes dans le transfert de données de la réponse en raison de la limitation de bande passante réseau.

Si vous souhaitez obtenir plus d’informations sur ce journal, consultez Analyser les points de terminaison en ligne.

AMLOnlineEndpointConsoleLog

Propriété	Descriptif
TimeGenerated	Horodatage UTC de l’heure à laquelle le journal est généré
NomOpération	Opération associée à l’enregistrement du journal
Identifiant d'instance	ID de l’instance qui génère l’enregistrement de journal
Nom de déploiement	Nom du déploiement associé à l’enregistrement du journal
NomDuConteneur	Nom du conteneur dans lequel le journal est généré
Message	Contenu du journal

Si vous souhaitez obtenir plus d’informations sur ce journal, consultez Analyser les points de terminaison en ligne.

AMLOnlineEndpointEventLog (préversion)

Propriété	Descriptif
TimeGenerated	Horodatage UTC de l’heure à laquelle le journal est généré
NomOpération	Opération associée à l’enregistrement du journal
Identifiant d'instance	ID de l’instance qui génère l’enregistrement de journal
Nom de déploiement	Nom du déploiement associé à l’enregistrement du journal
Nom	Nom de l’événement
Message	Contenu de l’événement

Si vous souhaitez obtenir plus d’informations sur ce journal, consultez Analyser les points de terminaison en ligne.

Contenu connexe

• Consultez Surveiller Machine Learning pour obtenir une description de l’analyse du Machine Learning.
• Pour plus d’informations sur la supervision des ressources Azure, consultez Superviser des ressources Azure avec Azure Monitor.