Referensi data pemantauan Azure Pembelajaran Mesin
Artikel ini berisi semua informasi referensi pemantauan untuk layanan ini.
Lihat Memantau Pembelajaran Mesin untuk detail tentang data yang dapat Anda kumpulkan untuk Azure Pembelajaran Mesin dan cara menggunakannya.
Metrik
Bagian ini mencantumkan semua metrik platform yang dikumpulkan secara otomatis untuk layanan ini. Metrik ini juga merupakan bagian dari daftar global semua metrik platform yang didukung di Azure Monitor.
Untuk informasi tentang retensi metrik, lihat Gambaran umum Metrik Azure Monitor.
Penyedia sumber daya untuk metrik ini adalah Microsoft.MachineLearningServices/workspaces.
Kategori metrik adalah Model, Kuota, Sumber Daya, Jalankan, dan Lalu Lintas. Informasi kuota hanya untuk komputasi Pembelajaran Mesin. Jalankan menyediakan informasi tentang eksekusi pelatihan untuk ruang kerja.
Metrik yang didukung untuk Microsoft.MachineLearningServices/workspaces
Tabel berikut mencantumkan metrik yang tersedia untuk jenis sumber daya Microsoft.MachineLearningServices/workspaces.
- Semua kolom mungkin tidak ada di setiap tabel.
- Beberapa kolom mungkin berada di luar area tampilan halaman. Pilih Perluas tabel untuk menampilkan semua kolom yang tersedia.
Judul tabel
- Kategori - Grup metrik atau klasifikasi.
- Metrik - Nama tampilan metrik seperti yang muncul di portal Azure.
- Nama di REST API - Nama metrik seperti yang disebutkan dalam REST API.
- Unit - Satuan ukuran.
- Agregasi - Jenis agregasi default. Nilai yang valid: Rata-rata (Rata-rata), Minimum (Min), Maksimum (Maks), Total (Jumlah), Hitungan.
- Dimensi dimensi - tersedia untuk metrik.
- Interval Butir - Waktu tempat metrik diambil sampelnya. Misalnya,
PT1Mmenunjukkan bahwa metrik diambil sampelnya setiap menit,PT30Msetiap 30 menit,PT1Hsetiap jam, dan sebagainya. - Ekspor DS- Apakah metrik dapat diekspor ke Log Azure Monitor melalui pengaturan diagnostik. Untuk informasi tentang mengekspor metrik, lihat Membuat pengaturan diagnostik di Azure Monitor.
| Kategori | Metrik | Nama dalam REST API | Unit | Agregasi | Dimensi | Butir Waktu | Ekspor DS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kuota | Inti Aktif Jumlah inti aktif |
Active Cores |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | Scenario, ClusterName |
PT1M | Ya |
| Kuota | Simpul Aktif Jumlah node Aktif. Ini adalah node yang secara aktif menjalankan pekerjaan. |
Active Nodes |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | Scenario, ClusterName |
PT1M | Ya |
| jalankan | Batalkan Eksekusi yang Diminta Jumlah eksekusi dengan permintaan pembatalan untuk ruang kerja ini. Jumlah diperbarui saat permintaan pembatalan telah diterima untuk satu eksekusi. |
Cancel Requested Runs |
Hitung | Total (Jumlah), Rata-rata, Minimum, Maksimum, Jumlah | Scenario, , RunTypePublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepType,ExperimentName |
PT1M | Ya |
| jalankan | Eksekusi Yang Dibatalkan Jumlah eksekusi yang dibatalkan untuk ruang kerja ini. Jumlah diperbarui saat satu eksekusi berhasil dibatalkan. |
Cancelled Runs |
Hitung | Total (Jumlah), Rata-rata, Minimum, Maksimum, Jumlah | Scenario, , RunTypePublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepType,ExperimentName |
PT1M | Ya |
| jalankan | Eksekusi Selesai Jumlah eksekusi yang berhasil diselesaikan untuk ruang kerja ini. Jumlah diperbarui ketika satu eksekusi telah diselesaikan dan output telah dikumpulkan. |
Completed Runs |
Hitung | Total (Jumlah), Rata-rata, Minimum, Maksimum, Jumlah | Scenario, , RunTypePublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepType,ExperimentName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | CpuCapacityMillicores Kapasitas maksimum node CPU dalam satuan milicore. Kapasitas diagregasi dalam interval satu menit. |
CpuCapacityMillicores |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdComputeName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | CpuMemoryCapacityMegabytes Pemanfaatan memori maksimum dari node CPU dalam megabyte. Pemanfaatan diagregasi dalam interval satu menit. |
CpuMemoryCapacityMegabytes |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdComputeName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | CpuMemoryUtilizationMegabytes Pemanfaatan memori node CPU dalam megabyte. Pemanfaatan diagregasi dalam interval satu menit. |
CpuMemoryUtilizationMegabytes |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdComputeName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | CpuMemoryUtilizationPercentage Persentase pemanfaatan memori node CPU. Pemanfaatan diagregasi dalam interval satu menit. |
CpuMemoryUtilizationPercentage |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdComputeName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | CpuUtilization Persentase pemanfaatan pada node CPU. Pemanfaatan dilaporkan pada interval satu menit. |
CpuUtilization |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | Scenario, , runIdNodeId,ClusterName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | CpuUtilizationMillicores Pemanfaatan node CPU dalam satuan milicore. Pemanfaatan diagregasi dalam interval satu menit. |
CpuUtilizationMillicores |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdComputeName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | CpuUtilizationPercentage Persentase pemanfaatan node CPU. Pemanfaatan diagregasi dalam interval satu menit. |
CpuUtilizationPercentage |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdComputeName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | DiskAvailMegabytes Ruang disk yang tersedia dalam megabyte. Metrik diagregasi dalam interval satu menit. |
DiskAvailMegabytes |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdComputeName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | DiskReadMegabytes Data yang dibaca dari disk dalam megabyte. Metrik diagregasi dalam interval satu menit. |
DiskReadMegabytes |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdComputeName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | DiskUsedMegabytes Ruang disk yang digunakan dalam megabyte. Metrik diagregasi dalam interval satu menit. |
DiskUsedMegabytes |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdComputeName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | DiskWriteMegabytes Data yang ditulis ke dalam disk dalam megabyte. Metrik diagregasi dalam interval satu menit. |
DiskWriteMegabytes |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdComputeName |
PT1M | Ya |
| jalankan | Kesalahan Jumlah kesalahan eksekusi dalam ruang kerja ini. Jumlah diperbarui setiap kali eksekusi mengalami kesalahan. |
Errors |
Hitung | Total (Jumlah), Rata-rata, Minimum, Maksimum, Jumlah | Scenario |
PT1M | Ya |
| jalankan | Eksekusi Gagal Jumlah eksekusi yang gagal untuk ruang kerja ini. Jumlah diperbarui saat satu eksekusi gagal. |
Failed Runs |
Hitung | Total (Jumlah), Rata-rata, Minimum, Maksimum, Jumlah | Scenario, , RunTypePublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepType,ExperimentName |
PT1M | Ya |
| jalankan | Menyelesaikan Eksekusi Jumlah eksekusi yang dimasukkan dalam status finalisasi untuk ruang kerja ini. Jumlah diperbarui ketika satu eksekusi telah diselesaikan tetapi pengumpulan output masih berlangsung. |
Finalizing Runs |
Hitung | Total (Jumlah), Rata-rata, Minimum, Maksimum, Jumlah | Scenario, , RunTypePublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepType,ExperimentName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | GpuCapacityMilliGPU Kapasitas maksimum perangkat GPU dalam satuan mili-GPU. Kapasitas diagregasi dalam interval satu menit. |
GpuCapacityMilliGPUs |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdDeviceId,ComputeName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | GpuEnergyJoules Interval energi dalam satuan Joule pada node GPU. Energi dilaporkan pada interval satu menit. |
GpuEnergyJoules |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | Scenario, , runIdrootRunId, InstanceId, , DeviceId,ComputeName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | GpuMemoryCapacityMegabytes Kapasitas memori maksimum perangkat GPU dalam satuan megabyte. Kapasitas dikumpulkan dalam interval satu menit. |
GpuMemoryCapacityMegabytes |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdDeviceId,ComputeName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | GpuMemoryUtilization Persentase pemanfaatan memori pada node GPU. Pemanfaatan dilaporkan pada interval satu menit. |
GpuMemoryUtilization |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | Scenario, , runIdNodeId, , DeviceId,ClusterName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | GpuMemoryUtilizationMegabytes Pemanfaatan memori perangkat GPU dalam satuan megabyte. Pemanfaatan diagregasi dalam interval satu menit. |
GpuMemoryUtilizationMegabytes |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdDeviceId,ComputeName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | GpuMemoryUtilizationPercentage Persentase pemanfaatan memori perangkat GPU. Pemanfaatan diagregasi dalam interval satu menit. |
GpuMemoryUtilizationPercentage |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdDeviceId,ComputeName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | GpuUtilization Persentase pemanfaatan pada simpul GPU. Pemanfaatan dilaporkan pada interval satu menit. |
GpuUtilization |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | Scenario, , runIdNodeId, , DeviceId,ClusterName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | GpuUtilizationMilliGPU Pemanfaatan perangkat GPU dalam mili-GPU. Pemanfaatan diagregasi dalam interval satu menit. |
GpuUtilizationMilliGPUs |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdDeviceId,ComputeName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | GpuUtilizationPercentage Persentase pemanfaatan perangkat GPU. Pemanfaatan diagregasi dalam interval satu menit. |
GpuUtilizationPercentage |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdDeviceId,ComputeName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | IBReceiveMegabytes Data jaringan yang diterima melalui InfiniBand dalam megabyte. Metrik diagregasi dalam interval satu menit. |
IBReceiveMegabytes |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdComputeName,DeviceId |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | IBTransmitMegabytes Data jaringan yang dikirim melalui InfiniBand dalam megabyte. Metrik diagregasi dalam interval satu menit. |
IBTransmitMegabytes |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdComputeName,DeviceId |
PT1M | Ya |
| Kuota | Inti Menganggur Jumlah inti siaga |
Idle Cores |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | Scenario, ClusterName |
PT1M | Ya |
| Kuota | Simpul Menganggur Jumlah simpul siaga. Simpul siaga adalah simpul yang tidak menjalankan pekerjaan apa pun tetapi dapat menerima pekerjaan baru jika tersedia. |
Idle Nodes |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | Scenario, ClusterName |
PT1M | Ya |
| Kuota | Meninggalkan Inti Jumlah inti yang keluar |
Leaving Cores |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | Scenario, ClusterName |
PT1M | Ya |
| Kuota | Meninggalkan Simpul Jumlah simpul yang keluar. Meninggalkan node adalah node yang baru saja selesai memproses pekerjaan dan akan masuk ke status Menganggur. |
Leaving Nodes |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | Scenario, ClusterName |
PT1M | Ya |
| Model | Penyebaran Model Gagal Jumlah penyebaran model yang gagal di ruang kerja ini |
Model Deploy Failed |
Hitung | Total (Jumlah), Rata-rata, Minimum, Maksimum, Jumlah | Scenario, StatusCode |
PT1M | Ya |
| Model | Penyebaran Model Dimulai Jumlah penyebaran model yang dimulai di ruang kerja ini |
Model Deploy Started |
Hitung | Total (Jumlah), Rata-rata, Minimum, Maksimum, Jumlah | Scenario |
PT1M | Ya |
| Model | Penyebaran Model Berhasil Jumlah penyebaran model yang berhasil di ruang kerja ini |
Model Deploy Succeeded |
Hitung | Total (Jumlah), Rata-rata, Minimum, Maksimum, Jumlah | Scenario |
PT1M | Ya |
| Model | Daftar Model Gagal Jumlah pendaftaran model yang gagal di ruang kerja ini |
Model Register Failed |
Hitung | Total (Jumlah), Rata-rata, Minimum, Maksimum, Jumlah | Scenario, StatusCode |
PT1M | Ya |
| Model | Daftar Model Berhasil Jumlah pendaftaran model yang berhasil di ruang kerja ini |
Model Register Succeeded |
Hitung | Total (Jumlah), Rata-rata, Minimum, Maksimum, Jumlah | Scenario |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | NetworkInputMegabytes Data jaringan yang diterima dalam megabyte. Metrik diagregasi dalam interval satu menit. |
NetworkInputMegabytes |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdComputeName,DeviceId |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | NetworkOutputMegabytes Data jaringan yang dikirim dalam megabytes. Metrik diagregasi dalam interval satu menit. |
NetworkOutputMegabytes |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdComputeName,DeviceId |
PT1M | Ya |
| jalankan | Tidak Merespons Eksekusi Jumlah eksekusi yang tidak merespons untuk ruang kerja ini. Hitungan diperbarui saat eksekusi memasuki status Tidak Merespons. |
Not Responding Runs |
Hitung | Total (Jumlah), Rata-rata, Minimum, Maksimum, Jumlah | Scenario, , RunTypePublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepType,ExperimentName |
PT1M | Ya |
| jalankan | Eksekusi Tidak Dimulai Jumlah eksekusi dalam status Belum Dimulai untuk ruang kerja ini. Hitungan diperbarui ketika permintaan diterima untuk membuat eksekusi tetapi informasi eksekusi belum diisi. |
Not Started Runs |
Hitung | Total (Jumlah), Rata-rata, Minimum, Maksimum, Jumlah | Scenario, , RunTypePublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepType,ExperimentName |
PT1M | Ya |
| Kuota | Inti yang Didahului Jumlah inti yang telah didahulukan |
Preempted Cores |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | Scenario, ClusterName |
PT1M | Ya |
| Kuota | Simpul yang Didahului Jumlah simpul yang didahulukan. Simpul ini adalah simpul prioritas rendah yang diambil dari kumpulan simpul yang tersedia. |
Preempted Nodes |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | Scenario, ClusterName |
PT1M | Ya |
| jalankan | Mempersiapkan Eksekusi Jumlah eksekusi yang sedang mempersiapkan ruang kerja ini. Hitungan diperbarui saat eksekusi memasuki status Persiapan saat lingkungan eksekusi sedang disiapkan. |
Preparing Runs |
Hitung | Total (Jumlah), Rata-rata, Minimum, Maksimum, Jumlah | Scenario, , RunTypePublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepType,ExperimentName |
PT1M | Ya |
| jalankan | Provisi Berjalan Jumlah eksekusi yang diprovisikan untuk ruang kerja ini. Hitungan diperbarui saat eksekusi menunggu provisi atau pembuatan target komputasi. |
Provisioning Runs |
Hitung | Total (Jumlah), Rata-rata, Minimum, Maksimum, Jumlah | Scenario, , RunTypePublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepType,ExperimentName |
PT1M | Ya |
| jalankan | Eksekusi Antrean Jumlah eksekusi yang diantrikan untuk ruang kerja ini. Hitungan diperbarui saat eksekusi diantrikan dalam target komputasi. Dapat terjadi ketika menunggu simpul komputasi yang diperlukan sedang dipersiapkan. |
Queued Runs |
Hitung | Total (Jumlah), Rata-rata, Minimum, Maksimum, Jumlah | Scenario, , RunTypePublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepType,ExperimentName |
PT1M | Ya |
| Kuota | Persentase Pemanfaatan Kuota Persentase kuota yang digunakan |
Quota Utilization Percentage |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | Scenario, , ClusterNameVmFamilyName,VmPriority |
PT1M | Ya |
| jalankan | Memulai Eksekusi Jumlah eksekusi yang dijalankan untuk ruang kerja ini. Hitungan diperbarui ketika eksekusi mulai berjalan pada sumber daya yang diperlukan. |
Started Runs |
Hitung | Total (Jumlah), Rata-rata, Minimum, Maksimum, Jumlah | Scenario, , RunTypePublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepType,ExperimentName |
PT1M | Ya |
| jalankan | Memulai Eksekusi Jumlah eksekusi yang dimulai untuk ruang kerja ini. Hitungan diperbarui setelah permintaan untuk membuat eksekusi dan info eksekusi, seperti Run Id, telah diisi |
Starting Runs |
Hitung | Total (Jumlah), Rata-rata, Minimum, Maksimum, Jumlah | Scenario, , RunTypePublishedPipelineId, ComputeType, , PipelineStepType,ExperimentName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | StorageAPIFailureCount Jumlah kegagalan panggilan API Azure Blob Storage. |
StorageAPIFailureCount |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdComputeName |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | StorageAPISuccessCount Jumlah keberhasilan panggilan API Azure Blob Storage. |
StorageAPISuccessCount |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | RunId, , InstanceIdComputeName |
PT1M | Ya |
| Kuota | Total Core Jumlah total inti |
Total Cores |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | Scenario, ClusterName |
PT1M | Ya |
| Kuota | Total Simpul Jumlah total simpul. Total ini mencakup beberapa Simpul Aktif, Simpul Siaga, Simpul yang Tidak Dapat Digunakan, Simpul yang Didahulukan, Simpul yang Keluar |
Total Nodes |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | Scenario, ClusterName |
PT1M | Ya |
| Kuota | Inti yang Tidak Dapat Digunakan Jumlah inti yang tidak dapat digunakan |
Unusable Cores |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | Scenario, ClusterName |
PT1M | Ya |
| Kuota | Simpul yang Tidak Dapat Digunakan Jumlah simpul yang tidak dapat digunakan. Simpul yang tidak dapat digunakan tidak berfungsi karena beberapa masalah yang tidak dapat diselesaikan. Azure akan mendaur ulang simpul ini. |
Unusable Nodes |
Hitung | Rata-rata, Maksimum, Minimum, Total (Jumlah) | Scenario, ClusterName |
PT1M | Ya |
| jalankan | Peringatan Jumlah peringatan eksekusi di ruang kerja ini. Hitungan diperbarui setiap kali eksekusi diberi peringatan. |
Warnings |
Hitung | Total (Jumlah), Rata-rata, Minimum, Maksimum, Jumlah | Scenario |
PT1M | Ya |
Metrik yang didukung untuk Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints
Tabel berikut mencantumkan metrik yang tersedia untuk jenis sumber daya Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints.
- Semua kolom mungkin tidak ada di setiap tabel.
- Beberapa kolom mungkin berada di luar area tampilan halaman. Pilih Perluas tabel untuk menampilkan semua kolom yang tersedia.
Judul tabel
- Kategori - Grup metrik atau klasifikasi.
- Metrik - Nama tampilan metrik seperti yang muncul di portal Azure.
- Nama di REST API - Nama metrik seperti yang disebutkan dalam REST API.
- Unit - Satuan ukuran.
- Agregasi - Jenis agregasi default. Nilai yang valid: Rata-rata (Rata-rata), Minimum (Min), Maksimum (Maks), Total (Jumlah), Hitungan.
- Dimensi dimensi - tersedia untuk metrik.
- Interval Butir - Waktu tempat metrik diambil sampelnya. Misalnya,
PT1Mmenunjukkan bahwa metrik diambil sampelnya setiap menit,PT30Msetiap 30 menit,PT1Hsetiap jam, dan sebagainya. - Ekspor DS- Apakah metrik dapat diekspor ke Log Azure Monitor melalui pengaturan diagnostik. Untuk informasi tentang mengekspor metrik, lihat Membuat pengaturan diagnostik di Azure Monitor.
| Kategori | Metrik | Nama dalam REST API | Unit | Agregasi | Dimensi | Butir Waktu | Ekspor DS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Lalu lintas | Koneksi Aktif Jumlah total koneksi TCP bersamaan yang aktif dari klien. |
ConnectionsActive |
Hitung | Tengah | <Tidak ada> | PT1M | No |
| Lalu lintas | Kesalahan Pengumpulan Data Per Menit Jumlah peristiwa pengumpulan data yang turun per menit. |
DataCollectionErrorsPerMinute |
Hitung | Minimum, Maksimum, Rata-rata | deployment, , reasontype |
PT1M | No |
| Lalu lintas | Peristiwa Pengumpulan Data Per Menit Jumlah peristiwa pengumpulan data yang diproses per menit. |
DataCollectionEventsPerMinute |
Hitung | Minimum, Maksimum, Rata-rata | deployment, type |
PT1M | No |
| Lalu lintas | Byte Jaringan Byte per detik disajikan untuk titik akhir. |
NetworkBytes |
BytesPerSecond | Tengah | <Tidak ada> | PT1M | No |
| Lalu lintas | Koneksi Baru Per Detik Jumlah rata-rata koneksi TCP baru per detik yang dibuat dari klien. |
NewConnectionsPerSecond |
CountPerSecond | Tengah | <Tidak ada> | PT1M | No |
| Lalu lintas | Latensi Permintaan Interval lengkap rata-rata waktu yang diperlukan untuk permintaan yang akan direspons dalam milidetik |
RequestLatency |
Milidetik | Tengah | deployment |
PT1M | Ya |
| Lalu lintas | Minta Latensi P50 Latensi permintaan P50 rata-rata dikumpulkan oleh semua nilai latensi permintaan yang dikumpulkan selama periode waktu yang dipilih |
RequestLatency_P50 |
Milidetik | Tengah | deployment |
PT1M | Ya |
| Lalu lintas | Minta Latensi P90 Latensi permintaan P90 rata-rata dikumpulkan oleh semua nilai latensi permintaan yang dikumpulkan selama periode waktu yang dipilih |
RequestLatency_P90 |
Milidetik | Tengah | deployment |
PT1M | Ya |
| Lalu lintas | Minta Latensi P95 Latensi permintaan P95 rata-rata dikumpulkan oleh semua nilai latensi permintaan yang dikumpulkan selama periode waktu yang dipilih |
RequestLatency_P95 |
Milidetik | Tengah | deployment |
PT1M | Ya |
| Lalu lintas | Minta Latensi P99 Latensi permintaan P99 rata-rata dikumpulkan oleh semua nilai latensi permintaan yang dikumpulkan selama periode waktu yang dipilih |
RequestLatency_P99 |
Milidetik | Tengah | deployment |
PT1M | Ya |
| Lalu lintas | Permintaan Per Menit Jumlah permintaan yang dikirim ke titik akhir online dalam satu menit |
RequestsPerMinute |
Hitung | Tengah | deployment, , statusCodestatusCodeClass,modelStatusCode |
PT1M | No |
Metrik yang didukung untuk Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints/deployments
Tabel berikut mencantumkan metrik yang tersedia untuk jenis sumber daya Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints/deployments.
- Semua kolom mungkin tidak ada di setiap tabel.
- Beberapa kolom mungkin berada di luar area tampilan halaman. Pilih Perluas tabel untuk menampilkan semua kolom yang tersedia.
Judul tabel
- Kategori - Grup metrik atau klasifikasi.
- Metrik - Nama tampilan metrik seperti yang muncul di portal Azure.
- Nama di REST API - Nama metrik seperti yang disebutkan dalam REST API.
- Unit - Satuan ukuran.
- Agregasi - Jenis agregasi default. Nilai yang valid: Rata-rata (Rata-rata), Minimum (Min), Maksimum (Maks), Total (Jumlah), Hitungan.
- Dimensi dimensi - tersedia untuk metrik.
- Interval Butir - Waktu tempat metrik diambil sampelnya. Misalnya,
PT1Mmenunjukkan bahwa metrik diambil sampelnya setiap menit,PT30Msetiap 30 menit,PT1Hsetiap jam, dan sebagainya. - Ekspor DS- Apakah metrik dapat diekspor ke Log Azure Monitor melalui pengaturan diagnostik. Untuk informasi tentang mengekspor metrik, lihat Membuat pengaturan diagnostik di Azure Monitor.
| Kategori | Metrik | Nama dalam REST API | Unit | Agregasi | Dimensi | Butir Waktu | Ekspor DS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Sumber daya | Persentase Pemanfaatan Memori CPU Persentase pemanfaatan memori pada instans. Pemanfaatan dilaporkan pada interval satu menit. |
CpuMemoryUtilizationPercentage |
Persen | Minimum, Maksimum, Rata-rata | instanceId |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | Persentase Pemanfaatan CPU Persentase pemanfaatan CPU pada instans. Pemanfaatan dilaporkan pada interval satu menit. |
CpuUtilizationPercentage |
Persen | Minimum, Maksimum, Rata-rata | instanceId |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | Kesalahan Pengumpulan Data Per Menit Jumlah peristiwa pengumpulan data yang turun per menit. |
DataCollectionErrorsPerMinute |
Hitung | Minimum, Maksimum, Rata-rata | instanceId, , reasontype |
PT1M | No |
| Sumber daya | Peristiwa Pengumpulan Data Per Menit Jumlah peristiwa pengumpulan data yang diproses per menit. |
DataCollectionEventsPerMinute |
Hitung | Minimum, Maksimum, Rata-rata | instanceId, type |
PT1M | No |
| Sumber daya | Kapasitas Penyebaran Jumlah instans dalam penyebaran. |
DeploymentCapacity |
Hitung | Minimum, Maksimum, Rata-rata | instanceId, State |
PT1M | No |
| Sumber daya | Pemanfaatan Disk Persentase pemanfaatan disk pada instans. Pemanfaatan dilaporkan pada interval satu menit. |
DiskUtilization |
Persen | Minimum, Maksimum, Rata-rata | instanceId, disk |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | GPU Energy di Joules Interval energi dalam satuan Joule pada node GPU. Energi dilaporkan pada interval satu menit. |
GpuEnergyJoules |
Hitung | Minimum, Maksimum, Rata-rata | instanceId |
PT1M | No |
| Sumber daya | Persentase Pemanfaatan Memori GPU Persentase pemanfaatan memori GPU pada instans. Pemanfaatan dilaporkan pada interval satu menit. |
GpuMemoryUtilizationPercentage |
Persen | Minimum, Maksimum, Rata-rata | instanceId |
PT1M | Ya |
| Sumber daya | Persentase Pemanfaatan GPU Persentase pemanfaatan GPU pada instans. Pemanfaatan dilaporkan pada interval satu menit. |
GpuUtilizationPercentage |
Persen | Minimum, Maksimum, Rata-rata | instanceId |
PT1M | Ya |
| Lalu lintas | Minta Latensi P50 Latensi permintaan P50 rata-rata dikumpulkan oleh semua nilai latensi permintaan yang dikumpulkan selama periode waktu yang dipilih |
RequestLatency_P50 |
Milidetik | Tengah | <Tidak ada> | PT1M | Ya |
| Lalu lintas | Minta Latensi P90 Latensi permintaan P90 rata-rata dikumpulkan oleh semua nilai latensi permintaan yang dikumpulkan selama periode waktu yang dipilih |
RequestLatency_P90 |
Milidetik | Tengah | <Tidak ada> | PT1M | Ya |
| Lalu lintas | Minta Latensi P95 Latensi permintaan P95 rata-rata dikumpulkan oleh semua nilai latensi permintaan yang dikumpulkan selama periode waktu yang dipilih |
RequestLatency_P95 |
Milidetik | Tengah | <Tidak ada> | PT1M | Ya |
| Lalu lintas | Minta Latensi P99 Latensi permintaan P99 rata-rata dikumpulkan oleh semua nilai latensi permintaan yang dikumpulkan selama periode waktu yang dipilih |
RequestLatency_P99 |
Milidetik | Tengah | <Tidak ada> | PT1M | Ya |
| Lalu lintas | Permintaan Per Menit Jumlah permintaan yang dikirim ke penyebaran online dalam satu menit |
RequestsPerMinute |
Hitung | Tengah | envoy_response_code |
PT1M | No |
Dimensi metrik
Untuk informasi tentang dimensi metrik apa itu, lihat Metrik multi-dimensi.
Layanan ini memiliki dimensi berikut yang terkait dengan metriknya.
| Dimensi | Deskripsi |
|---|---|
| Nama kluster | Nama sumber daya kluster komputasi. Tersedia untuk semua metrik kuota. |
| Nama keluarga komputer virtual | Nama keluarga komputer virtual yang digunakan oleh kluster. Tersedia untuk persentase pemanfaatan kuota. |
| Prioritas Komputer Virtual | Prioritas dari Komputer Virtual. Tersedia untuk persentase pemanfaatan kuota. |
| CreatedTime | Hanya tersedia untuk CpuUtilization dan GpuUtilization. |
| DeviceId | ID perangkat (GPU). Hanya tersedia untuk GpuUtilization. |
| NodeId | ID dari simpul yang dibuat tempat pekerjaan berjalan. Hanya tersedia untuk CpuUtilization dan GpuUtilization. |
| RunId | ID dari eksekusi/pekerjaan. Hanya tersedia untuk CpuUtilization dan GpuUtilization. |
| ComputeType | Tipe komputasi yang dijalankan. Hanya tersedia untuk Eksekusi yang Diselesaikan, Eksekusi Gagal, dan Eksekusi yang Dijalankan. |
| PipelineStepType | Jenis PipelineStep yang digunakan dalam eksekusi. Hanya tersedia untuk Eksekusi yang Diselesaikan, Eksekusi Gagal, dan Eksekusi yang Dijalankan. |
| PublishedPipelineId | ID dari pipeline yang diterbitkan yang digunakan dalam eksekusi. Hanya tersedia untuk Eksekusi yang Diselesaikan, Eksekusi Gagal, dan Eksekusi yang Dijalankan. |
| RunType | Jenis eksekusi. Hanya tersedia untuk Eksekusi yang Diselesaikan, Eksekusi Gagal, dan Eksekusi yang Dijalankan. |
Nilai yang valid untuk dimensi RunType adalah:
| Nilai | Deskripsi |
|---|---|
| Percobaan | Eksekusi non-alur. |
| PipelineRun | Eksekusi alur, yang merupakan induk dari StepRun. |
| StepRun | Sebuah eksekusi untuk langkah alur. |
| ReusedStepRun | Eksekusi untuk langkah alur yang menggunakan kembali eksekusi sebelumnya. |
Log sumber daya
Bagian ini mencantumkan jenis log sumber daya yang dapat Anda kumpulkan untuk layanan ini. Bagian menarik dari daftar semua jenis kategori log sumber daya yang didukung di Azure Monitor.
Log sumber daya yang didukung untuk Microsoft.MachineLearningServices/registries
| Kategori | Nama tampilan kategori | Tabel log | Mendukung rencana log dasar | Mendukung transformasi waktu penyerapan | Contoh kueri | Biaya untuk diekspor |
|---|---|---|---|---|---|---|
RegistryAssetReadEvent |
Peristiwa Baca Aset Registri | Tidak | No | Ya | ||
RegistryAssetWriteEvent |
Peristiwa Penulisan Aset Registri | AmlRegistryWriteEventsLog Log peristiwa Tulis Azure ML Registry. Ini menyimpan catatan operasi Tulis dengan akses data registri (bidang data), termasuk identitas pengguna, nama aset, dan versi untuk setiap peristiwa akses. |
Tidak | Tidak | Kueri | Ya |
Log sumber daya yang didukung untuk Microsoft.MachineLearningServices/workspaces
| Kategori | Nama tampilan kategori | Tabel log | Mendukung rencana log dasar | Mendukung transformasi waktu penyerapan | Contoh kueri | Biaya untuk diekspor |
|---|---|---|---|---|---|---|
AmlComputeClusterEvent |
AmlComputeClusterEvent | AmlComputeClusterEvent Peristiwa Kluster AmlCompute |
Tidak | Ya | Kueri | No |
AmlComputeClusterNodeEvent |
AmlComputeClusterNodeEvent | Tidak | No | Ya | ||
AmlComputeCpuGpuUtilization |
AmlComputeCpuGpuUtilization | AmlComputeCpuGpuUtilization Log penggunaan CPU dan GPU layanan Azure Pembelajaran Mesin. |
Tidak | Ya | Kueri | No |
AmlComputeJobEvent |
AmlComputeJobEvent | AmlComputeJobEvent Peristiwa Pekerjaan AmlCompute |
Tidak | Ya | Kueri | No |
AmlRunStatusChangedEvent |
AmlRunStatusChangedEvent | AmlRunStatusChangedEvent Layanan Azure Pembelajaran Mesin menjalankan log peristiwa status. |
Tidak | Ya | Tidak | |
ComputeInstanceEvent |
ComputeInstanceEvent | AmlComputeInstanceEvent Peristiwa saat Instans Komputasi ML diakses (baca/tulis). |
Tidak | Ya | Ya | |
DataLabelChangeEvent |
DataLabelChangeEvent | AmlDataLabelEvent Peristiwa ketika label data atau proyeknya diakses (dibaca, dibuat, atau dihapus). |
Tidak | Ya | Ya | |
DataLabelReadEvent |
DataLabelReadEvent | AmlDataLabelEvent Peristiwa ketika label data atau proyeknya diakses (dibaca, dibuat, atau dihapus). |
Tidak | Ya | Ya | |
DataSetChangeEvent |
DataSetChangeEvent | AmlDataSetEvent Peristiwa saat datastore ML terdaftar atau tidak terdaftar diakses (dibaca, dibuat, atau dihapus). |
Tidak | Ya | Kueri | Ya |
DataSetReadEvent |
DataSetReadEvent | AmlDataSetEvent Peristiwa saat datastore ML terdaftar atau tidak terdaftar diakses (dibaca, dibuat, atau dihapus). |
Tidak | Ya | Kueri | Ya |
DataStoreChangeEvent |
DataStoreChangeEvent | AmlDataStoreEvent Peristiwa saat penyimpanan data ML diakses (dibaca, dibuat, atau dihapus). |
Tidak | Ya | Ya | |
DataStoreReadEvent |
DataStoreReadEvent | AmlDataStoreEvent Peristiwa saat penyimpanan data ML diakses (dibaca, dibuat, atau dihapus). |
Tidak | Ya | Ya | |
DeploymentEventACI |
DeploymentEventACI | AmlDeploymentEvent Peristiwa ketika penyebaran model terjadi pada ACI atau AKS. |
Tidak | Ya | Ya | |
DeploymentEventAKS |
DeploymentEventAKS | AmlDeploymentEvent Peristiwa ketika penyebaran model terjadi pada ACI atau AKS. |
Tidak | Ya | Ya | |
DeploymentReadEvent |
DeploymentReadEvent | AmlDeploymentEvent Peristiwa ketika penyebaran model terjadi pada ACI atau AKS. |
Tidak | Ya | Ya | |
EnvironmentChangeEvent |
EnvironmentChangeEvent | AmlEnvironmentEvent Peristiwa saat lingkungan ML diakses (dibaca, dibuat, atau dihapus). |
Tidak | Ya | Kueri | Ya |
EnvironmentReadEvent |
EnvironmentReadEvent | AmlEnvironmentEvent Peristiwa saat lingkungan ML diakses (dibaca, dibuat, atau dihapus). |
Tidak | Ya | Kueri | Ya |
InferencingOperationACI |
InferencingOperationACI | AmlInferencingEvent Peristiwa untuk inferensi atau operasi terkait pada tipe komputasi AKS atau ACI. |
Tidak | Ya | Ya | |
InferencingOperationAKS |
InferencingOperationAKS | AmlInferencingEvent Peristiwa untuk inferensi atau operasi terkait pada tipe komputasi AKS atau ACI. |
Tidak | Ya | Ya | |
ModelsActionEvent |
ModelsActionEvent | AmlModelsEvent Peristiwa saat model ML diakses (dibaca, dibuat, atau dihapus). Melibatkan peristiwa saat pengemasan model dan aset terjadi ke dalam paket siap pakai. |
Tidak | Ya | Kueri | Ya |
ModelsChangeEvent |
ModelsChangeEvent | AmlModelsEvent Peristiwa saat model ML diakses (dibaca, dibuat, atau dihapus). Melibatkan peristiwa saat pengemasan model dan aset terjadi ke dalam paket siap pakai. |
Tidak | Ya | Kueri | Ya |
ModelsReadEvent |
ModelsReadEvent | AmlModelsEvent Peristiwa saat model ML diakses (dibaca, dibuat, atau dihapus). Melibatkan peristiwa saat pengemasan model dan aset terjadi ke dalam paket siap pakai. |
Tidak | Ya | Kueri | Ya |
PipelineChangeEvent |
PipelineChangeEvent | AmlPipelineEvent Peristiwa saat draf alur ML atau titik akhir atau modul diakses (dibaca, dibuat, atau dihapus). |
Tidak | Ya | Ya | |
PipelineReadEvent |
PipelineReadEvent | AmlPipelineEvent Peristiwa saat draf alur ML atau titik akhir atau modul diakses (dibaca, dibuat, atau dihapus). |
Tidak | Ya | Ya | |
RunEvent |
RunEvent | AmlRunEvent Peristiwa ketika percobaan ML diakses (dibaca, dibuat, atau dihapus). |
Tidak | Ya | Ya | |
RunReadEvent |
RunReadEvent | AmlRunEvent Peristiwa ketika percobaan ML diakses (dibaca, dibuat, atau dihapus). |
Tidak | Ya | Ya |
Log sumber daya yang didukung untuk Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints
| Kategori | Nama tampilan kategori | Tabel log | Mendukung rencana log dasar | Mendukung transformasi waktu penyerapan | Contoh kueri | Biaya untuk diekspor |
|---|---|---|---|---|---|---|
AmlOnlineEndpointConsoleLog |
AmlOnlineEndpointConsoleLog | AmlOnlineEndpointConsoleLog Log konsol titik akhir online Azure ML. Ini menyediakan output log konsol dari kontainer pengguna. |
Tidak | Ya | Kueri | Ya |
AmlOnlineEndpointEventLog |
AmlOnlineEndpointEventLog | AmlOnlineEndpointEventLog Log peristiwa titik akhir online Azure ML. Ini menyediakan log peristiwa mengenai siklus hidup kontainer inferensi-server. |
Tidak | Tidak | Kueri | Ya |
AmlOnlineEndpointTrafficLog |
AmlOnlineEndpointTrafficLog | AmlOnlineEndpointTrafficLog Log lalu lintas untuk titik akhir online AzureML (pembelajaran mesin). Tabel dapat digunakan untuk memeriksa informasi terperinci permintaan ke titik akhir online. Misalnya, Anda dapat menggunakannya untuk memeriksa durasi permintaan, alasan kegagalan permintaan, dll. |
Tidak | Tidak | Kueri | Ya |
Tabel Log Azure Monitor
Bagian ini mencantumkan tabel Log Azure Monitor yang relevan dengan layanan ini, yang tersedia untuk kueri oleh Analitik Log menggunakan kueri Kusto. Tabel berisi data log sumber daya dan mungkin lebih bergantung pada apa yang dikumpulkan dan dirutekan ke dalamnya.
Machine Learning
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/registries
Log aktivitas
Tabel tertaut mencantumkan operasi yang dapat direkam dalam log aktivitas untuk layanan ini. Operasi ini adalah subset dari semua kemungkinan operasi penyedia sumber daya dalam log aktivitas.
Untuk informasi selengkapnya tentang skema entri log aktivitas, lihat Skema Log Aktivitas.
Tabel berikut mencantumkan beberapa operasi yang terkait dengan Pembelajaran Mesin yang mungkin dibuat di log aktivitas. Untuk daftar lengkap operasi Microsoft.MachineLearningServices, lihat operasi penyedia sumber daya Microsoft.MachineLearningServices.
| Operasi | Deskripsi |
|---|---|
| Membuat atau memperbarui ruang kerja Pembelajaran Mesin | Ruang kerja dibuat atau diperbarui |
| CheckComputeNameAvailability | Memeriksa apakah nama komputasi sudah digunakan |
| Membuat atau memperbarui sumber daya komputasi | Sumber daya komputasi dibuat atau diperbarui |
| Menghapus sumber daya komputasi | Sumber daya komputasi telah dihapus |
| Cantumkan rahasia | Pada operasi tercantum rahasia untuk ruang kerja Pembelajaran Mesin |
Skema log
Azure Pembelajaran Mesin menggunakan skema berikut.
Tabel AmlComputeJobEvent
| Properti | Deskripsi |
|---|---|
| TimeGenerated | Waktu ketika entri log dihasilkan |
| OperationName | Nama operasi yang terkait dengan peristiwa log |
| Kategori | Nama kejadian log |
| JobId | ID dari Pekerjaan yang dikirim |
| ExperimentId | ID Eksperimen |
| ExperimentName | Nama Eksperimen |
| CustomerSubscriptionId | SubscriptionId tempat Eksperimen dan Pekerjaan dikirimkan |
| WorkspaceName | Nama ruang kerja pembelajaran mesin |
| ClusterName | Nama Kluster |
| ProvisioningState | Status pengiriman Pekerjaan |
| ResourceGroupName | Nama grup sumber daya |
| JobName | Nama Pekerjaan |
| ClusterId | ID dari kluster |
| EventType | Jenis peristiwa Pekerjaan. Misalnya, JobSubmitted, JobRunning, JobFailed, JobSucceeded. |
| ExecutionState | Status pekerjaan (Eksekusi). Misalnya, Diantrekan, Berjalan, Berhasil, Gagal |
| ErrorDetails | Detail kesalahan pekerjaan |
| CreationApiVersion | Versi api yang digunakan untuk membuat pekerjaan |
| ClusterResourceGroupName | Nama grup sumber daya kluster |
| TFWorkerCount | Jumlah pekerja TF |
| TFParameterServerCount | Hitungan server parameter TF |
| ToolType | Jenis alat yang digunakan |
| RunInContainer | Bendera yang menjelaskan apakah pekerjaan harus dijalankan di dalam kontainer |
| JobErrorMessage | pesan terperinci dari kesalahan Pekerjaan |
| NodeId | ID dari simpul yang dibuat tempat pekerjaan berjalan |
Tabel AmlComputeClusterEvent
| Properti | Deskripsi |
|---|---|
| TimeGenerated | Waktu ketika entri log dihasilkan |
| OperationName | Nama operasi yang terkait dengan peristiwa log |
| Kategori | Nama kejadian log |
| ProvisioningState | Status penyediaan kluster |
| ClusterName | Nama kluster |
| ClusterType | Jenis kluster |
| CreatedBy | Pengguna yang membuat kluster |
| CoreCount | Hitungan inti dalam kluster |
| VmSize | Ukuran komputer virtual kluster |
| VmPriority | Prioritas simpul yang dibuat di dalam kluster Dedicated/LowPriority |
| ScalingType | Jenis penskalaan kluster manual/otomatis |
| InitialNodeCount | Jumlah simpul awal kluster |
| MinimumNodeCount | Jumlah simpul minimum kluster |
| MaximumNodeCount | Jumlah simpul maksimal kluster |
| NodeDeallocationOption | Cara simpul batal dialokasikan |
| Publisher | Penerbit jenis kluster |
| Penawaran | Penawaran yang digunakan untuk membuat kluster |
| SKU | Sku dari Simpul/komputer virtual yang dibuat di dalam kluster |
| Versi | Versi gambar yang digunakan saat Simpul/komputer virtual dibuat |
| SubnetId | SubnetId kluster |
| AllocationState | Status alokasi kluster |
| CurrentNodeCount | Jumlah simpul kluster saat ini |
| TargetNodeCount | Jumlah simpul target kluster saat meningkatkan/menurunkan skala |
| EventType | Jenis peristiwa selama pembuatan kluster. |
| NodeIdleTimeSecondsBeforeScaleDown | Waktu menganggur dalam detik sebelum skala kluster diturunkan |
| PreemptedNodeCount | Jumlah simpul kluster yang didahulukan |
| IsResizeGrow | Bendera yang menunjukkan bahwa kluster sedang meningkatkan skala |
| VmFamilyName | Nama keluarga komputer virtual simpul yang dapat dibuat di dalam kluster |
| LeavingNodeCount | Jumlah simpul kluster yang keluar |
| UnusableNodeCount | Jumlah simpul kluster yang tidak dapat digunakan |
| IdleNodeCount | Jumlah simpul siaga kluster |
| RunningNodeCount | Jumlah simpul kluster yang berjalan |
| PreparingNodeCount | Jumlah simpul kluster yang bersiap |
| QuotaAllocated | Kuota yang dialokasikan untuk kluster |
| QuotaUtilized | Kuota kluster yang dimanfaatkan |
| AllocationStateTransitionTime | Waktu transisi dari satu status ke status lainnya |
| ClusterErrorCodes | Kode kesalahan yang diterima selama pembuatan atau penskalaan kluster |
| CreationApiVersion | Versi api digunakan saat membuat kluster |
Tabel AmlComputeInstanceEvent
| Properti | Deskripsi |
|---|---|
| Jenis | Nama peristiwa log, AmlComputeInstanceEvent |
| TimeGenerated | Waktu (UTC) saat entri log dibuat |
| Tingkat | Tingkat keparahan peristiwa. Harus salah satu Informasi, Peringatan, Kesalahan, atau Kritis. |
| ResultType | Status peristiwa. Nilai umum termasuk Mulai, Sedang Berlangsung, Berhasil, Gagal, Aktif, dan Teratasi. |
| CorrelationId | GUID yang digunakan untuk mengelompokkan serangkaian peristiwa terkait, jika berlaku. |
| OperationName | Nama operasi yang terkait dengan entri log |
| Identitas | Identitas pengguna atau aplikasi yang melakukan operasi. |
| AadTenantId | ID penyewa Microsoft Entra tempat operasi dikirimkan. |
| AmlComputeInstanceName | "Nama instans komputasi yang terkait dengan entri log. |
Tabel AmlDataLabelEvent
| Properti | Deskripsi |
|---|---|
| Jenis | Nama peristiwa log, AmlDataLabelEvent |
| TimeGenerated | Waktu (UTC) saat entri log dibuat |
| Tingkat | Tingkat keparahan peristiwa. Harus salah satu Informasi, Peringatan, Kesalahan, atau Kritis. |
| ResultType | Status peristiwa. Nilai umum termasuk Mulai, Sedang Berlangsung, Berhasil, Gagal, Aktif, dan Teratasi. |
| CorrelationId | GUID yang digunakan untuk mengelompokkan serangkaian peristiwa terkait, jika berlaku. |
| OperationName | Nama operasi yang terkait dengan entri log |
| Identitas | Identitas pengguna atau aplikasi yang melakukan operasi. |
| AadTenantId | ID penyewa Microsoft Entra tempat operasi dikirimkan. |
| AmlProjectId | Pengidentifikasi unik proyek Azure Pembelajaran Mesin. |
| AmlProjectName | Nama proyek Azure Pembelajaran Mesin. |
| AmlLabelNames | Nama kelas label yang dibuat untuk proyek. |
| AmlDataStoreName | Nama penyimpanan data tempat data proyek disimpan. |
Tabel AmlDataSetEvent
| Properti | Deskripsi |
|---|---|
| Jenis | Nama peristiwa log, AmlDataSetEvent |
| TimeGenerated | Waktu (UTC) saat entri log dibuat |
| Tingkat | Tingkat keparahan peristiwa. Harus salah satu Informasi, Peringatan, Kesalahan, atau Kritis. |
| ResultType | Status peristiwa. Nilai umum termasuk Mulai, Sedang Berlangsung, Berhasil, Gagal, Aktif, dan Teratasi. |
| AmlWorkspaceId | GUID dan ID unik ruang kerja Azure Pembelajaran Mesin. |
| OperationName | Nama operasi yang terkait dengan entri log |
| Identitas | Identitas pengguna atau aplikasi yang melakukan operasi. |
| AadTenantId | ID penyewa Microsoft Entra tempat operasi dikirimkan. |
| AmlDatasetId | ID Himpunan Data Azure Pembelajaran Mesin. |
| AmlDatasetName | Nama Azure Pembelajaran Mesin Data Set. |
Tabel AmlDataStoreEvent
| Properti | Deskripsi |
|---|---|
| Jenis | Nama peristiwa log, AmlDataStoreEvent |
| TimeGenerated | Waktu (UTC) saat entri log dibuat |
| Tingkat | Tingkat keparahan peristiwa. Harus salah satu Informasi, Peringatan, Kesalahan, atau Kritis. |
| ResultType | Status peristiwa. Nilai umum termasuk Mulai, Sedang Berlangsung, Berhasil, Gagal, Aktif, dan Teratasi. |
| AmlWorkspaceId | GUID dan ID unik ruang kerja Azure Pembelajaran Mesin. |
| OperationName | Nama operasi yang terkait dengan entri log |
| Identitas | Identitas pengguna atau aplikasi yang melakukan operasi. |
| AadTenantId | ID penyewa Microsoft Entra tempat operasi dikirimkan. |
| AmlDatastoreName | Nama Azure Pembelajaran Mesin Data Store. |
Tabel AmlDeploymentEvent
| Properti | Deskripsi |
|---|---|
| Jenis | Nama peristiwa log, AmlDeploymentEvent |
| TimeGenerated | Waktu (UTC) saat entri log dibuat |
| Tingkat | Tingkat keparahan peristiwa. Harus salah satu Informasi, Peringatan, Kesalahan, atau Kritis. |
| ResultType | Status peristiwa. Nilai umum termasuk Mulai, Sedang Berlangsung, Berhasil, Gagal, Aktif, dan Teratasi. |
| OperationName | Nama operasi yang terkait dengan entri log |
| Identitas | Identitas pengguna atau aplikasi yang melakukan operasi. |
| AadTenantId | ID penyewa Microsoft Entra tempat operasi dikirimkan. |
| AmlServiceName | Nama Azure Pembelajaran Mesin Service. |
Tabel AmlInferencingEvent
| Properti | Deskripsi |
|---|---|
| Jenis | Nama peristiwa log, AmlInferencingEvent |
| TimeGenerated | Waktu (UTC) saat entri log dibuat |
| Tingkat | Tingkat keparahan peristiwa. Harus salah satu Informasi, Peringatan, Kesalahan, atau Kritis. |
| ResultType | Status peristiwa. Nilai umum termasuk Mulai, Sedang Berlangsung, Berhasil, Gagal, Aktif, dan Teratasi. |
| OperationName | Nama operasi yang terkait dengan entri log |
| Identitas | Identitas pengguna atau aplikasi yang melakukan operasi. |
| AadTenantId | ID penyewa Microsoft Entra tempat operasi dikirimkan. |
| AmlServiceName | Nama Azure Pembelajaran Mesin Service. |
Tabel AmlModelsEvent
| Properti | Deskripsi |
|---|---|
| Jenis | Nama peristiwa log, AmlModelsEvent |
| TimeGenerated | Waktu (UTC) saat entri log dibuat |
| Tingkat | Tingkat keparahan peristiwa. Harus salah satu Informasi, Peringatan, Kesalahan, atau Kritis. |
| ResultType | Status peristiwa. Nilai umum termasuk Mulai, Sedang Berlangsung, Berhasil, Gagal, Aktif, dan Teratasi. |
| OperationName | Nama operasi yang terkait dengan entri log |
| Identitas | Identitas pengguna atau aplikasi yang melakukan operasi. |
| AadTenantId | ID penyewa Microsoft Entra tempat operasi dikirimkan. |
| ResultSignature | Kode status HTTP peristiwa. Nilai tipikal termasuk 200, 201, 202 dll. |
| AmlModelName | Nama Azure Pembelajaran Mesin Model. |
Tabel AmlPipelineEvent
| Properti | Deskripsi |
|---|---|
| Jenis | Nama peristiwa log, AmlPipelineEvent |
| TimeGenerated | Waktu (UTC) saat entri log dibuat |
| Tingkat | Tingkat keparahan peristiwa. Harus salah satu Informasi, Peringatan, Kesalahan, atau Kritis. |
| ResultType | Status peristiwa. Nilai umum termasuk Mulai, Sedang Berlangsung, Berhasil, Gagal, Aktif, dan Teratasi. |
| AmlWorkspaceId | GUID dan ID unik ruang kerja Azure Pembelajaran Mesin. |
| AmlWorkspaceId | Nama ruang kerja Azure Pembelajaran Mesin. |
| OperationName | Nama operasi yang terkait dengan entri log |
| Identitas | Identitas pengguna atau aplikasi yang melakukan operasi. |
| AadTenantId | ID penyewa Microsoft Entra tempat operasi dikirimkan. |
| AmlModuleId | GUID dan ID unik modul. |
| AmlModelName | Nama Azure Pembelajaran Mesin Model. |
| AmlPipelineId | ID alur Azure Pembelajaran Mesin. |
| AmlParentPipelineId | ID alur azure Pembelajaran Mesin induk (dalam kasus kloning). |
| AmlPipelineDraftId | ID draf alur Azure Pembelajaran Mesin. |
| AmlPipelineDraftName | Nama draf alur Azure Pembelajaran Mesin. |
| AmlPipelineEndpointId | ID titik akhir alur Azure Pembelajaran Mesin. |
| AmlPipelineEndpointName | Nama titik akhir alur Azure Pembelajaran Mesin. |
Tabel AmlRunEvent
| Properti | Deskripsi |
|---|---|
| Jenis | Nama peristiwa log, AmlRunEvent |
| TimeGenerated | Waktu (UTC) saat entri log dibuat |
| Tingkat | Tingkat keparahan peristiwa. Harus salah satu Informasi, Peringatan, Kesalahan, atau Kritis. |
| ResultType | Status peristiwa. Nilai umum termasuk Mulai, Sedang Berlangsung, Berhasil, Gagal, Aktif, dan Teratasi. |
| OperationName | Nama operasi yang terkait dengan entri log |
| AmlWorkspaceId | GUID dan ID unik ruang kerja Azure Pembelajaran Mesin. |
| Identitas | Identitas pengguna atau aplikasi yang melakukan operasi. |
| AadTenantId | ID penyewa Microsoft Entra tempat operasi dikirimkan. |
| RunId | ID unik dari eksekusi. |
Tabel AmlEnvironmentEvent
| Properti | Deskripsi |
|---|---|
| Jenis | Nama peristiwa log, AmlEnvironmentEvent |
| TimeGenerated | Waktu (UTC) saat entri log dibuat |
| Tingkat | Tingkat keparahan peristiwa. Harus salah satu Informasi, Peringatan, Kesalahan, atau Kritis. |
| OperationName | Nama operasi yang terkait dengan entri log |
| Identitas | Identitas pengguna atau aplikasi yang melakukan operasi. |
| AadTenantId | ID penyewa Microsoft Entra tempat operasi dikirimkan. |
| AmlEnvironmentName | Nama konfigurasi lingkungan Azure Pembelajaran Mesin. |
| AmlEnvironmentVersion | Nama versi konfigurasi lingkungan Azure Pembelajaran Mesin. |
Tabel AMLOnlineEndpointTrafficLog (pratinjau)
| Properti | Deskripsi |
|---|---|
| Metode | Metode yang diminta dari klien. |
| Jalur | Jalur yang diminta dari klien. |
| SubscriptionId | ID langganan pembelajaran mesin dari titik akhir online. |
| AzureMLWorkspaceId | ID ruang kerja pembelajaran mesin dari titik akhir online. |
| AzureMLWorkspaceName | Nama ruang kerja pembelajaran mesin dari titik akhir online. |
| EndpointName | Nama dari titik akhir online. |
| DeploymentName | Nama dari penyebaran online. |
| Protokol | Protokol permintaan. |
| ResponseCode | Kode respons akhir dikembalikan kepada klien. |
| ResponseCodeReason | Kode respons akhir dikembalikan kepada klien. |
| ModelStatusCode | Kode status respons dari model. |
| ModelStatusReason | Alasan kondisi respons dari model. |
| RequestPayloadSize | Total byte yang diterima dari klien. |
| ResponsePayloadSize | Total byte yang dikirim kembali kepada klien. |
| UserAgent | Header agen pengguna dari permintaan, termasuk komentar tetapi dipotong menjadi maksimal 70 karakter. |
| XRequestId | ID permintaan yang dihasilkan Azure Machine Learning untuk pelacakan internal. |
| XMSClientRequestId | ID pelacakan yang dihasilkan oleh klien. |
| TotalDurationMs | Durasi dalam milidetik dari waktu mulai permintaan ke byte respons terakhir yang dikirim kembali kepada klien. Jika klien terputus, ini mengukur dari waktu mulai hingga waktu pemutusan klien. |
| RequestDurationMs | Durasi dalam milidetik dari waktu mulai permintaan hingga byte terakhir permintaan yang diterima dari klien. |
| ResponseDurationMs | Durasi dalam milidetik dari waktu mulai permintaan hingga byte respons pertama yang dibaca dari model. |
| RequestThrottlingDelayMs | Penundaan dalam milidetik dalam transfer data permintaan karena adanya pembatasan jaringan. |
| ResponseThrottlingDelayMs | Penundaan dalam milidetik dalam transfer data permintaan karena adanya pembatasan jaringan. |
Untuk informasi selengkapnya tentang log ini, lihat Memantau titik akhir online.
AMLOnlineEndpointConsoleLog
| Properti | Deskripsi |
|---|---|
| TimeGenerated | Tanda waktu (UTC) saat log dihasilkan. |
| OperationName | Operasi yang terkait dengan rekaman log. |
| InstanceId | ID instans yang menghasilkan baris log ini. |
| DeploymentName | Nama penyebaran yang terkait dengan baris log. |
| ContainerName | Nama kontainer tempat log dibuat. |
| Pesan | Isi log. |
Untuk informasi selengkapnya tentang log ini, lihat Memantau titik akhir online.
AMLOnlineEndpointEventLog (preview)
| Properti | Deskripsi |
|---|---|
| TimeGenerated | Tanda waktu (UTC) saat log dihasilkan. |
| OperationName | Operasi yang terkait dengan rekaman log. |
| InstanceId | ID instans yang menghasilkan baris log ini. |
| DeploymentName | Nama penyebaran yang terkait dengan baris log. |
| Nama | Nama peristiwa. |
| Pesan | Isi peristiwa. |
Untuk informasi selengkapnya tentang log ini, lihat Memantau titik akhir online.
Konten terkait
- Lihat Memantau Pembelajaran Mesin untuk deskripsi Pembelajaran Mesin pemantauan.
- Lihat Memantau sumber daya Azure dengan Azure Monitor untuk detail tentang memantau sumber daya Azure.