Azure Monitor 統合による Azure Cognitive Services

New Relic の統合には、 Microsoft Azure Cognitive Services のメトリクスやその他のデータを New Relic にレポートするための統合が含まれています。このドキュメントでは、統合をアクティブ化する方法と、報告されるデータについて説明します。

特徴

New Relic は、Azure Cognitive Services のメトリックデータを Azure Monitor から収集します。Azure Cognitive Services は、開発者が独自の機械学習モデルを構築してトレーニングすることなく、インテリジェントな機能をアプリケーションに簡単に統合できるようにする、事前に構築された API とサービスのコレクションです。Azure Cognitive Services の主要な機能には、ビジョン、音声、言語などが含まれます。

New Relicを使うと、以下のことができます。

事前に構築されたダッシュボードで Azure Cognitive Services データを表示します。
カスタムクエリを実行し、データを視覚化します。
データの変化を通知するアラート条件を作成します。

統合をアクティブ化する

標準の Azure Monitor 統合手順に従って、New Relic インフラストラクチャの監視で Azure サービスを有効にします。

構成とポーリング

構成オプションを使用して、ポーリング頻度を変更し、データをフィルタリングできます。

New Relic は、既定のポーリング間隔に従って、Azure Monitor 統合を通じて Azure Cognitive Services にクエリを実行します。

データを見つけて使用する

統合データを調べるには、 one.newrelic.com/infra > Azure > (統合を選択)に移動します。

メトリックデータ

この統合では、以下のメトリックデータを収集します。

Azure Cognitive Services メトリック

メトリック	説明
`ActionFeatureIdOccurrences`	各アクション機能が出現する回数。
`ActionFeaturesPerEvent`	イベントごとのアクションフィーチャの平均数。
`ActionIdOccurrences`	各アクションが出現する回数。
`ActionNamespacesPerEvent`	イベントごとのアクション名前空間の平均数。
`ActionsPerEvent`	イベントごとのアクションの数。
`AudioSecondsTranscribed`	転写された秒数。
`AudioSecondsTranslated`	翻訳された秒数。
`BaselineEstimatorOverallReward`	ベースライン推定の全体的な報酬。
`BaselineEstimatorSlotReward`	スロットごとのベースライン推定報酬。
`BaselineRandomEstimatorOverallReward`	ベースラインのランダム推定の全体的な報酬。
`BaselineRandomEstimatorSlotReward`	スロットごとのベースラインランダム推定報酬。
`BaselineRandomEventCount`	ベースラインのランダムイベント数の推定。
`BaselineRandomReward`	ベースラインのランダム報酬の推定。
`BlockedCalls`	レートまたはクォータ制限を超えたコールの数。
`CarnegieInferenceCount`	Carnegie Frontdoor サービスの推論数。
`ClientErrors`	クライアント側エラー (HTTP 応答コード 4xx) が発生した呼び出しの数。
`ComputerVisionTransactions`	コンピュータービジョントランザクションの数。
`ContentSafetyImageAnalyzeRequestCount`	画像モデレーションの呼び出し数。
`ContentSafetyTextAnalyzeRequestCount`	テキストモデレーションの呼び出し数。
`ContextFeatureIdOccurrences`	各コンテキスト特徴が出現する回数。
`ContextFeaturesPerEvent`	イベントごとのコンテキスト特徴の数。
`ContextNamespacesPerEvent`	イベントごとのコンテキスト名前空間の数。
`CustomVisionTrainingTime`	カスタムビジョンのトレーニング時間。
`CustomVisionTransactions`	Custom Vision 予測トランザクションの数。
`DataIn`	受信データのサイズ (バイト単位)。
`DataOut`	送信データのサイズ (バイト単位)。
`DocumentCharactersTranslated`	文書翻訳リクエストの文字数。
`DocumentCustomCharactersTranslated`	カスタムドキュメント翻訳リクエストの文字数。
`FaceImagesTrained`	トレーニングされた画像の数。トランザクションごとに 1,000 枚の画像がトレーニングされます。
`FacesStored`	保存される顔の数。日割り計算されます。保存されている顔の数は毎日報告されます。
`FaceTransactions`	Face サービスに対して行われた API 呼び出しの数。
`FeatureCardinality_Action`	アクションに基づく機能カーディナリティ。
`FeatureCardinality_Context`	コンテキストに基づいた機能カーディナリティ。
`FeatureCardinality_Slot`	スロットに基づく機能カーディナリティ。
`FineTunedTrainingHours`	OpenAI FineTuned モデルで処理されたトレーニング時間の数。
`GeneratedTokens`	OpenAI モデルから生成されたトークンの数。
`ImagesStored`	保存されている Custom Vision 画像の数。
`Latency`	ミリ秒単位の遅延。
`LearnedEvents`	学習したイベントの数。
`LUISSpeechRequests`	LUIS 音声認識要求の数。
`LUISTextRequests`	LUIS テキスト要求の数。
`MatchedRewards`	一致した報酬の数。
`NonActivatedEvents`	スキップされたイベントの数。
`NumberOfSlots`	イベントごとのスロット数。
`NumberofSpeakerProfiles`	登録されているスピーカープロファイルの数。時間当たりの日割り計算。
`ObservedRewards`	観察された報酬の数。
`OnlineEstimatorOverallReward`	オンライン見積もりの全体的な報酬。
`OnlineEstimatorSlotReward`	スロットごとのオンライン見積もり報酬。
`OnlineEventCount`	オンラインイベント数の推定。
`OnlineReward`	オンライン報酬の見積もり。
`ProcessedCharacters`	イマーシブリーダーによって処理される文字数。
`ProcessedHealthTextRecords`	処理された健康テキストレコードの数。
`ProcessedImages`	処理された画像の数。
`ProcessedPages`	処理されたページ数。
`ProcessedPromptTokens`	OpenAI モデルで処理されたプロンプトトークンの数。
`ProcessedTextRecords`	テキストレコードの数。
`QuestionAnsweringTextRecords`	処理されたテキストレコードの数。
`Ratelimit`	ratelimit キーの現在のレート制限。
`Reward`	イベントごとの平均報酬。
`ServerErrors`	サービス内部エラー (HTTP 応答コード 5xx) が発生した呼び出しの数。
`SlotFeatureIdOccurrences`	各スロットフィーチャが表示される回数。
`SlotFeaturesPerEvent`	イベントごとのスロットフィーチャーの平均数。
`SlotIdOccurrences`	各スロットの出現回数。
`SlotNamespacesPerEvent`	イベントごとのスロット名前空間の平均数。
`SlotReward`	スロットごとの報酬。
`SpeakerRecognitionTransactions`	話者認識トランザクションの数。
`SpeechModelHostingHours`	音声モデルのホスティング時間数。
`SuccessfulCalls`	成功した呼び出しの数。
`SuccessRate`	可用性の割合。
`SynthesizedCharacters`	文字数。
`TextCharactersTranslated`	受信したテキスト翻訳リクエストの文字数。
`TextCustomCharactersTranslated`	受信したカスタムテキスト翻訳リクエストの文字数。
`TextTrainedCharacters`	テキスト翻訳を使用してトレーニングされた文字の数。
`TokenTransaction`	OpenAI モデルで処理された推論トークンの数。
`TotalCalls`	通話の合計数。
`TotalErrors`	エラー応答 (HTTP 応答コード 4xx または 5xx) を伴う呼び出しの合計数。
`TotalEvents`	イベントの数。
`TotalTokenCalls`	トークン呼び出しの合計数。
`UserBaselineEventCount`	ユーザー定義のベースラインイベント数の推定。
`UserBaselineReward`	ユーザー定義のベースライン報酬の推定。
`VoiceModelHostingHours`	音声モデルのホスティング時間数。
`VoiceModelTrainingMinutes`	音声モデルのトレーニングの分数。

この機械翻訳は参考用に提供されます。