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Azure Machine Learning 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 Machine Learning 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 Machine Learning 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。

これらのメトリックのリソース プロバイダーは、Microsoft.MachineLearningServices/workspaces です。

メトリックカテゴリは、 ModelQuotaResourceRunTrafficです。 クォータ 情報は Machine Learning コンピューティング専用です。 実行 ワークスペースのトレーニング実行に関する情報を提供します。

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces でサポートされているメトリック

次の表に、Microsoft.MachineLearningServices/workspaces リソースの種類で使用できるメトリックを示します。

  • 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: モデル

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
モデルのデプロイに失敗しました

このワークスペースで失敗したモデル デプロイの数
Model Deploy Failed カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario, StatusCode PT1M はい
モデルのデプロイが開始されました

このワークスペースで開始されたモデル デプロイの数
Model Deploy Started カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario PT1M はい
モデルのデプロイに成功しました

このワークスペースで成功したモデル デプロイの数
Model Deploy Succeeded カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario PT1M はい
モデル レジスタに失敗しました

このワークスペースで失敗したモデル登録の数
Model Register Failed カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario, StatusCode PT1M はい
モデル レジスタの成功

このワークスペースで成功したモデル登録の数
Model Register Succeeded カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario PT1M はい

カテゴリ: クォータ

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
アクティブ コア

アクティブなコアの数
Active Cores カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario, ClusterName PT1M はい
アクティブ ノード

アクティブ ノードの数。 これらは、ジョブをアクティブに実行しているノードです。
Active Nodes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario, ClusterName PT1M はい
アイドル 状態のコア

アイドル状態のコアの数
Idle Cores カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario, ClusterName PT1M はい
アイドル 状態のノード

アイドル状態のノードの数。 アイドル状態のノードは、ジョブを実行していないノードですが、使用可能な場合は新しいジョブを受け入れることができます。
Idle Nodes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario, ClusterName PT1M はい
コアの残り

終了中のコアの数
Leaving Cores カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario, ClusterName PT1M はい
ノードを離れる

終了中のノードの数。 終了中のノードは、ジョブの処理を完了したばかりで、アイドル状態になるノードです。
Leaving Nodes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario, ClusterName PT1M はい
割り込まれたコア数

割り込まれたコアの数
Preempted Cores カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario, ClusterName PT1M はい
割り込まれたノード

割り込まれたノードの数。 これらのノードは低優先度のノードであり、使用可能なノード プールから外されます。
Preempted Nodes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario, ClusterName PT1M はい
クォータ使用率の割合

クォータ使用率 (%)
Quota Utilization Percentage カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 ScenarioClusterNameVmFamilyNameVmPriority PT1M はい
コアの合計

コアの合計数
Total Cores カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario, ClusterName PT1M はい
合計ノード数

ノードの合計数。 この合計には、アクティブ ノード、アイドル状態のノード、使用できないノード、割り込まれたノード、終了中のノードなどが含まれます
Total Nodes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario, ClusterName PT1M はい
使用できないコア

使用できないコアの数
Unusable Cores カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario, ClusterName PT1M はい
使用できないノード

使用できないノードの数。 使用できないノードは、いくつかの問題が解決されていないため、機能していません。 これらのノードは Azure によってリサイクルされます。
Unusable Nodes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario, ClusterName PT1M はい

カテゴリ: リソース

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
CpuCapacityMillicores

CPU ノードの最大容量 (ミリコア単位)。 容量は 1 分間隔で集計されます。
CpuCapacityMillicores カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdComputeName PT1M はい
CpuMemoryCapacityMegabytes

CPU ノードの最大メモリ使用量 (MB 単位)。 使用量は 1 分間隔で集計されます。
CpuMemoryCapacityMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdComputeName PT1M はい
CpuMemoryUtilizationMegabytes

CPU ノードのメモリ使用量 (MB 単位)。 使用率は 1 分間隔で集計されます。
CpuMemoryUtilizationMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdComputeName PT1M はい
CpuMemoryUtilizationPercentage

CPU ノードのメモリ使用率 (%)。 使用率は 1 分間隔で集計されます。
CpuMemoryUtilizationPercentage カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdComputeName PT1M はい
CpuUtilization

CPU ノードの使用率 (%)。 使用率は 1 分間隔で報告されます。
CpuUtilization カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 ScenariorunIdNodeIdClusterName PT1M はい
CpuUtilizationMillicores

CPU ノードの使用量 (ミリコア単位)。 使用量は 1 分間隔で集計されます。
CpuUtilizationMillicores カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdComputeName PT1M はい
CpuUtilizationPercentage

CPU ノードの使用率。 使用率は 1 分間隔で集計されます。
CpuUtilizationPercentage カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdComputeName PT1M はい
DiskAvailMegabytes

使用可能なディスク領域 (メガバイト単位)。 メトリックは 1 分間隔で集計されます。
DiskAvailMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdComputeName PT1M はい
DiskReadMegabytes

ディスクから読み取られたデータ (メガバイト単位)。 メトリックは 1 分間隔で集計されます。
DiskReadMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdComputeName PT1M はい
DiskUsedMegabytes

使用されたディスク領域 (メガバイト単位)。 メトリックは 1 分間隔で集計されます。
DiskUsedMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdComputeName PT1M はい
DiskWriteMegabytes

ディスクに書き込まれたデータ (メガバイト単位)。 メトリックは 1 分間隔で集計されます。
DiskWriteMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdComputeName PT1M はい
GpuCapacityMilliGPUs

GPU デバイスの最大容量 (ミリ GPU 単位)。 容量は 1 分間隔で集計されます。
GpuCapacityMilliGPUs カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdDeviceIdComputeName PT1M はい
GpuEnergyJoules

GPU ノードでのコンセントのエネルギーの間隔 (ジュール単位)。 エネルギーは 1 分間隔で報告されます。
GpuEnergyJoules カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 ScenariorunIdrootRunIdInstanceIdDeviceIdComputeName PT1M はい
GpuMemoryCapacityMegabytes

GPU デバイスの最大メモリ容量 (MB 単位)。 容量は 1 分間隔で集計されます。
GpuMemoryCapacityMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdDeviceIdComputeName PT1M はい
GpuMemoryUtilization

GPU ノードのメモリ使用率 (%)。 使用率は 1 分間隔で報告されます。
GpuMemoryUtilization カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 ScenariorunIdNodeIdDeviceIdClusterName PT1M はい
GpuMemoryUtilizationMegabytes

GPU デバイスのメモリ使用量 (MB 単位)。 使用量は 1 分間隔で集計されます。
GpuMemoryUtilizationMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdDeviceIdComputeName PT1M はい
GpuMemoryUtilizationPercentage

GPU デバイスのメモリ使用率。 使用率は 1 分間隔で集計されます。
GpuMemoryUtilizationPercentage カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdDeviceIdComputeName PT1M はい
GpuUtilization

GPU ノードの使用率 (%)。 使用率は 1 分間隔で報告されます。
GpuUtilization カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 ScenariorunIdNodeIdDeviceIdClusterName PT1M はい
GpuUtilizationMilliGPUs

GPU デバイスの使用量 (ミリ GPU 単位)。 使用量は 1 分間隔で集計されます。
GpuUtilizationMilliGPUs カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdDeviceIdComputeName PT1M はい
GpuUtilizationPercentage

GPU デバイスの使用率。 使用率は 1 分間隔で集計されます。
GpuUtilizationPercentage カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdDeviceIdComputeName PT1M はい
IBReceiveMegabytes

InfiniBand 経由で受信されたネットワーク データ (メガバイト単位)。 メトリックは 1 分間隔で集計されます。
IBReceiveMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdComputeNameDeviceId PT1M はい
IBTransmitMegabytes

InfiniBand 経由で送信されたネットワーク データ (メガバイト単位)。 メトリックは 1 分間隔で集計されます。
IBTransmitMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdComputeNameDeviceId PT1M はい
NetworkInputMegabytes

受信されたネットワーク データ (メガバイト単位)。 メトリックは 1 分間隔で集計されます。
NetworkInputMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdComputeNameDeviceId PT1M はい
NetworkOutputMegabytes

送信されたネットワーク データ (メガバイト単位)。 メトリックは 1 分間隔で集計されます。
NetworkOutputMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdComputeNameDeviceId PT1M はい
StorageAPIFailureCount

Azure Blob Storage API 呼び出しの失敗数。
StorageAPIFailureCount カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdComputeName PT1M はい
StorageAPISuccessCount

Azure Blob Storage API 呼び出しの成功数。
StorageAPISuccessCount カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunIdInstanceIdComputeName PT1M はい

カテゴリ: 実行

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
要求された実行の取り消し

このワークスペースに対してキャンセルが要求された実行の数。 実行のキャンセル要求が受信されたときに、カウントが更新されます。
Cancel Requested Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count ScenarioRunTypePublishedPipelineIdComputeTypePipelineStepTypeExperimentName PT1M はい
取り消された実行

このワークスペースに対して取り消された実行の数。 実行が正常に取り消されたときに、カウントが更新されます。
Cancelled Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count ScenarioRunTypePublishedPipelineIdComputeTypePipelineStepTypeExperimentName PT1M はい
完了した実行

このワークスペースに対して正常に完了した実行の数。 実行が完了し、出力が収集されたときに、カウントが更新されます。
Completed Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count ScenarioRunTypePublishedPipelineIdComputeTypePipelineStepTypeExperimentName PT1M はい
エラー

このワークスペースの実行エラーの数。 実行時にエラーが発生するたびに、カウントが更新されます。
Errors カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario PT1M はい
失敗した実行

このワークスペースに対して失敗した実行の数。 実行に失敗すると、カウントが更新されます。
Failed Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count ScenarioRunTypePublishedPipelineIdComputeTypePipelineStepTypeExperimentName PT1M はい
実行の最終処理

このワークスペースに対して終了処理状態になった実行の数。 実行は完了しているものの、出力の収集がまだ進行中の場合に、カウントが更新されます。
Finalizing Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count ScenarioRunTypePublishedPipelineIdComputeTypePipelineStepTypeExperimentName PT1M はい
応答しない実行

このワークスペースに対して応答していない実行の数。 実行が応答していない状態になったときに、カウントが更新されます。
Not Responding Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count ScenarioRunTypePublishedPipelineIdComputeTypePipelineStepTypeExperimentName PT1M はい
未開始の実行

このワークスペースに対して未開始状態の実行の数。 実行を作成するために要求が受信されたものの、実行情報がまだ設定されていない場合に、カウントが更新されます。
Not Started Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count ScenarioRunTypePublishedPipelineIdComputeTypePipelineStepTypeExperimentName PT1M はい
実行の準備

このワークスペースに対して準備中の実行の数。 実行環境の準備中に実行が準備状態になると、カウントが更新されます。
Preparing Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count ScenarioRunTypePublishedPipelineIdComputeTypePipelineStepTypeExperimentName PT1M はい
プロビジョニングの実行

このワークスペースに対してプロビジョニング中の実行の数。 実行でのコンピューティング先の作成の待機中、またはプロビジョニング中に、カウントが更新されます。
Provisioning Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count ScenarioRunTypePublishedPipelineIdComputeTypePipelineStepTypeExperimentName PT1M はい
キューに登録された実行

このワークスペースに対してキューに入れられた実行の数。 コンピューティング先で実行がキューに入れられたときに、カウントが更新されます。 必要なコンピューティング ノードの準備が整うまで待機しているときに発生する場合があります。
Queued Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count ScenarioRunTypePublishedPipelineIdComputeTypePipelineStepTypeExperimentName PT1M はい
Started Runs

このワークスペースに対して実行されている実行の数。 必要なリソースに対して実行が開始されたときに、カウントが更新されます。
Started Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count ScenarioRunTypePublishedPipelineIdComputeTypePipelineStepTypeExperimentName PT1M はい
実行の開始

このワークスペースに対して開始された実行の数。 実行の作成要求の後、および実行 ID などの実行情報が設定された後に、カウントが更新されます
Starting Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count ScenarioRunTypePublishedPipelineIdComputeTypePipelineStepTypeExperimentName PT1M はい
Warnings

このワークスペースの実行警告の数。 実行時に警告が発生するたびに、カウントが更新されます。
Warnings カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario PT1M はい

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints でサポートされているメトリック

次の表に、Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints リソースの種類で使用できるメトリックを示します。

  • 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: トラフィック

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
アクティブな接続

クライアントからのアクティブになっているコンカレント TCP 接続の合計数。
ConnectionsActive Count Average <なし> PT1M いいえ
1 分あたりのデータ収集エラー数

1 分あたりに破棄されたデータ収集イベントの数。
DataCollectionErrorsPerMinute カウント Minimum、Maximum、Average deploymentreasontype PT1M いいえ
1 分あたりのデータ収集イベント数

1 分あたりに処理されたデータ収集イベントの数。
DataCollectionEventsPerMinute カウント Minimum、Maximum、Average deployment, type PT1M いいえ
ネットワーク バイト数

エンドポイントで処理された 1 秒あたりのバイト数。
NetworkBytes BytesPerSecond Average <なし> PT1M いいえ
1 秒あたりの新しい接続数

クライアントから確立された 1 秒あたりの新しい TCP 接続の平均数。
NewConnectionsPerSecond CountPerSecond Average <なし> PT1M いいえ
要求の待機時間

要求が応答されるまでにかかった平均完了時間間隔 (ミリ秒単位)
RequestLatency ミリ秒 Average deployment PT1M はい
要求の待機時間 P50

選択した期間に収集されたすべての要求待機時間値によって集計された P50 要求の平均待機時間
RequestLatency_P50 ミリ秒 Average deployment PT1M はい
要求の待機時間 P90

選択した期間に収集されたすべての要求待機時間値によって集計された P90 要求の平均待機時間
RequestLatency_P90 ミリ秒 Average deployment PT1M はい
要求の待機時間 P95

選択した期間に収集されたすべての要求待機時間値によって集計された P95 要求の平均待機時間
RequestLatency_P95 ミリ秒 Average deployment PT1M はい
要求の待機時間 P99

選択した期間に収集されたすべての要求待機時間値によって集計された P99 要求の平均待機時間
RequestLatency_P99 ミリ秒 Average deployment PT1M はい
1 分あたりの要求数

1 分以内にオンライン エンドポイントに送信された要求の数
RequestsPerMinute Count Average deploymentstatusCodestatusCodeClassmodelStatusCode PT1M いいえ

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints/deployments でサポートされているメトリック

次の表に、Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints/deployments リソースの種類で使用できるメトリックを示します。

  • 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: リソース

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
CPU メモリ使用率

インスタンスのメモリ使用率 (%)。 使用率は 1 分間隔で報告されます。
CpuMemoryUtilizationPercentage パーセント Minimum、Maximum、Average instanceId PT1M はい
CPU 使用率

インスタンスの CPU 使用率 (%)。 使用率は 1 分間隔で報告されます。
CpuUtilizationPercentage パーセント Minimum、Maximum、Average instanceId PT1M はい
1 分あたりのデータ収集エラー数

1 分あたりに破棄されたデータ収集イベントの数。
DataCollectionErrorsPerMinute カウント Minimum、Maximum、Average instanceIdreasontype PT1M いいえ
1 分あたりのデータ収集イベント数

1 分あたりに処理されたデータ収集イベントの数。
DataCollectionEventsPerMinute カウント Minimum、Maximum、Average instanceId, type PT1M いいえ
デプロイ容量

デプロイ内のインスタンスの数。
DeploymentCapacity カウント Minimum、Maximum、Average instanceId, State PT1M いいえ
ディスク使用量

インスタンスのディスク使用率 (%)。 使用率は 1 分間隔で報告されます。
DiskUtilization パーセント Minimum、Maximum、Average instanceId, disk PT1M はい
GPU エネルギー (ジュール単位)

GPU ノードでのコンセントのエネルギーの間隔 (ジュール単位)。 エネルギーは 1 分間隔で報告されます。
GpuEnergyJoules カウント Minimum、Maximum、Average instanceId PT1M いいえ
GPU メモリ使用率

インスタンスの GPU メモリ使用率 (%)。 使用率は 1 分間隔で報告されます。
GpuMemoryUtilizationPercentage パーセント Minimum、Maximum、Average instanceId PT1M はい
GPU 使用率

インスタンスの GPU 使用率 (%)。 使用率は 1 分間隔で報告されます。
GpuUtilizationPercentage パーセント Minimum、Maximum、Average instanceId PT1M はい

カテゴリ: トラフィック

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
要求の待機時間 P50

選択した期間に収集されたすべての要求待機時間値によって集計された P50 要求の平均待機時間
RequestLatency_P50 ミリ秒 Average <なし> PT1M はい
要求の待機時間 P90

選択した期間に収集されたすべての要求待機時間値によって集計された P90 要求の平均待機時間
RequestLatency_P90 ミリ秒 Average <なし> PT1M はい
要求の待機時間 P95

選択した期間に収集されたすべての要求待機時間値によって集計された P95 要求の平均待機時間
RequestLatency_P95 ミリ秒 Average <なし> PT1M はい
要求の待機時間 P99

選択した期間に収集されたすべての要求待機時間値によって集計された P99 要求の平均待機時間
RequestLatency_P99 ミリ秒 Average <なし> PT1M はい
1 分あたりの要求数

1 分以内にオンライン デプロイに送信された要求の数
RequestsPerMinute Count Average envoy_response_code PT1M いいえ

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。

Dimension 説明
クラスター名 コンピューティング クラスター リソースの名前。 すべてのクォータ メトリックで使用できます。
VM ファミリ名 クラスターによって使用される VM ファミリの名前。 クォータ使用率で使用できます。
VM 優先度 VM の優先度。 クォータ使用率で使用できます。
CreatedTime CpuUtilization と GpuUtilization でのみ使用できます。
deviceId デバイスの ID (GPU)。 GpuUtilization でのみ使用できます。
NodeId ジョブが実行されている場所で作成されたノードの ID。 CpuUtilization と GpuUtilization でのみ使用できます。
RunId 実行/ジョブの ID。 CpuUtilization と GpuUtilization でのみ使用できます。
ComputeType 実行で使用されるコンピューティングの種類。 完了した実行、失敗した実行、および開始された実行に対してのみ使用できます。
PipelineStepType 実行で使用される PipelineStep の種類。 完了した実行、失敗した実行、および開始された実行に対してのみ使用できます。
PublishedPipelineId 実行で使用される公開済みパイプラインの ID。 完了した実行、失敗した実行、および開始された実行に対してのみ使用できます。
RunType 実行の種類。 完了した実行、失敗した実行、および開始された実行に対してのみ使用できます。

RunType ディメンションの有効な値は次のとおりです。

説明
実験 パイプライン以外の実行。
PipelineRun StepRun の親であるパイプラインの実行。
StepRun パイプライン ステップの実行。
ReusedStepRun 前回の実行を再利用するパイプライン ステップの実行。

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.MachineLearningServices/registries 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
RegistryAssetReadEvent レジストリ資産読み取りイベント いいえ 番号 はい
RegistryAssetWriteEvent レジストリ資産書き込みイベント AmlRegistryWriteEventsLog

Azure ML レジストリ書き込みイベント ログ。 各アクセス イベントのユーザー ID、資産名、バージョンなど、レジストリ データ アクセス (データ プレーン) を使用して書き込み操作の記録を保持します。

いいえ いいえ クエリ はい

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces 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
AmlComputeClusterEvent AmlComputeClusterEvent AmlComputeClusterEvent

AmlCompute クラスター イベント

いいえ はい クエリ いいえ
AmlComputeClusterNodeEvent AmlComputeClusterNodeEvent いいえ 番号 はい
AmlComputeCpuGpuUtilization AmlComputeCpuGpuUtilization AmlComputeCpuGpuUtilization

Azure Machine Learning サービスの CPU と GPU の利用ログ。

いいえ はい クエリ いいえ
AmlComputeJobEvent AmlComputeJobEvent AmlComputeJobEvent

AmlCompute ジョブ イベント

いいえ はい クエリ いいえ
AmlRunStatusChangedEvent AmlRunStatusChangedEvent AmlRunStatusChangedEvent

Azure Machine Learning サービスの実行状態イベント ログ。

いいえ 有効 いいえ
ComputeInstanceEvent ComputeInstanceEvent AmlComputeInstanceEvent

Machine Learning コンピューティング インスタンスにアクセス (読み取り/書き込み) があった場合のイベント。

いいえ イエス はい
DataLabelChangeEvent DataLabelChangeEvent AmlDataLabelEvent

データ ラベルまたはプロジェクトにアクセス (読み取り、作成、または削除) があった場合のイベント。

いいえ イエス はい
DataLabelReadEvent DataLabelReadEvent AmlDataLabelEvent

データ ラベルまたはプロジェクトにアクセス (読み取り、作成、または削除) があった場合のイベント。

いいえ イエス はい
DataSetChangeEvent DataSetChangeEvent AmlDataSetEvent

登録済みまたは未登録の ML データストアにアクセス (読み取り、作成、または削除) した場合のイベント。

いいえ はい クエリ はい
DataSetReadEvent DataSetReadEvent AmlDataSetEvent

登録済みまたは未登録の ML データストアにアクセス (読み取り、作成、または削除) した場合のイベント。

いいえ はい クエリ はい
DataStoreChangeEvent DataStoreChangeEvent AmlDataStoreEvent

ML データストアにアクセス (読み取り、作成、または削除) があった場合のイベント。

いいえ イエス はい
DataStoreReadEvent DataStoreReadEvent AmlDataStoreEvent

ML データストアにアクセス (読み取り、作成、または削除) があった場合のイベント。

いいえ イエス はい
DeploymentEventACI DeploymentEventACI AmlDeploymentEvent

ACI または AKS でモデル デプロイが発生した場合のイベント。

いいえ イエス はい
DeploymentEventAKS DeploymentEventAKS AmlDeploymentEvent

ACI または AKS でモデル デプロイが発生した場合のイベント。

いいえ イエス はい
DeploymentReadEvent DeploymentReadEvent AmlDeploymentEvent

ACI または AKS でモデル デプロイが発生した場合のイベント。

いいえ イエス はい
EnvironmentChangeEvent EnvironmentChangeEvent AmlEnvironmentEvent

ML 環境にアクセス (読み取り、作成、または削除) された場合のイベント。

いいえ はい クエリ はい
EnvironmentReadEvent EnvironmentReadEvent AmlEnvironmentEvent

ML 環境にアクセス (読み取り、作成、または削除) された場合のイベント。

いいえ はい クエリ はい
InferencingOperationACI InferencingOperationACI AmlInferencingEvent

AKS または ACI コンピューティングの種類での推論または関連操作のイベント。

いいえ イエス はい
InferencingOperationAKS InferencingOperationAKS AmlInferencingEvent

AKS または ACI コンピューティングの種類での推論または関連操作のイベント。

いいえ イエス はい
ModelsActionEvent ModelsActionEvent AmlModelsEvent

ML モデルにアクセス (読み取り、作成、または削除) があった場合のイベント。 モデルとアセットのパッケージ化がすぐにビルド可能なパッケージに行われる場合、イベントが発生します。

いいえ はい クエリ はい
ModelsChangeEvent ModelsChangeEvent AmlModelsEvent

ML モデルにアクセス (読み取り、作成、または削除) があった場合のイベント。 モデルとアセットのパッケージ化がすぐにビルド可能なパッケージに行われる場合、イベントが発生します。

いいえ はい クエリ はい
ModelsReadEvent ModelsReadEvent AmlModelsEvent

ML モデルにアクセス (読み取り、作成、または削除) があった場合のイベント。 モデルとアセットのパッケージ化がすぐにビルド可能なパッケージに行われる場合、イベントが発生します。

いいえ はい クエリ はい
PipelineChangeEvent PipelineChangeEvent AmlPipelineEvent

ML パイプラインのドラフトまたはエンドポイントまたはモジュールにアクセス (読み取り、作成、または削除) するときのイベント。

いいえ イエス はい
PipelineReadEvent PipelineReadEvent AmlPipelineEvent

ML パイプラインのドラフトまたはエンドポイントまたはモジュールにアクセス (読み取り、作成、または削除) するときのイベント。

いいえ イエス はい
RunEvent RunEvent AmlRunEvent

ML 実験にアクセス (読み取り、作成、または削除) があった場合のイベント。

いいえ イエス はい
RunReadEvent RunReadEvent AmlRunEvent

ML 実験にアクセス (読み取り、作成、または削除) があった場合のイベント。

いいえ イエス はい

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints 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
AmlOnlineEndpointConsoleLog AmlOnlineEndpointConsoleLog AmlOnlineEndpointConsoleLog

Azure ML オンライン エンドポイントコンソールログ。 これは、ユーザー コンテナーからのコンソール ログ出力を提供します。

いいえ はい クエリ はい
AmlOnlineEndpointEventLog AmlOnlineEndpointEventLog AmlOnlineEndpointEventLog

Azure ML オンライン エンドポイントのイベント ログ。 推論サーバー コンテナーのライフ サイクルに関するイベント ログを提供します。

いいえ いいえ クエリ はい
AmlOnlineEndpointTrafficLog AmlOnlineEndpointTrafficLog AmlOnlineEndpointTrafficLog

AzureML (機械学習) オンライン エンドポイントのトラフィック ログ。 このテーブルを使用して、オンライン エンドポイントへの要求の詳細情報を確認できます。 たとえば、それを使用して、要求の期間、要求の失敗の理由などを確認できます。

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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。

Machine Learning

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

Microsoft.MachineLearningServices/registries

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。

次の表に、アクティビティ ログに作成できる Machine Learning に関連するいくつかの操作を示します。 Microsoft.MachineLearningServices 操作の完全な一覧については、 Microsoft.MachineLearningServices リソース プロバイダーの操作を参照してください。

操作 説明
Machine Learning ワークスペースを作成または更新します ワークスペースが作成または更新されました
CheckComputeNameAvailability コンピューティング名が既に使用されているかどうかを確認します
コンピューティング リソースを作成または更新します コンピューティング リソースが作成または更新されました
コンピューティング リソースを削除します コンピューティング リソースが削除されました
シークレットのリスト Machine Learning ワークスペースの操作のシークレットのリスト

ログ スキーマ

Azure Machine Learning では、次のスキーマが使用されます。

AmlComputeJobEvent テーブル

プロパティ 説明
TimeGenerated ログ エントリが生成された時刻
OperationName ログ イベントに関連付けられた操作の名前
カテゴリ ログ イベントの名前
JobId 送信されたジョブの ID
ExperimentId 実験の ID
ExperimentName 実験の名前
CustomerSubscriptionId 実験とジョブが送信された SubscriptionId
WorkspaceName 機械学習ワークスペースの名前
ClusterName クラスターの名前
ProvisioningState ジョブの送信の状態
ResourceGroupName リソース グループの名前
JobName ジョブの名前
ClusterId クラスターの ID
EventType ジョブ イベントの種類。 たとえば、JobSubmitted、JobRunning、JobFailed、JobSucceeded など。
ExecutionState ジョブ (実行) の状態。 たとえば、キューに登録済み、実行中、成功、失敗など
ErrorDetails ジョブ エラーの詳細
CreationApiVersion ジョブの作成に使用される API バージョン
ClusterResourceGroupName クラスターのリソース グループ名
TFWorkerCount TF worker の数
TFParameterServerCount TF パラメーター サーバーの数
ToolType 使用するツールの種類
RunInContainer ジョブをコンテナー内で実行する必要があるかどうかを示すフラグ
JobErrorMessage ジョブ エラーの詳細なメッセージ
NodeId ジョブが実行されている場所で作成されたノードの ID

AmlComputeClusterEvent テーブル

プロパティ 説明
TimeGenerated ログ エントリが生成された時刻
OperationName ログ イベントに関連付けられた操作の名前
カテゴリ ログ イベントの名前
ProvisioningState クラスターのプロビジョニング状態
ClusterName クラスターの名前
ClusterType クラスターの種類
CreatedBy クラスターを作成したユーザー
CoreCount クラスター内のコアの数
VmSize クラスターの VM サイズ
VmPriority クラスターの内部で作成されたノードの優先度: Dedicated/LowPriority
ScalingType クラスターのスケーリングの種類: 手動/自動
InitialNodeCount クラスターの初期のノード数
MinimumNodeCount クラスターの最小ノード数
MaximumNodeCount クラスターの最大ノード数
NodeDeallocationOption ノードの割り当てを解除する方法
Publisher クラスターの種類の発行元
プラン クラスターの作成に使用されるプラン
Sku クラスター内に作成されたノード/VM の SKU
Version ノード/VM の作成時に使用されるイメージのバージョン
SubnetId クラスターの SubnetId
AllocationState クラスター割り当ての状態
CurrentNodeCount クラスターの現在のノード数
TargetNodeCount スケール アップ/スケール ダウン中のクラスターのターゲット ノード数
EventType クラスター作成時のイベントの種類。
NodeIdleTimeSecondsBeforeScaleDown クラスターをスケール ダウン前のアイドル時間 (秒)
PreemptedNodeCount クラスターにおける割り込まれたノード数
IsResizeGrow クラスターがスケール アップされていることを示すフラグ
VmFamilyName クラスター内で作成できるノードの VM ファミリの名前
LeavingNodeCount クラスターの終了中のノード数
UnusableNodeCount クラスターの使用できないノードの数
IdleNodeCount クラスターのアイドル状態のノード数
RunningNodeCount クラスターの実行中のノード数
PreparingNodeCount クラスターの準備中のノード数
QuotaAllocated クラスターに割り当てられたクォータ
QuotaUtilized クラスターの使用済みクォータ
AllocationStateTransitionTime ある状態から別の状態への移行時間
ClusterErrorCodes クラスターの作成中またはスケーリング中に受信したエラー コード
CreationApiVersion クラスターの作成時に使用される API バージョン

AmlComputeInstanceEvent テーブル

プロパティ 説明
Type ログ イベントの名前、AmlComputeInstanceEvent
TimeGenerated ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
Level イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
ResultType イベントの状態。 一般的な値は、Started、In Progress、Succeeded、Failed、Active、Resolved です。
CorrelationId 関連するイベントのセットをグループ化するために使用される GUID (該当する場合)。
OperationName ログ エントリに関連付けられた操作の名前
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
AmlComputeInstanceName "ログエントリに関連付けられているコンピューティング インスタンスの名前。

AmlDataLabelEvent テーブル

プロパティ 説明
Type ログ イベントの名前、AmlDataLabelEvent
TimeGenerated ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
Level イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
ResultType イベントの状態。 一般的な値は、Started、In Progress、Succeeded、Failed、Active、Resolved です。
CorrelationId 関連するイベントのセットをグループ化するために使用される GUID (該当する場合)。
OperationName ログ エントリに関連付けられた操作の名前
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
AmlProjectId Azure Machine Learning プロジェクトの一意の ID。
AmlProjectName Azure Machine Learning プロジェクトの名前。
AmlLabelNames プロジェクトに対して作成されるラベル クラス名。
AmlDataStoreName プロジェクトのデータが格納されているデータ ストアの名前。

AmlDataSetEvent テーブル

プロパティ 説明
Type ログ イベントの名前、AmlDataSetEvent
TimeGenerated ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
Level イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
ResultType イベントの状態。 一般的な値は、Started、In Progress、Succeeded、Failed、Active、Resolved です。
AmlWorkspaceId Azure Machine Learning ワークスペースの GUID と一意の ID。
OperationName ログ エントリに関連付けられた操作の名前
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
AmlDatasetId Azure Machine Learning データ セットの ID。
AmlDatasetName Azure Machine Learning データ セットの名前。

AmlDataStoreEvent テーブル

プロパティ 説明
Type ログ イベントの名前、AmlDataStoreEvent
TimeGenerated ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
Level イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
ResultType イベントの状態。 一般的な値は、Started、In Progress、Succeeded、Failed、Active、Resolved です。
AmlWorkspaceId Azure Machine Learning ワークスペースの GUID と一意の ID。
OperationName ログ エントリに関連付けられた操作の名前
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
AmlDatastoreName Azure Machine Learning データ ストアの名前。

AmlDeploymentEvent テーブル

プロパティ 説明
Type ログ イベントの名前、AmlDeploymentEvent
TimeGenerated ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
Level イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
ResultType イベントの状態。 一般的な値は、Started、In Progress、Succeeded、Failed、Active、Resolved です。
OperationName ログ エントリに関連付けられた操作の名前
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
AmlServiceName Azure Machine Learning サービスの名前。

AmlInferencingEvent テーブル

プロパティ 説明
Type ログ イベントの名前、AmlInferencingEvent
TimeGenerated ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
Level イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
ResultType イベントの状態。 一般的な値は、Started、In Progress、Succeeded、Failed、Active、Resolved です。
OperationName ログ エントリに関連付けられた操作の名前
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
AmlServiceName Azure Machine Learning サービスの名前。

AmlModelsEvent テーブル

プロパティ 説明
Type ログ イベントの名前、AmlModelsEvent
TimeGenerated ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
Level イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
ResultType イベントの状態。 一般的な値は、Started、In Progress、Succeeded、Failed、Active、Resolved です。
OperationName ログ エントリに関連付けられた操作の名前
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
ResultSignature イベントの HTTP 状態コード。 一般的な値は、200、201、202 などです。
AmlModelName Azure Machine Learning モデルの名前。

AmlPipelineEvent テーブル

プロパティ 説明
Type ログ イベントの名前、AmlPipelineEvent
TimeGenerated ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
Level イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
ResultType イベントの状態。 一般的な値は、Started、In Progress、Succeeded、Failed、Active、Resolved です。
AmlWorkspaceId Azure Machine Learning ワークスペースの GUID と一意の ID。
AmlWorkspaceId Azure Machine Learning ワークスペースの名前。
OperationName ログ エントリに関連付けられた操作の名前
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
AmlModuleId モジュールの GUID と一意の ID。
AmlModelName Azure Machine Learning モデルの名前。
AmlPipelineId Azure Machine Learning パイプラインの ID。
AmlParentPipelineId 親 Azure Machine Learning パイプラインの ID (複製の場合)。
AmlPipelineDraftId Azure Machine Learning パイプライン ドラフトの ID。
AmlPipelineDraftName Azure Machine Learning パイプライン ドラフトの名前。
AmlPipelineEndpointId Azure Machine Learning パイプライン エンドポイントの ID。
AmlPipelineEndpointName Azure Machine Learning パイプライン エンドポイントの名前。

AmlRunEvent テーブル

プロパティ 説明
Type ログ イベントの名前、AmlRunEvent
TimeGenerated ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
Level イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
ResultType イベントの状態。 一般的な値は、Started、In Progress、Succeeded、Failed、Active、Resolved です。
OperationName ログ エントリに関連付けられた操作の名前
AmlWorkspaceId Azure Machine Learning ワークスペースの GUID と一意の ID。
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
RunId 実行の一意の ID。

AmlEnvironmentEvent テーブル

プロパティ 説明
Type ログ イベントの名前、AmlEnvironmentEvent
TimeGenerated ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
Level イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
OperationName ログ エントリに関連付けられた操作の名前
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
AmlEnvironmentName Azure Machine Learning 環境構成の名前。
AmlEnvironmentVersion Azure Machine Learning 環境構成バージョンの名前。

AMLOnlineEndpointTrafficLog テーブル (プレビュー)

プロパティ 説明
認証方法 クライアントから要求されたメソッド。
パス クライアントから要求されたパス。
SubscriptionId オンライン エンドポイントの機械学習サブスクリプション ID。
AzureMLWorkspaceId オンライン エンドポイントの機械学習ワークスペース ID。
AzureMLWorkspaceName オンライン エンドポイントの機械学習ワークスペース名。
EndpointName オンライン エンドポイントの名前。
DeploymentName オンライン デプロイの名前。
Protocol 要求のプロトコル。
ResponseCode クライアントに返された最後の応答コード。
ResponseCodeReason クライアントに返された最後の応答コードの理由。
ModelStatusCode モデルからの応答の状態コード。
ModelStatusReason モデルからの応答の状態の理由。
RequestPayloadSize クライアントから受信した合計バイト数。
ResponsePayloadSize クライアントに返された合計バイト数。
UserAgent コメントを含むが最大 70 文字に切り捨てられた要求のユーザー エージェント ヘッダー。
XRequestId 内部トレース用に Azure Machine Learning によって生成された要求 ID。
XMSClientRequestId クライアントによって生成された追跡 ID。
TotalDurationMs 要求の開始時刻からクライアントに最後の応答バイトが返されたときまでの時間 (ミリ秒単位)。 クライアントが切断された場合、開始時刻からクライアントの切断時刻までが測定されます。
RequestDurationMs 要求の開始時刻からクライアントから要求の最後のバイトを受信したときまでの時間 (ミリ秒単位)。
ResponseDurationMs 要求の開始時刻からモデルから最初の応答バイトが読み取られたときまでの時間 (ミリ秒単位)。
RequestThrottlingDelayMs ネットワーク帯域幅の調整による要求データ転送の延期期間 (ミリ秒単位)。
ResponseThrottlingDelayMs ネットワーク帯域幅の調整による応答データ転送の延期期間 (ミリ秒単位)。

このログの詳細については、「オンライン エンドポイントを監視する」を参照してください。

AMLOnlineEndpointConsoleLog

プロパティ 説明
TimeGenerated ログが生成された時刻のタイムスタンプ (UTC)。
OperationName ログ レコードに関連付けられている操作。
InstanceId このログ レコードを生成したインスタンスの ID。
DeploymentName ログ レコードに関連付けられているデプロイの名前。
コンテナー名 ログが生成されたコンテナーの名前。
メッセージ ログのコンテンツ。

このログの詳細については、「オンライン エンドポイントを監視する」を参照してください。

AMLOnlineEndpointEventLog (プレビュー)

プロパティ 説明
TimeGenerated ログが生成された時刻のタイムスタンプ (UTC)。
OperationName ログ レコードに関連付けられている操作。
InstanceId このログ レコードを生成したインスタンスの ID。
DeploymentName ログ レコードに関連付けられているデプロイの名前。
名前 イベントの名前です。
メッセージ イベントのコンテンツ。

このログの詳細については、「オンライン エンドポイントを監視する」を参照してください。