• ログイン無料アカウント

本書は、お客様のご参考のために原文の英語版を機械翻訳したものです。

英語版と齟齬がある場合、英語版の定めが優先するものとします。より詳しい情報については、本リンクをご参照ください。

問題を作成する

Azure Machine Learningモニタリングの統合

New Relic の統合 には、Azure Machine Learning のデータを New Relic にレポートするための統合があります。このドキュメントでは、この統合を有効にする方法と、レポート可能なデータについて説明します。

統合を有効にする

統合を有効にするには、標準的な手順に従って、 New Relic で Azure サービスを有効にしてください。

設定およびポーリング

設定オプションを使用し、ポーリングの頻度を変更し、データを絞り込むことができます。

デフォルト ポーリング Azure Machine Learningインテグレーションの情報です。

  • New Relicのポーリング間隔:5分

データの検索と使用

統合データを探すには、 one.newrelic.com > Infrastructure> Azure にアクセスし、統合を選択します。

次のイベントタイプを使用して、データのクエリと探索を行うことができます。

エンティティ

イベントタイプ

プロバイダー

ワークスペース

AzureMachineLearningWorkspaceSample

AzureMachineLearningWorkspace

データの利用方法については、 統合データの理解と利用 を参照してください。

メトリックデータ

この統合は、WorkspaceのAzure Machine Learningデータを収集します。

機械学習 ワークスペースデータ

メトリック

ユニット

説明

完了したラン

Count

このワークスペースで正常に完了したランの数

startRuns

Count

このワークスペースで開始されたランの数

FailedRuns

Count

このワークスペースで失敗したランの数

modelRegisterSucceeded

Count

このワークスペースで成功したモデル登録の数

modelRegisterFailed

Count

このワークスペースで失敗したモデル登録の数

modelDeployStarted

Count

このワークスペースで開始されたモデル・デプロイメントの数

modelDeploySucceeded

Count

このワークスペースで成功したモデルのデプロイメントの数

modelDeployFailed

Count

このワークスペースで失敗したモデルのデプロイメントの数

トータルノード

Count

総ノード数。この総数には、アクティブなノード、アイドルノード、使用できないノード、プリエンプトされたノード、離脱するノードの一部が含まれる。

アクティブノード

Count

アクティブなノードの数。アクティブにジョブを実行しているノードの数です。

idleNodes

Count

アイドルノードの数。アイドルノードとは、ジョブを実行していないが、新しいジョブがあれば受け入れることができるノードのことです。

使用不可能なノード

Count

使用できないノードの数。使用できないノードは、解決できない問題のために機能していません。Azureはこれらのノードをリサイクルします。

preemptedNodes

Count

プリエンプトされたノードの数。これらのノードは、利用可能なノードプールから取り除かれた優先度の低いノードです。

leavingNodes

Count

リービングノードの数。離脱ノードとは、ジョブの処理を終えたばかりのノードで、アイドル状態になります。

トータルコア

Count

総コア数

アクティブコア

Count

アクティブコアの数

idleCores

Count

アイドルコアの数

使えないコア

Count

使えないコアの数

preemptedCores

Count

プリエンプトされたコアの数

leavingCores

Count

残すコア数

quotaUtilizationPercent

パーセント

割当量の利用率

cpuUtilizationPercent

パーセント

CPU使用率

gpuUtilizationPercent

パーセント

GPU使用率

Copyright © 2022 New Relic Inc.