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問題を作成する

Google VertexAI 監視インテグレーション

New Relic の統合には、 GCP 実行データを製品に報告するための統合が含まれています。 ここでは、インテグレーションを有効にする方法と、インテグレーションが収集するデータについて説明します。

統合をアクティブ化する

インテグレーションを有効にするには、標準の手順に従ってGCP サービスをNew Relicに接続します

構成とポーリング

構成オプションを使用して、ポーリング頻度とフィルターデータを変更できます。

デフォルト ポーリング GCP Run統合のための情報です。

  • New Relicのポーリング間隔:5分

データを見つけて使用する

インテグレーションデータを検索するには、 one.newrelic.com > All capabilities > Infrastructure > GCPに移動してインテグレーションを選択してください。

データは、次のイベントタイプに添付されます。

エンティティ

イベントタイプ

プロバイダー

終点

GcpVertexAiEndpointSample

GcpVertexAiEndpoint

機能ストア

GcpVertexAiFeaturestoreSample

GcpVertexAiFeaturestore

機能オンラインストア

GcpVertexAiFeatureOnlineStoreSample

GcpVertexAiFeatureOnlineStore

場所

GcpVertexAiLocationSample

GcpVertexAiLocation

索引

GcpVertexAiIndexSample

GcpVertexAiIndex

パイプラインジョブ

GcpVertexAiPipelineJobSample

GcpVertexAiPipelineJob

データの使用方法の詳細については、統合データの理解と使用を参照してください。

メトリックデータ

このインテグレーションは、VertexAI の GCP データを収集します。

VertexAI エンドポイントデータ

メトリック

ユニット

説明

prediction.online.accelerator.duty_cycle

パーセント

過去のサンプル期間中にアクセラレータがアクティブに処理していた時間の平均割合。

prediction.online.accelerator.memory.bytes_used

バイト

デプロイされたモデルレプリカによって割り当てられたアクセラレータ メモリの量。

prediction.online.error_count

Count

オンライン予測エラーの数。

prediction.online.memory.bytes_used

バイト

デプロイされたモデルレプリカによって割り当てられ、現在使用されているメモリの量。

prediction.online.network.received_bytes_count

バイト

デプロイされたモデルレプリカによってネットワーク経由で受信されたバイト数。

prediction.online.network.sent_bytes_count

バイト

デプロイされたモデルレプリカによってネットワーク経由で送信されたバイト数。

prediction.online.prediction_count

Count

オンライン予測の数。

prediction.online.prediction_latencies

ミリ秒

デプロイモデルのオンライン予測レイテンシ。

prediction.online.private.prediction_latencies

ミリ秒

プライベートデプロイモデルのオンライン予測レイテンシ。

prediction.online.replicas

Count

デプロイされたモデルで使用されるアクティブなレプリカの数。

prediction.online.response_count

Count

異なるオンライン予測応答コードの数。

prediction.online.target_replicas

Count

デプロイ モデルに必要なアクティブなレプリカの数。

VertexAI Featurestore データ

メトリック

ユニット

説明

featurestore.cpu_load

パーセント

Featurestore オンライン ストレージ内のノードの平均 CPU 負荷。

featurestore.cpu_load_hottest_node

パーセント

Featurestore オンライン ストレージ内の最もホットなノードの CPU 負荷。

featurestore.node_count

Count

Featurestore オンライン ストレージのノード数。

featurestore.online_entities_updated

Count

Featurestore オンライン ストレージで更新されたエンティティの数。

featurestore.online_serving.latencies

ミリ秒

EntityType によるレイテンシのオンライン サービング。

featurestore.online_serving.request_bytes_count

バイト

EntityType によるリクエスト サイズ。

featurestore.online_serving.request_count

Count

EntityType ごとの Featurestore オンライン サービング数。

featurestore.online_serving.response_size

バイト

EntityType による応答サイズ。

featurestore.storage.billable_processed_bytes

バイト

処理されたオフライン データに対して課金されるバイト数。

featurestore.storage.stored_bytes

バイト

Featurestore に保存されるバイト。

featurestore.streaming_write.offline_processed_count

Count

オフライン ストレージに対して処理されたストリーミング書き込み要求の数。

featurestore.streaming_write.offline_write_delays

書き込み API が呼び出されてからオフライン ストレージに書き込まれるまでの時間 (秒単位)。

VertexAI FeatureOnlineStore データ

メトリック

ユニット

説明

featureonlinestore.online_serving.request_count

Count

FeatureView によるサービングカウントの数。

featureonlinestore.online_serving.serving_bytes_count

バイト

FeatureView による応答サイズの提供。

featureonlinestore.online_serving.serving_latencies

ミリ秒

FeatureView によるオンライン サービスのレイテンシ。

featureonlinestore.running_sync

ミリ秒

特定の時点で実行中の同期の数。

featureonlinestore.serving_data_ages

提供データの経過時間を秒単位で測定します。

featureonlinestore.serving_data_by_sync_time

Count

機能 Online Store のデータを同期されたタイムスタンプ別に内訳します。

featureonlinestore.storage.bigtable_cpu_load

パーセント

機能オンラインストア内のノードの平均 CPU 負荷。

featureonlinestore.storage.bigtable_cpu_load_hottest_node

パーセント

機能オンラインストアで最もホットなノードの CPU 負荷。

featureonlinestore.storage.bigtable_nodes

Count

機能オンラインストア(Bigtable)のノード数。

featureonlinestore.storage.stored_bytes

Count

機能オンラインストアに保存されたバイト。

VertexAI 位置データ

メトリック

ユニット

説明

online_prediction_requests_per_base_model

Count

基本モデルごとのリクエスト数。

quota.online_prediction_requests_per_base_model.exceeded

Count

クォータ制限を超過する試行回数。

quota.online_prediction_requests_per_base_model.limit

Count

現在のクォータ制限メトリクス。

quota.online_prediction_requests_per_base_model.usage

Count

クォータメトリックの現在の使用状況。

executing_vertexai_pipeline_jobs

Count

実行中のパイプライン ジョブの数。

executing_vertexai_pipeline_tasks

Count

実行中のパイプライン タスクの数。

VertexAI インデックスデータ

メトリック

ユニット

説明

matching_engine.stream_update.datapoint_count

Count

正常にアップサートまたは削除されたデータポイントの数。

matching_engine.stream_update.latencies

ミリ秒

ユーザー間のレイテンシは UpsertDatapointsResponse または RemoveDatapointsResponse を受信し、その更新が有効になります。

matching_engine.stream_update.request_count

Count

ストリーム更新リクエストの数。

VertexAI パイプラインジョブデータ

メトリック

ユニット

説明

pipelinejob.duration

実行中のパイプライン ジョブの実行時間 (作成から終了まで) (秒)。

pipelinejob/task_completed_count

Count

完了したパイプライン タスクの合計数。

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