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Azure Machine Learning 모니터링 통합

New Relic의 통합 에는 Azure Machine Learning 데이터를 New Relic에 보고하기 위한 통합이 포함됩니다. 이 문서에서는 이 통합을 활성화하는 방법과 보고할 수 있는 데이터에 대해 설명합니다.

통합 활성화

통합을 활성화하려면 표준 절차에 따라 New Relic에서 Azure 서비스 를 활성화합니다.

구성 및 폴링

구성 옵션 을 사용하여 폴링 빈도를 변경하고 데이터를 필터링할 수 있습니다.

Azure Machine Learning 통합에 대한 기본 폴링 정보:

  • New Relic 폴링 간격: 5분

데이터 찾기 및 사용

통합 데이터를 찾으려면 one.newrelic.com > Infrastructure > Azure 로 이동하여 통합을 선택합니다.

다음 이벤트 유형 을 사용 하여 데이터를 쿼리하고 탐색할 수 있습니다.

실재

이벤트 유형

공급자

작업 공간

AzureMachineLearningWorkspaceSample

AzureMachineLearningWorkspace

데이터 사용 방법에 대한 자세한 내용은 통합 데이터 이해 및 사용 을 참조하십시오.

측정항목 데이터

이 통합은 Workspace에 대한 Azure Machine Learning 데이터를 수집합니다.

기계 학습 작업 공간 데이터

미터법

유닛

설명

completedRuns

세다

이 작업 공간에 대해 성공적으로 완료된 실행 수

startedRuns

세다

이 작업 공간에 대해 시작된 실행 수

failedRuns

세다

이 작업 공간에서 실패한 실행 횟수

modelRegisterSucceeded

세다

이 작업 공간에서 성공한 모델 등록 수

modelRegisterFailed

세다

이 작업 공간에서 실패한 모델 등록 수

modelDeployStarted

세다

이 작업 공간에서 시작된 모델 배포 수

modelDeploySucceeded

세다

이 작업 공간에서 성공한 모델 배포 수

modelDeployFailed

세다

이 작업 공간에서 실패한 모델 배포 수

totalNodes

세다

총 노드 수입니다. 이 합계에는 일부 활성 노드, 유휴 노드, 사용할 수 없는 노드, 선점된 노드, 떠나는 노드가 포함됩니다.

activeNodes

세다

활성 노드의 수입니다. 작업을 활발하게 실행 중인 노드입니다.

idleNodes

세다

유휴 노드의 수입니다. 유휴 노드는 작업을 실행하지 않지만 사용 가능한 경우 새 작업을 수락할 수 있는 노드입니다.

unusableNodes

세다

사용할 수 없는 노드의 수입니다. 사용할 수 없는 노드는 해결할 수 없는 문제로 인해 작동하지 않습니다. Azure는 이러한 노드를 재활용합니다.

preemptedNodes

세다

선점된 노드의 수입니다. 이러한 노드는 사용 가능한 노드 풀에서 제거된 우선 순위가 낮은 노드입니다.

leavingNodes

세다

떠나는 노드의 수. 떠나는 노드는 작업 처리를 막 마친 노드이며 유휴 상태가 됩니다.

totalCores

세다

총 코어 수

activeCores

세다

활성 코어 수

idleCores

세다

유휴 코어 수

unusableCores

세다

사용할 수 없는 코어 수

preemptedCores

세다

선점된 코어 수

leavingCores

세다

이탈 코어 수

quotaUtilizationPercent

퍼센트

사용된 할당량 비율

cpuUtilizationPercent

퍼센트

CPU 사용률

gpuUtilizationPercent

퍼센트

GPU 활용도

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