Referência dos dados de monitorização do Azure Machine Learning

Este artigo contém todas as informações de referência de monitoramento para este serviço.

Consulte Monitor Machine Learning para obter detalhes sobre os dados que você pode coletar para o Azure Machine Learning e como usá-los.

Métricas

Esta seção lista todas as métricas de plataforma coletadas automaticamente para este serviço. Essas métricas também fazem parte da lista global de todas as métricas de plataforma com suporte no Azure Monitor.

Para obter informações sobre retenção de métricas, consulte Visão geral do Azure Monitor Metrics.

O provedor de recursos para essas métricas é Microsoft.MachineLearningServices/workspaces.

As categorias de métricas são Modelo, Cota, Recurso, Execução e Tráfego. As informações de cota são apenas para computação de Machine Learning. Executar fornece informações sobre execuções de treinamento para o espaço de trabalho.

Métricas suportadas para Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

A tabela a seguir lista as métricas disponíveis para o tipo de recurso Microsoft.MachineLearningServices/workspaces.

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Cabeçalhos de tabela

• Categoria - O grupo ou classificação de métricas.
• Métrica - O nome para exibição da métrica conforme aparece no portal do Azure.
• Nome na API REST - O nome da métrica conforme referido na API REST.
• Unidade - Unidade de medida.
• Agregação - O tipo de agregação padrão. Valores válidos: Média (Média), Mínima (Mín), Máxima (Máx), Total (Soma), Contagem.
• Dimensões - Dimensões disponíveis para a métrica.
• Intervalos de grãos de - tempo em que a métrica é amostrada. Por exemplo, PT1M indica que a métrica é amostrada a cada minuto, PT30M a cada 30 minutos, PT1H a cada hora e assim por diante.
• DS Export- Se a métrica é exportável para os Logs do Azure Monitor por meio de configurações de diagnóstico. Para obter informações sobre como exportar métricas, consulte Criar configurações de diagnóstico no Azure Monitor.

Categoria	Metric	Nome na API REST	Unit	Agregação	Dimensões	Grãos de tempo	DS Exportação
Quota	Núcleos ativos Número de núcleos ativos	Active Cores	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	Scenario, ClusterName	PT1M	Sim
Quota	Nós ativos Número de nós Acitve. Estes são os nós que estão executando ativamente um trabalho.	Active Nodes	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	Scenario, ClusterName	PT1M	Sim
Executar	Cancelar execuções solicitadas Número de execuções em que o cancelamento foi solicitado para este espaço de trabalho. A contagem é atualizada quando a solicitação de cancelamento é recebida para uma corrida.	Cancel Requested Runs	Count	Total, Média, Mínimo, Máximo, Contagem	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Sim
Executar	Execuções canceladas Número de execuções canceladas para este espaço de trabalho. A contagem é atualizada quando uma execução é cancelada com êxito.	Cancelled Runs	Count	Total, Média, Mínimo, Máximo, Contagem	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Sim
Executar	Execuções concluídas Número de execuções concluídas com êxito para este espaço de trabalho. A contagem é atualizada quando uma execução é concluída e a saída é coletada.	Completed Runs	Count	Total, Média, Mínimo, Máximo, Contagem	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Sim
Recurso	CpuCapacityMillicores Capacidade máxima de um nó da CPU em milinúcleos. A capacidade é agregada em intervalos de um minuto.	CpuCapacityMillicores	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Sim
Recurso	CpuMemoryCapacityMegabytes Utilização máxima de memória de um nó da CPU em megabytes. A utilização é agregada em intervalos de um minuto.	CpuMemoryCapacityMegabytes	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Sim
Recurso	CpuMemoryUtilizationMegabytes Utilização de memória de um nó da CPU em megabytes. A utilização é agregada em intervalos de um minuto.	CpuMemoryUtilizationMegabytes	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Sim
Recurso	CpuMemoryUtilizationPercentage Porcentagem de utilização de memória de um nó da CPU. A utilização é agregada em intervalos de um minuto.	CpuMemoryUtilizationPercentage	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Sim
Recurso	CpuUtilização Porcentagem de utilização em um nó da CPU. A utilização é relatada em intervalos de um minuto.	CpuUtilization	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	Scenario, runId, NodeId, ClusterName	PT1M	Sim
Recurso	CpuUtilizationMillicores Utilização de um nó de CPU em milinúcleos. A utilização é agregada em intervalos de um minuto.	CpuUtilizationMillicores	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Sim
Recurso	CpuUtilizaçãoPorcentagem Porcentagem de utilização de um nó da CPU. A utilização é agregada em intervalos de um minuto.	CpuUtilizationPercentage	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Sim
Recurso	DiskAvailMegabytes Espaço disponível em disco em megabytes. As métricas são agregadas em intervalos de um minuto.	DiskAvailMegabytes	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Sim
Recurso	DiskReadMegabytes Dados lidos do disco em megabytes. As métricas são agregadas em intervalos de um minuto.	DiskReadMegabytes	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Sim
Recurso	DiskUsedMegabytes Espaço em disco usado em megabytes. As métricas são agregadas em intervalos de um minuto.	DiskUsedMegabytes	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Sim
Recurso	DiskWriteMegabytes Dados gravados em disco em megabytes. As métricas são agregadas em intervalos de um minuto.	DiskWriteMegabytes	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Sim
Executar	Erros Número de erros de execução neste espaço de trabalho. A contagem é atualizada sempre que a execução encontra um erro.	Errors	Count	Total, Média, Mínimo, Máximo, Contagem	Scenario	PT1M	Sim
Executar	Execuções com falha Falha no número de execuções deste espaço de trabalho. A contagem é atualizada quando uma execução falha.	Failed Runs	Count	Total, Média, Mínimo, Máximo, Contagem	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Sim
Executar	Finalizando execuções Número de execuções inseridas no estado de finalização para este espaço de trabalho. A contagem é atualizada quando uma execução é concluída, mas a coleta de saída ainda está em andamento.	Finalizing Runs	Count	Total, Média, Mínimo, Máximo, Contagem	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Sim
Recurso	GpuCapacityMilliGPUs Capacidade máxima de um dispositivo GPU em mili-GPUs. A capacidade é agregada em intervalos de um minuto.	GpuCapacityMilliGPUs	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, DeviceId, ComputeName	PT1M	Sim
Recurso	GpuEnergyJoules Energia de intervalo em Joules em um nó de GPU. A energia é reportada em intervalos de um minuto.	GpuEnergyJoules	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	Scenario, runId, rootRunId, InstanceId, DeviceId, ComputeName	PT1M	Sim
Recurso	GpuMemoryCapacityMegabytes Capacidade máxima de memória de um dispositivo GPU em megabytes. Capacidade agregada em intervalos de um minuto.	GpuMemoryCapacityMegabytes	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, DeviceId, ComputeName	PT1M	Sim
Recurso	GpuMemoryUtilization Porcentagem de utilização de memória em um nó de GPU. A utilização é relatada em intervalos de um minuto.	GpuMemoryUtilization	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	Scenario, runId, NodeId, DeviceId, ClusterName	PT1M	Sim
Recurso	GpuMemoryUtilizationMegabytes Utilização de memória de um dispositivo GPU em megabytes. Utilização agregada em intervalos de um minuto.	GpuMemoryUtilizationMegabytes	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, DeviceId, ComputeName	PT1M	Sim
Recurso	GpuMemoryUtilizationPercentage Percentagem de utilização de memória de um dispositivo GPU. Utilização agregada em intervalos de um minuto.	GpuMemoryUtilizationPercentage	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, DeviceId, ComputeName	PT1M	Sim
Recurso	GpuUtilização Porcentagem de utilização em um nó de GPU. A utilização é relatada em intervalos de um minuto.	GpuUtilization	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	Scenario, runId, NodeId, DeviceId, ClusterName	PT1M	Sim
Recurso	GpuUtilizationMilliGPUs Utilização de um dispositivo GPU em mili-GPUs. A utilização é agregada em intervalos de um minuto.	GpuUtilizationMilliGPUs	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, DeviceId, ComputeName	PT1M	Sim
Recurso	GpuUtilizaçãoPercentagem Porcentagem de utilização de um dispositivo GPU. A utilização é agregada em intervalos de um minuto.	GpuUtilizationPercentage	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, DeviceId, ComputeName	PT1M	Sim
Recurso	IBReceiveMegabytes Dados de rede recebidos através da InfiniBand em megabytes. As métricas são agregadas em intervalos de um minuto.	IBReceiveMegabytes	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, ComputeName, DeviceId	PT1M	Sim
Recurso	IBTransmitMegabytes Dados de rede enviados através da InfiniBand em megabytes. As métricas são agregadas em intervalos de um minuto.	IBTransmitMegabytes	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, ComputeName, DeviceId	PT1M	Sim
Quota	Núcleos ociosos Número de núcleos inativos	Idle Cores	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	Scenario, ClusterName	PT1M	Sim
Quota	Nós ociosos Número de nós ociosos. Nós ociosos são os nós que não estão executando nenhum trabalho, mas podem aceitar novo trabalho, se disponível.	Idle Nodes	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	Scenario, ClusterName	PT1M	Sim
Quota	Deixando núcleos Número de núcleos esquerdos	Leaving Cores	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	Scenario, ClusterName	PT1M	Sim
Quota	Deixando nós Número de nós à esquerda. Os nós de saída são os nós que acabaram de processar um trabalho e irão para o estado ocioso.	Leaving Nodes	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	Scenario, ClusterName	PT1M	Sim
Modelo	Falha na implantação do modelo Número de implantações de modelo que falharam neste espaço de trabalho	Model Deploy Failed	Count	Total, Média, Mínimo, Máximo, Contagem	Scenario, StatusCode	PT1M	Sim
Modelo	Implantação do modelo iniciada Número de implantações de modelo iniciadas neste espaço de trabalho	Model Deploy Started	Count	Total, Média, Mínimo, Máximo, Contagem	Scenario	PT1M	Sim
Modelo	Implantação de modelo bem-sucedida Número de implantações de modelo bem-sucedidas neste espaço de trabalho	Model Deploy Succeeded	Count	Total, Média, Mínimo, Máximo, Contagem	Scenario	PT1M	Sim
Modelo	Falha no registro do modelo Número de registros de modelo que falharam neste espaço de trabalho	Model Register Failed	Count	Total, Média, Mínimo, Máximo, Contagem	Scenario, StatusCode	PT1M	Sim
Modelo	Registro de modelo bem-sucedido Número de registros de modelo bem-sucedidos neste espaço de trabalho	Model Register Succeeded	Count	Total, Média, Mínimo, Máximo, Contagem	Scenario	PT1M	Sim
Recurso	NetworkInputMegabytes Dados de rede recebidos em megabytes. As métricas são agregadas em intervalos de um minuto.	NetworkInputMegabytes	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, ComputeName, DeviceId	PT1M	Sim
Recurso	NetworkOutputMegabytes Dados de rede enviados em megabytes. As métricas são agregadas em intervalos de um minuto.	NetworkOutputMegabytes	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, ComputeName, DeviceId	PT1M	Sim
Executar	Execuções não respondedoras Número de execuções que não respondem para este espaço de trabalho. A contagem é atualizada quando uma execução entra no estado Não respondendo.	Not Responding Runs	Count	Total, Média, Mínimo, Máximo, Contagem	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Sim
Executar	Execuções não iniciadas Número de execuções no estado Não Iniciado para este espaço de trabalho. A contagem é atualizada quando uma solicitação é recebida para criar uma execução, mas as informações de execução ainda não foram preenchidas.	Not Started Runs	Count	Total, Média, Mínimo, Máximo, Contagem	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Sim
Quota	Núcleos antecipados Número de núcleos preempcionados	Preempted Cores	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	Scenario, ClusterName	PT1M	Sim
Quota	Nós antecipados Número de nós antecipados. Esses nós são os nós de baixa prioridade que são retirados do pool de nós disponível.	Preempted Nodes	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	Scenario, ClusterName	PT1M	Sim
Executar	Preparação de Execuções Número de execuções que estão se preparando para este espaço de trabalho. A contagem é atualizada quando uma execução entra no estado Preparando enquanto o ambiente de execução está sendo preparado.	Preparing Runs	Count	Total, Média, Mínimo, Máximo, Contagem	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Sim
Executar	Execução de provisionamento Número de execuções que estão provisionando para este espaço de trabalho. A contagem é atualizada quando uma execução está aguardando a criação ou o provisionamento do destino de computação.	Provisioning Runs	Count	Total, Média, Mínimo, Máximo, Contagem	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Sim
Executar	Execuções em fila Número de execuções enfileiradas para este espaço de trabalho. A contagem é atualizada quando uma execução é enfileirada no destino de computação. Pode ocorrer ao aguardar que os nós de computação necessários estejam prontos.	Queued Runs	Count	Total, Média, Mínimo, Máximo, Contagem	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Sim
Quota	Percentagem de Utilização de Quotas Percentagem da quota utilizada	Quota Utilization Percentage	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	Scenario, ClusterName, VmFamilyName, VmPriority	PT1M	Sim
Executar	Execuções iniciadas Número de execuções em execução para este espaço de trabalho. A contagem é atualizada quando a execução começa a ser executada nos recursos necessários.	Started Runs	Count	Total, Média, Mínimo, Máximo, Contagem	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Sim
Executar	Iniciando Execuções Número de execuções iniciadas para este espaço de trabalho. A contagem é atualizada depois que a solicitação para criar informações de execução e execução, como a ID de execução, foi preenchida	Starting Runs	Count	Total, Média, Mínimo, Máximo, Contagem	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Sim
Recurso	StorageAPIFailureCount Contagem de falhas de chamadas da API de Armazenamento de Blob do Azure.	StorageAPIFailureCount	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Sim
Recurso	StorageAPISuccessCount Contagem de sucesso de chamadas da API de Armazenamento de Blob do Azure.	StorageAPISuccessCount	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Sim
Quota	Total de núcleos Número total de núcleos	Total Cores	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	Scenario, ClusterName	PT1M	Sim
Quota	Total de nós Número total de nós. Este total inclui alguns dos nós ativos, nós ociosos, nós inutilizáveis, nós premepted, nós que saem	Total Nodes	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	Scenario, ClusterName	PT1M	Sim
Quota	Núcleos inutilizáveis Número de núcleos inutilizáveis	Unusable Cores	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	Scenario, ClusterName	PT1M	Sim
Quota	Nós inutilizáveis Número de nós inutilizáveis. Os nós inutilizáveis não são funcionais devido a algum problema insolúvel. O Azure reciclará esses nós.	Unusable Nodes	Count	Média, Máximo, Mínimo, Total	Scenario, ClusterName	PT1M	Sim
Executar	Avisos Número de avisos de execução neste espaço de trabalho. A contagem é atualizada sempre que uma execução encontra um aviso.	Warnings	Count	Total, Média, Mínimo, Máximo, Contagem	Scenario	PT1M	Sim

Métricas suportadas para Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints

A tabela a seguir lista as métricas disponíveis para o tipo de recurso Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints.

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Cabeçalhos de tabela

• Categoria - O grupo ou classificação de métricas.
• Métrica - O nome para exibição da métrica conforme aparece no portal do Azure.
• Nome na API REST - O nome da métrica conforme referido na API REST.
• Unidade - Unidade de medida.
• Agregação - O tipo de agregação padrão. Valores válidos: Média (Média), Mínima (Mín), Máxima (Máx), Total (Soma), Contagem.
• Dimensões - Dimensões disponíveis para a métrica.
• Intervalos de grãos de - tempo em que a métrica é amostrada. Por exemplo, PT1M indica que a métrica é amostrada a cada minuto, PT30M a cada 30 minutos, PT1H a cada hora e assim por diante.
• DS Export- Se a métrica é exportável para os Logs do Azure Monitor por meio de configurações de diagnóstico. Para obter informações sobre como exportar métricas, consulte Criar configurações de diagnóstico no Azure Monitor.

Categoria	Metric	Nome na API REST	Unit	Agregação	Dimensões	Grãos de tempo	DS Exportação
Trânsito	Conexões Ativas O número total de conexões TCP simultâneas ativas de clientes.	ConnectionsActive	Count	Média	<nenhum>	PT1M	Não
Trânsito	Erros de coleta de dados por minuto O número de eventos de coleta de dados caiu por minuto.	DataCollectionErrorsPerMinute	Count	Mínimo, Máximo, Médio	deployment, reason, type	PT1M	Não
Trânsito	Eventos de coleta de dados por minuto O número de eventos de coleta de dados processados por minuto.	DataCollectionEventsPerMinute	Count	Mínimo, Máximo, Médio	deployment, type	PT1M	Não
Trânsito	Bytes de rede Os bytes por segundo serviram para o ponto de extremidade.	NetworkBytes	BytesPerSecond	Média	<nenhum>	PT1M	Não
Trânsito	Novas conexões por segundo O número médio de novas conexões TCP por segundo estabelecidas a partir de clientes.	NewConnectionsPerSecond	CountPerSecond	Média	<nenhum>	PT1M	Não
Trânsito	Latência de solicitação O intervalo médio completo de tempo necessário para que uma solicitação seja respondida em milissegundos	RequestLatency	Milissegundos	Média	deployment	PT1M	Sim
Trânsito	Latência de solicitação P50 A latência média da solicitação P50 agregada por todos os valores de latência da solicitação coletados durante o período de tempo selecionado	RequestLatency_P50	Milissegundos	Média	deployment	PT1M	Sim
Trânsito	Latência de solicitação P90 A latência média da solicitação P90 agregada por todos os valores de latência da solicitação coletados durante o período de tempo selecionado	RequestLatency_P90	Milissegundos	Média	deployment	PT1M	Sim
Trânsito	Latência de solicitação P95 A latência média da solicitação P95 agregada por todos os valores de latência da solicitação coletados durante o período de tempo selecionado	RequestLatency_P95	Milissegundos	Média	deployment	PT1M	Sim
Trânsito	Latência de solicitação P99 A latência média da solicitação P99 agregada por todos os valores de latência da solicitação coletados durante o período de tempo selecionado	RequestLatency_P99	Milissegundos	Média	deployment	PT1M	Sim
Trânsito	Pedidos por minuto O número de solicitações enviadas para o ponto de extremidade online dentro de um minuto	RequestsPerMinute	Count	Média	deployment, statusCode, statusCodeClass, modelStatusCode	PT1M	Não

Métricas suportadas para Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints/deployments

A tabela a seguir lista as métricas disponíveis para o tipo de recurso Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints/deployments.

• Nem todas as colunas podem estar presentes em todas as tabelas.
• Algumas colunas podem estar além da área de visualização da página. Selecione Expandir tabela para visualizar todas as colunas disponíveis.

Cabeçalhos de tabela

• Categoria - O grupo ou classificação de métricas.
• Métrica - O nome para exibição da métrica conforme aparece no portal do Azure.
• Nome na API REST - O nome da métrica conforme referido na API REST.
• Unidade - Unidade de medida.
• Agregação - O tipo de agregação padrão. Valores válidos: Média (Média), Mínima (Mín), Máxima (Máx), Total (Soma), Contagem.
• Dimensões - Dimensões disponíveis para a métrica.
• Intervalos de grãos de - tempo em que a métrica é amostrada. Por exemplo, PT1M indica que a métrica é amostrada a cada minuto, PT30M a cada 30 minutos, PT1H a cada hora e assim por diante.
• DS Export- Se a métrica é exportável para os Logs do Azure Monitor por meio de configurações de diagnóstico. Para obter informações sobre como exportar métricas, consulte Criar configurações de diagnóstico no Azure Monitor.

Categoria	Metric	Nome na API REST	Unit	Agregação	Dimensões	Grãos de tempo	DS Exportação
Recurso	Percentagem de utilização da memória da CPU Porcentagem de utilização de memória em uma instância. A utilização é relatada em intervalos de um minuto.	CpuMemoryUtilizationPercentage	Percentagem	Mínimo, Máximo, Médio	instanceId	PT1M	Sim
Recurso	Percentagem de utilização da CPU Porcentagem de utilização da CPU em uma instância. A utilização é relatada em intervalos de um minuto.	CpuUtilizationPercentage	Percentagem	Mínimo, Máximo, Médio	instanceId	PT1M	Sim
Recurso	Erros de coleta de dados por minuto O número de eventos de coleta de dados caiu por minuto.	DataCollectionErrorsPerMinute	Count	Mínimo, Máximo, Médio	instanceId, reason, type	PT1M	Não
Recurso	Eventos de coleta de dados por minuto O número de eventos de coleta de dados processados por minuto.	DataCollectionEventsPerMinute	Count	Mínimo, Máximo, Médio	instanceId, type	PT1M	Não
Recurso	Capacidade de implantação O número de instâncias na implantação.	DeploymentCapacity	Count	Mínimo, Máximo, Médio	instanceId, State	PT1M	Não
Recurso	Utilização do disco Porcentagem de utilização do disco em uma instância. A utilização é relatada em intervalos de um minuto.	DiskUtilization	Percentagem	Mínimo, Máximo, Médio	instanceId, disk	PT1M	Sim
Recurso	Energia da GPU em Joules Energia de intervalo em Joules em um nó de GPU. A energia é reportada em intervalos de um minuto.	GpuEnergyJoules	Count	Mínimo, Máximo, Médio	instanceId	PT1M	Não
Recurso	Percentagem de utilização da memória GPU Porcentagem de utilização de memória da GPU em uma instância. A utilização é relatada em intervalos de um minuto.	GpuMemoryUtilizationPercentage	Percentagem	Mínimo, Máximo, Médio	instanceId	PT1M	Sim
Recurso	Percentagem de utilização da GPU Porcentagem de utilização da GPU em uma instância. A utilização é relatada em intervalos de um minuto.	GpuUtilizationPercentage	Percentagem	Mínimo, Máximo, Médio	instanceId	PT1M	Sim
Trânsito	Latência de solicitação P50 A latência média da solicitação P50 agregada por todos os valores de latência da solicitação coletados durante o período de tempo selecionado	RequestLatency_P50	Milissegundos	Média	<nenhum>	PT1M	Sim
Trânsito	Latência de solicitação P90 A latência média da solicitação P90 agregada por todos os valores de latência da solicitação coletados durante o período de tempo selecionado	RequestLatency_P90	Milissegundos	Média	<nenhum>	PT1M	Sim
Trânsito	Latência de solicitação P95 A latência média da solicitação P95 agregada por todos os valores de latência da solicitação coletados durante o período de tempo selecionado	RequestLatency_P95	Milissegundos	Média	<nenhum>	PT1M	Sim
Trânsito	Latência de solicitação P99 A latência média da solicitação P99 agregada por todos os valores de latência da solicitação coletados durante o período de tempo selecionado	RequestLatency_P99	Milissegundos	Média	<nenhum>	PT1M	Sim
Trânsito	Pedidos por minuto O número de solicitações enviadas para implantação on-line dentro de um minuto	RequestsPerMinute	Count	Média	envoy_response_code	PT1M	Não

Dimensões métricas

Para obter informações sobre o que são dimensões métricas, consulte Métricas multidimensionais.

Este serviço tem as seguintes dimensões associadas às suas métricas.

Dimensão	Description
Nome do Cluster	O nome do recurso de cluster de computação. Disponível para todas as métricas de cota.
Vm Nome de Família	O nome da família de VMs usada pelo cluster. Disponível para percentagem de utilização de quotas.
Prioridade Vm	A prioridade da VM. Disponível para percentagem de utilização de quotas.
CreatedTime	Disponível apenas para CpuUtilization e GpuUtilization.
DeviceId	ID do dispositivo (GPU). Disponível apenas para GpuUtilization.
NodeId	ID do nó criado onde o trabalho está sendo executado. Disponível apenas para CpuUtilization e GpuUtilization.
RunId	ID da execução/trabalho. Disponível apenas para CpuUtilization e GpuUtilization.
Tipo de computação	O tipo de computação que a execução usou. Disponível apenas para execuções concluídas, execuções com falha e execuções iniciadas.
PipelineStepType	O tipo de PipelineStep usado na execução. Disponível apenas para execuções concluídas, execuções com falha e execuções iniciadas.
PublishedPipelineId	A ID do pipeline publicado usado na execução. Disponível apenas para execuções concluídas, execuções com falha e execuções iniciadas.
Tipo de execução	O tipo de execução. Disponível apenas para execuções concluídas, execuções com falha e execuções iniciadas.

Os valores válidos para a dimensão RunType são:

valor	Description
Experimentação	Execuções que não são de pipeline.
PipelineRun	Uma execução de pipeline, que é o pai de um StepRun.
Passo a passo	Uma corrida para uma etapa de pipeline.
ReusedStepRun	Uma execução para uma etapa de pipeline que reutiliza uma execução anterior.

Registos do recurso

Esta seção lista os tipos de logs de recursos que você pode coletar para este serviço. A seção extrai da lista de todos os tipos de categoria de logs de recursos com suporte no Azure Monitor.

Logs de recursos suportados para Microsoft.MachineLearningServices/registries

Categoria	Nome de exibição da categoria	Tabela de registo	Suporta plano de log básico	Suporta a transformação do tempo de ingestão	Consultas de exemplo	Custos de exportação
RegistryAssetReadEvent	Evento de leitura de ativos do registro		No	No		Sim
RegistryAssetWriteEvent	Evento de gravação de ativos do Registro		No	No		Sim

Logs de recursos suportados para Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

Categoria	Nome de exibição da categoria	Tabela de registo	Suporta plano de log básico	Suporta a transformação do tempo de ingestão	Consultas de exemplo	Custos de exportação
AmlComputeClusterEvent	AmlComputeClusterEvent	AmlComputeClusterEvent Eventos do AmlCompute Cluster	Não	Sim	Consultas	Não
AmlComputeClusterNodeEvent	AmlComputeClusterNodeEvent		Não	Sim		Sim
AmlComputeCpuGpuUtilization	AmlComputeCpuGpuUtilization	AmlComputeCpuGpuUtilization Logs de utilização de CPU e GPU dos serviços do Azure Machine Learning.	Não	Sim	Consultas	Não
AmlComputeJobEvent	AmlComputeJobEvent	AmlComputeJobEvent Eventos do AmlCompute Job	Não	Sim	Consultas	Não
AmlRunStatusChangedEvent	AmlRunStatusChangedEvent	AmlRunStatusChangedEvent Os serviços do Azure Machine Learning executam logs de eventos de status.	Não	Sim		No
ComputeInstanceEvent	ComputeInstanceEvent	AmlComputeInstanceEvent Eventos quando a Instância de Computação de ML é acessada (leitura/gravação).	Não	Sim		Sim
DataLabelChangeEvent	DataLabelChangeEvent	AmlDataLabelEvent Eventos quando o(s) rótulo(s) de dados ou seus projetos são acessados (lidos, criados ou excluídos).	Não	Sim		Sim
DataLabelReadEvent	DataLabelReadEvent	AmlDataLabelEvent Eventos quando o(s) rótulo(s) de dados ou seus projetos são acessados (lidos, criados ou excluídos).	Não	Sim		Sim
DataSetChangeEvent	DataSetChangeEvent	AmlDataSetEvent Eventos quando um armazenamento de dados de ML registrado ou não registrado é acessado (lido, criado ou excluído).	Não	Sim	Consultas	Sim
DataSetReadEvent	DataSetReadEvent	AmlDataSetEvent Eventos quando um armazenamento de dados de ML registrado ou não registrado é acessado (lido, criado ou excluído).	Não	Sim	Consultas	Sim
DataStoreChangeEvent	DataStoreChangeEvent	AmlDataStoreEvent Eventos quando o armazenamento de dados de ML é acessado (lido, criado ou excluído).	Não	Sim		Sim
DataStoreReadEvent	DataStoreReadEvent	AmlDataStoreEvent Eventos quando o armazenamento de dados de ML é acessado (lido, criado ou excluído).	Não	Sim		Sim
DeploymentEventACI	DeploymentEventACI	AmlDeploymentEvent Eventos quando uma implantação de modelo acontece no ACI ou AKS.	Não	Sim		Sim
DeploymentEventAKS	DeploymentEventAKS	AmlDeploymentEvent Eventos quando uma implantação de modelo acontece no ACI ou AKS.	Não	Sim		Sim
DeploymentReadEvent	DeploymentReadEvent	AmlDeploymentEvent Eventos quando uma implantação de modelo acontece no ACI ou AKS.	Não	Sim		Sim
EnvironmentChangeEvent	EnvironmentChangeEvent	AmlEnvironmentEvent Eventos quando ambientes de ML são acessados (lidos, criados ou excluídos).	Não	Sim	Consultas	Sim
EnvironmentReadEvent	EnvironmentReadEvent	AmlEnvironmentEvent Eventos quando ambientes de ML são acessados (lidos, criados ou excluídos).	Não	Sim	Consultas	Sim
InferencingOperationACI	InferencingOperationACI	AmlInferencingEvent Eventos para inferência ou operação relacionada no tipo de computação AKS ou ACI.	Não	Sim		Sim
InferencingOperationAKS	InferencingOperationAKS	AmlInferencingEvent Eventos para inferência ou operação relacionada no tipo de computação AKS ou ACI.	Não	Sim		Sim
ModelsActionEvent	ModelosAçãoEvento	AmlModelsEvent Eventos quando o modelo de ML é acessado (lido, criado ou excluído). Incudes eventos quando o empacotamento de modelos e ativos acontece em pacotes prontos para construir.	Não	Sim	Consultas	Sim
ModelsChangeEvent	ModelsChangeEvent	AmlModelsEvent Eventos quando o modelo de ML é acessado (lido, criado ou excluído). Incudes eventos quando o empacotamento de modelos e ativos acontece em pacotes prontos para construir.	Não	Sim	Consultas	Sim
ModelsReadEvent	ModelsReadEvent	AmlModelsEvent Eventos quando o modelo de ML é acessado (lido, criado ou excluído). Incudes eventos quando o empacotamento de modelos e ativos acontece em pacotes prontos para construir.	Não	Sim	Consultas	Sim
PipelineChangeEvent	PipelineChangeEvent	AmlPipelineEvent Eventos quando o rascunho do pipeline de ML ou o ponto de extremidade ou módulo são acessados (lidos, criados ou excluídos).	Não	Sim		Sim
PipelineReadEvent	PipelineReadEvent	AmlPipelineEvent Eventos quando o rascunho do pipeline de ML ou o ponto de extremidade ou módulo são acessados (lidos, criados ou excluídos).	Não	Sim		Sim
RunEvent	RunEvent	AmlRunEvent Eventos quando experimentos de ML são acessados (lidos, criados ou excluídos).	Não	Sim		Sim
RunReadEvent	RunReadEvent	AmlRunEvent Eventos quando experimentos de ML são acessados (lidos, criados ou excluídos).	Não	Sim		Sim

Logs de recursos suportados para Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints

Categoria	Nome de exibição da categoria	Tabela de registo	Suporta plano de log básico	Suporta a transformação do tempo de ingestão	Consultas de exemplo	Custos de exportação
AmlOnlineEndpointConsoleLog	AmlOnlineEndpointConsoleLog	AmlOnlineEndpointConsoleLog Logs de console de pontos de extremidade online do Azure ML. Ele fornece saída de logs de console de contêineres de usuário.	Não	Sim	Consultas	Sim
AmlOnlineEndpointEventLog	AmlOnlineEndpointEventLog	AmlOnlineEndpointEventLog Logs de eventos de pontos de extremidade online do Azure ML. Ele fornece logs de eventos sobre o ciclo de vida do contêiner do servidor de inferência.	No	Não	Consultas	Sim
AmlOnlineEndpointTrafficLog	AmlOnlineEndpointTrafficLog	AmlOnlineEndpointTrafficLog Logs de tráfego para pontos de extremidade online do AzureML (aprendizado de máquina). A tabela pode ser usada para verificar as informações detalhadas da solicitação para um ponto de extremidade on-line. Por exemplo, você pode usá-lo para verificar a duração da solicitação, o motivo da falha da solicitação, etc.	No	Não	Consultas	Sim

Tabelas de Logs do Azure Monitor

Esta seção lista as tabelas de Logs do Azure Monitor relevantes para este serviço, que estão disponíveis para consulta pelo Log Analytics usando consultas Kusto. As tabelas contêm dados de log de recursos e possivelmente mais, dependendo do que é coletado e roteado para elas.

Machine Learning

Microsoft.MachineLearningServices/espaços de trabalho

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

Microsoft.MachineLearningServices/registos

• AzureActivity
• AmlRegistryReadEventsLog
• AmlRegistryWriteEventsLog

Registo de atividades

A tabela vinculada lista as operações que podem ser registradas no log de atividades desse serviço. Essas operações são um subconjunto de todas as operações possíveis do provedor de recursos no log de atividades.

Para obter mais informações sobre o esquema de entradas do log de atividades, consulte Esquema do log de atividades.

A tabela a seguir lista algumas operações relacionadas ao Machine Learning que podem ser criadas no log de atividades. Para obter uma lista completa das operações Microsoft.MachineLearningServices, consulte Operações do provedor de recursos Microsoft.MachineLearningServices.

Operation	Description
Cria ou atualiza um espaço de trabalho de Aprendizado de Máquina	Um espaço de trabalho foi criado ou atualizado
CheckComputeNameAvailability	Verifique se um nome de computação já está em uso
Cria ou atualiza os recursos de computação	Um recurso de computação foi criado ou atualizado
Exclui os recursos de computação	Um recurso de computação foi excluído
Listar segredos	Em operação segredos listados para um espaço de trabalho de Aprendizado de Máquina

Esquemas de log

O Azure Machine Learning usa os seguintes esquemas.

Tabela AmlComputeJobEvent

Property	Description
TimeGenerated	Hora em que a entrada de log foi gerada
OperationName	Nome da operação associada ao evento de log
Categoria	Nome do evento de log
JobId	ID do trabalho enviado
ExperimentId	ID da Experiência
Nome_Experimento	Nome da experiência
CustomerSubscriptionId	SubscriptionId onde Experimento e Trabalho conforme enviado
Nome do espaço de trabalho	Nome do espaço de trabalho de aprendizado de máquina
ClusterName	Nome do cluster
ProvisioningState	Estado da submissão de emprego
ResourceGroupName	Nome do grupo de recursos
Nome do Emprego	Nome do trabalho
ClusterId	ID do cluster
EventType	Tipo do evento Job. Por exemplo, JobSubmitted, JobRunning, JobFailed, JobSucceeded.
ExecutionState	Estado do trabalho (a Execução). Por exemplo, Enfileirado, Em execução, Bem-sucedido, Falha
ErrorDetails	Detalhes do erro de trabalho
CriaçãoApiVersion	Versão da api usada para criar o trabalho
ClusterResourceGroupName	Nome do grupo de recursos do cluster
TFWorkerCount	Contagem de trabalhadores TF
TFParameterServerCount	Contagem do servidor de parâmetros TF
Tipo de ferramenta	Tipo de ferramenta utilizada
RunInContainer	Sinalizador que descreve se o trabalho deve ser executado dentro de um contêiner
JobErrorMessage	mensagem detalhada de erro de trabalho
NodeId	ID do nó criado onde o trabalho está sendo executado

Tabela AmlComputeClusterEvent

Property	Description
TimeGenerated	Hora em que a entrada de log foi gerada
OperationName	Nome da operação associada ao evento de log
Categoria	Nome do evento de log
ProvisioningState	Estado de provisionamento do cluster
ClusterName	Nome do cluster
Tipo de Cluster	Tipo de cluster
CreatedBy	Usuário que criou o cluster
CoreCount	Contagem dos núcleos no cluster
VmTamanho	Tamanho Vm do cluster
VmPriority	Prioridade dos nós criados dentro de um cluster Dedicado/LowPriority
ScalingType	Tipo de dimensionamento de cluster manual/automático
InitialNodeCount	Contagem inicial de nós do cluster
MínimoNodeCount	Contagem mínima de nós do cluster
MaximumNodeCount	Contagem máxima de nós do cluster
NodeDeallocationOption	Como o nó deve ser desalocado
Publisher	Editor do tipo de cluster
Oferecer	Oferta com a qual o cluster é criado
Sku	Sku do nó/VM criado dentro do cluster
Versão	Versão da imagem usada durante a criação do nó/VM
SubnetId	SubnetId do cluster
Estado de Atribuição	Estado de alocação do cluster
CurrentNodeCount	Contagem de nós atual do cluster
TargetNodeCount	Contagem de nós de destino do cluster durante o dimensionamento para cima/para baixo
EventType	Tipo de evento durante a criação do cluster.
NodeIdleTimeSecondsBeforeScaleDown	Tempo ocioso em segundos antes que o cluster seja reduzido
PreemptedNodeCount	Contagem de nós antecipada do cluster
IsResizeGrow	Sinalizador que indica que o cluster está a aumentar a escala
VmFamilyName	Nome da família VM dos nós que podem ser criados dentro do cluster
LeavingNodeCount	Deixando a contagem de nós do cluster
UnusableNodeCount	Contagem de nós inutilizáveis do cluster
IdleNodeCount	Contagem de nós ociosos do cluster
RunningNodeCount	Executando a contagem de nós do cluster
PreparingNodeCount	Preparando a contagem de nós do cluster
QuotaAtribuído	Quota atribuída ao cluster
QuotaUtilizado	Cota utilizada do cluster
AllocationStateTransitionTime	Tempo de transição de um estado para outro
ClusterErrorCodes	Código de erro recebido durante a criação ou dimensionamento do cluster
CriaçãoApiVersion	Versão da api usada durante a criação do cluster

Tabela AmlComputeInstanceEvent

Property	Descrição
Type	Nome do evento de log, AmlComputeInstanceEvent
TimeGenerated	Hora (UTC) quando a entrada de log foi gerada
Level	O nível de gravidade do evento. Deve ser um de Informativo, Aviso, Erro ou Crítico.
ResultType	O status do evento. Os valores típicos incluem Iniciado, Em andamento, Bem-sucedido, Falhado, Ativo e Resolvido.
CorrelationId	Um GUID usado para agrupar um conjunto de eventos relacionados, quando aplicável.
OperationName	O nome da operação associada à entrada de log
Identidade	A identidade do usuário ou aplicativo que executou a operação.
AadTenantId	A ID do locatário do Microsoft Entra para a qual a operação foi enviada.
AmlComputeInstanceName	"O nome da instância de computação associada à entrada de log.

Tabela AmlDataLabelEvent

Property	Descrição
Type	Nome do evento de log, AmlDataLabelEvent
TimeGenerated	Hora (UTC) quando a entrada de log foi gerada
Level	O nível de gravidade do evento. Deve ser um de Informativo, Aviso, Erro ou Crítico.
ResultType	O status do evento. Os valores típicos incluem Iniciado, Em andamento, Bem-sucedido, Falhado, Ativo e Resolvido.
CorrelationId	Um GUID usado para agrupar um conjunto de eventos relacionados, quando aplicável.
OperationName	O nome da operação associada à entrada de log
Identidade	A identidade do usuário ou aplicativo que executou a operação.
AadTenantId	A ID do locatário do Microsoft Entra para a qual a operação foi enviada.
AmlProjectId	O identificador exclusivo do projeto Azure Machine Learning.
AmlProjectName	O nome do projeto do Azure Machine Learning.
AmlLabelNames	Os nomes de classe de rótulo que são criados para o projeto.
AmlDataStoreName	O nome do armazenamento de dados onde os dados do projeto são armazenados.

Tabela AmlDataSetEvent

Property	Descrição
Type	Nome do evento de log, AmlDataSetEvent
TimeGenerated	Hora (UTC) quando a entrada de log foi gerada
Level	O nível de gravidade do evento. Deve ser um de Informativo, Aviso, Erro ou Crítico.
ResultType	O status do evento. Os valores típicos incluem Iniciado, Em andamento, Bem-sucedido, Falhado, Ativo e Resolvido.
AmlWorkspaceId	Um GUID e uma ID exclusiva do espaço de trabalho do Azure Machine Learning.
OperationName	O nome da operação associada à entrada de log
Identidade	A identidade do usuário ou aplicativo que executou a operação.
AadTenantId	A ID do locatário do Microsoft Entra para a qual a operação foi enviada.
AmlDatasetId	A ID do Conjunto de Dados do Azure Machine Learning.
AmlDatasetName	O nome do Conjunto de Dados do Azure Machine Learning.

Tabela AmlDataStoreEvent

Property	Descrição
Type	Nome do evento de log, AmlDataStoreEvent
TimeGenerated	Hora (UTC) quando a entrada de log foi gerada
Level	O nível de gravidade do evento. Deve ser um de Informativo, Aviso, Erro ou Crítico.
ResultType	O status do evento. Os valores típicos incluem Iniciado, Em andamento, Bem-sucedido, Falhado, Ativo e Resolvido.
AmlWorkspaceId	Um GUID e uma ID exclusiva do espaço de trabalho do Azure Machine Learning.
OperationName	O nome da operação associada à entrada de log
Identidade	A identidade do usuário ou aplicativo que executou a operação.
AadTenantId	A ID do locatário do Microsoft Entra para a qual a operação foi enviada.
AmlDatastoreName	O nome do Repositório de Dados do Azure Machine Learning.

Tabela AmlDeploymentEvent

Property	Descrição
Type	Nome do evento de log, AmlDeploymentEvent
TimeGenerated	Hora (UTC) quando a entrada de log foi gerada
Level	O nível de gravidade do evento. Deve ser um de Informativo, Aviso, Erro ou Crítico.
ResultType	O status do evento. Os valores típicos incluem Iniciado, Em andamento, Bem-sucedido, Falhado, Ativo e Resolvido.
OperationName	O nome da operação associada à entrada de log
Identidade	A identidade do usuário ou aplicativo que executou a operação.
AadTenantId	A ID do locatário do Microsoft Entra para a qual a operação foi enviada.
AmlServiceName	O nome do Serviço Azure Machine Learning.

Tabela AmlInferencingEvent

Property	Descrição
Type	Nome do evento de log, AmlInferencingEvent
TimeGenerated	Hora (UTC) quando a entrada de log foi gerada
Level	O nível de gravidade do evento. Deve ser um de Informativo, Aviso, Erro ou Crítico.
ResultType	O status do evento. Os valores típicos incluem Iniciado, Em andamento, Bem-sucedido, Falhado, Ativo e Resolvido.
OperationName	O nome da operação associada à entrada de log
Identidade	A identidade do usuário ou aplicativo que executou a operação.
AadTenantId	A ID do locatário do Microsoft Entra para a qual a operação foi enviada.
AmlServiceName	O nome do Serviço Azure Machine Learning.

Tabela AmlModelsEvent

Property	Descrição
Type	Nome do evento de log, AmlModelsEvent
TimeGenerated	Hora (UTC) quando a entrada de log foi gerada
Level	O nível de gravidade do evento. Deve ser um de Informativo, Aviso, Erro ou Crítico.
ResultType	O status do evento. Os valores típicos incluem Iniciado, Em andamento, Bem-sucedido, Falhado, Ativo e Resolvido.
OperationName	O nome da operação associada à entrada de log
Identidade	A identidade do usuário ou aplicativo que executou a operação.
AadTenantId	A ID do locatário do Microsoft Entra para a qual a operação foi enviada.
ResultSignature	O código de status HTTP do evento. Os valores típicos incluem 200, 201, 202 etc.
AmlModelName	O nome do Modelo de Aprendizado de Máquina do Azure.

Tabela AmlPipelineEvent

Property	Descrição
Type	Nome do evento de log, AmlPipelineEvent
TimeGenerated	Hora (UTC) quando a entrada de log foi gerada
Level	O nível de gravidade do evento. Deve ser um de Informativo, Aviso, Erro ou Crítico.
ResultType	O status do evento. Os valores típicos incluem Iniciado, Em andamento, Bem-sucedido, Falhado, Ativo e Resolvido.
AmlWorkspaceId	Um GUID e uma ID exclusiva do espaço de trabalho do Azure Machine Learning.
AmlWorkspaceId	O nome do espaço de trabalho do Azure Machine Learning.
OperationName	O nome da operação associada à entrada de log
Identidade	A identidade do usuário ou aplicativo que executou a operação.
AadTenantId	A ID do locatário do Microsoft Entra para a qual a operação foi enviada.
AmlModuleId	Um GUID e ID exclusivo do módulo.
AmlModelName	O nome do Modelo de Aprendizado de Máquina do Azure.
AmlPipelineId	A ID do pipeline do Azure Machine Learning.
AmlParentPipelineId	A ID do pipeline pai do Azure Machine Learning (no caso de clonagem).
AmlPipelineDraftId	A ID do rascunho do pipeline do Azure Machine Learning.
AmlPipelineDraftName	O nome do rascunho do pipeline do Azure Machine Learning.
AmlPipelineEndpointId	A ID do ponto de extremidade do pipeline do Azure Machine Learning.
AmlPipelineEndpointName	O nome do ponto de extremidade do pipeline do Azure Machine Learning.

Tabela AmlRunEvent

Property	Descrição
Type	Nome do evento de log, AmlRunEvent
TimeGenerated	Hora (UTC) quando a entrada de log foi gerada
Level	O nível de gravidade do evento. Deve ser um de Informativo, Aviso, Erro ou Crítico.
ResultType	O status do evento. Os valores típicos incluem Iniciado, Em andamento, Bem-sucedido, Falhado, Ativo e Resolvido.
OperationName	O nome da operação associada à entrada de log
AmlWorkspaceId	Um GUID e uma ID exclusiva do espaço de trabalho do Azure Machine Learning.
Identidade	A identidade do usuário ou aplicativo que executou a operação.
AadTenantId	A ID do locatário do Microsoft Entra para a qual a operação foi enviada.
RunId	A ID exclusiva da execução.

Tabela AmlEnvironmentEvent

Property	Descrição
Type	Nome do evento de log, AmlEnvironmentEvent
TimeGenerated	Hora (UTC) quando a entrada de log foi gerada
Level	O nível de gravidade do evento. Deve ser um de Informativo, Aviso, Erro ou Crítico.
OperationName	O nome da operação associada à entrada de log
Identidade	A identidade do usuário ou aplicativo que executou a operação.
AadTenantId	A ID do locatário do Microsoft Entra para a qual a operação foi enviada.
AmlEnvironmentName	O nome da configuração do ambiente do Azure Machine Learning.
AmlEnvironmentVersion	O nome da versão de configuração do ambiente do Azure Machine Learning.

Tabela AMLOnlineEndpointTrafficLog (visualização)

Property	Description
Método	O método solicitado do cliente.
Caminho	O caminho solicitado do cliente.
SubscriptionId	A ID da assinatura de aprendizado de máquina do ponto de extremidade online.
AzureMLWorkspaceId	A ID do espaço de trabalho de aprendizado de máquina do ponto de extremidade online.
AzureMLWorkspaceName	O nome do espaço de trabalho de aprendizado de máquina do ponto de extremidade online.
Nome do ponto de extremidade	O nome do ponto de extremidade online.
DeploymentName	O nome da implantação online.
Protocolo	O protocolo do pedido.
Código de resposta	O código de resposta final retornou ao cliente.
ResponseCodeReason	O motivo do código de resposta final retornou ao cliente.
ModelStatusCode	O código de status de resposta do modelo.
ModelStatusReason	O motivo do status de resposta do modelo.
RequestPayloadSize	O total de bytes recebidos do cliente.
ResponsePayloadSize	O total de bytes enviados de volta ao cliente.
UserAgent	O cabeçalho do agente do usuário da solicitação, incluindo comentários, mas truncado até um máximo de 70 caracteres.
XRequestId	A ID de solicitação gerada pelo Azure Machine Learning para rastreamento interno.
XMSClientRequestId	O ID de rastreamento gerado pelo cliente.
TotalDurationMs	Duração em milissegundos desde a hora de início da solicitação até o último byte de resposta enviado de volta ao cliente. Se o cliente desconectado, ele mede desde a hora de início até a hora de desconexão do cliente.
RequestDurationMs	Duração em milissegundos desde a hora de início do pedido até ao último byte do pedido recebido do cliente.
ResponseDurationMs	Duração em milissegundos desde a hora de início da solicitação até o primeiro byte de resposta lido do modelo.
RequestThrottlingDelayMs	Atraso em milissegundos na solicitação de transferência de dados devido à limitação da rede.
RespostaThrottlingDelayMs	Atraso em milissegundos na transferência de dados de resposta devido à limitação da rede.

Para obter mais informações sobre esse log, consulte Monitorar pontos de extremidade online.

AMLOnlineEndpointConsoleLog

Property	Description
TimeGenerated	O carimbo de data/hora (UTC) de quando o log foi gerado.
OperationName	A operação associada ao registro de log.
InstanceId	A ID da instância que gerou esse registro de log.
DeploymentName	O nome da implantação associada ao registro de log.
ContainerName	O nome do contêiner onde o log foi gerado.
Mensagem	O conteúdo do log.

Para obter mais informações sobre esse log, consulte Monitorar pontos de extremidade online.

AMLOnlineEndpointEventLog (visualização)

Property	Description
TimeGenerated	O carimbo de data/hora (UTC) de quando o log foi gerado.
OperationName	A operação associada ao registro de log.
InstanceId	A ID da instância que gerou esse registro de log.
DeploymentName	O nome da implantação associada ao registro de log.
Nome	O nome do evento.
Mensagem	O conteúdo do evento.

Para obter mais informações sobre esse log, consulte Monitorar pontos de extremidade online.

Conteúdos relacionados

• Consulte Monitor Machine Learning para obter uma descrição do monitoramento do Machine Learning.
• Consulte Monitorar recursos do Azure com o Azure Monitor para obter detalhes sobre o monitoramento de recursos do Azure.