DataCollector interface

패키지:

@azure/arm-machinelearning

속성

collections	[필수] 컬렉션 구성입니다. 각 컬렉션에는 모델 데이터를 수집하기 위한 자체 구성이 있으며 컬렉션 이름은 임의의 문자열일 수 있습니다. 모델 데이터 수집기는 페이로드 로깅 또는 사용자 지정 로깅 또는 둘 다에 사용할 수 있습니다. 컬렉션 요청 및 응답은 페이로드 로깅을 위해 예약되고, 다른 요청은 사용자 지정 로깅용입니다.
requestLogging	mdc에 대한 요청 로깅 구성에는 모든 컬렉션에 대한 고급 로깅 설정이 포함됩니다. 선택 사항입니다.
rollingRate	모델 데이터가 Blob Storage에 수집되는 경우 단일 Blob 파일에서 모든 데이터를 로깅하지 않도록 데이터를 다른 경로로 롤백해야 합니다. 롤링 속도가 시간인 경우 모든 데이터가 Blob 경로 /yyyy/MM/dd/HH/에 수집됩니다. 날짜인 경우 모든 데이터가 Blob 경로 /yyyy/MM/dd/에서 수집됩니다. 롤링 경로의 다른 이점은 모델 모니터링 UI가 데이터의 시간 범위를 매우 빠르게 선택할 수 있다는 것입니다.

속성 세부 정보

collections

[필수] 컬렉션 구성입니다. 각 컬렉션에는 모델 데이터를 수집하기 위한 자체 구성이 있으며 컬렉션 이름은 임의의 문자열일 수 있습니다. 모델 데이터 수집기는 페이로드 로깅 또는 사용자 지정 로깅 또는 둘 다에 사용할 수 있습니다. 컬렉션 요청 및 응답은 페이로드 로깅을 위해 예약되고, 다른 요청은 사용자 지정 로깅용입니다.

collections: {[propertyName: string]: Collection | null}

속성 값

{[propertyName: string]: Collection | null}

requestLogging

mdc에 대한 요청 로깅 구성에는 모든 컬렉션에 대한 고급 로깅 설정이 포함됩니다. 선택 사항입니다.

requestLogging?: RequestLogging

속성 값

RequestLogging

rollingRate

모델 데이터가 Blob Storage에 수집되는 경우 단일 Blob 파일에서 모든 데이터를 로깅하지 않도록 데이터를 다른 경로로 롤백해야 합니다. 롤링 속도가 시간인 경우 모든 데이터가 Blob 경로 /yyyy/MM/dd/HH/에 수집됩니다. 날짜인 경우 모든 데이터가 Blob 경로 /yyyy/MM/dd/에서 수집됩니다. 롤링 경로의 다른 이점은 모델 모니터링 UI가 데이터의 시간 범위를 매우 빠르게 선택할 수 있다는 것입니다.

rollingRate?: string

속성 값

string