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問題を作成する

Azure Monitor の統合による Azure Machine Learning

New Relic の統合には、 Microsoft Azure Machine Learning メトリクスおよびその他のデータを 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 Machine Learning サービスのメトリック データを Azure Monitor から収集します。Azure Machine Learning は、機械学習プロジェクトのライフサイクルを加速および管理するためのクラウド サービスです。機械学習の専門家、データ サイエンティスト、エンジニアは、日常のワークフローでこれを使用して、モデルのトレーニングとデプロイ、または MLOps の管理を行うことができます。

New Relicを使うと、以下のことができます。

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 Machine Learning サービスにクエリを実行します。

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調べるには、 one.newrelic.com/infra > Azure > (select an integration)にアクセスしてください。

メトリックデータ

この統合により、次の メトリック データが収集されます。

Azure Machine Learning メトリクス

ワークスペース

次の表に、 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces リソース タイプで使用できるメトリクスを示します。

メトリック

説明

ActiveCores

アクティブコアの数

ActiveNodes

アクティブなノードの数。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。

CancelRequestedRuns

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。

CancelledRuns

このワークスペースでキャンセルされた実行の数。

CompletedRuns

このワークスペースで正常に完了した実行の数。

CpuCapacityMillicores

CPU ノードの最大容量 (ミリコア単位)。

CpuMemoryCapacityMegabytes

CPU ノードの最大メモリ使用率 (メガバイト単位)。

CpuMemoryUtilizationMegabytes

CPU ノードのメモリ使用率 (メガバイト単位)。

CpuMemoryUtilizationPercentage

CPU ノードのメモリ使用率。

CpuUtilization

CPU ノードの使用率

CpuUtilizationMillicores

ミリコア単位のCPUノードの使用率

CpuUtilizationPercentage

CPU ノードの使用率。

DiskAvailMegabytes

利用可能なディスク容量 (メガバイト単位)。

DiskReadMegabytes

ディスクから読み取られたデータ (メガバイト単位)

DiskUsedMegabytes

使用済みディスク容量 (メガバイト単位)

DiskWriteMegabytes

ディスクに書き込まれるデータ (メガバイト単位)

Errors

このワークスペースの実行エラーの数

FailedRuns

このワークスペースで失敗したランの数

FinalizingRuns

ディスクから読み取られたデータ (メガバイト単位)

GpuCapacityMilliGPUs

GPU デバイスの最大容量 (ミリ GPU)

GpuEnergyJoules

GPU ノード上の間隔エネルギー (ジュール)

GpuMemoryCapacityMegabytes

GPU デバイスの最大メモリ容量 (メガバイト単位)。

GpuMemoryUtilization

GPU ノード上のメモリ使用率のパーセンテージ。

GpuMemoryUtilizationMegabytes

GPU デバイスのメモリ使用率 (メガバイト単位)

GpuMemoryUtilizationPercentage

GPU デバイスのメモリ使用率

GpuUtilization

GPU ノードの使用率

GpuUtilizationMilliGPUs

ミリGPUでのGPUデバイスの利用

GpuUtilizationPercentage

GPUデバイスの使用率

IBReceiveMegabytes

InfiniBand 経由で受信したネットワーク データ (メガバイト単位)

IBTransmitMegabytes

InfiniBand 経由で送信されるネットワーク データ (メガバイト単位)

IdleCores

アイドルコアの数

IdleNodes

アイドル状態のノードの数

LeavingCores

残すコア数

LeavingNodes

離脱ノード数

ModelDeployFailed

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

ModelDeployStarted

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

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

ModelRegisterFailed

このワークスペースで失敗したモデル登録の数

ModelRegisterSucceeded

このワークスペースで成功したモデル登録の数

NetworkInputMegabytes

受信したネットワーク データ (メガバイト単位)。メトリクスは 1 分間隔で集計されます

NetworkOutputMegabytes

メガバイト単位で送信されるネットワーク データ。メトリクスは 1 分間隔で集計されます。

Not Responding Runs

このワークスペースで応答しない実行の数。

NotStartedRuns

このワークスペースの「未開始」状態の実行数

PreemptedCores

プリエンプトされたコアの数

PreemptedNodes

プリエンプトされたノードの数

PreparingRuns

このワークスペースを準備している実行の数。

Provisioning Runs

このワークスペースにプロビジョニングされている実行の数。

Queued Runs

このワークスペースのキューに入れられた実行の数

QuotaUtilizationPercentage

割当量の利用率

Started Runs

このワークスペースで実行されている実行の数

Starting Runs

このワークスペースで開始されたランの数

StorageAPIFailureCount

Azure Blob Storage API 呼び出しの失敗数。

StorageAPISuccessCount

Azure Blob Storage API 呼び出しの成功数。

TotalCores

総コア数

TotalNodes

総ノード数

UnusableCores

使えないコアの数

UnusableNodes

使用できないノードの数

Warnings

このワークスペースの実行警告の数

次の表に、 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints/deployments リソース タイプで使用できるメトリクスを示します。

メトリック

説明

CpuMemoryUtilizationPercentage

インスタンスのメモリ使用率のパーセンテージ

CpuUtilizationPercentage

インスタンスの CPU 使用率のパーセンテージ

DataCollectionErrorsPerMinute

1 分あたりにドロップされたデータ収集イベントの数

DataCollectionEventsPerMinute

1 分あたりに処理されるデータ収集イベントの数。

DeploymentCapacity

デプロイメント内のインスタンスの数

DiskUtilization

インスタンス上のディスク使用率の割合

GpuEnergyJoules

GPU ノード上の間隔エネルギー (ジュール)

GpuMemoryUtilizationPercentage

インスタンス上の GPU メモリ使用率の割合

GpuUtilizationPercentage

インスタンスの GPU 使用率のパーセンテージ。

RequestLatency_P50

平均 P50 リクエスト レイテンシ

RequestLatency_P90

平均 P90 リクエスト レイテンシ

RequestLatency_P95

平均 P95 リクエスト レイテンシ

RequestLatency_P99

平均 P99 リクエスト レイテンシ

RequestsPerMinute

1 分以内にオンライン展開に送信されたリクエストの数

次の表に、 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints リソース タイプで使用できるメトリクスを示します。

メトリック

説明

ConnectionsActive

クライアントからアクティブな同時 TCP 接続の合計数

DataCollectionErrorsPerMinute

1 分あたりにドロップされたデータ収集イベントの数

DataCollectionEventsPerMinute

1 分あたりに処理されるデータ収集イベントの数

NetworkBytes

エンドポイントに提供される 1 秒あたりのバイト数

NewConnectionsPerSecond

クライアントから確立される 1 秒あたりの新しい TCP 接続の平均数

RequestLatency

リクエストが応答されるまでにかかった平均時間間隔(ミリ秒)

RequestLatency_P50

選択した期間にわたって収集されたすべてのリクエスト レイテンシ値によって集計された平均 P50 リクエスト レイテンシ

RequestLatency_P90

選択した期間にわたって収集されたすべてのリクエスト レイテンシー値によって集計された平均 P90 リクエスト レイテンシー

RequestLatency_P95

選択した期間にわたって収集されたすべてのリクエスト レイテンシー値によって集計された平均 P95 リクエスト レイテンシー

RequestLatency_P99

選択した期間にわたって収集されたすべてのリクエスト レイテンシー値によって集計された平均 P99 リクエスト レイテンシー

RequestsPerMinute

1 分以内にオンライン エンドポイントに送信されたリクエストの数

Copyright © 2024 New Relic株式会社。

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