テレメトリとトラブルシューティング

[アーティクル]
09/03/2024

重要

2025 年 3 月 30 日に、Azure AI Vision Spatial Analysis は廃止されます。明記された日付より前に、Azure AI Video Indexer または別のオープンソースソリューションに移行してください。 Azure AI Video Indexer のより豊富なメリットを活用できるように、なるべく早期に切り替えることをお勧めします。ご利用の馴染みの機能に加えて、Azure AI Vision Spatial Analysis と Azure AI Video Indexer の簡単な比較を示します。

機能	Azure AI Vision 空間分析	Azure AI Video Indexer
Edge のサポート	はい	はい
オブジェクトの検出	人物と車両の検出のみ	1000 以上のオブジェクトを検出
オーディオ/音声処理	サポートされていません	サポートされている (音声の文字起こし、翻訳、要約を含む) サポートされている > (音声の文字起こしおよび感情分析を含む)
イベントの検出とトラッキング	サポートされている (人物と車両のトラッキング、イベント検出)	Edge ではまだサポートされていません。クラウドで部分的にサポートされています。
Azure Arc のサポート	サポートされていません	ネイティブサポート
フォーカス領域	特殊なトラッキングを使用した視覚化分析	オーディオとビジュアルの両方のコンテンツの包括的な分析

現時点から 2025 年 3 月 30 日までは、Azure AI Vision Spatial Analysis を引き続き使用することも、明記された日付より前に Azure AI Video Indexer に移行することもできます。 2025 年 3 月 30 日以降、Spatial Analysis コンテナーはサポートされなくなり、新しいストリームの処理が停止されます。

空間分析には、システムの正常性を監視し、問題の診断に役立つ一連の機能が含まれています。

視覚化の有効化

動画フレームで AI 分析情報イベントの視覚化を有効にするには、デスクトップマシンまたは Azure VM で .debug バージョンの空間分析操作を使用する必要があります。 Azure Stack Edge デバイス上では視覚化を使用できません。使用できるデバッグ操作は 4 つあります。

デバイスがローカルデスクトップコンピューターまたは (リモートデスクトップが有効になっている) Azure GPU VM である場合、任意の操作の .debug バージョンに切り替えて、出力を視覚化できます。

ローカルでデスクトップを開くか、空間分析を実行しているホストコンピューターのリモートデスクトップクライアントを使用してデスクトップを開きます。
ターミナルから xhost + を実行します。
spaceanalytics モジュールの下にある配置マニフェストを DISPLAY 環境変数の値で更新します。その値は、ホストコンピューターのターミナルで echo $DISPLAY を実行すると確認できます。
```
"env": {        
    "DISPLAY": {
        "value": ":11"
        }
}
```

デバッグモードで実行する配置マニフェストのグラフを更新します。次の例では、operationId を cognitiveservices.vision.spatialanalysis-personcrossingpolygon.debug に更新します。ビジュアライザーウィンドウを有効にするには、新しいパラメーター VISUALIZER_NODE_CONFIG が必要です。すべての操作はデバッグフレーバーで使用できます。共有ノードを使用する場合は、cognitiveservices.vision.spatialanalysis.debug 操作を使用して、インスタンスパラメーターに VISUALIZER_NODE_CONFIG を追加します。

"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}]}"
     }
}

再デプロイすると、ホストコンピューターでビジュアライザーウィンドウが表示されます。
デプロイが完了したら、.Xauthority ファイルをホストコンピューターからコンテナーにコピーし、再起動することが必要になる場合があります。次のサンプルでは、 peopleanalytics は、ホストコンピューター上のコンテナーの名前になります。
```
sudo docker cp $XAUTHORITY peopleanalytics:/root/.Xauthority
sudo docker stop peopleanalytics
sudo docker start peopleanalytics
xhost +
```

システム正常性テレメトリの収集

Telegraf は、空間分析で動作するオープンソースのイメージであり、Microsoft Container Registry で入手できます。次の入力を受け取り、Azure Monitor に送信します。指定されたカスタム入出力を使用して、Telegraf モジュールを作成できます。空間分析の Telegraf モジュール構成は、配置マニフェスト (前述のリンク) の一部です。このモジュールはオプションであり、必要がない場合は、マニフェストから削除できます。

入力:

空間分析メトリック
ディスクメトリック
CPU メトリック
Docker メトリック
GPU メトリック

出力:

Azure Monitor

指定された空間分析の Telegraf モジュールは、空間分析コンテナーから送信されたすべてのテレメトリデータを Azure Monitor に公開します。サブスクリプションへの Azure Monitor の追加に関しては、Azure Monitor を参照してください。

Azure Monitor を設定した後、モジュールがテレメトリを送信できるようにするための資格情報を作成する必要があります。 Azure ポータルを使用して新しいサービスプリンシパルを作成するか、以下の Azure CLI コマンドを使用してサービスプリンシパルを作成できます。

Note

このコマンドを実行するには、サブスクリプションに対する所有者特権が必要です。

# Find your Azure IoT Hub resource ID by running this command. The resource ID  should start with something like 
# "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/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>"

Azure Stack Edge デバイス、デスクトップマシン、または GPU 搭載 Azure VM の配置マニフェストで、Telegraf モジュールを探し、次の値を前の手順のサービスプリンシパル情報に置き換え、再デプロイします。

"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}"
    },
...

Telegraf モジュールがデプロイされると、報告されたメトリックには、Azure Monitor サービスを使用して、または Azure portal の IoT Hub で [監視] を選択してアクセスできます。

Azure Monitor テレメトリレポート

システムの正常性イベント

イベント名	説明
archon_exit	ユーザーが空間分析モジュールの状態を "実行中" から "停止" に変更したときに送信されます。
archon_error	コンテナー内でいずれかのプロセスがクラッシュしたときに送信されます。これは重大なエラーです。
InputRate	グラフが動画入力を処理する速度。 5 分ごとに報告されます。
OutputRate	グラフが AI Insights を出力する速度。 5 分ごとに報告されます。
archon_allGraphsStarted	すべてのグラフの起動が終了したときに送信されます。
archon_configchange	グラフの構成が変更されたときに送信されます。
archon_graphCreationFailed	報告された `graphId` のグラフを開始できなかったときに送信されます。
archon_graphCreationSuccess	報告された `graphId` のグラフが正常に開始されたときに送信されます。
archon_graphCleanup	報告された `graphId` のグラフをクリーンアップして終了したときに送信されます。
archon_graphHeartbeat	スキルのすべてのグラフに対して 1 分ごとに送信されるハートビート。
archon_apiKeyAuthFail	次の理由により、24 時間以上、Vision リソースキーがコンテナーの認証に失敗したときに送信されます: クォータ外、無効、オフライン。
VideoIngesterHeartbeat	動画が動画ソースからストリーミングされることを示すために、1 時間ごとに送信され、その時間のエラーの数を示します。各グラフに対して報告されます。
VideoIngesterState	動画のストリーミングのために、停止または開始を報告します。各グラフに対して報告されます。

IoT Edge デバイスのトラブルシューティング

iotedge コマンドラインツールを使用して、実行中のモジュールの状態とログを確認できます。次に例を示します。

iotedge list:実行中のモジュールの一覧を報告します。また、 iotedge logs edgeAgent でエラーを確認することもできます。 iotedge が動かない場合は、iotedge restart edgeAgent を使用して再起動することができます。
iotedge logs <module-name>
特定のモジュールを再起動するための iotedge restart <module-name>

診断コンテナーでログファイルを収集

空間分析では、ランタイムの問題を診断したり、サポートチケットに含めたりする場合に使用できる Docker デバッグログが生成されます。空間分析診断モジュールは、Microsoft Container Registry からダウンロードできます。 Azure Stack Edge デバイス、デスクトップマシン、または GPU 搭載 Azure VM のマニフェスト配置ファイルで、diagnostics モジュールを探します。

"env" セクションで、次の構成を追加します。

"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\"}}}}"
  }

Azure Blob Storage など、リモートエンドポイントにアップロードされたログを最適化するには、ファイルサイズを小さくすることをお勧めします。推奨される Docker ログ構成については、次の例を参照してください。

{
    "HostConfig": {
        "LogConfig": {
            "Config": {
                "max-size": "500m",
                "max-file": "1000"
            }
        }
    }
}

ログレベルの構成

ログレベルの構成を使用すると、生成されるログの詳細を制御できます。サポートされているログレベルは、none、verbose、info、warning および error です。ノードとプラットフォームの既定のログの詳細レベルは info です。

ログレベルをグローバルに変更するには、 ARCHON_LOG_LEVEL 環境変数を、許可されている値のいずれかに設定します。次のように platformLogLevel と nodesLogLevel の値を設定することによって、グローバル、デプロイされたすべてのスキル、または特定のスキルごとに、IoT Edge Module Twin ドキュメントを通じて設定することもできます。

{
    "version": 1,
    "properties": {
        "desired": {
            "globalSettings": {
                "platformLogLevel": "verbose"
            },
            "graphs": {
                "samplegraph": {
                    "nodesLogLevel": "verbose",
                    "platformLogLevel": "verbose"
                }
            }
        }
    }
}

ログの収集

Note

diagnostics モジュールは、ログの内容には影響しません。既存のログの収集、フィルター処理、およびアップロードにのみ役立ちます。このモジュールを使用するには、Docker API バージョン 1.40 以降が必要です。

Azure Stack Edge デバイス、デスクトップマシン、または GPU 搭載 Azure VM のサンプル配置マニフェストファイルには、ログを収集してアップロードする diagnostics という名前のモジュールが含まれています。このモジュールは既定で無効になっているため、ログにアクセスする必要がある場合は IoT Edge モジュール構成を使用して有効にする必要があります。

diagnostics コレクションはオンデマンドで、IoT Edge ダイレクトメソッドによって制御され、ログを Azure Blob Storage に送信できます。

診断アップロードターゲットの構成

IoT Edge ポータルから、デバイスを選択し、 diagnostics モジュールを選択します。 Azure Stack Edge デバイス、デスクトップマシン、GPU 搭載 Azure VM のサンプル配置マニフェストファイルで、env という名前の診断用の [環境変数] セクションを探し、次の情報を追加します。

Azure Blob Storage へのアップロードの構成

まだ作成していない場合は、自身の Azure Blob Storage アカウントを作成します。
Azure ポータルのストレージアカウント用に接続文字列を取得します。これはアクセスキーにあります。
空間分析ログは、rtcvlogs という名前の Blob Storage コンテナーに自動的にアップロードされます。ファイル名の形式は {CONTAINER_NAME}/{START_TIME}-{END_TIME}-{QUERY_TIME}.log です。

"env":{
    "IOTEDGE_WORKLOADURI":"fd://iotedge.socket",
    "AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRING":"XXXXXX",   //from the Azure Blob Storage account
    "ARCHON_LOG_LEVEL":"info"
}

空間分析ログのアップロード

ログは、diagnostics モジュールの getRTCVLogs IoT Edge メソッドを使用してオンデマンドでアップロードされます。

IoT Hub ポータルのページにアクセスし、 [エッジデバイス] を選択して、デバイスと診断モジュールを選択します。
モジュールの詳細ページに移動し、[ダイレクトメソッド] タブをクリックします。
[メソッド名] に getRTCVLogs と入力し、ペイロードに json 形式の文字列を入力します。空のペイロードである {} を入力できます。
接続とメソッドのタイムアウトを設定し、メソッドの呼び出し を選択します。
ターゲットコンテナーを選択し、 [ロギング構文] で説明しているパラメーターを使用してペイロード json 文字列を作成します。 [ メソッドの呼び出し] を選択して、要求を実行します。

Note

空のペイロードで getRTCVLogs メソッドを呼び出すと、デバイスにデプロイされているすべてのコンテナーの一覧が返されます。メソッド名では、大文字と小文字が区別されます。不正なメソッド名を指定すると、501 エラーが発生します。

getRTCVLogs メソッドの呼び出し [getRTCVLogs ダイレクトメソッド] ページ

ログの構文

次の表は、ログのクエリを実行するときに使用できるパラメーターを示しています。

Keyword	説明	既定値
StartTime	目的のログの開始時刻 (ミリ秒UTC)。	`-1` の場合、コンテナーのランタイムの開始になります。 `[-1.-1]` の時間範囲が使用されている場合、API は過去 1 時間のログを返します。
EndTime	目的のログの終了時刻 (ミリ秒UTC)。	`-1`、現在の時刻。 `[-1.-1]` の時間範囲が使用されている場合、API は過去 1 時間のログを返します。
ContainerId	ログをフェッチするターゲットとなるコンテナー。	`null` (コンテナー ID が存在しない場合)。 API は、使用可能なすべてのコンテナー情報を ID と共に返します。
DoPost	アップロード操作を実行します。これが `false` に設定されている場合は、要求された操作を実行し、アップロードを実行せずにアップロードサイズを返します。 `true` に設定すると、選択したログの非同期アップロードが開始されます	`false` の場合、アップロードしないでください。
スロットル	バッチごとにアップロードするログのライン数を示します	`1000` の場合、このパラメーターを使用してポスト速度を調整します。
フィルター	アップロードするログをフィルター処理します	`null` の場合、空間分析ログの構造 `[UTC, LocalTime, LOGLEVEL,PID, CLASS, DATA]` に基づいて、キー値のペアとしてフィルターを指定できます。例: `{"TimeFilter":[-1,1573255761112]}, {"TimeFilter":[-1,1573255761112]}, {"CLASS":["myNode"]`

次の表は、クエリ応答の属性の一覧になります。

Keyword	説明
DoPost	true または false。ログがアップロードされたかどうかを示します。ログをアップロードしない場合、API からは "同期的に" 情報が返されます。ログをアップロードする場合、API からは 200 が返されます。要求が有効な場合は、"非同期に" ログのアップロードが開始されます。
TimeFilter	ログに適用される時刻フィルターです。
ValueFilters	ログに適用されるキーワードフィルターです。
TimeStamp	メソッド実行開始時刻。
ContainerId	対象のコンテナー ID。
FetchCounter	ログラインの合計数。
FetchSizeInByte	ログラインの合計量 (バイト)。
MatchCounter	ログラインの有効数。
MatchSizeInByte	ログデータの合計量 (バイト)
FilterCount	フィルターを適用した後のログラインの合計数。
FilterSizeInByte	フィルターを適用した後のログデータの合計量 (バイト)。
FetchLogsDurationInMiliSec	フェッチ操作の期間。
PaseLogsDurationInMiliSec	フィルター操作の期間。
PostLogsDurationInMiliSec	ポスト操作の期間。

要求の例

{
    "StartTime": -1,
    "EndTime": -1,
    "ContainerId": "5fa17e4d8056e8d16a5a998318716a77becc01b36fde25b3de9fde98a64bf29b",
    "DoPost": false,
    "Filters": null
}

応答の例

{
    "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
        }
    }
}

フェッチログのライン、時刻、およびサイズを確認します。これらの設定が適切であれば、DoPost を true に置き換えます。これにより、同じフィルターで、ログが宛先にプッシュされます。

問題を解決するときに、Azure Blob Storage からログをエクスポートできます。

Azure Stack Edge デバイスの問題解決

次のセクションでは、Azure Stack Edge デバイスの状態のデバッグと検証について説明します。

Kubernetes API エンドポイントにアクセスします。

デバイスのローカル UI で [デバイス] ページに移動します。
[デバイスのエンドポイント] で、Kubernetes API サービスエンドポイントをコピーします。このエンドポイントは https://compute..[device-IP-address] という形式の文字列です。
エンドポイント文字列を保存します。後で Kubernetes クラスターにアクセスするために kubectl を構成するときにこれを使用します。

PowerShell インターフェイスに接続する

Windows クライアントからリモートで接続します。 Kubernetes クラスターが作成されたら、このクラスターを使用してアプリケーションを管理できます。そのためには、デバイスの PowerShell インターフェイスに接続する必要があります。デバイスにリモート接続する手順は、クライアントのオペレーティングシステムによって異なります。次のステップは、PowerShell を実行している Windows クライアント用です。

ヒント

開始する前に、Windows クライアントで Windows PowerShell 5.0 以降が実行されていることを確認してください。
PowerShell は、Linux でも利用できます。

Windows PowerShell セッションを管理者として実行します。

Windows リモート管理サービスがクライアントで実行されていることを確認します。コマンドプロンプトで、「winrm quickconfig」と入力します。
デバイスの IP アドレスに変数を割り当てます。たとえば、$ip = "<device-ip-address>" のようにします。
次のコマンドを使用して、デバイスの IP アドレスをクライアントの信頼できるホストの一覧に追加します。
```
Set-Item WSMan:\localhost\Client\TrustedHosts $ip -Concatenate -Force
```

デバイスの Windows PowerShell セッションを開始します。

Enter-PSSession -ComputerName $ip -Credential $ip\EdgeUser -ConfigurationName Minishell

パスワードの入力を求められたら、入力します。ローカル Web インターフェイスへのサインインに使用するパスワードと同じものを使用します。ローカル Web インターフェイスの既定のパスワードは Password1 です。

Kubernetes クラスターへのアクセス

Kubernetes クラスターが作成されたら、kubectl コマンドラインツールを使用してこのクラスターにアクセスできます。

新しい名前空間を作成します。
```
New-HcsKubernetesNamespace -Namespace
```
ユーザーを作成し、構成ファイルを取得します。このコマンドは、Kubernetes クラスターの構成情報を出力します。 config という名前のファイルにこの情報をコピーし、保存します。ファイル拡張子を付けてファイルを保存しないでください。
```
New-HcsKubernetesUser -UserName
```
config ファイルをローカルコンピューター上のユーザープロファイルの .kube フォルダーに追加します。
作成したユーザーに名前空間を関連付けます。
```
Grant-HcsKubernetesNamespaceAccess -Namespace -UserName
```

次のコマンドを使用して Windows クライアントに kubectl をインストールします。

curl https://storage.googleapis.com/kubernetesrelease/release/v1.15.2/bin/windows/amd64/kubectl.exe -O kubectl.exe

システム上の hosts ファイルに DNS エントリを追加します。
1. メモ帳を管理者として実行し、C:\windows\system32\drivers\etc\hosts にある hosts ファイルを開きます。
2. ローカル UI の [デバイス] ページから、デバイスの IP アドレスと DNS ドメインを使用して、hosts ファイルにエントリを作成します。使用するエンドポイントは、次のようになりますhttps://compute.asedevice.microsoftdatabox.com/10.100.10.10。
Kubernetes ポッドに接続できることを確認します。
```
kubectl get pods -n "iotedge"
```

コンテナーログを取得するには、次のコマンドを実行します。

kubectl logs <pod-name> -n <namespace> --all-containers

便利なコマンド

command	説明
`Get-HcsKubernetesUserConfig -AseUser`	Kubernetes 構成ファイルを生成します。このコマンドを使用する場合は、 config という名前のファイルに情報をコピーします。ファイル拡張子を付けてファイルを保存しないでください。
`Get-HcsApplianceInfo`	デバイスに関する情報を返します。
`Enable-HcsSupportAccess`	サポートセッションを開始するためのアクセス資格情報を生成します。

空間分析のサポートチケットを申請する方法

空間分析コンテナーで発生している問題の解決策を見つけるためのサポートが必要な場合は、次の手順に従ってサポートチケットに入力して送信してください。 Microsoft のチームから折り返し追加のガイダンスをお送りします。

基本情報を入力します。

新しいサポートチケットは、[新しいサポートリクエスト] ページで作成します。画面の指示に従って、次のパラメーターを入力します。

サポートの基本

[問題の種類] を Technical に設定します。
空間分析コンテナーのデプロイに使用しているサブスクリプションを選択します。
My services を選択し、Azure AI services をサービスとして選択します。
空間分析コンテナーのデプロイに使用しているリソースを選択します。
直面している問題の詳細な説明を簡潔に記述します。
問題の種類として Spatial Analysis を選択します。
ドロップダウンリストで、適切なサブタイプを選択します。
[次へ] を選択して、次のページに移動します。

推奨されるソリューション

次の段階では、選択した問題の種類に対し、推奨されるソリューションが提供されます。これらのソリューションは最も一般的な問題を解決しますが、自分のソリューションには役に立たない場合は、 [次へ: 詳細] を選択して次の手順に進みます。

詳細

このページで、直面している問題に関する追加情報を追加します。エンジニアが問題を絞り込むことができるように、できるだけ詳細を含めるようにしてください。ご希望の連絡方法を選択し、問題の重大度を含めて、当社から適切に連絡がとれるようにします。次の手順に進むには、 [次へ: 確認と作成] を選択します。

確認と作成

サポートリクエストの詳細を見直し、すべての情報が正確で問題を効果的に表していることを確認します。準備ができたら、[作成] を選択して、当社チームにチケットを送信します。チケットが受信されると、確認メールを受け取ります。当社チームは、できるだけ早くお客様に連絡を取ります。 Azure portal でチケットの状態を表示できます。

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テレメトリとトラブルシューティング

視覚化の有効化

システム正常性テレメトリの収集

システムの正常性イベント

IoT Edge デバイスのトラブルシューティング

診断コンテナーでログファイルを収集

ログレベルの構成

ログの収集

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空間分析ログのアップロード

ログの構文

要求の例

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Azure Stack Edge デバイスの問題解決

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空間分析のサポートチケットを申請する方法

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