Telemetria e risoluzione dei problemi
Importante
Il 30 marzo 2025, l'analisi spaziale di Visione artificiale di Azure verrà ritirata. Passare ad Azure AI Video Indexer o a un'altra soluzione open source prima della data specificata. È consigliabile passare prima a ottenere i vantaggi più avanzati di Video Indexer per intelligenza artificiale di Azure. Oltre alle funzionalità familiari in uso, di seguito è riportato un rapido confronto tra Analisi spaziale di Visione artificiale di Azure e Video Indexer di Intelligenza artificiale di Azure.
| Funzionalità | Analisi spaziale di Visione di Azure AI | Video Indexer di Azure AI |
|---|---|---|
| Supporto edge | Sì | Sì |
| Rilevamento oggetti | Solo rilevamento persone e veicoli | Rileva più di 1000 oggetti |
| Elaborazione audio/vocale | Non supportato | Supportato (include trascrizione vocale, traduzione e riepilogo) Supportato >(include la trascrizione vocale e l'analisi del sentiment) |
| Rilevamento e rilevamento eventi | Supportato (rilevamento di persone e veicoli, rilevamento eventi) | Non supportato ancora in Edge. È parzialmente supportato nel cloud. |
| Supporto di Azure Arc | Non supportato | Supporto nativo |
| Area di interesse | Analisi visiva con rilevamento specializzato | Analisi completa del contenuto audio e visivo |
Fino al 30 marzo 2025, è possibile continuare a usare Analisi spaziale di Visione artificiale di Azure o passare ad Azure AI Video Indexer prima della data specificata. Dopo il 30 marzo 2025, il contenitore di analisi spaziale non sarà più supportato e interromperà l'elaborazione di nuovi flussi.
L'analisi spaziale include un set di funzionalità per monitorare l'integrità del sistema e diagnosticare i problemi.
Abilitare le visualizzazioni
Per abilitare una visualizzazione degli eventi di informazioni dettagliate sull'intelligenza artificiale in un fotogramma video, è necessario usare la versione .debug di una operazione di analisi spaziale in un computer desktop o in una macchina virtuale di Azure. La visualizzazione non è possibile nei dispositivi Azure Stack Edge. Sono disponibili quattro operazioni di debug.
Se il dispositivo è un computer desktop locale o una macchina virtuale GPU di Azure (con desktop remoto abilitato), è possibile passare alla versione .debug di qualsiasi operazione e visualizzare l'output.
Aprire il desktop in locale o usare un client desktop remoto nel computer host che esegue l'analisi spaziale.
Nell'esecuzione del terminale
xhost +Aggiornare il manifesto della distribuzione nel modulo
spaceanalyticscon il valore della variabile di ambienteDISPLAY. È possibile trovarne il valore eseguendoecho $DISPLAYnel terminale nel computer host."env": { "DISPLAY": { "value": ":11" } }Aggiornare il grafico nel manifesto della distribuzione che si vuole eseguire in modalità di debug. Nell'esempio seguente viene aggiornato operationId a cognitiveservices.vision.spatialanalysis-personcrossingpolygon.debug. Per abilitare la finestra del visualizzatore è necessario un nuovo parametro
VISUALIZER_NODE_CONFIG. Tutte le operazioni sono disponibili nella versione di debug. Quando si usano nodi condivisi, usare l'operazione cognitiveservices.vision.spatialanalysis.debug e aggiungereVISUALIZER_NODE_CONFIGai parametri dell'istanza."zonecrossing": { "operationId" : "cognitiveservices.vision.spatialanalysis-personcrossingpolygon.debug", "version": 1, "enabled": true, "parameters": { "VIDEO_URL": "Replace http url here", "VIDEO_SOURCE_ID": "zonecrossingcamera", "VIDEO_IS_LIVE": false, "VIDEO_DECODE_GPU_INDEX": 0, "DETECTOR_NODE_CONFIG": "{ \"gpu_index\": 0 }", "CAMERACALIBRATOR_NODE_CONFIG": "{ \"gpu_index\": 0}", "VISUALIZER_NODE_CONFIG": "{ \"show_debug_video\": true }", "SPACEANALYTICS_CONFIG": "{\"zones\":[{\"name\":\"queue\",\"polygon\":[[0.3,0.3],[0.3,0.9],[0.6,0.9],[0.6,0.3],[0.3,0.3]], \"threshold\":35.0}]}" } }Ridistribuire e verrà visualizzata la finestra del visualizzatore nel computer host
Al termine della distribuzione, potrebbe essere necessario copiare il file
.Xauthoritydal computer host al contenitore e riavviarlo. Nell'esempio seguente,peopleanalyticsè il nome del contenitore nel computer host.sudo docker cp $XAUTHORITY peopleanalytics:/root/.Xauthority sudo docker stop peopleanalytics sudo docker start peopleanalytics xhost +
Raccogliere i dati di telemetria sull'integrità del sistema
Telegraf è un'immagine open source che funziona con l'analisi spaziale ed è disponibile nel Registro Container Microsoft. Accetta gli input seguenti e li invia a Monitoraggio di Azure. Il modulo Telegraf può essere compilato con input e output personalizzati desiderati. La configurazione del modulo Telegraf in Analisi spaziale fa parte del manifesto della distribuzione (collegato sopra). Questo modulo è facoltativo e può essere rimosso dal manifesto se non è necessario.
Input:
- Metriche di analisi spaziale
- Metriche del disco
- Metriche CPU
- Metriche Docker
- Metriche GPU
Output:
- Monitoraggio di Azure
Il modulo di Telegraf di analisi spaziale fornito pubblicherà tutti i dati di telemetria generati dal contenitore analisi spaziale in Monitoraggio di Azure. Per informazioni sull'aggiunta di Monitoraggio di Azure alla sottoscrizione, vedere Monitoraggio di Azure.
Dopo aver configurato Monitoraggio di Azure, è necessario creare credenziali che consentano al modulo di inviare dati di telemetria. È possibile usare il portale di Azure per creare una nuova entità servizio o usare il comando dell'interfaccia della riga di comando di Azure seguente per crearne uno.
Nota
Questo comando richiede di disporre dei privilegi di proprietario per la sottoscrizione.
# Find your Azure IoT Hub resource ID by running this command. The resource ID should start with something like
# "/subscriptions/b60d6458-1234-4be4-9885-c7e73af9ced8/resourceGroups/..."
az iot hub list
# Create a Service Principal with `Monitoring Metrics Publisher` role in the IoTHub resource:
# Save the output from this command. The values will be used in the deployment manifest. The password won't be shown again so make sure to write it down
az ad sp create-for-rbac --role="Monitoring Metrics Publisher" --name "<principal name>" --scopes="<resource ID of IoT Hub>"
Nel manifesto della distribuzione per il dispositivo Azure Stack Edge, computer desktop o macchina virtuale di Azure con GPU, cercare il modulo Telegraf e sostituire i valori seguenti con le informazioni sull'entità servizio del passaggio precedente e ridistribuire.
"Telegraf": {
"settings": {
"image": "mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/spatial-analysis/Telegraf:1.0",
"createOptions": "{\"HostConfig\":{\"Runtime\":\"nvidia\",\"NetworkMode\":\"azure-iot-edge\",\"Memory\":33554432,\"Binds\":[\"/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock\"]}}"
},
"type": "docker",
"env": {
"AZURE_TENANT_ID": {
"value": "<Tenant Id>"
},
"AZURE_CLIENT_ID": {
"value": "Application Id"
},
"AZURE_CLIENT_SECRET": {
"value": "<Password>"
},
"region": {
"value": "<Region>"
},
"resource_id": {
"value": "/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resoureGroupName}/providers/Microsoft.Devices/IotHubs/{IotHub}"
},
...
Dopo aver distribuito il modulo Telegraf, è possibile accedere alle metriche segnalate tramite il servizio Monitoraggio di Azure o selezionando Monitoraggio nell'hub IoT nel portale di Azure.
Eventi di integrità del sistema
| Nome evento | Descrizione |
|---|---|
| archon_exit | Inviato quando un utente modifica lo stato del modulo Di analisi spaziale dall'esecuzione a arrestato. |
| archon_error | Inviato quando uno dei processi all'interno del contenitore si arresta in modo anomalo. Si tratta di un errore critico. |
| InputRate | Frequenza con cui il grafico elabora l'input video. Segnalato ogni cinque minuti. |
| OutputRate | Frequenza con cui il grafico restituisce informazioni dettagliate sull'IA. Segnalato ogni cinque minuti. |
| archon_allGraphsStarted | Inviato al termine dell'avvio di tutti i grafici. |
| archon_configchange | Inviato quando è stata modificata una configurazione del grafo. |
| archon_graphCreationFailed | Inviato quando l'avvio del grafico con il graphId segnalato non riesce. |
| archon_graphCreationSuccess | Inviato quando il grafico con l'oggetto graphId segnalato viene avviato correttamente. |
| archon_graphCleanup | Inviato quando il grafico con il graphId segnalato pulisce ed esce. |
| archon_graphHeartbeat | Heartbeat inviato ogni minuto per ogni grafo di una competenza. |
| archon_apiKeyAuthFail | Inviato quando la chiave della risorsa Visione non riesce ad autenticare il contenitore per più di 24 ore, a causa dei motivi seguenti: Fuori quota, Non valido, Offline. |
| VideoIngesterHeartbeat | Inviato ogni ora per indicare che il video viene trasmesso dall'origine video, con il numero di errori in quell'ora. Segnalato per ogni grafo. |
| VideoIngesterState | Report Arrestati o Avviati per lo streaming video. Segnalato per ogni grafo. |
Risoluzione dei problemi di un dispositivo IoT Edge
È possibile usare lo strumento da riga di comando iotedge per controllare lo stato e i log dei moduli in esecuzione. Ad esempio:
iotedge list: restituisce un elenco di moduli in esecuzione. È possibile verificare ulteriormente la presenza di errori coniotedge logs edgeAgent. Seiotedgesi blocca, è possibile provare a riavviarlo coniotedge restart edgeAgentiotedge logs <module-name>iotedge restart <module-name>per riavviare un modulo specifico
Raccogliere i file di log con il contenitore di diagnostica
L'analisi spaziale genera log di debug Docker che è possibile usare per diagnosticare i problemi di runtime o includere nei ticket di supporto. Il modulo di diagnostica dell'analisi spaziale è disponibile nel Registro Container Microsoft da scaricare. Nel file di distribuzione del manifesto per il dispositivo Azure Stack Edge Device, il computer desktop o la macchina virtuale di Azure con GPU cercare il modulo di diagnostica.
Nella sezione "env" aggiungere la configurazione seguente:
"diagnostics": {
"settings": {
"image": "mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/spatial-analysis/diagnostics:1.0",
"createOptions": "{\"HostConfig\":{\"Mounts\":[{\"Target\":\"/usr/bin/docker\",\"Source\":\"/home/data/docker\",\"Type\":\"bind\"},{\"Target\":\"/var/run\",\"Source\":\"/run\",\"Type\":\"bind\"}],\"LogConfig\":{\"Config\":{\"max-size\":\"500m\"}}}}"
}
Per ottimizzare i log caricati in un endpoint remoto, ad esempio Archiviazione BLOB di Azure, è consigliabile mantenere una dimensione di file ridotta. Vedere l'esempio seguente per la configurazione consigliata dei log Docker.
{
"HostConfig": {
"LogConfig": {
"Config": {
"max-size": "500m",
"max-file": "1000"
}
}
}
}
Configurare il livello di log
La configurazione a livello di log consente di controllare il livello di dettaglio dei log generati. I livelli di log supportati sono: none, verbose, info, warning e error. Il livello di dettaglio del log predefinito per i nodi e la piattaforma è info.
I livelli di log possono essere modificati a livello globale impostando la variabile di ambiente ARCHON_LOG_LEVEL su uno dei valori consentiti.
Può anche essere impostato tramite il documento IoT Edge Module Twin a livello globale, per tutte le competenze distribuite o per ogni competenza specifica impostando i valori per platformLogLevel e nodesLogLevel come illustrato di seguito.
{
"version": 1,
"properties": {
"desired": {
"globalSettings": {
"platformLogLevel": "verbose"
},
"graphs": {
"samplegraph": {
"nodesLogLevel": "verbose",
"platformLogLevel": "verbose"
}
}
}
}
}
Raccolta di log
Nota
Il modulo diagnostics non influisce sul contenuto di registrazione, ma è utile solo per raccogliere, filtrare e caricare i log esistenti.
Per usare questo modulo, è necessario disporre dell'API Docker versione 1.40 o successiva.
Il file manifesto della distribuzione di esempio per il dispositivo Azure Stack Edge, computer desktop o la macchina virtuale di Azure con GPU include un modulo denominato diagnostics che raccoglie e carica i log. Questo modulo è disabilitato per impostazione predefinita e deve essere abilitato tramite la configurazione del modulo IoT Edge quando è necessario accedere ai log.
La raccolta diagnostics è su richiesta e controllata tramite un metodo diretto di IoT Edge e può inviare log a un archiviazione BLOB di Azure.
Configurare le destinazioni di caricamento della diagnostica
Nel portale di IoT Edge selezionare il dispositivo e quindi il modulo di diagnostica. Nel file manifesto della distribuzione di esempio per il dispositivo Azure Stack Edge, i computer desktop o la macchina virtuale di Azure con GPU cercare la sezione Variabili di ambiente per la diagnostica, denominata env e aggiungere le informazioni seguenti:
Configurare il caricamento in Archiviazione BLOB di Azure
- Creare un account di archiviazione BLOB di Azure personalizzato, se non è già stato fatto.
- Ottenere la stringa di connessione per l'account di archiviazione dal portale di Azure. Si trova in Chiavi di accesso.
- I log di analisi spaziale vengono caricati automaticamente in un contenitore di archiviazione BLOB denominato rtcvlogs con il formato di nome file seguente:
{CONTAINER_NAME}/{START_TIME}-{END_TIME}-{QUERY_TIME}.log.
"env":{
"IOTEDGE_WORKLOADURI":"fd://iotedge.socket",
"AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRING":"XXXXXX", //from the Azure Blob Storage account
"ARCHON_LOG_LEVEL":"info"
}
Caricamento dei log di analisi spaziale
I log vengono caricati su richiesta con il metodo getRTCVLogs IoT Edge nel modulo diagnostics.
- Passare alla pagina del portale dell'hub IoT, selezionare Dispositivi Edge, quindi selezionare il dispositivo e il modulo di diagnostica.
- Passare alla pagina dei dettagli del modulo e selezionare la scheda metodo diretto.
- Digitare
getRTCVLogsin Nome metodo e una stringa di formato JSON nel payload. È possibile immettere{}, che è un payload vuoto. - Impostare i timeout di connessione e metodo e selezionare Richiama metodo.
- Selezionare il contenitore di destinazione e compilare una stringa json del payload usando i parametri descritti nella sezione Sintassi di registrazione. Selezionare Richiama metodo per eseguire la richiesta.
Nota
Il richiamo del metodo getRTCVLogs con un payload vuoto restituirà un elenco di tutti i contenitori distribuiti nel dispositivo. Il nome del metodo fa distinzione tra maiuscole e minuscole. Se viene specificato un nome di metodo non corretto, verrà visualizzato un errore 501.
Sintassi di registrazione
Nella tabella seguente sono elencati i parametri che è possibile usare durante l'esecuzione di query sui log.
| Parola chiave | Descrizione | Valore predefinito |
|---|---|---|
| StartTime | Ora di inizio dei log desiderati, espressa in millisecondi UTC. | -1, l'inizio del runtime del contenitore. Quando [-1.-1] viene usato come intervallo di tempo, l'API restituisce i log dell'ultima ora. |
| EndTime | Ora di fine dei log desiderata, espressa in millisecondi UTC. | -1, l'ora corrente. Quando viene usato l'intervallo di tempo [-1.-1], l'API restituisce i log dell'ultima ora. |
| ContainerId | Contenitore di destinazione per il recupero dei log. | null, quando non è presente alcun ID contenitore. L'API restituisce tutte le informazioni sui contenitori disponibili con ID. |
| DoPost | Eseguire l'operazione di caricamento. Quando è impostato su false, esegue l'operazione richiesta e restituisce le dimensioni di caricamento senza eseguire il caricamento. Se impostato su true, avvia il caricamento asincrono dei log selezionati |
false, non caricare. |
| Limitazione | Indicare il numero di righe di log da caricare per batch | 1000, usare questo parametro per regolare la velocità di post. |
| Filtri | Filtra i log da caricare | null, i filtri possono essere specificati come coppie chiave-valore in base alla struttura dei log di analisi spaziale: [UTC, LocalTime, LOGLEVEL,PID, CLASS, DATA]. Ad esempio: {"TimeFilter":[-1,1573255761112]}, {"TimeFilter":[-1,1573255761112]}, {"CLASS":["myNode"] |
Nella tabella seguente sono elencati gli attributi nella risposta alla query.
| Parola chiave | Descrizione |
|---|---|
| DoPost | true o false. Indica se i log sono stati caricati o meno. Quando si sceglie di non caricare i log, l'API restituisce le informazioni in modo sincrono. Quando si sceglie di caricare i log, l'API restituisce 200, se la richiesta è valida e avvia il caricamento dei log in modo asincrono. |
| TimeFilter | Filtro ora applicato ai log. |
| ValueFilters | Filtri di parole chiave applicati ai log. |
| TimeStamp | Ora di inizio dell'esecuzione del metodo. |
| ContainerId | ID contenitore di destinazione. |
| FetchCounter | Numero totale di righe di log. |
| FetchSizeInByte | Quantità totale di dati di log in byte. |
| MatchCounter | Numero valido di righe di log. |
| MatchSizeInByte | Quantità valida di dati di log in byte. |
| FilterCount | Numero totale di righe di log dopo l'applicazione del filtro. |
| FilterSizeInByte | Quantità totale di dati di log in byte dopo l'applicazione del filtro. |
| FetchLogsDurationInMiliSec | Recuperare la durata dell'operazione. |
| PaseLogsDurationInMiliSec | Durata dell'operazione di filtro. |
| PostLogsDurationInMiliSec | Durata post-operazione. |
Richiesta di esempi
{
"StartTime": -1,
"EndTime": -1,
"ContainerId": "5fa17e4d8056e8d16a5a998318716a77becc01b36fde25b3de9fde98a64bf29b",
"DoPost": false,
"Filters": null
}
Esempio di risposta
{
"status": 200,
"payload": {
"DoPost": false,
"TimeFilter": [-1, 1581310339411],
"ValueFilters": {},
"Metas": {
"TimeStamp": "2020-02-10T04:52:19.4365389+00:00",
"ContainerId": "5fa17e4d8056e8d16a5a998318716a77becc01b36fde25b3de9fde98a64bf29b",
"FetchCounter": 61,
"FetchSizeInByte": 20470,
"MatchCounter": 61,
"MatchSizeInByte": 20470,
"FilterCount": 61,
"FilterSizeInByte": 20470,
"FetchLogsDurationInMiliSec": 0,
"PaseLogsDurationInMiliSec": 0,
"PostLogsDurationInMiliSec": 0
}
}
}
Controllare le righe, i tempi e le dimensioni del log di recupero, se tali impostazioni hanno un aspetto ottimale sostituire DoPost in true e che eseguirà il push dei log con gli stessi filtri alle destinazioni.
È possibile esportare i log da Archiviazione BLOB di Azure durante la risoluzione dei problemi.
Risoluzione dei problemi del dispositivo Azure Stack Edge
La sezione seguente viene fornita per informazioni sul debug e la verifica dello stato del dispositivo Azure Stack Edge.
Accedere all'endpoint dell'API Kubernetes.
- Nell'interfaccia utente locale del dispositivo passare alla pagina Dispositivi.
- In Endpoint dispositivo copiare l'endpoint Servizio API Kubernetes. Questo endpoint è una stringa nel formato seguente:
https://compute..[device-IP-address]. - Salvare la stringa dell'endpoint. Questa operazione viene usata in un secondo momento durante la configurazione
kubectlper accedere al cluster Kubernetes.
Connettersi all'interfaccia di PowerShell
Connettersi in modalità remota da un client Windows. Dopo aver creato il cluster Kubernetes, è possibile gestire le applicazioni tramite questo cluster. È necessario connettersi all'interfaccia di PowerShell del dispositivo. A seconda del sistema operativo del client, le procedure per la connessione remota al dispositivo possono essere diverse. I passaggi seguenti sono relativi a un client Windows che esegue PowerShell.
Suggerimento
- Prima di iniziare, assicurarsi che il client Windows esegua Windows PowerShell 5.0 o versione successiva.
- PowerShell è anche disponibile in Linux.
Eseguire una sessione di Windows PowerShell come amministratore.
Assicurarsi che il servizio Gestione remota Windows sia in esecuzione nel client. Al prompt dei comandi digitare
winrm quickconfig.Assegnare una variabile per l'indirizzo IP del dispositivo. Ad esempio,
$ip = "<device-ip-address>".Usare il seguente comando per aggiungere l'indirizzo IP del dispositivo all'elenco di host attendibili del client.
Set-Item WSMan:\localhost\Client\TrustedHosts $ip -Concatenate -ForceAvviare una sessione di Windows PowerShell nel dispositivo.
Enter-PSSession -ComputerName $ip -Credential $ip\EdgeUser -ConfigurationName MinishellFornire la password quando viene richiesto. Usare la stessa password usata per accedere all'interfaccia Web locale. La password predefinita dell'interfaccia Web locale è
Password1.
Accedere al cluster Kubernetes
Dopo aver creato il cluster Kubernetes, è possibile usare lo strumento da riga di comando kubectl per accedere al cluster.
Creare un nuovo spazio dei nomi.
New-HcsKubernetesNamespace -NamespaceCreare un utente e ottenere un file di configurazione. Questo comando restituisce informazioni di configurazione per il cluster Kubernetes. Copiare queste informazioni e salvarle in un file denominato config. Non salvare il file con estensione.
New-HcsKubernetesUser -UserNameAggiungere il file di configurazione alla cartella .kube nel profilo utente nel computer locale.
Associare lo spazio dei nomi all'utente creato.
Grant-HcsKubernetesNamespaceAccess -Namespace -UserNameInstallare
kubectlnel client Windows usando il comando seguente:curl https://storage.googleapis.com/kubernetesrelease/release/v1.15.2/bin/windows/amd64/kubectl.exe -O kubectl.exeAggiungere una voce DNS al file host nel sistema.
- Eseguire Blocco note come amministratore e aprire il file host che si trova in
C:\windows\system32\drivers\etc\hosts. - Creare una voce nel file host con l'indirizzo IP del dispositivo e il dominio DNS ottenuto dalla pagina Dispositivo nell'interfaccia utente locale. L'endpoint da usare sarà simile al seguente:
https://compute.asedevice.microsoftdatabox.com/10.100.10.10.
- Eseguire Blocco note come amministratore e aprire il file host che si trova in
Verificare che sia possibile connettersi ai pod Kubernetes.
kubectl get pods -n "iotedge"
Per ottenere i log dei contenitori, eseguire il comando seguente:
kubectl logs <pod-name> -n <namespace> --all-containers
Comandi utili
| Comando | Descrizione |
|---|---|
Get-HcsKubernetesUserConfig -AseUser |
Genera un file di configurazione Kubernetes. Quando si usa il comando, copiare le informazioni in un file denominato config. Non salvare il file con un'estensione di file. |
Get-HcsApplianceInfo |
Restituisce informazioni sul dispositivo. |
Enable-HcsSupportAccess |
Genera le credenziali di accesso per avviare una sessione di supporto. |
Come inviare un ticket di supporto per l'analisi spaziale
Se è necessario ulteriore supporto per trovare una soluzione a un problema riscontrato con il contenitore di analisi spaziale, seguire questa procedura per compilare e inviare un ticket di supporto. Il nostro team ricontatterà l'utente con indicazioni aggiuntive.
Compilare le informazioni di base
Creare un nuovo ticket di supporto nella pagina Nuova richiesta di supporto. Seguire le istruzioni per compilare i parametri seguenti:
- Impostare Tipo di problema su
Technical. - Selezionare la sottoscrizione che si sta usando per distribuire il contenitore Analisi spaziale.
- Selezionare
My servicese selezionareAzure AI servicescome servizio. - Selezionare la risorsa che si sta usando per distribuire il contenitore Analisi spaziale.
- Scrivere una breve descrizione che descrive in dettaglio il problema riscontrato.
- Selezionare
Spatial Analysiscome tipo di problema. - Selezionare il sottotipo appropriato dall'elenco a discesa.
- Selezionare Avanti: Soluzioni per passare alla pagina successiva.
Soluzioni consigliate
La fase successiva offrirà soluzioni consigliate per il tipo di problema selezionato. Queste soluzioni risolveranno i problemi più comuni, ma se non è utile per la soluzione, selezionare Avanti: Dettagli per passare al passaggio successivo.
Dettagli
In questa pagina aggiungere altri dettagli sul problema riscontrato. Assicurarsi di includere il maggior numero possibile di dettagli, in quanto ciò consentirà ai tecnici di limitare meglio il problema. Includere il metodo di contatto preferito e la gravità del problema in modo che sia possibile contattare l'utente in modo appropriato e selezionare Avanti: Rivedi e crea per passare al passaggio successivo.
Rivedi e crea
Esaminare i dettagli della richiesta di supporto per assicurarsi che tutto sia accurato e rappresenti il problema in modo efficace. Quando si è pronti, selezionare Crea per inviare il ticket al team. Si riceve una conferma tramite posta elettronica una volta ricevuto il ticket e il team lavorerà per rispondere il prima possibile. È possibile visualizzare lo stato del ticket nel portale di Azure.