Azure OpenAI 監視データのリファレンス
この記事には、このサービスに関するすべての監視リファレンス情報が含まれています。
Azure OpenAI Service 用に収集できるデータとその使用方法の詳細については、 Monitor Azure OpenAI を参照してください。
メトリック
このセクションには、このサービスに関して自動的に収集されるすべてのプラットフォーム メトリックが一覧表示されています。 これらのメトリックは、Azure Monitor でサポートされているすべてのプラットフォーム メトリックのグローバル リストにも含まれています。
メトリックのリテンション期間の詳細については、「Azure Monitor メトリックの概要」を参照してください。
Microsoft.CognitiveServices/accounts でサポートされているメトリック
Azure OpenAI を監視する必要があると考える最も重要なメトリックを次に示します。 この記事の後半では、利用可能なすべての Azure AI サービス メトリックの長い一覧を示します。この短い一覧には、メトリックの詳細が含まれています。
Azure OpenAI 要求
アクティブ トークン
生成された完了トークン数
Processed FineTuned Training Hours (FineTuned 処理済みトレーニング時間)
Processed Ada Inference Tokens (処理済み推論トークン)
処理されたプロンプト トークン数
プロビジョニングされたマネージド使用率 V2
プロンプト トークン キャッシュの一致率
Time to Response
トークン間の時間
最後のバイトまでの時間
正規化された時刻から最初のバイト
他の Azure AI サービスで使用されているコンテンツの安全性メトリックを監視することもできます。
- ブロックされたボリューム
- 有害なボリュームが検出されました
- 潜在的な不正なユーザー数
- 安全システムイベント
- 安全性チェックのために送信された合計ボリューム
Note
プロビジョニングされたマネージド使用率メトリックは非推奨になり、推奨されなくなりました。 このメトリックは、プロビジョニングされたマネージド使用率 V2 メトリックに置き替えられました。
Cognitive Services メトリックには、次の表 Cognitive Services - HTTP 要求 カテゴリがあります。 これらのメトリックは、すべての Azure AI Services リソースに共通するレガシ メトリックです。 Microsoft では、これらのメトリックを Azure OpenAI で使用することは推奨されなくなりました。
次の表に、Microsoft.CognitiveServices/accounts リソースの種類で使用できるメトリックの一覧を示します。
- すべての列がすべてのテーブルに存在しないことがあります。
- 一部の列がページの表示領域を超えている場合があります。 [テーブルの展開] を選択すると、使用可能なすべての列が表示されます。
テーブルの見出し
- カテゴリ - メトリック グループまたは分類。
- メトリック - Azure Portal に表示されるメトリックの表示名。
- REST API の名前 - REST API で参照されるメトリック名。
- 単位 - 測定単位。
- 集計 - 既定の集計の種類。 有効な値: 平均 (Avg)、最小 (Min)、最大 (Max)、合計 (Sum)、数。
- ディメンション - メトリックで使用できるディメンション。
- 時間グレイン - メトリックをサンプリングする間隔。 たとえば、
PT1Mは、メトリックを 1 分ごとに、PT30Mは 30 分ごとに、PT1Hは 1 時間ごとにサンプリングすることを示します。 - DS エクスポート - メトリックが診断設定を介して Azure Monitor ログにエクスポート可能かどうかを示します。 メトリックのエクスポートについては、「Azure Monitor で診断設定を作成する」を参照してください。
| カテゴリ | メトリック | REST API での名前 | 出荷単位 | 集計 | Dimensions | 期間粒度 | DS エクスポート |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 特徴の発生 | アクション機能の出現回数 各アクション特徴が出現する回数。 |
ActionFeatureIdOccurrences |
カウント | 合計 (和) | FeatureId、 Mode、 RunId |
PT1M | はい |
| イベントごとの機能 | イベントごとのアクション機能 イベントあたりのアクション特徴の平均数。 |
ActionFeaturesPerEvent |
Count | Average | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| アクション | アクションの発生 各アクションが出現する回数。 |
ActionIdOccurrences |
カウント | 合計 (和) | ActionId、 Mode、 RunId |
PT1M | はい |
| イベントごとの名前空間 | イベントごとのアクション名前空間 イベントあたりのアクション名前空間の平均数。 |
ActionNamespacesPerEvent |
Count | Average | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| アクション | イベントあたりのアクション数 イベントあたりのアクション数。 |
ActionsPerEvent |
Count | Average | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| Azure OpenAI - 使用状況 | アクティブ トークン トークンの合計から一定期間にキャッシュされたトークンを差し引いた値。 PTU と PTU で管理されるデプロイに適用されます。 このメトリックを使用して、PTU の TPS または TPM ベースの使用率を把握し、シナリオのターゲット TPS または TPM のベンチマークと比較します。 API 要求を内訳するには、フィルターを追加するか、ModelDeploymentName、ModelName、および ModelVersion というディメンションで分割を適用できます。 |
ActiveTokens |
カウント | Minimum、Maximum、Average、Total (Sum) | Region、 ModelDeploymentName、 ModelName、 ModelVersion |
PT1M | はい |
| SpeechServices - Usage | Audio Seconds Transcribed 書き起こしの秒数 |
AudioSecondsTranscribed |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| SpeechServices - Usage | Audio Seconds Translated 翻訳の秒数 |
AudioSecondsTranslated |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| SpeechServices - Usage | アバター モデル ホスティング秒数 秒数。 |
AvatarModelHostingSeconds |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| Azure OpenAI - HTTP 要求 | プロンプト トークン キャッシュの一致率 プロンプト トークンの割合がキャッシュにヒットし、PTU で管理できます。 |
AzureOpenAIContextTokensCacheMatchRate |
パーセント | Minimum、Maximum、Average | Region、 ModelDeploymentName、 ModelName、 ModelVersion |
PT1M | いいえ |
| Azure OpenAI - 使用状況 | プロビジョニングされたマネージド使用率 (PTU 消費/デプロイされた PTU) x 100 として計算された、プロビジョニングされたマネージド デプロイの使用率 %。 使用率が 100% 以上の場合、呼び出しは調整され、エラー コード 429 が返されます。 このメトリックを内訳するには、フィルターを追加するか、ModelDeploymentName、ModelName、ModelVersion、StreamType (ストリーミング要求と非ストリーミング要求) のディメンションで分割を適用できます。 |
AzureOpenAIProvisionedManagedUtilization |
パーセント | Minimum、Maximum、Average | Region、 StreamType、 ModelDeploymentName、 ModelName、 ModelVersion |
PT1M | いいえ |
| Azure OpenAI - 使用状況 | プロビジョニングされたマネージド使用率 V2 (PTU 消費/デプロイされた PTU) x 100 として計算された、プロビジョニングされたマネージド デプロイの使用率 %。 使用率が 100% 以上の場合、呼び出しは調整され、エラー コード 429 が返されます。 このメトリックを内訳するには、フィルターを追加するか、ModelDeploymentName、ModelName、ModelVersion、StreamType (ストリーミング要求と非ストリーミング要求) のディメンションで分割を適用できます。 |
AzureOpenAIProvisionedManagedUtilizationV2 |
パーセント | Minimum、Maximum、Average | Region、 StreamType、 ModelDeploymentName、 ModelName、 ModelVersion |
PT1M | いいえ |
| Azure OpenAI - HTTP 要求 | Azure OpenAI 要求 一定期間に Azure OpenAI API に対して行われた呼び出しの数。 PTU、PTU マネージド、従量課金制のデプロイに適用されます。 API 要求を内訳するには、フィルターを追加するか、ModelDeploymentName、ModelName、ModelVersion、StatusCode (成功、クライアント エラー、サーバー エラー)、StreamType (ストリーミング要求と非ストリーミング要求)、および操作のディメンションで分割を適用できます。 |
AzureOpenAIRequests |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 OperationName、 Region、 StreamType、 ModelDeploymentName、 ModelName、 ModelVersion、 StatusCode |
PT1M | はい |
| Azure OpenAI - HTTP 要求 | Time to Response ストリーミング要求に推奨される待機時間 (応答性) の測定方法。 PTU と PTU で管理されるデプロイに適用されます。 API ゲートウェイによって測定された、ユーザーがプロンプトを送信した後に最初の応答が表示されるまでの所要時間として計算されます。 この数字は、プロンプト サイズが増えたりキャッシュ ヒット サイズが減ったりすると、大きくなります。 応答メトリックの内訳時間を設定するには、フィルターを追加するか、ModelDeploymentName、ModelName、ModelVersion というディメンションで分割を適用します。 注: このメトリックは、測定された待機時間が同時呼び出しや全体的なワークロード パターンなど、複数の要因に大きく依存するため、近似値です。 さらに、クライアントと API エンドポイントの間に存在する可能性のあるクライアント側の待機時間は考慮されません。 最適な待機時間の追跡については、お客様のログ記録を参照してください。 |
AzureOpenAITimeToResponse |
MilliSeconds | Minimum、Maximum、Average | ApiName、 OperationName、 Region、 StreamType、 ModelDeploymentName、 ModelName、 ModelVersion、 StatusCode |
PT1M | はい |
| スロット | ベースライン推定器の全体的な報酬 Baseline Estimator Overall Reward (ベースライン推定器の全体的な報酬)。 |
BaselineEstimatorOverallReward |
Count | Average | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| スロット | ベースライン推定スロット報酬 スロット別のベースライン推定器報酬。 |
BaselineEstimatorSlotReward |
Count | Average | SlotId、 SlotIndex、 Mode、 RunId |
PT1M | はい |
| スロット | ベースライン ランダム推定器の全体的な報酬 Baseline Random Estimator Overall Reward (ベースライン ランダム推定器の全体的な報酬)。 |
BaselineRandomEstimatorOverallReward |
Count | Average | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| スロット | ベースラインランダムエスティメータースロット報酬 スロット別のベースライン ランダム推定器報酬。 |
BaselineRandomEstimatorSlotReward |
Count | Average | SlotId、 SlotIndex、 Mode、 RunId |
PT1M | はい |
| 推定 | ベースラインランダムイベント数 ベースライン ランダム イベント数の推定。 |
BaselineRandomEventCount |
カウント | 合計 (和) | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| 推定 | ベースラインランダム報酬 ベースライン ランダム報酬の推定。 |
BaselineRandomReward |
カウント | 合計 (和) | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| Cognitive Services - HTTP 要求 | ブロックされた呼び出し レートまたはクォータの制限を超えた呼び出しの回数。 Azure OpenAI サービスには使用しないでください。 |
BlockedCalls |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 OperationName、 Region、 RatelimitKey |
PT1M | はい |
| 使用方法 | 推論の数 Carnegie Frontdoor Service の推論数 |
CarnegieInferenceCount |
カウント | 合計 (和) | Region、 Modality、 Category、 Language、 SeverityLevel、 UseCustomList |
PT1M | はい |
| 使用方法 | トレーニング済み文字 (非推奨) トレーニングされた文字の合計数。 |
CharactersTrained |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 OperationName、 Region |
PT1M | はい |
| 使用方法 | 翻訳された文字 (非推奨) 受信テキスト要求の合計文字数。 |
CharactersTranslated |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 OperationName、 Region |
PT1M | はい |
| Cognitive Services - HTTP 要求 | クライアント エラー クライアント側のエラー (HTTP 応答コード 4xx) があった呼び出しの回数。 Azure OpenAI サービスには使用しないでください。 |
ClientErrors |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 OperationName、 Region、 RatelimitKey |
PT1M | はい |
| 使用方法 | Computer Vision トランザクション Computer Vision のトランザクションの数 |
ComputerVisionTransactions |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| ContentSafety - 使用法 | イメージ モデレーションの呼び出し数 イメージ モデレーションの呼び出しの数。 |
ContentSafetyImageAnalyzeRequestCount |
カウント | 合計 (和) | ApiVersion |
PT1M | はい |
| ContentSafety - 使用法 | テキスト モデレーションの呼び出し数 テキスト モデレーションの呼び出しの数。 |
ContentSafetyTextAnalyzeRequestCount |
カウント | 合計 (和) | ApiVersion |
PT1M | はい |
| 特徴の発生 | コンテキスト機能の出現 各コンテキスト特徴が出現する回数。 |
ContextFeatureIdOccurrences |
カウント | 合計 (和) | FeatureId、 Mode、 RunId |
PT1M | はい |
| イベントごとの機能 | イベントごとのコンテキスト機能 イベントあたりのコンテキスト特徴の数。 |
ContextFeaturesPerEvent |
Count | Average | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| イベントごとの名前空間 | イベントごとのコンテキスト名前空間 イベントあたりのコンテキスト名前空間の数。 |
ContextNamespacesPerEvent |
Count | Average | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| 使用方法 | Custom Vision トレーニング時間 Custom Vision のトレーニング時間 |
CustomVisionTrainingTime |
秒 | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| 使用方法 | Custom Vision トランザクション Custom Vision 予測トランザクションの数 |
CustomVisionTransactions |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| Cognitive Services - HTTP 要求 | 受信データ 受信データのサイズ (バイト)。 Azure OpenAI サービスには使用しないでください。 |
DataIn |
バイト | 合計 (和) | ApiName、 OperationName、 Region |
PT1M | はい |
| Cognitive Services - HTTP 要求 | 送信データ 送信データのサイズ (バイト)。 Azure OpenAI サービスには使用しないでください。 |
DataOut |
バイト | 合計 (和) | ApiName、 OperationName、 Region |
PT1M | はい |
| 使用方法 | 翻訳されたドキュメント文字 ドキュメント翻訳要求の文字数。 |
DocumentCharactersTranslated |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| 使用方法 | 翻訳されたカスタム文字をドキュメント化する カスタム ドキュメント翻訳要求の文字数。 |
DocumentCustomCharactersTranslated |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| 使用方法 | トレーニング済みの顔画像 トレーニングされたイメージの数。 トランザクションごとにトレーニングされた 1,000 件のイメージ。 |
FaceImagesTrained |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| 使用方法 | 保存されている顔 1 日に日分けして格納された顔の数。 格納されている顔の数は毎日報告されます。 |
FacesStored |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| 使用方法 | Face Transactions Face サービスに対して行われた API 呼び出しの数 |
FaceTransactions |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| FeatureCardinality | アクション別の特徴カーディナリティ アクションに基づく特徴カーディナリティ。 |
FeatureCardinality_Action |
Count | Average | FeatureId、 Mode、 RunId |
PT1M | はい |
| FeatureCardinality | コンテキスト別の特徴カーディナリティ コンテキストに基づく特徴カーディナリティ。 |
FeatureCardinality_Context |
Count | Average | FeatureId、 Mode、 RunId |
PT1M | はい |
| FeatureCardinality | スロットごとの特徴カーディナリティ スロットに基づく特徴カーディナリティ。 |
FeatureCardinality_Slot |
Count | Average | FeatureId、 Mode、 RunId |
PT1M | はい |
| Azure OpenAI - 使用状況 | 処理済み FineTuned トレーニング時間 FineTuned モデルで処理されたトレーニング時間数 |
FineTunedTrainingHours |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 ModelDeploymentName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| Azure OpenAI - 使用状況 | 生成された完了トークン OpenAI モデルから生成 (出力) されたトークンの数。 PTU、PTU マネージド、従量課金制のデプロイに適用されます。 このメトリックを内訳するには、フィルターを追加するか、ModelDeploymentName と ModelName というディメンションで分割を適用します。 |
GeneratedTokens |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 ModelDeploymentName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region、 ModelVersion |
PT1M | はい |
| 使用方法 | 保存されたイメージ 格納されている Custom Vision イメージの数。 |
ImagesStored |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| Cognitive Services - HTTP 要求 | 待機時間 待機時間 (ミリ秒)。 Azure OpenAI サービスには使用しないでください。 |
Latency |
MilliSeconds | Average | ApiName、 OperationName、 Region、 RatelimitKey |
PT1M | はい |
| 使用方法 | 学習済みイベント 学習したイベントの数。 |
LearnedEvents |
カウント | 合計 (和) | IsMatchBaseline、 Mode、 RunId |
PT1M | はい |
| 使用方法 | LUIS Speech Requests 意図を理解する要求に対する LUIS 音声の数 |
LUISSpeechRequests |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| 使用方法 | LUIS テキスト要求 LUIS テキスト要求の数 |
LUISTextRequests |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| 使用方法 | 一致したリワード 一致した報酬の数。 |
MatchedRewards |
カウント | 合計 (和) | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| 使用方法 | 非アクティブ化イベント スキップしたイベントの数。 |
NonActivatedEvents |
カウント | 合計 (和) | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| スロット | スロット イベントあたりのスロットの数。 |
NumberOfSlots |
Count | Average | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| SpeechServices - Usage | 話者プロファイルの数 登録されたスピーカー プロファイルの数。 一時間ごとに日分けされます。 |
NumberofSpeakerProfiles |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| 使用方法 | 観察された報酬 観察された報酬の数。 |
ObservedRewards |
カウント | 合計 (和) | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| 使用方法 | 翻訳されたドキュメント同期文字 ドキュメント変換 (同期) 要求の文字数。 |
OneDocumentCharactersTranslated |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| スロット | オンライン推定器の全体的な報酬 Online Estimator Overall Reward (オンライン推定器の全体的な報酬)。 |
OnlineEstimatorOverallReward |
Count | Average | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| スロット | オンライン推定スロット報酬 スロット別のオンライン推定器報酬。 |
OnlineEstimatorSlotReward |
Count | Average | SlotId、 SlotIndex、 Mode、 RunId |
PT1M | はい |
| 推定 | オンライン イベント数 オンライン イベント数の推定。 |
OnlineEventCount |
カウント | 合計 (和) | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| 推定 | オンラインリワード オンライン報酬の推定。 |
OnlineReward |
カウント | 合計 (和) | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| 使用方法 | 処理された文字 Immersive Reader によって処理された文字数。 |
ProcessedCharacters |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| 使用方法 | 処理された正常性テキスト レコード 処理された正常性テキスト レコードの数 |
ProcessedHealthTextRecords |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| 使用方法 | 処理されたイメージ 処理されたイメージの数 |
ProcessedImages |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| 使用方法 | 処理済みページ 処理されたページの数 |
ProcessedPages |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| Azure OpenAI - 使用状況 | 処理されたプロンプト トークン OpenAI モデルで処理 (入力) されたプロンプト トークンの数。 PTU、PTU マネージド、従量課金制のデプロイに適用されます。 このメトリックを内訳するには、フィルターを追加するか、ModelDeploymentName と ModelName というディメンションで分割を適用します。 |
ProcessedPromptTokens |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 ModelDeploymentName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region、 ModelVersion |
PT1M | はい |
| 使用方法 | 処理されたテキスト レコード テキスト レコードの数。 |
ProcessedTextRecords |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| 使用方法 | QA テキスト レコード 処理されたテキスト レコードの数 |
QuestionAnsweringTextRecords |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| ContentSafety - リスクと安全性 | 悪用される可能性のあるユーザー数 一定期間に検出された、悪用される可能性のあるユーザーの数。 フィルターを追加するか、次のディメンションで分割を適用できます: ModelDeploymentName。 |
RAIAbusiveUsersCount |
カウント | 合計 (和) | Region, ModelDeploymentName |
PT1M | はい |
| ContentSafety - リスクと安全性 | 有害なボリュームが検出されました Azure OpenAI API に対して行われ、一定期間にわたって適用されたコンテンツ フィルターによって有害 (ブロック モデルと注釈モードの両方) として検出された呼び出しの数。 フィルターを追加するか、ModelDeploymentName、ModelName、および TextType というディメンションで分割を適用できます。 |
RAIHarmfulRequests |
カウント | 合計 (和) | Region、 ModelDeploymentName、 ModelName、 ModelVersion、 ApiName、 TextType、 Category、 Severity |
PT1M | はい |
| ContentSafety - リスクと安全性 | ブロックされたボリューム Azure OpenAI API に対して行われ、一定期間に適用されたコンテンツ フィルターによって拒否された呼び出しの数。 フィルターを追加するか、ModelDeploymentName、ModelName、および TextType というディメンションで分割を適用できます。 |
RAIRejectedRequests |
カウント | 合計 (和) | Region、 ModelDeploymentName、 ModelName、 ModelVersion、 ApiName、 TextType、 Category |
PT1M | はい |
| ContentSafety - リスクと安全性 | 安全システムイベント リスクと安全性の監視のためのシステム イベント。 フィルターを追加するか、次のディメンションで分割を適用できます: EventType。 |
RAISystemEvent |
Count | Average | Region, EventType |
PT1M | はい |
| ContentSafety - リスクと安全性 | 安全性チェックのために送信された合計ボリューム Azure OpenAI API に対して行われ、一定期間に適用されたコンテンツ フィルターによって検出された呼び出しの数。 フィルターを追加したり、ModelDeploymentName、ModelName というディメンションで分割を適用したりできます。 |
RAITotalRequests |
カウント | 合計 (和) | Region、 ModelDeploymentName、 ModelName、 ModelVersion、 ApiName |
PT1M | はい |
| Cognitive Services - HTTP 要求 | Ratelimit ratelimit キーの現在の ratelimit。 Azure OpenAI サービスには使用しないでください。 |
Ratelimit |
カウント | 合計 (和) | Region, RatelimitKey |
PT1M | はい |
| リワード | イベントあたりの平均報酬 イベントあたりの平均報酬。 |
Reward |
Count | Average | BaselineAction、 ChosenActionId、 MatchesBaseline、 NonDefaultReward、 Mode、 RunId |
PT1M | はい |
| Cognitive Services - HTTP 要求 | サーバー エラー サービスの内部エラー (HTTP 応答コード 5xx) があった呼び出しの回数。 Azure OpenAI サービスには使用しないでください。 |
ServerErrors |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 OperationName、 Region、 RatelimitKey |
PT1M | はい |
| 特徴の発生 | スロットフィーチャーの出現回数 各スロット特徴が出現する回数。 |
SlotFeatureIdOccurrences |
カウント | 合計 (和) | FeatureId、 Mode、 RunId |
PT1M | はい |
| イベントごとの機能 | イベントごとのスロット機能 イベントあたりのスロット特徴の平均数。 |
SlotFeaturesPerEvent |
Count | Average | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| スロット | スロットの出現回数 各スロットが出現する回数。 |
SlotIdOccurrences |
カウント | 合計 (和) | SlotId、 SlotIndex、 Mode、 RunId |
PT1M | はい |
| イベントごとの名前空間 | イベントごとのスロット名前空間 イベントあたりのスロット名前空間の平均数。 |
SlotNamespacesPerEvent |
Count | Average | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| リワード | スロットリワード スロットあたりの報酬。 |
SlotReward |
Count | Average | BaselineActionId、 ChosenActionId、 MatchesBaseline、 NonDefaultReward、 SlotId、 SlotIndex、 Mode、 RunId |
PT1M | はい |
| SpeechServices - Usage | 話者認識トランザクション Speaker Recognition トランザクションの数 |
SpeakerRecognitionTransactions |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| SpeechServices - Usage | Speech モデルのホスティング時間 音声モデル ホスティングの時間数 |
SpeechModelHostingHours |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| 使用方法 | Speech Session Duration (非推奨) 音声セッションの合計継続時間 (秒)。 |
SpeechSessionDuration |
秒 | 合計 (和) | ApiName、 OperationName、 Region |
PT1M | はい |
| Cognitive Services - HTTP 要求 | 成功した呼び出し 成功した呼び出しの数。 Azure OpenAI サービスには使用しないでください。 |
SuccessfulCalls |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 OperationName、 Region、 RatelimitKey |
PT1M | はい |
| Cognitive Services - SLI | AvailabilityRate 次の計算による可用性の割合: (呼び出しの合計数 - サーバー エラー)/呼び出しの合計数。 サーバー エラーには、HTTP 応答 >=500 が含まれます。 Azure OpenAI サービスには使用しないでください。 |
SuccessRate |
パーセント | Minimum、Maximum、Average | ApiName、 OperationName、 Region、 RatelimitKey |
PT1M | いいえ |
| SpeechServices - Usage | 合成された文字数 文字数。 |
SynthesizedCharacters |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| 使用方法 | 翻訳されたテキスト文字 受信テキスト翻訳要求の文字数。 |
TextCharactersTranslated |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| 使用方法 | 翻訳されたテキスト カスタム文字 受信カスタム テキスト翻訳要求の文字数。 |
TextCustomCharactersTranslated |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| 使用方法 | テキストトレーニング済み文字 テキスト翻訳を使用してトレーニングされた文字数。 |
TextTrainedCharacters |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| Azure OpenAI - 使用状況 | 処理された推論トークン OpenAI モデルで処理された推論トークンの数。 プロンプト トークン (入力) と生成されたトークン (出力) として計算されます。 PTU、PTU マネージド、従量課金制のデプロイに適用されます。 このメトリックを内訳するには、フィルターを追加するか、ModelDeploymentName と ModelName というディメンションで分割を適用します。 |
TokenTransaction |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 ModelDeploymentName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region、 ModelVersion |
PT1M | はい |
| Cognitive Services - HTTP 要求 | 合計通話数 コールの合計数。 Azure OpenAI サービスには使用しないでください。 |
TotalCalls |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 OperationName、 Region、 RatelimitKey |
PT1M | はい |
| Cognitive Services - HTTP 要求 | 合計エラー数 エラー応答 (HTTP 応答コード 4xx または 5xx) があった呼び出しの合計回数。 Azure OpenAI サービスには使用しないでください。 |
TotalErrors |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 OperationName、 Region、 RatelimitKey |
PT1M | はい |
| 使用方法 | Total Events イベント数。 |
TotalEvents |
カウント | 合計 (和) | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| Cognitive Services - HTTP 要求 | トークン呼び出しの合計数 トークン呼び出しの合計回数。 |
TotalTokenCalls |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 OperationName、 Region |
PT1M | はい |
| 使用方法 | 合計トランザクション数 (非推奨) トランザクションの合計数。 |
TotalTransactions |
カウント | 合計 (和) | <なし> | PT1M | はい |
| 推定 | ユーザー ベースライン イベント数 ユーザー定義のベースライン イベント数の推定。 |
UserBaselineEventCount |
カウント | 合計 (和) | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| 推定 | ユーザー ベースライン報酬 ユーザー定義のベースライン報酬の推定。 |
UserBaselineReward |
カウント | 合計 (和) | Mode, RunId |
PT1M | はい |
| SpeechServices - Usage | 合成されたビデオの秒数 合成された秒数 |
VideoSecondsSynthesized |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| SpeechServices - Usage | 音声モデル ホスティング時間 時間数。 |
VoiceModelHostingHours |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
| SpeechServices - Usage | 音声モデル トレーニング分数 分数。 |
VoiceModelTrainingMinutes |
カウント | 合計 (和) | ApiName、 FeatureName、 UsageChannel、 Region |
PT1M | はい |
メトリック ディメンション
メトリック ディメンションについては、「多次元メトリック」を参照してください。
このサービスでは、次のディメンションがそのメトリックに関連付けられています。
- ApiName
- FeatureName
- ModelDeploymentName
- ModelName
- ModelVersion
- OperationName
- リージョン
- StatusCode
- StreamType
- UsageChannel
リソース ログ
このセクションでは、このサービス用に収集できるリソース ログの種類を一覧表示します。 このセクションでは、Azure Monitor でサポートされているすべてのリソース ログ カテゴリの種類のリストからプルされます。
Microsoft.CognitiveServices/accounts でサポートされているリソース ログ
| カテゴリ | カテゴリの表示名 | ログ テーブル | 基本ログ プランをサポート | インジェスト時間変換をサポート | クエリの例 | エクスポートするコスト |
|---|---|---|---|---|---|---|
Audit |
監査ログ | AzureDiagnostics 複数の Azure リソースからのログ。 |
いいえ | いいえ | いいえ | |
RequestResponse |
要求と応答のログ | AzureDiagnostics 複数の Azure リソースからのログ。 |
いいえ | いいえ | いいえ | |
Trace |
トレース ログ | AzureDiagnostics 複数の Azure リソースからのログ。 |
いいえ | いいえ | いいえ |
Azure Monitor ログ テーブル
このセクションでは、Kusto クエリを使用した Log Analytics によるクエリに使用できる、このサービスに関連するすべての Azure Monitor ログ テーブルを一覧表示します。 テーブルにはリソース ログ データが含まれており、収集されルーティングされる内容によっては、さらに多くのデータが含まれる場合があります。
Azure OpenAI microsoft.cognitiveservices/accounts
アクティビティ ログ
リンクされたテーブルには、このサービスのアクティビティ ログに記録できる操作が一覧表示されます。 これらの操作は、アクティビティ ログで使用可能なすべてのリソース プロバイダー操作のサブセットです。
アクティビティ ログ エントリのスキーマの詳細については、「アクティビティ ログのスキーマ」を参照してください。
関連するコンテンツ
- Azure OpenAI の監視の詳細については、 Monitor Azure OpenAI を参照してください。
- Azure リソースの監視の詳細については、「Azure Monitor で Azure リソースを監視する」を参照してください。