Journaux pris en charge pour Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints

Le tableau suivant répertorie les types de journaux disponibles pour le type de ressource Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints.

Pour obtenir la liste des métriques prises en charge, consultez Métriques prises en charge - Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints

Category	Nom complet de la catégorie	Table de journal	Prend en charge le plan de journal de base	Prend en charge la transformation de la durée d’ingestion	Exemples de requêtes	Coûts d’exportation
AmlOnlineEndpointConsoleLog	AmlOnlineEndpointConsoleLog	AmlOnlineEndpointConsoleLog Journaux de la console des points de terminaison en ligne Azure ML. Il fournit la sortie des journaux de console à partir de conteneurs d’utilisateurs.	Non	Oui	Requêtes	Oui
AmlOnlineEndpointEventLog	AmlOnlineEndpointEventLog	AmlOnlineEndpointEventLog Journaux des événements des points de terminaison en ligne Azure ML. Il fournit des journaux d’événements concernant le cycle de vie du conteneur d’inférence-serveur.	Non	Non	Requêtes	Oui
AmlOnlineEndpointTrafficLog	AmlOnlineEndpointTrafficLog	AmlOnlineEndpointTrafficLog Journaux de trafic pour les points de terminaison en ligne AzureML (Machine Learning). La table peut être utilisée pour vérifier les informations détaillées de la demande sur un point de terminaison en ligne. Par exemple, vous pouvez l’utiliser pour vérifier la durée de la demande, la raison de l’échec de la demande, etc.	Non	Non	Requêtes	Oui

Étapes suivantes

• En savoir plus sur les journaux de ressources
• Diffuser en continu les journaux de ressource vers Event Hubs
• Modifier les paramètres de diagnostic de journal de ressource à l’aide de l’API REST Azure Monitor
• Analyser les journaux d’activité du stockage Azure avec Log Analytics
• Optimiser les requêtes de journal dans Azure Monitor
• Agréger des données dans un espace de travail Log Analytics à l’aide de règles récapitulatives (préversion)