La integración de New Relic incluye una integración para reportar su métrica Microsoft Azure Cognitive Services y otros datos a New Relic. Este documento explica cómo activar la integración y describe los datos reportados.
Característica
New Relic recopila datos métricos del monitoreo de Azure para Azure Cognitive Services. Azure Cognitive Services es una colección de API y servicios prediseñados que permiten a los desarrolladores integrar fácilmente características inteligentes en su aplicación sin necesidad de crear y entrenar sus propios modelos de aprendizaje automático. Algunas de las características clave de Azure Cognitive Services incluyen visión, habla, lenguaje y más.
Usando New Relic, puedes:
- Vea los datos de Azure Cognitive Services en un panel prediseñado.
- Ejecute consultas personalizadas y visualice los datos.
- Cree condición de alerta para notificarle sobre cambios en los datos.
Activar la integración
Siga el procedimiento estándar de monitoreo de integración de Azure para activar su servicio de Azure en el monitoreo de infraestructura New Relic .
Configuración y sondeo
Puede cambiar la frecuencia de sondeo y filtrar datos usando las opciones de configuración.
New Relic consulta sus Azure Cognitive Services a través del monitoreo de integración de Azure según un intervalo de sondeo predeterminado.
Buscar y utilizar datos
Para explorar sus datos de integración, vaya a one.newrelic.com/infra > Azure > (select an integration).
Datos métricos
Esta integración recoge los siguientes datos métricos.
Azure Cognitive Services métrica
Métrica | Descripción |
|---|---|
| Número de veces que aparece cada característica de acción. |
| Número promedio de características de acción por evento. |
| Número de veces que aparece cada acción. |
| Número promedio de espacios de nombres de acción por evento. |
| Número de acciones por evento. |
| Número de segundos transcritos. |
| Número de segundos traducidos. |
| Estimador de línea de base de recompensa general. |
| Línea de base estimador de recompensa por ranura. |
| Línea de base estimador aleatorio recompensa general. |
| Línea de base estimador aleatorio de recompensa por ranura. |
| Estimación del recuento de eventos aleatorios de línea de base. |
| Estimación de recompensa aleatoria de línea de base. |
| Número de llamadas que excedieron el límite de tarifa o cuota. |
| Recuento de inferencia del servicio Carnegie Frontdoor. |
| Número de llamadas con error del lado del cliente (código de respuesta HTTP 4xx). |
| Número de transacciones de visión por computadora. |
| Número de llamadas para moderación de imágenes. |
| Número de llamadas para moderación de mensajes de texto. |
| Número de veces que aparece cada característica de contexto. |
| Número de contexto característico por evento. |
| Número de espacio de nombres de contexto por evento. |
| Tiempo de entrenamiento de visión personalizado. |
| Número de transacciones de predicción de Custom Vision. |
| Tamaño de los datos entrantes en bytes. |
| Tamaño de los datos salientes en bytes. |
| Número de caracteres en la solicitud de traducción del documento. |
| Número de caracteres en la solicitud de traducción de documentos personalizados. |
| Número de imágenes entrenadas. 1000 imágenes entrenadas por transacción. |
| Número de rostros almacenados, prorrateados diariamente. La cantidad de caras almacenadas se informa diariamente. |
| Número de llamadas API realizadas al servicio Face. |
| Característica cardinalidad basada en la acción. |
| Característica cardinalidad basada en el contexto. |
| Característica cardinalidad basada en slot. |
| Número de horas de formación procesadas en un modelo OpenAI FineTuned. |
| Número de token generado a partir de un modelo OpenAI. |
| Número de imágenes de Custom Vision almacenadas. |
| Latencia en milisegundos. |
| Número de eventos aprendidos. |
| Número de solicitudes de comprensión de intención de discurso de LUIS. |
| Número de solicitudes de texto de LUIS. |
| Número de recompensas igualadas. |
| Número de eventos omitidos. |
| Número de plazas por evento. |
| Número de perfiles de oradores inscritos. Prorrateado por hora. |
| Número de recompensas observadas. |
| Recompensa general del estimador en línea. |
| Recompensa del estimador en línea por espacio. |
| Estimación para el conteo de eventos en línea. |
| Estimación de recompensa en línea. |
| Número de caracteres procesados por Immersive Reader. |
| Número de registros de textos de salud procesados. |
| Número de imágenes procesadas. |
| Número de páginas procesadas. |
| Número de tokens de símbolo procesados en un modelo OpenAI. |
| Recuento de registros de texto. |
| Número de registros de texto procesados. |
| El límite de tasa actual de la clave de límite de tasa. |
| Recompensa promedio por evento. |
| Número de llamadas con error interno del servicio (código de respuesta HTTP 5xx). |
| Número de veces que aparece cada característica de tragamonedas. |
| Número promedio de características de espacios por evento. |
| Número de veces que aparece cada ranura. |
| Número promedio de espacios de nombres de espacios por evento. |
| Recompensa por ranura. |
| Número de transacciones de reconocimiento de locutores. |
| Número de horas de alojamiento del modelo de voz. |
| Número de llamadas exitosas. |
| Porcentaje de disponibilidad. |
| Número de caracteres. |
| Número de caracteres en la solicitud de traducción de texto entrante. |
| Número de caracteres en la solicitud de traducción de texto personalizado entrante. |
| Número de caracteres entrenados mediante traducción de texto. |
| Número de tokens de inferencia procesados en un modelo OpenAI. |
| Número total de llamadas. |
| Número total de llamadas con respuesta de error (código de respuesta HTTP 4xx o 5xx). |
| Número de evento. |
| Número total de llamadas de token. |
| Estimación para el recuento de eventos de línea de base definidos por el usuario. |
| Estimación de la recompensa de línea de base definida por el usuario. |
| Número de horas de hospedaje del modelo de Voz. |
| Número de minutos de formación del modelo de voz. |