Azure Machine Learning – Adatreferencia monitorozása

Ez a cikk a szolgáltatás figyelési referenciaadatait tartalmazza.

Az Azure Machine Learninghez gyűjthető adatokról és azok használatáról a Machine Learning monitorozása című témakörben olvashat.

Mérőszámok

Ez a szakasz a szolgáltatáshoz automatikusan gyűjtött platformmetrikákat sorolja fel. Ezek a metrikák az Azure Monitorban támogatott összes platformmetrika globális listájának részét képezik.

A metrikamegőrzésről további információt az Azure Monitor Metrics áttekintésében talál.

Ezeknek a metrikáknak az erőforrás-szolgáltatója a Microsoft.MachineLearningServices/workspaces.

A metrikák kategóriái a modell, a kvóta, az erőforrás, a futtatás és a forgalom. A kvótainformációk csak a Machine Learning számítási adatai. A Run a munkaterület betanítási futtatásairól nyújt információt.

A Microsoft.MachineLearningServices/workspaces támogatott metrikái

Az alábbi táblázat a Microsoft.MachineLearningServices/workspaces erőforrástípushoz elérhető metrikákat sorolja fel.

• Előfordulhat, hogy nem minden oszlop szerepel minden táblában.
• Előfordulhat, hogy egyes oszlopok a lap megtekintési területén kívül esnek. Válassza a Táblázat kibontása lehetőséget az összes elérhető oszlop megtekintéséhez.

Táblázatfejlécek

• Kategória – A metrikák csoportja vagy besorolása.
• Metrika – A metrika megjelenítendő neve az Azure Portalon.
• Név a REST API-ban – A REST API-banemlített metrikanév.
• Egység – Mértékegység.
• Összesítés – Az alapértelmezett összesítési típus. Érvényes értékek: Átlag (Avg), Minimum (Min), Maximum (Max), Összeg (Összeg), Darabszám.
• A metrikához elérhető dimenziók - dimenziói.
• Időszemcse-intervallumok - , amelyeken a metrika mintavétele történik. Például azt jelzi, PT1M hogy a metrika mintavétele percenként, PT30M 30 percenként, PT1H óránként és így tovább történik.
• DS Export – Azt jelzi, hogy a metrika exportálható-e az Azure Monitor-naplókba diagnosztikai beállításokon keresztül. A metrikák exportálásával kapcsolatos információkért lásd: Diagnosztikai beállítások létrehozása az Azure Monitorban.

Kategória: Ügynökök

Metrika	Név a REST API-ban	Unit (Egység)	Összesítés	Dimenziók	Időszemcsék	DS-exportálás
ügynökök A munkaterületen található AI-ügynökök eseményeinek száma	Agents	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	EventType	PT1M	Nem
Indexelt fájlok A munkaterületen a fájlkereséshez indexelt fájlok száma	IndexedFiles	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	ErrorCode, , StatusVectorStoreId	PT1M	Nem
Üzenetek A munkaterületen található AI-ügynöküzenetek eseményeinek száma	Messages	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	EventType, ThreadId	PT1M	Nem
futtatás A munkaterületen található AI-ügynökök által futtatott futtatások száma	Runs	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	AgentId, RunStatus, StatusCodeStreamType	PT1M	Nem
Témák A munkaterület AI-ügynökszálainak eseményeinek száma	Threads	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	EventType	PT1M	Nem
Jogkivonatok A munkaterületen található AI-ügynökök tokenjeinek száma	Tokens	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	AgentId, TokenType	PT1M	Nem
ToolCalls AI-ügynökök által végrehajtott szerszámhívások ezen a munkaterületen.	ToolCalls	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	AgentId, ToolName	PT1M	Nem

Kategória: Modell

Metrika	Név a REST API-ban	Unit (Egység)	Összesítés	Dimenziók	Időszemcsék	DS-exportálás
A modell üzembe helyezése sikertelen A munkaterületen sikertelen modelltelepítések száma	Model Deploy Failed	Számlál	Összeg (összeg), Átlag, Minimum, Maximum, Darabszám	Scenario, StatusCode	PT1M	Igen
A modell üzembe helyezése megkezdődött A munkaterületen elindított modelltelepítések száma	Model Deploy Started	Számlál	Összeg (összeg), Átlag, Minimum, Maximum, Darabszám	Scenario	PT1M	Igen
A modell üzembe helyezése sikeres volt A munkaterületen sikeres modelltelepítések száma	Model Deploy Succeeded	Számlál	Összeg (összeg), Átlag, Minimum, Maximum, Darabszám	Scenario	PT1M	Igen
Nem sikerült a modellregisztrálás A munkaterületen sikertelen modellregisztrációk száma	Model Register Failed	Számlál	Összeg (összeg), Átlag, Minimum, Maximum, Darabszám	Scenario, StatusCode	PT1M	Igen
Sikeres modellregisztrálás A munkaterületen sikeres modellregisztrációk száma	Model Register Succeeded	Számlál	Összeg (összeg), Átlag, Minimum, Maximum, Darabszám	Scenario	PT1M	Igen

Kategória: Kvóta

Metrika	Név a REST API-ban	Unit (Egység)	Összesítés	Dimenziók	Időszemcsék	DS-exportálás
Aktív magok Aktív magok száma	Active Cores	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	Scenario, ClusterName	PT1M	Igen
Aktív csomópontok Acitve-csomópontok száma. Ezek azok a csomópontok, amelyek aktívan futtatnak egy feladatot.	Active Nodes	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	Scenario, ClusterName	PT1M	Igen
Alapjárati magok Üresjárati magok száma	Idle Cores	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	Scenario, ClusterName	PT1M	Igen
Tétlen csomópontok Tétlen csomópontok száma. Az üresjárati csomópontok azok a csomópontok, amelyek nem futtatnak feladatokat, de új feladatokat fogadnak el, ha vannak.	Idle Nodes	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	Scenario, ClusterName	PT1M	Igen
Magok elhagyása Kilépő magok száma	Leaving Cores	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	Scenario, ClusterName	PT1M	Igen
Csomópontok elhagyása A kilépő csomópontok száma. A csomópontok elhagyása azok a csomópontok, amelyek most fejezték be a feladat feldolgozását, és tétlenségi állapotba kerülnek.	Leaving Nodes	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	Scenario, ClusterName	PT1M	Igen
Előre összeállított magok Előre megadott magok száma	Preempted Cores	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	Scenario, ClusterName	PT1M	Igen
Előre átszerkesztett csomópontok Az előre megadott csomópontok száma. Ezek a csomópontok az alacsony prioritású csomópontok, amelyeket a rendszer eltávolít az elérhető csomópontkészletből.	Preempted Nodes	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	Scenario, ClusterName	PT1M	Igen
Kvótakihasználtság százalékos aránya A felhasznált kvóta százalékos aránya	Quota Utilization Percentage	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	Scenario, ClusterName, VmFamilyNameVmPriority	PT1M	Igen
Összes mag Az összes mag száma	Total Cores	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	Scenario, ClusterName	PT1M	Igen
Összes csomópont Az összes csomópont száma. Ez az összeg magában foglalja néhány aktív csomópontot, tétlen csomópontot, használhatatlan csomópontot, előre összeállított csomópontot, elhagyó csomópontot	Total Nodes	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	Scenario, ClusterName	PT1M	Igen
Használhatatlan magok Használhatatlan magok száma	Unusable Cores	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	Scenario, ClusterName	PT1M	Igen
Használhatatlan csomópontok Használhatatlan csomópontok száma. A használhatatlan csomópontok valamilyen megoldhatatlan probléma miatt nem működnek. Az Azure újra fogja hasznosítani ezeket a csomópontokat.	Unusable Nodes	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	Scenario, ClusterName	PT1M	Igen

Kategória: Erőforrás

Metrika	Név a REST API-ban	Unit (Egység)	Összesítés	Dimenziók	Időszemcsék	DS-exportálás
CPU-kapacitás millicores Processzorcsomópont maximális kapacitása millicore-ban. A kapacitás egyperces időközökben van összesítve.	CpuCapacityMillicores	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Igen
CpuMemoryCapacityMegabytes A processzorcsomópont maximális memóriakihasználtsága megabájtban. A kihasználtság egyperces időközökben van összesítve.	CpuMemoryCapacityMegabytes	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Igen
CpuMemoryUtilizationMegabytes Egy CPU-csomópont memóriakihasználtsága megabájtban. A kihasználtság egyperces időközökben van összesítve.	CpuMemoryUtilizationMegabytes	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Igen
CpuMemoryUtilizationPercentage A processzorcsomópont memóriakihasználtságának százalékos aránya. A kihasználtság egyperces időközökben van összesítve.	CpuMemoryUtilizationPercentage	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Igen
CPU kihasználtság A processzorcsomópont kihasználtságának százalékos aránya. A kihasználtság jelentése egyperces időközönként történik.	CpuUtilization	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	Scenario, runId, NodeIdClusterName	PT1M	Igen
CpuUtilizationMillicores Processzorcsomópont kihasználtsága millicore-ban. A kihasználtság egyperces időközökben van összesítve.	CpuUtilizationMillicores	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Igen
CpuUtilizationPercentage Processzorcsomópont kihasználtsági százaléka. A kihasználtság egyperces időközökben van összesítve.	CpuUtilizationPercentage	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Igen
DiskAvailMegabytes Rendelkezésre álló lemezterület megabájtban. A metrikák egyperces időközökben vannak összesítve.	DiskAvailMegabytes	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Igen
DiskReadMegabytes Lemezről beolvasott adatok megabájtban. A metrikák egyperces időközökben vannak összesítve.	DiskReadMegabytes	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Igen
DiskUsedMegabytes Használt lemezterület megabájtban. A metrikák egyperces időközökben vannak összesítve.	DiskUsedMegabytes	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Igen
DiskWriteMegabytes Lemezre írt adatok megabájtban. A metrikák egyperces időközökben vannak összesítve.	DiskWriteMegabytes	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Igen
GpuCapacityMilliGPUs GPU-eszközök maximális kapacitása milli-GPU-kban. A kapacitás egyperces időközökben van összesítve.	GpuCapacityMilliGPUs	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, InstanceId, DeviceIdComputeName	PT1M	Igen
GpuEnergyJoules A GPU-csomóponton lévő Joules-intervallum energiája. Az energia egyperces időközönként jelentkezik.	GpuEnergyJoules	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	Scenario, runId, rootRunId, InstanceIdDeviceIdComputeName	PT1M	Igen
GpuMemoryCapacityMegabytes A GPU-eszközök maximális memóriakapacitása megabájtban. A kapacitás egyperces időközönként összesítve.	GpuMemoryCapacityMegabytes	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, InstanceId, DeviceIdComputeName	PT1M	Igen
GpuMemoryUtilization A GPU-csomópont memóriahasználatának százalékos aránya. A kihasználtság jelentése egyperces időközönként történik.	GpuMemoryUtilization	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	Scenario, runId, NodeId, DeviceIdClusterName	PT1M	Igen
GpuMemoryUtilizationMegabytes GPU-eszköz memóriakihasználtsága megabájtban. A kihasználtság egyperces időközönként összesítve.	GpuMemoryUtilizationMegabytes	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, InstanceId, DeviceIdComputeName	PT1M	Igen
GpuMemoryUtilizationPercentage GPU-eszköz memóriahasználati aránya. A kihasználtság egyperces időközönként összesítve.	GpuMemoryUtilizationPercentage	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, InstanceId, DeviceIdComputeName	PT1M	Igen
GpuUtilization A GPU-csomópontok kihasználtságának százalékos aránya. A kihasználtság jelentése egyperces időközönként történik.	GpuUtilization	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	Scenario, runId, NodeId, DeviceIdClusterName	PT1M	Igen
GpuUtilizationMilliGPUs GPU-eszköz kihasználtsága milli-GPU-kban. A kihasználtság egyperces időközökben van összesítve.	GpuUtilizationMilliGPUs	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, InstanceId, DeviceIdComputeName	PT1M	Igen
GpuUtilizationPercentage GPU-eszköz kihasználtsági százaléka. A kihasználtság egyperces időközökben van összesítve.	GpuUtilizationPercentage	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, InstanceId, DeviceIdComputeName	PT1M	Igen
IBReceiveMegabytes Az InfiniBanden keresztül fogadott hálózati adatok megabájtban. A metrikák egyperces időközökben vannak összesítve.	IBReceiveMegabytes	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, InstanceId, ComputeNameDeviceId	PT1M	Igen
IBTransmitMegabytes Az InfiniBanden keresztül küldött hálózati adatok megabájtban. A metrikák egyperces időközökben vannak összesítve.	IBTransmitMegabytes	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, InstanceId, ComputeNameDeviceId	PT1M	Igen
NetworkInputMegabytes Megabájtban fogadott hálózati adatok. A metrikák egyperces időközökben vannak összesítve.	NetworkInputMegabytes	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, InstanceId, ComputeNameDeviceId	PT1M	Igen
HálózatiKimenetMegabájtok Megabájtban küldött hálózati adatok. A metrikák egyperces időközökben vannak összesítve.	NetworkOutputMegabytes	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, InstanceId, ComputeNameDeviceId	PT1M	Igen
TárolóAPIHibaSzámláló Az Azure Blob Storage API meghívja a hibák számát.	StorageAPIFailureCount	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Igen
StorageAPI_SikerSzámláló Az Azure Blob Storage API meghívja a sikerek számát.	StorageAPISuccessCount	Számlál	Átlag, Maximum, Minimum, Összeg (Összeg)	RunId, , InstanceIdComputeName	PT1M	Igen

Kategória: Futtatás

Metrika	Név a REST API-ban	Unit (Egység)	Összesítés	Dimenziók	Időszemcsék	DS-exportálás
Kért futtatások megszakítása Azon futtatások száma, ahol lemondást kértek ehhez a munkaterülethez. A darabszám akkor frissül, ha futásra vonatkozó lemondási kérelem érkezik.	Cancel Requested Runs	Számlál	Összeg (összeg), Átlag, Minimum, Maximum, Darabszám	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeTypePipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Igen
Megszakított futtatások A munkaterületen megszakított futtatások száma. A futtatás sikeres megszakítása után a darabszám frissül.	Cancelled Runs	Számlál	Összeg (összeg), Átlag, Minimum, Maximum, Darabszám	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeTypePipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Igen
Befejezett futtatások A munkaterületen sikeresen végrehajtott futtatások száma. A darabszám akkor frissül, amikor egy futtatás befejeződött, és a kimenet összegyűjtve lett.	Completed Runs	Számlál	Összeg (összeg), Átlag, Minimum, Maximum, Darabszám	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeTypePipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Igen
Hibák A munkaterület futtatási hibáinak száma. A darabszám minden alkalommal frissül, amikor a futtatás hibát tapasztal.	Errors	Számlál	Összeg (összeg), Átlag, Minimum, Maximum, Darabszám	Scenario	PT1M	Igen
Sikertelen futtatások A munkaterületen sikertelen futtatások száma. A futtatás meghiúsulásakor a darabszám frissül.	Failed Runs	Számlál	Összeg (összeg), Átlag, Minimum, Maximum, Darabszám	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeTypePipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Igen
Futtatások véglegesítése A munkaterület véglegesítési állapotába beírt futtatások száma. A darabszám akkor frissül, ha egy futtatás befejeződött, de a kimeneti gyűjtemény még folyamatban van.	Finalizing Runs	Számlál	Összeg (összeg), Átlag, Minimum, Maximum, Darabszám	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeTypePipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Igen
Nem válaszoló futtatások A munkaterületre nem válaszoló futtatások száma. A darabszám akkor frissül, ha egy futtatás nem válaszol állapotba kerül.	Not Responding Runs	Számlál	Összeg (összeg), Átlag, Minimum, Maximum, Darabszám	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeTypePipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Igen
Nem indított futtatások A munkaterület Nem indított állapotú futtatások száma. A darabszám akkor frissül, amikor egy futtatás létrehozására irányuló kérés érkezik, de a futtatási információk még nem lettek feltöltve.	Not Started Runs	Számlál	Összeg (összeg), Átlag, Minimum, Maximum, Darabszám	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeTypePipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Igen
Futtatások előkészítése A munkaterületre készülő futtatások száma. A darabszám akkor frissül, ha egy futtatás előkészítési állapotba kerül a futtatási környezet előkészítése közben.	Preparing Runs	Számlál	Összeg (összeg), Átlag, Minimum, Maximum, Darabszám	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeTypePipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Igen
Kiépítési futtatások A munkaterülethez kiépített futtatások száma. A darabszám akkor frissül, ha egy futtatás a számítási cél létrehozására vagy kiépítésére vár.	Provisioning Runs	Számlál	Összeg (összeg), Átlag, Minimum, Maximum, Darabszám	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeTypePipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Igen
Várólistán lévő futtatások A munkaterülethez várólistára helyezett futtatások száma. A szám akkor frissül, ha egy futtatás várólistára kerül a számítási célban. Ez akkor fordulhat elő, ha a szükséges számítási csomópontok készen állnak.	Queued Runs	Számlál	Összeg (összeg), Átlag, Minimum, Maximum, Darabszám	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeTypePipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Igen
Elindított futtatások A munkaterületen futó futtatások száma. A darabszám akkor frissül, ha a futtatás a szükséges erőforrásokon fut.	Started Runs	Számlál	Összeg (összeg), Átlag, Minimum, Maximum, Darabszám	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeTypePipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Igen
Futtatások indítása A munkaterületen elindított futtatások száma. A darabszám a futtatási és futtatási adatok (például a futtatási azonosító) létrehozására irányuló kérés után frissül	Starting Runs	Számlál	Összeg (összeg), Átlag, Minimum, Maximum, Darabszám	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeTypePipelineStepTypeExperimentName	PT1M	Igen
Figyelmeztetések A munkaterületen futó figyelmeztetések száma. A darabszám minden alkalommal frissül, amikor egy futtatás figyelmeztetést észlel.	Warnings	Számlál	Összeg (összeg), Átlag, Minimum, Maximum, Darabszám	Scenario	PT1M	Igen

A Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints támogatott metrikái

Az alábbi táblázat a Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints erőforrástípushoz elérhető metrikákat sorolja fel.

• Előfordulhat, hogy nem minden oszlop szerepel minden táblában.
• Előfordulhat, hogy egyes oszlopok a lap megtekintési területén kívül esnek. Válassza a Táblázat kibontása lehetőséget az összes elérhető oszlop megtekintéséhez.

Táblázatfejlécek

• Kategória – A metrikák csoportja vagy besorolása.
• Metrika – A metrika megjelenítendő neve az Azure Portalon.
• Név a REST API-ban – A REST API-banemlített metrikanév.
• Egység – Mértékegység.
• Összesítés – Az alapértelmezett összesítési típus. Érvényes értékek: Átlag (Avg), Minimum (Min), Maximum (Max), Összeg (Összeg), Darabszám.
• A metrikához elérhető dimenziók - dimenziói.
• Időszemcse-intervallumok - , amelyeken a metrika mintavétele történik. Például azt jelzi, PT1M hogy a metrika mintavétele percenként, PT30M 30 percenként, PT1H óránként és így tovább történik.
• DS Export – Azt jelzi, hogy a metrika exportálható-e az Azure Monitor-naplókba diagnosztikai beállításokon keresztül. A metrikák exportálásával kapcsolatos információkért lásd: Diagnosztikai beállítások létrehozása az Azure Monitorban.

Kategória: Forgalom

Metrika	Név a REST API-ban	Unit (Egység)	Összesítés	Dimenziók	Időszemcsék	DS-exportálás
Aktív kapcsolatok Az ügyfelektől aktív egyidejű TCP-kapcsolatok teljes száma.	ConnectionsActive	Számlál	Átlag	<egyik sem>	PT1M	Nem
Adatgyűjtési hibák percenként Az adatgyűjtési események száma percenként csökkent.	DataCollectionErrorsPerMinute	Számlál	Minimum, Maximum, Átlag	deployment, , reasontype	PT1M	Nem
Adatgyűjtési események percenként A percenként feldolgozott adatgyűjtési események száma.	DataCollectionEventsPerMinute	Számlál	Minimum, Maximum, Átlag	deployment, type	PT1M	Nem
Hálózati bájtok A végponthoz kiszolgált másodpercenkénti bájtok.	NetworkBytes	Bájt per másodperc	Átlag	<egyik sem>	PT1M	Nem
Új kapcsolatok másodpercenként Az ügyfelek által létrehozott új TCP-kapcsolatok másodpercenkénti átlagos száma.	NewConnectionsPerSecond	Számlálás másodpercenként	Átlag	<egyik sem>	PT1M	Nem
Kérés késése A kérelmek megválaszolásához szükséges átlagos teljes időtartam ezredmásodpercben	RequestLatency	Ezredmásodperc	Átlag	deployment	PT1M	Igen
Kérés késése P50 A P50-kérelmek átlagos késése a kiválasztott időszakban gyűjtött összes kérelemkésésérték alapján összesítve	RequestLatency_P50	Ezredmásodperc	Átlag	deployment	PT1M	Igen
Kérés késése P90 A P90-kérések átlagos késése a kiválasztott időszakban gyűjtött összes kérelemkésésérték alapján összesítve	RequestLatency_P90	Ezredmásodperc	Átlag	deployment	PT1M	Igen
Kérés késése P95 A P95-kérelmek átlagos késése a kiválasztott időszakban gyűjtött összes kérelemkésésérték alapján összesítve	RequestLatency_P95	Ezredmásodperc	Átlag	deployment	PT1M	Igen
Kérés késése P99 A P99-kérések átlagos késése a kiválasztott időszakban gyűjtött összes kérelemkésésérték alapján összesítve	RequestLatency_P99	Ezredmásodperc	Átlag	deployment	PT1M	Igen
Kérések percenként Az online végpontnak küldött kérelmek száma egy percen belül	RequestsPerMinute	Számlál	Átlag	deployment, statusCode, statusCodeClassmodelStatusCode	PT1M	Nem

A Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints/deployments támogatott metrikái

Az alábbi táblázat a Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints/deployments erőforrástípushoz elérhető metrikákat sorolja fel.

• Előfordulhat, hogy nem minden oszlop szerepel minden táblában.
• Előfordulhat, hogy egyes oszlopok a lap megtekintési területén kívül esnek. Válassza a Táblázat kibontása lehetőséget az összes elérhető oszlop megtekintéséhez.

Táblázatfejlécek

• Kategória – A metrikák csoportja vagy besorolása.
• Metrika – A metrika megjelenítendő neve az Azure Portalon.
• Név a REST API-ban – A REST API-banemlített metrikanév.
• Egység – Mértékegység.
• Összesítés – Az alapértelmezett összesítési típus. Érvényes értékek: Átlag (Avg), Minimum (Min), Maximum (Max), Összeg (Összeg), Darabszám.
• A metrikához elérhető dimenziók - dimenziói.
• Időszemcse-intervallumok - , amelyeken a metrika mintavétele történik. Például azt jelzi, PT1M hogy a metrika mintavétele percenként, PT30M 30 percenként, PT1H óránként és így tovább történik.
• DS Export – Azt jelzi, hogy a metrika exportálható-e az Azure Monitor-naplókba diagnosztikai beállításokon keresztül. A metrikák exportálásával kapcsolatos információkért lásd: Diagnosztikai beállítások létrehozása az Azure Monitorban.

Kategória: Erőforrás

Metrika	Név a REST API-ban	Unit (Egység)	Összesítés	Dimenziók	Időszemcsék	DS-exportálás
Processzormemória-kihasználtság százalékos aránya Egy példány memóriahasználatának százalékos aránya. A kihasználtság jelentése egyperces időközönként történik.	CpuMemoryUtilizationPercentage	Százalék	Minimum, Maximum, Átlag	instanceId	PT1M	Igen
CPU-kihasználtság százalékos aránya Egy példány cpu-kihasználtságának százalékos aránya. A kihasználtság jelentése egyperces időközönként történik.	CpuUtilizationPercentage	Százalék	Minimum, Maximum, Átlag	instanceId	PT1M	Igen
Adatgyűjtési hibák percenként Az adatgyűjtési események száma percenként csökkent.	DataCollectionErrorsPerMinute	Számlál	Minimum, Maximum, Átlag	instanceId, , reasontype	PT1M	Nem
Adatgyűjtési események percenként A percenként feldolgozott adatgyűjtési események száma.	DataCollectionEventsPerMinute	Számlál	Minimum, Maximum, Átlag	instanceId, type	PT1M	Nem
Üzembehelyezési kapacitás Az üzembe helyezés példányainak száma.	DeploymentCapacity	Számlál	Minimum, Maximum, Átlag	instanceId, State	PT1M	Nem
Lemezkihasználtság A példány lemezkihasználtságának százalékos aránya. A kihasználtság jelentése egyperces időközönként történik.	DiskUtilization	Százalék	Minimum, Maximum, Átlag	instanceId, disk	PT1M	Igen
GPU-energia a Joules-ban A GPU-csomóponton lévő Joules-intervallum energiája. Az energia egyperces időközönként jelentkezik.	GpuEnergyJoules	Számlál	Minimum, Maximum, Átlag	instanceId	PT1M	Nem
GPU-memória kihasználtságának százalékos aránya A GPU-memória kihasználtságának százalékos aránya egy példányon. A kihasználtság jelentése egyperces időközönként történik.	GpuMemoryUtilizationPercentage	Százalék	Minimum, Maximum, Átlag	instanceId	PT1M	Igen
GPU-kihasználtság százalékos aránya A GPU-kihasználtság százalékos aránya egy példányon. A kihasználtság jelentése egyperces időközönként történik.	GpuUtilizationPercentage	Százalék	Minimum, Maximum, Átlag	instanceId	PT1M	Igen

Kategória: Forgalom

Metrika	Név a REST API-ban	Unit (Egység)	Összesítés	Dimenziók	Időszemcsék	DS-exportálás
Kérés késése P50 A P50-kérelmek átlagos késése a kiválasztott időszakban gyűjtött összes kérelemkésésérték alapján összesítve	RequestLatency_P50	Ezredmásodperc	Átlag	<egyik sem>	PT1M	Igen
Kérés késése P90 A P90-kérések átlagos késése a kiválasztott időszakban gyűjtött összes kérelemkésésérték alapján összesítve	RequestLatency_P90	Ezredmásodperc	Átlag	<egyik sem>	PT1M	Igen
Kérés késése P95 A P95-kérelmek átlagos késése a kiválasztott időszakban gyűjtött összes kérelemkésésérték alapján összesítve	RequestLatency_P95	Ezredmásodperc	Átlag	<egyik sem>	PT1M	Igen
Kérés késése P99 A P99-kérések átlagos késése a kiválasztott időszakban gyűjtött összes kérelemkésésérték alapján összesítve	RequestLatency_P99	Ezredmásodperc	Átlag	<egyik sem>	PT1M	Igen
Kérések percenként Az online üzembe helyezésre küldött kérelmek száma egy percen belül	RequestsPerMinute	Számlál	Átlag	envoy_response_code	PT1M	Nem

Metrikadimenziók

A metrikák dimenzióiról további információt a többdimenziós metrikák című témakörben talál.

Ennek a szolgáltatásnak a metrikáihoz a következő dimenziók vannak társítva.

Dimenzió	Leírás
Fürt neve	A számítási fürt erőforrásának neve. Minden kvótametrikához elérhető.
Virtuális gép családneve	A fürt által használt virtuálisgép-család neve. A kvóta kihasználtságának százalékos aránya érhető el.
Virtuálisgép-prioritás	A virtuális gép prioritása. A kvóta kihasználtságának százalékos aránya érhető el.
LétrehozásiIdő	Csak CpuUtilization és GpuUtilization esetén érhető el.
DeviceId	Az eszköz azonosítója (GPU). Csak GpuUtilization esetén érhető el.
Csomópontazonosító	A feladat futtatásához létrehozott csomópont azonosítója. Csak CpuUtilization és GpuUtilization esetén érhető el.
Futtatási azonosító	A futtatás/feladat azonosítója. Csak CpuUtilization és GpuUtilization esetén érhető el.
ComputeType	A futtatás által használt számítási típus. Csak a befejezett, a sikertelen és az elindított futtatásokhoz érhető el.
PipelineStepType	A futtatás során használt PipelineStep típus. Csak a befejezett, a sikertelen és az elindított futtatásokhoz érhető el.
PublishedPipelineId	A futtatás során használt közzétett folyamat azonosítója. Csak a befejezett, a sikertelen és az elindított futtatásokhoz érhető el.
Futás típusa	A futtatás típusa. Csak a befejezett, a sikertelen és az elindított futtatásokhoz érhető el.

A RunType dimenzió érvényes értékei a következők:

Érték	Leírás
Kísérlet	Nem folyamatfuttatások.
PipelineRun	Folyamatfuttatás, amely a StepRun szülője.
StepRun	Folyamatlépés futtatása.
ReusedStepRun	Futtatás egy olyan folyamatlépéshez, amely egy korábbi futtatás újra felhasználható.

Erőforrásnaplók

Ez a szakasz a szolgáltatáshoz gyűjthető erőforrásnaplók típusait sorolja fel. A szakasz lekéri az Azure Monitorban támogatott összes erőforrásnapló-kategóriatípus listáját.

A Microsoft.MachineLearningServices/regiszries támogatott erőforrásnaplói

Kategória	Kategória megjelenítendő neve	Naplótábla	Támogatja az alapszintű naplótervet	Támogatja a betöltési idő átalakítást	Példa a lekérdezésekre	Exportálási költségek
RegistryAssetReadEvent	Beállításjegyzék-objektum olvasási eseménye	AmlRegistryReadEventsLog Az Azure ML Registry olvasási eseménynaplója. Az olvasási műveletek rekordjait naplók adathozzáférésével (adatsík) tárolja, beleértve a felhasználói identitást, az eszköz nevét és verzióját az egyes hozzáférési eseményekhez.	Nem	Igen		Igen
RegistryAssetWriteEvent	Beállításjegyzék-objektum írási eseménye	AmlRegistryWriteEventsLog Az Azure ML Registry írási eseménynaplója. Nyilvántartási adathozzáféréssel (adatsíkkal) tárolja az írási műveletek rekordjait, beleértve a felhasználói identitást, az eszköz nevét és az egyes hozzáférési események verziószámát.	Nem	Igen	Lekérdezések	Igen

A Microsoft.MachineLearningServices/workspaces támogatott erőforrásnaplói

Kategória	Kategória megjelenítendő neve	Naplótábla	Támogatja az alapszintű naplótervet	Támogatja a betöltési idő átalakítást	Példa a lekérdezésekre	Exportálási költségek
AmlComputeClusterEvent	AmlCompute klaszteresemény	AmlComputeClusterEvent AmlCompute fürtesemények	Nem	Igen	Lekérdezések	Nem
AmlComputeClusterNodeEvent	AmlComputeClusterNode-esemény		Nem	Nem		Igen
AmlComputeCpuGpuUtilization	AmlCompute CPU és GPU kihasználtság	AmlCompute CPU és GPU kihasználtság Az Azure Machine Learning services CPU- és GPU-használati naplói.	Nem	Igen	Lekérdezések	Nem
AmlComputeJobEvent	AmlCompute feladat esemény	AmlComputeJobEvent AmlCompute Feladatesemények	Nem	Igen	Lekérdezések	Nem
AmlRunStatusChangedEvent	AmlFutásÁllapotVáltozásEsemény	AML futási állapot megváltozott esemény Az Azure Machine Learning-szolgáltatások állapotesemény-naplókat futtatnak.	Nem	Igen		Nem
ComputeInstanceEvent	SzámításiPéldányEsemény	AmlComputeInstanceEvent Események az ml számítási példány elérésekor (olvasás/írás).	Nem	Igen		Igen
DataLabelChangeEvent	AdatcímkeVáltozásEsemény	AmlDataLabelEvent Események az adatfelirat(ok) vagy projektjei elérésekor (olvasás, létrehozás vagy törlés).	Nem	Igen		Igen
DataLabelReadEvent	DataLabelReadEvent	AmlDataLabelEvent Események az adatfelirat(ok) vagy projektjei elérésekor (olvasás, létrehozás vagy törlés).	Nem	Igen		Igen
DataSetChangeEvent	AdatkészletVáltozásEsemény	AmlDataSetEvent Események egy regisztrált vagy nem regisztrált ML-adattár elérésekor (olvasás, létrehozás vagy törlés).	Nem	Igen	Lekérdezések	Igen
DataSetReadEvent	DataSetReadEvent	AmlDataSetEvent Események egy regisztrált vagy nem regisztrált ML-adattár elérésekor (olvasás, létrehozás vagy törlés).	Nem	Igen	Lekérdezések	Igen
DataStoreChangeEvent	AdatboltváltozásEsemény	AmlDataStoreEvent Események az ML-adattár elérésekor (olvasás, létrehozás vagy törlés).	Nem	Igen		Igen
DataStoreReadEvent	AdattárOlvasásiEsemény	AmlDataStoreEvent Események az ML-adattár elérésekor (olvasás, létrehozás vagy törlés).	Nem	Igen		Igen
DeploymentEventACI	ACI telepítési eseménye	AmlDeploymentEvent Események, amikor modelltelepítés történik az ACI-n vagy az AKS-en.	Nem	Igen		Igen
DeploymentEventAKS	DeploymentEventAKS	AmlDeploymentEvent Események, amikor modelltelepítés történik az ACI-n vagy az AKS-en.	Nem	Igen		Igen
DeploymentReadEvent	DeploymentReadEvent	AmlDeploymentEvent Események, amikor modelltelepítés történik az ACI-n vagy az AKS-en.	Nem	Igen		Igen
EnvironmentChangeEvent	KörnyezetiVáltozásEsemény	AmlEnvironmentEvent Az ML-környezetek elérésekor (olvasás, létrehozás vagy törlés) bekövetkező események.	Nem	Igen	Lekérdezések	Igen
EnvironmentReadEvent	Környezetolvasási Esemény	AmlEnvironmentEvent Az ML-környezetek elérésekor (olvasás, létrehozás vagy törlés) bekövetkező események.	Nem	Igen	Lekérdezések	Igen
InferencingOperationACI	InferencingOperationACI	AmlInferencingEvent Következtetési vagy kapcsolódó műveletek eseményei az AKS- vagy ACI-számítási típuson.	Nem	Igen		Igen
InferencingOperationAKS	(No changes necessary; remains "InferencingOperationAKS")	AmlInferencingEvent Következtetési vagy kapcsolódó műveletek eseményei az AKS- vagy ACI-számítási típuson.	Nem	Igen		Igen
ModelsActionEvent	ModelsActionEvent	AmlModelsEvent Események az ml-modell elérésekor (olvasás, létrehozás vagy törlés). Eseményeket ad vissza, amikor a modellek és eszközök csomagolása egy használatra kész csomagban történik.	Nem	Igen	Lekérdezések	Igen
ModelsChangeEvent	"ModelVáltozásEsemény"	AmlModelsEvent Események az ml-modell elérésekor (olvasás, létrehozás vagy törlés). Eseményeket ad vissza, amikor a modellek és eszközök csomagolása egy használatra kész csomagban történik.	Nem	Igen	Lekérdezések	Igen
ModelsReadEvent	ModelsReadEvent	AmlModelsEvent Események az ml-modell elérésekor (olvasás, létrehozás vagy törlés). Eseményeket ad vissza, amikor a modellek és eszközök csomagolása egy használatra kész csomagban történik.	Nem	Igen	Lekérdezések	Igen
PipelineChangeEvent	FolyamatVáltozásEsemény	AmlPipelineEvent Az ML-folyamat piszkozatának vagy végpontja vagy modulja elérésének eseményei (olvasás, létrehozás vagy törlés).	Nem	Igen		Igen
PipelineReadEvent	PipelineReadEvent	AmlPipelineEvent Az ML-folyamat piszkozatának vagy végpontja vagy modulja elérésének eseményei (olvasás, létrehozás vagy törlés).	Nem	Igen		Igen
RunEvent	RunEvent	AmlRunEvent Az ml-kísérletek elérésekor (olvasás, létrehozás vagy törlés) bekövetkező események.	Nem	Igen		Igen
RunReadEvent	RunReadEvent	AmlRunEvent Az ml-kísérletek elérésekor (olvasás, létrehozás vagy törlés) bekövetkező események.	Nem	Igen		Igen

A Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints támogatott erőforrásnaplói

Kategória	Kategória megjelenítendő neve	Naplótábla	Támogatja az alapszintű naplótervet	Támogatja a betöltési idő átalakítást	Példa a lekérdezésekre	Exportálási költségek
AmlOnlineEndpointConsoleLog	AmlOnlineEndpointConsoleLog	AmlOnlineEndpointConsoleLog Azure ML online végpontok konzolnaplói. A konzolnaplók felhasználói tárolókból származó kimenetét biztosítja.	Nem	Igen	Lekérdezések	Igen
AmlOnlineEndpointEventLog	AmlOnlineVégpontEseménynapló	AmlOnlineEndpointEventLog Azure ML online végpontok eseménynaplói. Eseménynaplókat biztosít az inference-server tároló életciklusával kapcsolatban.	Nem	Igen	Lekérdezések	Igen
AmlOnlineEndpointTrafficLog	AmlOnlineEndpointTrafficLog	AmlOnlineEndpointTrafficLog Forgalmi naplók az AzureML (machine learning) online végpontjaihoz. A táblázat segítségével ellenőrizheti egy online végpontra irányuló kérés részletes adatait. Használhatja például a kérelem időtartamának, a kérés sikertelenségének okának stb. ellenőrzésére.	Nem	Igen	Lekérdezések	Igen

Azure Monitor-naplók táblái

Ez a szakasz a szolgáltatáshoz kapcsolódó Azure Monitor-naplók tábláit sorolja fel, amelyek a Log Analytics által Kusto-lekérdezésekkel történő lekérdezéshez érhetők el. A táblák erőforrásnapló-adatokat tartalmaznak, és valószínűleg többet is, attól függően, hogy mit gyűjtenek és irányítanak hozzájuk.

Gépi tanulás

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

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

Microsoft.MachineLearningServices/regiszries

• AzureActivity
• AmlRegistryReadEventsLog
• AmlRegistryWriteEventsLog

Tevékenységnapló

A csatolt tábla felsorolja a szolgáltatás tevékenységnaplójában rögzíthető műveleteket. Ezek a műveletek a tevékenységnapló összes lehetséges erőforrás-szolgáltatói műveletének egy részét képezik.

A tevékenységnapló-bejegyzések sémájára vonatkozó további információkért lásd : Tevékenységnapló séma.

Az alábbi táblázat felsorol néhány, a Machine Learninghez kapcsolódó olyan műveletet, amely a tevékenységnaplóban hozható létre. A Microsoft.MachineLearningServices-műveletek teljes listáját a Microsoft.MachineLearningServices erőforrás-szolgáltatói műveleteiben találhatja meg.

Művelet	Leírás
Machine Learning-munkaterület létrehozása vagy frissítése	Munkaterületet hoztak létre vagy frissítettek
CheckComputeNameAvailability	Ellenőrizze, hogy a számítási név már használatban van-e
A számítási erőforrások létrehozása vagy frissítése	Létrehoztunk vagy frissítettünk egy számítási erőforrást
A számítási erőforrások törlése	Egy számítási erőforrás törölve lett
Titkos kulcsok listázása	A Machine Learning-munkaterülethez tartozó műveletek titkos kulcsainak listája

Naplósémák

Az Azure Machine Learning az alábbi sémákat használja.

AmlComputeJobEvent tábla

Tulajdonság	Leírás
GenerálásiIdőpont	A naplóbejegyzés létrehozásának időpontja
Művelet neve	A naplóeseményhez társított művelet neve
Kategória	A naplóesemény neve
Munkaazonosító	A beküldött feladat azonosítója
ExperimentId	A kísérlet azonosítója
KísérletNeve	A kísérlet neve
ÜgyfélElőfizetésAzonosító	SubscriptionId, ahol a kísérlet és a feladat elküldve
Munkahely neve	A gépi tanulási munkaterület neve
CsoportNév	A fürt neve
Ellátási állapot	A feladatbeküldés állapota
ErőforráscsoportNeve	Az erőforráscsoport neve
Feladatnév	A feladat neve
Fürtazonosító	A fürt azonosítója
Eseménytípus	A Feladat esemény típusa. Például: JobSubmitted, JobRunning, JobFailed, JobSucceed.
Végrehajtási állapot	A feladat állapota (a futtatás). Például: Queued, Running, Succeeded, Failed
Hibák részletei	A feladathiba részletei
CreationApiVersion	A feladat létrehozásához használt API-verzió
ClusterResourceGroupName	A fürt erőforráscsoportjának neve
TFWorkerCount	TF-dolgozók száma
TFParameterServerCount	A TF paraméterkiszolgáló száma
Eszköztípus	Használt eszköz típusa
RunInContainer	Jelző, amely leírja, hogy a feladatot tárolóban kell-e futtatni
Álláshibaüzenet	a Feladat hiba részletes üzenete
Csomópontazonosító	A feladat futtatásához létrehozott csomópont azonosítója

AmlComputeClusterEvent tábla

Tulajdonság	Leírás
GenerálásiIdőpont	A naplóbejegyzés létrehozásának időpontja
Művelet neve	A naplóeseményhez társított művelet neve
Kategória	A naplóesemény neve
Ellátási állapot	A fürt kiépítési állapota
CsoportNév	A fürt neve
KlaszterTípus	A fürt típusa
CreatedBy	A fürtöt létrehozó felhasználó
CoreCount	A fürt magjainak száma
VmSize (virtuális memória mérete)	A fürt virtuálisgép-mérete
VM Prioritás	Dedikált/LowPriority fürtben létrehozott csomópontok prioritása
Skálázási típus	A fürtméretezés típusa manuális/automatikus
KezdetiCsomópontSzám	A fürt kezdeti csomópontszáma
MinimumNodeCount	A fürt minimális csomópontszáma
MaximálisCsomópontSzám	A fürt maximális csomópontszáma
Csomópont deallokációs opció	A csomópont felszabadítása
Kiadó	A fürttípus közzétevője
Ajánlás	Ajánlat, amellyel a fürt létrejön
SKU	A fürtben létrehozott csomópont/virtuális gép termékváltozata
Verzió	A csomópont/virtuális gép létrehozásakor használt rendszerkép verziója
Alhálózati azonosító	A fürt alhálózati azonosítója
Allokációállapot	Fürtfoglalás állapota
CurrentNodeCount	A fürt aktuális csomópontszáma
Célcsomópontok száma	A fürt célcsomópont-száma fel-le skálázás közben
Eseménytípus	Az esemény típusa a fürt létrehozása során.
CsomópontTétlenIdőMásodpercbenMielőttKicsinyítés	Inaktív idő másodpercben a fürt leskálázása előtt
MegelőzöttCsomópontSzám	A fürt előre megadott csomópontszáma
IsResizeGrow	A fürt felskálázását jelző jelző
VmCsaládNév	A fürtben létrehozható csomópontok virtuálisgép-családjának neve
Kilépés aNodeCount-ból	A fürt csomópontszámának elhagyása
HasználhatatlannodeCount	A fürt használhatatlan csomópontszáma
IdleNodeCount	A fürt inaktív csomópontjainak száma
Futó csomópontok száma	A fürt futó csomópontszáma
ANodeCount előkészítése	A fürt csomópontszámának előkészítése
Kiosztott kvóta	Hozzárendelt kvóta a fürthöz
QuotaUtilized	A fürt kihasznált kvótája
Hozzárendelési állapotátmeneti idő	Áttűnési idő egyik állapotból a másikba
ClusterErrorCodes	Hibakód érkezett a fürt létrehozása vagy skálázása során
CreationApiVersion	A fürt létrehozásakor használt API-verzió

AmlComputeInstanceEvent tábla

Tulajdonság	Leírás
Típus	A naplóesemény neve, AmlComputeInstanceEvent
GenerálásiIdőpont	A naplóbejegyzés létrehozásának időpontja (UTC)
szint	Az esemény súlyossági szintje. Az információs, figyelmeztetési, hiba- vagy kritikus beállítások egyikének kell lennie.
Eredmény típusa	Az esemény állapota. A tipikus értékek közé tartozik a Kezdés, a Folyamatban, a Sikeres, a Sikertelen, az Aktív és a Megoldott érték.
Korrelációazonosító	A kapcsolódó események egy halmazának csoportosítására szolgáló GUID, ha van ilyen.
Művelet neve	A naplóbejegyzéshez társított művelet neve
Identitás	A műveletet végrehajtó felhasználó vagy alkalmazás identitása.
AadTenantId	Az a Microsoft Entra-bérlőazonosító, amelyhez a műveletet elküldték.
AmlComputeInstanceName	"A naplóbejegyzéshez társított számítási példány neve.

AmlDataLabelEvent tábla

Tulajdonság	Leírás
Típus	A naplóesemény neve, AmlDataLabelEvent
GenerálásiIdőpont	A naplóbejegyzés létrehozásának időpontja (UTC)
szint	Az esemény súlyossági szintje. Az információs, figyelmeztetési, hiba- vagy kritikus beállítások egyikének kell lennie.
Eredmény típusa	Az esemény állapota. A tipikus értékek közé tartozik a Kezdés, a Folyamatban, a Sikeres, a Sikertelen, az Aktív és a Megoldott érték.
Korrelációazonosító	A kapcsolódó események egy halmazának csoportosítására szolgáló GUID, ha van ilyen.
Művelet neve	A naplóbejegyzéshez társított művelet neve
Identitás	A műveletet végrehajtó felhasználó vagy alkalmazás identitása.
AadTenantId	Az a Microsoft Entra-bérlőazonosító, amelyhez a műveletet elküldték.
AmlProjektAzonosító	Az Azure Machine Learning-projekt egyedi azonosítója.
AmlProjectName	Az Azure Machine Learning-projekt neve.
AmlCímkenév	A projekthez létrehozott címkeosztálynevek.
AmlDataStoreName	Annak az adattárnak a neve, amelyben a projekt adatait tárolják.

AmlDataSetEvent tábla

Tulajdonság	Leírás
Típus	A naplóesemény neve, AmlDataSetEvent
GenerálásiIdőpont	A naplóbejegyzés létrehozásának időpontja (UTC)
szint	Az esemény súlyossági szintje. Az információs, figyelmeztetési, hiba- vagy kritikus beállítások egyikének kell lennie.
Eredmény típusa	Az esemény állapota. A tipikus értékek közé tartozik a Kezdés, a Folyamatban, a Sikeres, a Sikertelen, az Aktív és a Megoldott érték.
AmlWorkspaceId	Az Azure Machine Learning-munkaterület GUID azonosítója és egyedi azonosítója.
Művelet neve	A naplóbejegyzéshez társított művelet neve
Identitás	A műveletet végrehajtó felhasználó vagy alkalmazás identitása.
AadTenantId	Az a Microsoft Entra-bérlőazonosító, amelyhez a műveletet elküldték.
AmlDatasetId (AML-Adatkészlet Azonosító)	Az Azure Machine Learning-adatkészlet azonosítója.
AmlDatasetName	Az Azure Machine Learning-adatkészlet neve.

AmlDataStoreEvent tábla

Tulajdonság	Leírás
Típus	A naplóesemény neve, AmlDataStoreEvent
GenerálásiIdőpont	A naplóbejegyzés létrehozásának időpontja (UTC)
szint	Az esemény súlyossági szintje. Az információs, figyelmeztetési, hiba- vagy kritikus beállítások egyikének kell lennie.
Eredmény típusa	Az esemény állapota. A tipikus értékek közé tartozik a Kezdés, a Folyamatban, a Sikeres, a Sikertelen, az Aktív és a Megoldott érték.
AmlWorkspaceId	Az Azure Machine Learning-munkaterület GUID azonosítója és egyedi azonosítója.
Művelet neve	A naplóbejegyzéshez társított művelet neve
Identitás	A műveletet végrehajtó felhasználó vagy alkalmazás identitása.
AadTenantId	Az a Microsoft Entra-bérlőazonosító, amelyhez a műveletet elküldték.
AmlDatastoreName	Az Azure Machine Learning Data Store neve.

AmlDeploymentEvent tábla

Tulajdonság	Leírás
Típus	A naplóesemény neve, AmlDeploymentEvent
GenerálásiIdőpont	A naplóbejegyzés létrehozásának időpontja (UTC)
szint	Az esemény súlyossági szintje. Az információs, figyelmeztetési, hiba- vagy kritikus beállítások egyikének kell lennie.
Eredmény típusa	Az esemény állapota. A tipikus értékek közé tartozik a Kezdés, a Folyamatban, a Sikeres, a Sikertelen, az Aktív és a Megoldott érték.
Művelet neve	A naplóbejegyzéshez társított művelet neve
Identitás	A műveletet végrehajtó felhasználó vagy alkalmazás identitása.
AadTenantId	Az a Microsoft Entra-bérlőazonosító, amelyhez a műveletet elküldték.
AmlServiceName	Az Azure Machine Learning Service neve.

AmlInferencingEvent tábla

Tulajdonság	Leírás
Típus	A naplóesemény neve, AmlInferencingEvent
GenerálásiIdőpont	A naplóbejegyzés létrehozásának időpontja (UTC)
szint	Az esemény súlyossági szintje. Az információs, figyelmeztetési, hiba- vagy kritikus beállítások egyikének kell lennie.
Eredmény típusa	Az esemény állapota. A tipikus értékek közé tartozik a Kezdés, a Folyamatban, a Sikeres, a Sikertelen, az Aktív és a Megoldott érték.
Művelet neve	A naplóbejegyzéshez társított művelet neve
Identitás	A műveletet végrehajtó felhasználó vagy alkalmazás identitása.
AadTenantId	Az a Microsoft Entra-bérlőazonosító, amelyhez a műveletet elküldték.
AmlServiceName	Az Azure Machine Learning Service neve.

AmlModelsEvent tábla

Tulajdonság	Leírás
Típus	A naplóesemény neve, AmlModelsEvent
GenerálásiIdőpont	A naplóbejegyzés létrehozásának időpontja (UTC)
szint	Az esemény súlyossági szintje. Az információs, figyelmeztetési, hiba- vagy kritikus beállítások egyikének kell lennie.
Eredmény típusa	Az esemény állapota. A tipikus értékek közé tartozik a Kezdés, a Folyamatban, a Sikeres, a Sikertelen, az Aktív és a Megoldott érték.
Művelet neve	A naplóbejegyzéshez társított művelet neve
Identitás	A műveletet végrehajtó felhasználó vagy alkalmazás identitása.
AadTenantId	Az a Microsoft Entra-bérlőazonosító, amelyhez a műveletet elküldték.
Eredményjelzés	Az esemény HTTP-állapotkódja. A tipikus értékek közé tartozik a 200, 201, 202 stb.
AmlModelName	Az Azure Machine Learning-modell neve.

AmlPipelineEvent tábla

Tulajdonság	Leírás
Típus	A naplóesemény neve, AmlPipelineEvent
GenerálásiIdőpont	A naplóbejegyzés létrehozásának időpontja (UTC)
szint	Az esemény súlyossági szintje. Az információs, figyelmeztetési, hiba- vagy kritikus beállítások egyikének kell lennie.
Eredmény típusa	Az esemény állapota. A tipikus értékek közé tartozik a Kezdés, a Folyamatban, a Sikeres, a Sikertelen, az Aktív és a Megoldott érték.
AmlWorkspaceId	Az Azure Machine Learning-munkaterület GUID azonosítója és egyedi azonosítója.
AmlWorkspaceId	Az Azure Machine Learning-munkaterület neve.
Művelet neve	A naplóbejegyzéshez társított művelet neve
Identitás	A műveletet végrehajtó felhasználó vagy alkalmazás identitása.
AadTenantId	Az a Microsoft Entra-bérlőazonosító, amelyhez a műveletet elküldték.
AmlModuleId	A modul GUID azonosítója és egyedi azonosítója.
AmlModelName	Az Azure Machine Learning-modell neve.
AmlPipelineId	Az Azure Machine Learning-folyamat azonosítója.
AmlParentPipelineId	A szülő Azure Machine Learning-folyamat azonosítója (klónozás esetén).
AmlPipelineDraftId	Az Azure Machine Learning-folyamat piszkozatának azonosítója.
AmlPipelineDraftName	Az Azure Machine Learning-folyamat piszkozatának neve.
AmlPipelineEndpointId	Az Azure Machine Learning-folyamat végpontjának azonosítója.
AmlPipelineEndpointName (AML csővezeték végpont neve)	Az Azure Machine Learning-folyamat végpontjának neve.

AmlRunEvent tábla

Tulajdonság	Leírás
Típus	A naplóesemény neve, AmlRunEvent
GenerálásiIdőpont	A naplóbejegyzés létrehozásának időpontja (UTC)
szint	Az esemény súlyossági szintje. Az információs, figyelmeztetési, hiba- vagy kritikus beállítások egyikének kell lennie.
Eredmény típusa	Az esemény állapota. A tipikus értékek közé tartozik a Kezdés, a Folyamatban, a Sikeres, a Sikertelen, az Aktív és a Megoldott érték.
Művelet neve	A naplóbejegyzéshez társított művelet neve
AmlWorkspaceId	Az Azure Machine Learning-munkaterület GUID azonosítója és egyedi azonosítója.
Identitás	A műveletet végrehajtó felhasználó vagy alkalmazás identitása.
AadTenantId	Az a Microsoft Entra-bérlőazonosító, amelyhez a műveletet elküldték.
Futtatási azonosító	A futtatás egyedi azonosítója.

AmlEnvironmentEvent tábla

Tulajdonság	Leírás
Típus	A naplóesemény neve, AmlEnvironmentEvent
GenerálásiIdőpont	A naplóbejegyzés létrehozásának időpontja (UTC)
szint	Az esemény súlyossági szintje. Az információs, figyelmeztetési, hiba- vagy kritikus beállítások egyikének kell lennie.
Művelet neve	A naplóbejegyzéshez társított művelet neve
Identitás	A műveletet végrehajtó felhasználó vagy alkalmazás identitása.
AadTenantId	Az a Microsoft Entra-bérlőazonosító, amelyhez a műveletet elküldték.
AmlEnvironmentName	Az Azure Machine Learning-környezet konfigurációjának neve.
AmlKörnyezetVerzió	Az Azure Machine Learning-környezet konfigurációs verziójának neve.

AMLOnlineEndpointTrafficLog tábla (előzetes verzió)

Tulajdonság	Leírás
Metódus	Az ügyfél által kért módszer.
Elérési út	Az ügyfél által kért elérési út.
Előfizetési azonosító	Az online végpont gépi tanulási előfizetés-azonosítója.
AzureMLWorkspaceId	Az online végpont gépi tanulási munkaterület-azonosítója.
AzureMLWorkspaceName	Az online végpont gépi tanulási munkaterületének neve.
VégpontNeve	Az online végpont neve.
TelepítésNév	Az online üzembe helyezés neve.
Protokoll	A kérelem protokollja.
Válaszkód	Az ügyfélnek visszaadott végső válaszkód.
Válaszkód Indok	Az ügyfélnek visszaadott végső válaszkód oka.
ModellStátuszkód	A modell válaszállapotkódja.
Modellállapot indoklása	A modell válaszállapotának oka.
KérésAdatcsomagMéret	Az ügyféltől kapott összes bájt.
VálaszadatcsomagMéret	Az ügyfélnek visszaküldött bájtok száma.
Felhasználói Ügynök (UserAgent)	A kérelem felhasználói ügynök fejléce, beleértve a megjegyzéseket, de legfeljebb 70 karakterre csonkolt.
XRequestId	Az Azure Machine Learning által a belső nyomkövetéshez létrehozott kérelemazonosító.
XMSClientRequestId	Az ügyfél által létrehozott nyomkövetési azonosító.
TeljesIdőtartamMs	Ezredmásodpercben megadott időtartam a kérelem kezdési időpontjától az utolsó válasz bájtjának az ügyfélnek való visszaküldésének időpontjáig. Ha az ügyfél megszakad, az időtartam a kezdési időponttól az ügyfél leválasztási időpontjáig tart.
KérésIdőtartamMs	Ezredmásodpercben megadott időtartam a kérelem kezdési időpontjától a kérelem utolsó bájtjának az ügyféltől való beérkezésének időpontjáig.
VálaszIdőtartamMs	Ezredmásodpercben megadott időtartam a kérelem kezdési időpontjától az első válasz bájtjának a modellből való beolvasásának időpontjáig.
RequestThrottlingDelayMs (Kérés fojtási késleltetése ms-ben)	A kérés adatátvitelének ezredmásodpercben bekövetkező késése a hálózati szabályozás miatt.
VálaszKorlátozásKésleltetésMs (ResponseThrottlingDelayMs)	A válaszadat-átvitel késleltetése ezredmásodpercben a hálózati szabályozás miatt.

A naplóval kapcsolatos további információkért lásd : Online végpontok figyelése.

AMLOnlineEndpointConsoleLog

Tulajdonság	Leírás
GenerálásiIdőpont	A napló létrehozásának időpontja UTC időbélyege
Művelet neve	A naplórekordhoz társított művelet
PéldányAzonosító	A naplórekordot létrehozó példány azonosítója
TelepítésNév	A naplórekordhoz társított üzembe helyezés neve
KonténerNév	Annak a tárolónak a neve, amelyben a napló létre van hozva
Üzenet	A napló tartalma

A naplóval kapcsolatos további információkért lásd : Online végpontok figyelése.

AMLOnlineEndpointEventLog (előzetes verzió)

Tulajdonság	Leírás
GenerálásiIdőpont	A napló létrehozásának időpontja UTC időbélyege
Művelet neve	A naplórekordhoz társított művelet
PéldányAzonosító	A naplórekordot létrehozó példány azonosítója
TelepítésNév	A naplórekordhoz társított üzembe helyezés neve
Név	Az esemény neve
Üzenet	Az esemény tartalma

A naplóval kapcsolatos további információkért lásd : Online végpontok figyelése.

Kapcsolódó tartalom

• A Gépi tanulás monitorozása című témakör a gépi tanulás monitorozásának leírását ismerteti.
• Az Azure-erőforrások monitorozásával kapcsolatos részletekért tekintse meg az Azure-erőforrások monitorozását az Azure Monitorral .