Machine Learning Studio(클래식) 웹 서비스에 로깅 사용
적용 대상:
Machine Learning Studio(클래식) 
Azure Machine Learning
중요
Machine Learning Studio(클래식)에 대한 지원은 2024년 8월 31일에 종료됩니다. 해당 날짜까지 Azure Machine Learning으로 전환하는 것이 좋습니다.
2021년 12월 1일부터 새로운 Machine Learning Studio(클래식) 리소스를 만들 수 없습니다. 2024년 8월 31일까지는 기존 Machine Learning Studio(클래식) 리소스를 계속 사용할 수 있습니다.
- ML Studio(클래식)에서 Azure Machine Learning으로 기계 학습 프로젝트 이동에 대한 정보를 참조하세요.
- Azure Machine Learning에 대해 자세히 알아보세요.
ML Studio(클래식) 설명서는 사용 중지되며 나중에 업데이트되지 않을 수 있습니다.
이 문서에서는 Machine Learning Studio(클래식) 웹 서비스의 로깅 기능을 설명합니다. 로깅은 오류 번호 및 메시지 외에 Machine Learning Studio(클래식) API 호출 문제를 해결하는 데 유용한 추가 정보를 제공합니다.
웹 서비스에서 로깅을 사용하도록 설정하는 방법
Machine Learning Studio(클래식) 웹 서비스 포털에서 로깅을 사용하도록 설정합니다.
https://services.azureml.net에서 Machine Learning Studio(클래식) 웹 서비스 포털에 로그인합니다. 클래식 웹 서비스의 경우 Studio(클래식)의 Machine Learning Studio(클래식) 웹 서비스 페이지에서 새 웹 서비스 환경을 클릭하여 포털로 가져올 수도 있습니다.
상단 메뉴 모음에서 새 웹 서비스에 대한 웹 서비스를 클릭하거나 클래식 웹 서비스에 대한 클래식 웹 서비스를 클릭합니다.
새 웹 서비스의 경우 웹 서비스 이름을 클릭합니다. 클래식 웹 서비스의 경우 웹 서비스 이름을 클릭하고, 다음 페이지에서 적절한 엔드포인트를 클릭합니다.
최상위 메뉴 모음에서 구성을 클릭합니다.
로깅 사용 옵션을 오류(오류만 로그) 또는 모두(전체 로깅의 경우)로 설정합니다.
저장을 클릭합니다.
클래식 웹 서비스의 경우 ml-diagnostics 컨테이너를 만듭니다.
모든 웹 서비스 로그는 웹 서비스와 연결된 스토리지 계정에 있는 ml-diagnostics이라는 blob 컨테이너에 저장됩니다. 새 웹 서비스의 경우 이 컨테이너는 처음 웹 서비스에 액세스할 때 만들어집니다. 클래식 웹 서비스의 경우 이 컨테이너가 없는 경우 하나 만들어야 합니다.
Azure Portal에서 웹 서비스와 연결된 스토리지 계정으로 이동합니다.
Blob Service에서 컨테이너를 클릭합니다.
컨테이너 ml-diagnostics가 없는 경우 +컨테이너를 클릭하여 컨테이너 이름을 “ml-diagnostics”로 지정하고, 액세스 형식을 “Blob”으로 선택합니다. 확인을 클릭합니다.
팁
클래식 웹 서비스의 경우 Machine Learning Studio(클래식)의 웹 서비스 대시보드에는 로깅을 사용하도록 설정하기 위한 스위치도 있습니다. 그러나 이제 로깅은 웹 서비스 포털을 통해 관리되므로 이 문서에 설명된 대로 포털을 통해 로깅을 사용하도록 설정해야 합니다. 이미 Studio(클래식)에서 로그인을 사용하도록 설정한 경우 웹 서비스 포털에서 로깅을 사용하지 않도록 설정하고 다시 활성화합니다.
로깅 활성화의 효과
로깅을 사용하도록 설정하면 웹 서비스 엔드포인트의 진단 및 오류가 사용자 작업 영역과 연결된 Azure Storage 계정의 ml-diagnostics Blob 컨테이너에 로깅됩니다. 이 컨테이너는 이 스토리지 계정과 연결된 모든 작업 영역의 모든 웹 서비스 엔드포인트에 대한 모든 진단 정보를 포함합니다.
Azure Storage 계정을 살펴보는 데 사용할 수 있는 여러 도구 중 하나를 통해 로그를 볼 수 있습니다. 가장 쉬운 방법은 Azure Portal에서 스토리지 계정으로 이동한 다음, 컨테이너를 클릭하고 컨테이너 ml-diagnostics를 클릭하는 것입니다.
Blob 세부 정보 기록
컨테이너의 각 blob은 정확히 다음 작업 중 하나에 대한 진단 정보를 포함합니다.
- Batch 실행 메서드 실행
- 요청-응답 메서드 실행
- 요청-응답 컨테이너 초기화
각 Blob의 이름에는 다음과 같은 형식의 접두사가 있습니다.
{Workspace Id}-{Web service Id}-{Endpoint Id}/{Log type}
로그 형식은 다음 값 중 하나를 사용합니다.
- 일괄 처리
- score/requests
- score/init