Catatan
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba masuk atau mengubah direktori.
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba mengubah direktori.
Pengantar singkat untuk pengamatan
Saat Anda membangun solusi AI, Anda ingin dapat mengamati perilaku layanan Anda. Pengamatan adalah kemampuan untuk memantau dan menganalisis status internal komponen dalam sistem terdistribusi. Ini adalah persyaratan utama untuk membangun solusi AI siap perusahaan.
Pengamatan biasanya dicapai melalui pengelogan, metrik, dan pelacakan. Mereka sering disebut sebagai tiga pilar pengamatan. Anda juga akan mendengar istilah "telemetri" yang digunakan untuk menggambarkan data yang dikumpulkan oleh tiga pilar ini. Tidak seperti penelusuran kesalahan, pengamatan memberikan gambaran umum yang berkelanjutan tentang kesehatan dan performa sistem.
Bahan yang berguna untuk dibaca lebih lanjut:
- Pengamatan yang ditentukan oleh Cloud Native Computing Foundation
- Pelacakan terdistribusi
- Pengamatan dalam .Net
- OpenTelemetry
Pengamatan dalam Kernel Semantik
Kernel Semantik dirancang agar dapat diamati. Ini memancarkan log, metrik, dan jejak yang kompatibel dengan standar OpenTelemetry. Anda dapat menggunakan alat pengamatan favorit Anda untuk memantau dan menganalisis perilaku layanan Anda yang dibangun di Semantic Kernel.
Secara khusus, Kernel Semantik menyediakan fitur pengamatan berikut:
-
Pengelogan: Kernel Semantik mencatat peristiwa dan kesalahan yang bermakna dari kernel, plugin dan fungsi kernel, serta konektor AI.
Penting
Jejak dalam Application Insights mewakili entri log tradisional dan peristiwa rentang OpenTelemetry. Mereka tidak sama dengan jejak terdistribusi.
-
Metrik: Kernel Semantik memancarkan metrik dari fungsi kernel dan konektor AI. Anda akan dapat memantau metrik seperti waktu eksekusi fungsi kernel, konsumsi token konektor AI, dll.
-
Pelacakan: Semantic Kernel mendukung pelacakan terdistribusi. Anda dapat melacak aktivitas di berbagai layanan dan dalam Kernel Semantik.
| telemetri | Deskripsi |
|---|---|
| Catatan | Log dicatat di seluruh Kernel. Untuk informasi selengkapnya tentang Pengelogan di .Net, silakan lihat dokumen ini. Data sensitif, seperti argumen dan hasil fungsi kernel, dicatat pada tingkat pelacakan. Silakan merujuk ke tabel ini untuk informasi lebih lanjut tentang tingkat log. |
| Tinggi | Setiap eksekusi fungsi kernel dan setiap panggilan ke model AI dicatat sebagai aktivitas. Semua aktivitas dihasilkan oleh sumber aktivitas bernama "Microsoft.SemanticKernel". |
| Metrik | Kernel Semantik mengambil metrik berikut dari fungsi kernel:
|
| telemetri | Deskripsi |
|---|---|
| Catatan | Log dicatat di seluruh Kernel. Untuk informasi selengkapnya tentang Pengelogan di Python, silakan lihat dokumen ini. Data sensitif, seperti argumen dan hasil fungsi kernel, dicatat pada tingkat debug. |
| Jengkal | Setiap perulangan pemanggilan fungsi otomatis, setiap eksekusi fungsi kernel, dan setiap panggilan ke model AI dicatat sebagai rentang. |
| Metrik | Kernel Semantik mengambil metrik berikut dari fungsi kernel:
|
Catatan
Pengamatan Kernel Semantik belum tersedia untuk Java.
Konvensi Semantik OpenTelemetry
Kernel Semantik mengikuti Konvensi Semantik OpenTelemetry untuk Pengamatan. Ini berarti bahwa log, metrik, dan jejak yang dipancarkan oleh Kernel Semantik disusun dan mengikuti skema umum. Ini memastikan bahwa Anda dapat menganalisis data telemetri yang dipancarkan oleh Semantic Kernel secara lebih efektif.
Catatan
Saat ini, Konvensi Semantik untuk AI Generatif berada dalam status eksperimental. Semantic Kernel berusaha untuk mengikuti Konvensi Semantik OpenTelemetry sedekat mungkin, dan memberikan pengalaman pengamatan yang konsisten dan bermakna untuk solusi AI.
Langkah berikutnya
Sekarang setelah Anda memiliki pemahaman dasar tentang pengamatan di Kernel Semantik, Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang cara menghasilkan data telemetri ke konsol atau menggunakan alat APM untuk memvisualisasikan dan menganalisis data telemetri.