Anomaly Detector 一変量コンテナーを構成する
重要
2023 年 9 月 20 日以降は、新しい Anomaly Detector リソースを作成できなくなります。 Anomaly Detector サービスは、2026 年 10 月 1 日に廃止されます。
Anomaly Detectorコンテナーのランタイム環境は、docker run
コマンドの引数を使用して構成されます。 このコンテナーには、いくつかの必須の設定と省略可能な設定があります。 いくつかのコマンドの例をご覧ください。 このコンテナーに固有の設定は、課金設定です。
構成設定
このコンテナーには、次の構成設定があります。
必須 | 設定 | 目的 |
---|---|---|
はい | ApiKey | 課金情報の追跡に使用されます。 |
いいえ | ApplicationInsights | Azure Application Insights テレメトリ サポートをお客様のコンテナーに追加できます。 |
はい | Billing | Azure 上のサービス リソースのエンドポイント URI を指定します。 |
はい | Eula | コンテナーのライセンスに同意していることを示します。 |
いいえ | Fluentd | ログと (必要に応じて) メトリック データを Fluentd サーバーに書き込みます。 |
いいえ | Http Proxy | 送信要求を行うために、HTTP プロキシを構成します。 |
いいえ | Logging | ASP.NET Core のログ サポートをお客様のコンテナーに提供します。 |
いいえ | Mounts | ホスト コンピューターからコンテナーに、またコンテナーからホスト コンピューターにデータを読み取ったり書き込んだりします。 |
重要
ApiKey
、Billing
、Eula
の各設定は一緒に使用されるため、それらの 3 つすべてに有効な値を指定する必要があります。そうしないと、お客様のコンテナーは起動しません。 これらの構成設定を使用してコンテナーをインスタンス化する方法の詳細については、「課金」を参照してください。
ApiKey 構成設定
ApiKey
設定では、コンテナーの課金情報を追跡するために使用される Azure リソース キーを指定します。 ApiKey の値を指定する必要があります。また、その値は、Billing
構成設定に指定された Anomaly Detector リソースの有効なキーであることが必要です。
この設定は次の場所で確認できます。
- Azure portal: Anomaly Detector の [リソース管理] の [キー] の下
ApplicationInsights 設定
ApplicationInsights
設定を使用すると、Azure Application Insights テレメトリのサポートをお客様のコンテナーに追加できます。 Application Insights によってお客様のコンテナーを詳細に監視できます。 コンテナーの可用性、パフォーマンス、利用状況を簡単に監視できます。 さらに、お客様のコンテナーのエラーを迅速に特定して診断することもできます。
次の表に、ApplicationInsights
セクションでサポートされている構成設定について説明します。
必須 | 名前 | データの種類 | 説明 |
---|---|---|---|
いいえ | InstrumentationKey |
String | コンテナーのテレメトリ データの送信先の Application Insights インスタンスのインストルメンテーション キー。 詳細については、「Application Insights for ASP.NET Core」を参照してください。 例: InstrumentationKey=123456789 |
Billing 構成設定
Billing
設定は、コンテナーの課金情報を測定するために使用される Azure の Anomaly Detector リソースのエンドポイント URI を指定します。 この構成設定の値を指定する必要があり、値は Azure の Anomaly Detector リソースの有効なエンドポイント URI である必要があります。
この設定は次の場所で確認できます。
- Azure portal: Anomaly Detector の [概要] (ラベルが
Endpoint
)
必須 | 名前 | データの種類 | Description |
---|---|---|---|
イエス | Billing |
String | 課金エンドポイント URI。 課金 URI の取得の詳細については、「必須パラメーターの収集」を参照してください。 リージョンのエンドポイントの詳細および完全な一覧については、「Azure AI サービスのカスタム サブドメイン名」 を参照してください。 |
Eula 設定
Eula
設定は、コンテナーのライセンスに同意済みであることを示します。 この構成設定の値を指定する必要があり、値を accept
に設定する必要があります。
必須 | 名前 | データの種類 | Description |
---|---|---|---|
イエス | Eula |
String | ライセンスへの同意 例: Eula=accept |
Azure AI サービス コンテナーは、Azure の使用について定める契約の下でライセンスされます。 Azure の使用について定める契約をまだ結んでいない場合、Azure の使用について定める契約がマイクロソフト オンライン サブスクリプション契約 (オンライン サービス規約を含む) であることに同意するものとします。 また、プレビューに関しては、「Microsoft Azure プレビューの追加使用条件」にも同意するものとします。 コンテナーの使用をもって、お客様はこれらの規約に同意したものとします。
Fluentd の設定
Fluentd は、ログの一元管理を実現するオープンソースのデータ コレクターです。 Fluentd サーバーに対するコンテナーの接続は、Fluentd
の設定によって管理されます。 コンテナーには、お客様のコンテナーでログ、および必要に応じてメトリック データを Fluentd サーバーに書き込むことができる Fluentd ログ プロバイダーが含まれます。
次の表に、Fluentd
セクションでサポートされている構成設定について説明します。
名前 | データの種類 | Description |
---|---|---|
Host |
String | Fluentd サーバーの IP アドレスまたは DNS ホスト名。 |
Port |
Integer | Fluentd サーバーのポート。 既定値は 24224 です。 |
HeartbeatMs |
Integer | ハートビート間隔 (ミリ秒)。 この間隔が期限切れになるまでにイベント トラフィックが送信されなかった場合、ハートビートが Fluentd サーバーに送信されます。 既定値は、60000 ミリ秒 (1 分) です。 |
SendBufferSize |
Integer | 送信操作用に割り当てられたネットワーク バッファー領域 (バイト数)。 既定値は、32,768 バイト (32 キロバイト) です。 |
TlsConnectionEstablishmentTimeoutMs |
Integer | Fluentd サーバーとの SSL または TLS 接続を確立するためのタイムアウト (ミリ秒)。 既定値は、10000 ミリ秒 (10 秒) です。UseTLS が false に設定されている場合、この値は無視されます。 |
UseTLS |
ブール型 | コンテナーで、Fluentd サーバーとの通信に SSL または TLS を使用する必要があるかどうかを示します。 既定値は false です。 |
Http プロキシ資格情報設定
送信要求を行うために HTTP プロキシを構成する必要がある場合は、次の 2 つの引数を使用します。
Name | データの種類 | 説明 |
---|---|---|
HTTP_PROXY | string | 使用するプロキシ。例: http://proxy:8888 <proxy-url> |
HTTP_PROXY_CREDS | string | プロキシで認証されるために必要な資格情報。例: username:password 。 この値は小文字で指定する必要があります。 |
<proxy-user> |
string | プロキシのユーザー。 |
<proxy-password> |
string | プロキシの <proxy-user> に関連付けられているパスワード。 |
docker run --rm -it -p 5000:5000 \
--memory 2g --cpus 1 \
--mount type=bind,src=/home/azureuser/output,target=/output \
<registry-location>/<image-name> \
Eula=accept \
Billing=<endpoint> \
ApiKey=<api-key> \
HTTP_PROXY=<proxy-url> \
HTTP_PROXY_CREDS=<proxy-user>:<proxy-password> \
Logging の設定
Logging
の設定では、お客様のコンテナーの ASP.NET Core ログ サポートを管理します。 お客様が ASP.NET Core アプリケーションに対して使用するのと同じ構成設定と値をお客様のコンテナーに使用できます。
コンテナーでは、次のログ プロバイダーがサポートされています。
プロバイダー | 目的 |
---|---|
コンソール | ASP.NET Core Console ログ プロバイダー。 このログ プロバイダーのすべての ASP.NET Core 構成設定と既定値がサポートされています。 |
デバッグ | ASP.NET Core Debug ログ プロバイダー。 このログ プロバイダーのすべての ASP.NET Core 構成設定と既定値がサポートされています。 |
ディスク | JSON ログ プロバイダー。 このログ プロバイダーは、ログ データを出力マウントに書き込みます。 |
このコンテナー コマンドは、ログ情報を JSON 形式で出力マウントに格納します。
docker run --rm -it -p 5000:5000 \
--memory 2g --cpus 1 \
--mount type=bind,src=/home/azureuser/output,target=/output \
<registry-location>/<image-name> \
Eula=accept \
Billing=<endpoint> \
ApiKey=<api-key> \
Logging:Disk:Format=json \
Mounts:Output=/output
このコンテナー コマンドは、コンテナーの実行中に、dbug
で始まるデバッグ情報を表示します。
docker run --rm -it -p 5000:5000 \
--memory 2g --cpus 1 \
<registry-location>/<image-name> \
Eula=accept \
Billing=<endpoint> \
ApiKey=<api-key> \
Logging:Console:LogLevel:Default=Debug
Disk ログ
Disk
ログ プロバイダーでは、次の構成設定がサポートされます。
名前 | データの種類 | Description |
---|---|---|
Format |
String | ログ ファイルの出力形式。 注: ログ プロバイダーを有効にするためにこの値を json に設定する必要があります。 コンテナーのインスタンス化中に、出力マウントを指定せずに、この値を指定した場合、エラーが発生します。 |
MaxFileSize |
Integer | ログ ファイルの最大サイズ (メガバイト (MB))。 現在のログ ファイルのサイズがこの値を満たしているか、または超えている場合、ログ プロバイダーによって新しいログ ファイルが開始されます。 -1 が指定されている場合、ログ ファイルのサイズは、出力マウントの最大ファイル サイズ (存在する場合) によってのみ制限されます。 既定値は 1 です。 |
ASP.NET Core ログのサポートを構成する方法の詳細については、設定ファイル構成に関するページを参照してください。
マウントの設定
コンテナーとの間でデータを読み書きするには、バインド マウントを使用します。 入力マウントまたは出力マウントは、docker run コマンドで --mount
オプションを指定することによって指定できます。
Anomaly Detector コンテナーでは、トレーニングやサービスのデータを格納するために入力マウントまたは出力マウントが使用されることはありません。
ホストのマウント場所の厳密な構文は、ホスト オペレーティング システムによって異なります。 また、Docker サービス アカウントによって使用されるアクセス許可とホストのマウント場所のアクセス許可とが競合するために、ホスト コンピューターのマウント場所にアクセスできないこともあります。
省略可能 | 名前 | データの種類 | 説明 |
---|---|---|---|
禁止 | Input |
String | Anomaly Detector コンテナーでは、これは使用されません。 |
オプション | Output |
String | 出力マウントのターゲット。 既定値は /output です。 これはログの保存先です。 これには、コンテナーのログが含まれます。 例: --mount type=bind,src=c:\output,target=/output |
docker run コマンドの例
以下の例では、docker run
コマンドの記述方法と使用方法を示す構成設定が使用されています。 コンテナーは一度実行すると、お客様が停止するまで動作し続けます。
- 行連結文字: 以降のセクションの Docker コマンドには、Bash シェルの行連結文字としてバック スラッシュ (
\
) が使用されています。 お客様のホスト オペレーティング システムの要件に応じて、置換または削除してください。 たとえば、Windows の行連結文字はキャレット (^
) です。 バック スラッシュをキャレットで置き換えます。 - 引数の順序: Docker コンテナーについて高度な知識がある場合を除き、引数の順序は変更しないでください。
中かっこ {}
の中の値を独自の値で置き換えます。
プレースホルダー | 値 | 形式または例 |
---|---|---|
{API_KEY} | Azure Anomaly Detector の [キー] ページの Anomaly Detector リソースのエンドポイント キー。 |
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx |
{ENDPOINT_URI} | 課金エンドポイントの値は、Azure Anomaly Detector の [概要] ページで確認できます。 |
具体的な例については、「必須パラメーターの収集」を参照してください。 |
Note
2019 年 7 月 1 日より後に作成された新しいリソースには、カスタム サブドメイン名が使用されます。 リージョンのエンドポイントの詳細および完全な一覧については、「Azure AI サービスのカスタム サブドメイン名」 を参照してください。
重要
コンテナーを実行するには、Eula
、Billing
、ApiKey
の各オプションを指定する必要があります。そうしないと、コンテナーが起動しません。 詳細については、「課金」を参照してください。
ApiKey の値は、Azure AI Anomaly Detector リソース キー ページにあるキーです。
Anomaly Detector コンテナー docker の例
次の docker 例は Anomaly Detector コンテナーに対するものです。
基本的な例
docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 4g --cpus 1 \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/decision/anomaly-detector \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}
コマンドライン引数を使用したログの例
docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 4g --cpus 1 \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/decision/anomaly-detector \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} ApiKey={API_KEY} \
Logging:Console:LogLevel:Default=Information