次の方法で共有

Azure Machine Learning 監視データのリファレンス

この記事には、このサービスに関するすべての監視リファレンス情報が含まれています。

Azure Machine Learning 用に収集できるデータとその使用方法の詳細については、 Monitor Machine Learning を参照してください。

メトリック

このセクションには、このサービスに関して自動的に収集されるすべてのプラットフォーム メトリックが一覧表示されています。 これらのメトリックは、Azure Monitor でサポートされているすべてのプラットフォーム メトリックのグローバル リストにも含まれています。

メトリックのリテンション期間の詳細については、「Azure Monitor メトリックの概要」を参照してください。

これらのメトリックのリソース プロバイダーは、Microsoft.MachineLearningServices/workspaces です。

メトリックカテゴリは、 Model、 Quota、 Resource、 Run、 Trafficです。 クォータ 情報は Machine Learning コンピューティング専用です。 実行 ワークスペースのトレーニング実行に関する情報を提供します。

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces でサポートされているメトリック

次の表に、Microsoft.MachineLearningServices/workspaces リソースの種類で使用できるメトリックを示します。

  • すべての列がすべてのテーブルに存在しないことがあります。
  • 一部の列がページの表示領域を超えている場合があります。 [テーブルの展開] を選択すると、使用可能なすべての列が表示されます。

テーブルの見出し

  • カテゴリ - メトリック グループまたは分類。
  • メトリック - Azure Portal に表示されるメトリックの表示名。
  • REST API の名前 - REST API で参照されるメトリック名。
  • 単位 - 測定単位。
  • 集計 - 既定の集計の種類。 有効な値: 平均 (Avg)、最小 (Min)、最大 (Max)、合計 (Sum)、数。
  • ディメンション - メトリックで使用できるディメンション。
  • 時間グレイン - メトリックをサンプリングする間隔。 たとえば、PT1M は、メトリックを 1 分ごとに、PT30Mは 30 分ごとに、PT1H は 1 時間ごとにサンプリングすることを示します。
  • DS エクスポート - メトリックが診断設定を介して Azure Monitor ログにエクスポート可能かどうかを示します。 メトリックのエクスポートについては、「Azure Monitor で診断設定を作成する」を参照してください。

カテゴリ: エージェント

メトリック REST API での名前 出荷単位 集計 次元 期間粒度 DS エクスポート
エージェント

このワークスペース内の AI エージェントのイベントの数		 Agents カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 EventType PT1M いいえ
インデックスされたファイル

このワークスペース内のファイル検索用にインデックスが作成されたファイルの数		 IndexedFiles カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 ErrorCode、 Status、 VectorStoreId PT1M いいえ
メッセージ

このワークスペース内の AI エージェント メッセージのイベントの数		 Messages カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 EventType、ThreadId PT1M いいえ
実行

このワークスペース内の AI エージェントによる実行の数		 Runs カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 AgentId、 RunStatus、 StatusCode、 StreamType PT1M いいえ
スレッド

このワークスペース内の AI エージェント スレッドのイベントの数		 Threads カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 EventType PT1M いいえ
トークン

このワークスペース内のAIエージェントごとのトークンの数		 Tokens カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 AgentId、TokenType PT1M いいえ
ToolCalls

このワークスペース内の AI エージェントによって行われたツール呼び出し		 ToolCalls カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 AgentId、ToolName PT1M いいえ

カテゴリ: モデル

メトリック REST API での名前 出荷単位 集計 次元 期間粒度 DS エクスポート
モデルのデプロイに失敗しました

このワークスペースで失敗したモデル デプロイの数		 Model Deploy Failed カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario、StatusCode PT1M はい
モデルのデプロイが開始されました

このワークスペースで開始されたモデル デプロイの数		 Model Deploy Started カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario PT1M はい
モデルのデプロイに成功しました

このワークスペースで成功したモデル デプロイの数		 Model Deploy Succeeded カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario PT1M はい
モデル レジスタに失敗しました

このワークスペースで失敗したモデル登録の数		 Model Register Failed カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario、StatusCode PT1M はい
モデル レジスタの成功

このワークスペースで成功したモデル登録の数		 Model Register Succeeded カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario PT1M はい

カテゴリ: クォータ

メトリック REST API での名前 出荷単位 集計 次元 期間粒度 DS エクスポート
アクティブ コア

アクティブなコアの数		 Active Cores カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario、ClusterName PT1M はい
アクティブ ノード

アクティブ 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。		 Active Nodes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario、ClusterName PT1M はい
アイドル 状態のコア

アイドル状態のコアの数		 Idle Cores カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario、ClusterName PT1M はい
アイドル 状態のノード

アイドル状態のノードの数。 アイドル状態のノードは、ジョブを実行していないノードですが、使用可能な場合は新しいジョブを受け入れることができます。		 Idle Nodes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario、ClusterName PT1M はい
コアの残り

終了中のコアの数		 Leaving Cores カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario、ClusterName PT1M はい
ノードを離れる

終了中のノードの数。 終了中のノードは、ジョブの処理を完了したばかりで、アイドル状態になるノードです。		 Leaving Nodes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario、ClusterName PT1M はい
割り込まれたコア数

割り込まれたコアの数		 Preempted Cores カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario、ClusterName PT1M はい
割り込まれたノード

割り込まれたノードの数。 これらのノードは低優先度のノードであり、使用可能なノード プールから外されます。		 Preempted Nodes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario、ClusterName PT1M はい
クォータ使用率の割合

クォータ使用率 (%)		 Quota Utilization Percentage カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario、 ClusterName、 VmFamilyName、 VmPriority PT1M はい
コアの合計

コアの合計数		 Total Cores カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario、ClusterName PT1M はい
合計ノード数

ノードの合計数。 この合計には、アクティブ ノード、アイドル状態のノード、使用できないノード、割り込まれたノード、終了中のノードなどが含まれます		 Total Nodes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario、ClusterName PT1M はい
使用できないコア

使用できないコアの数		 Unusable Cores カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario、ClusterName PT1M はい
使用できないノード

使用できないノードの数。 使用できないノードは、いくつかの問題が解決されていないため、機能していません。 これらのノードは Azure によってリサイクルされます。		 Unusable Nodes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario、ClusterName PT1M はい

カテゴリ: リソース

メトリック REST API での名前 出荷単位 集計 次元 期間粒度 DS エクスポート
CPUの容量ミリコア

CPU ノードの最大容量 (ミリコア単位)。 容量は 1 分間隔で集計されます。		 CpuCapacityMillicores カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 ComputeName PT1M はい
CpuMemoryCapacityMegabytes

CPU ノードの最大メモリ使用量 (MB 単位)。 使用量は 1 分間隔で集計されます。		 CpuMemoryCapacityMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 ComputeName PT1M はい
CpuMemoryUtilizationMegabytes

CPU ノードのメモリ使用量 (MB 単位)。 使用量は 1 分間隔で集計されます。		 CpuMemoryUtilizationMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 ComputeName PT1M はい
CpuMemoryUtilizationPercentage

CPU ノードのメモリ使用率 (%)。 使用量は 1 分間隔で集計されます。		 CpuMemoryUtilizationPercentage カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 ComputeName PT1M はい
CPU使用率

CPU ノードの使用率 (%)。 使用率は 1 分間隔で報告されます。		 CpuUtilization カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario、 runId、 NodeId、 ClusterName PT1M はい
CPU使用率ミリコア

CPU ノードの使用量 (ミリコア単位)。 使用量は 1 分間隔で集計されます。		 CpuUtilizationMillicores カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 ComputeName PT1M はい
CpuUtilizationPercentage

CPU ノードの使用率。 使用量は 1 分間隔で集計されます。		 CpuUtilizationPercentage カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 ComputeName PT1M はい
DiskAvailMegabytes

使用可能なディスク領域 (メガバイト単位)。 メトリックは 1 分間隔で集計されます。		 DiskAvailMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 ComputeName PT1M はい
DiskReadMegabytes

ディスクから読み取られたデータ (メガバイト単位)。 メトリックは 1 分間隔で集計されます。		 DiskReadMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 ComputeName PT1M はい
DiskUsedMegabytes

使用されたディスク領域 (メガバイト単位)。 メトリックは 1 分間隔で集計されます。		 DiskUsedMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 ComputeName PT1M はい
DiskWriteMegabytes

ディスクに書き込まれたデータ (メガバイト単位)。 メトリックは 1 分間隔で集計されます。		 DiskWriteMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 ComputeName PT1M はい
GpuCapacityMilliGPUs

GPU デバイスの最大容量 (ミリ GPU 単位)。 容量は 1 分間隔で集計されます。		 GpuCapacityMilliGPUs カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 DeviceId、 ComputeName PT1M はい
GpuEnergyJoules

GPU ノードでのコンセントのエネルギーの間隔 (ジュール単位)。 エネルギーは 1 分間隔で報告されます。		 GpuEnergyJoules カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario、 runId、 rootRunId、 InstanceId、 DeviceId、 ComputeName PT1M はい
GpuMemoryCapacityMegabytes

GPU デバイスの最大メモリ容量 (MB 単位)。 容量は 1 分間隔で集計されます。		 GpuMemoryCapacityMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 DeviceId、 ComputeName PT1M はい
GpuMemoryUtilization

GPU ノードのメモリ使用率 (%)。 使用率は 1 分間隔で報告されます。		 GpuMemoryUtilization カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario、 runId、 NodeId、 DeviceId、 ClusterName PT1M はい
GpuMemoryUtilizationMegabytes

GPU デバイスのメモリ使用量 (MB 単位)。 使用量は 1 分間隔で集計されます。		 GpuMemoryUtilizationMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 DeviceId、 ComputeName PT1M はい
GpuMemoryUtilizationPercentage

GPU デバイスのメモリ使用率。 使用量は 1 分間隔で集計されます。		 GpuMemoryUtilizationPercentage カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 DeviceId、 ComputeName PT1M はい
GpuUtilization

GPU ノードの使用率 (%)。 使用率は 1 分間隔で報告されます。		 GpuUtilization カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 Scenario、 runId、 NodeId、 DeviceId、 ClusterName PT1M はい
GPU使用率ミリGPU

GPU デバイスの使用量 (ミリ GPU 単位)。 使用量は 1 分間隔で集計されます。		 GpuUtilizationMilliGPUs カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 DeviceId、 ComputeName PT1M はい
GpuUtilizationPercentage

GPU デバイスの使用率。 使用量は 1 分間隔で集計されます。		 GpuUtilizationPercentage カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 DeviceId、 ComputeName PT1M はい
IBReceiveMegabytes

InfiniBand 経由で受信されたネットワーク データ (メガバイト単位)。 メトリックは 1 分間隔で集計されます。		 IBReceiveMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 ComputeName、 DeviceId PT1M はい
IBTransmitMegabytes

InfiniBand 経由で送信されたネットワーク データ (メガバイト単位)。 メトリックは 1 分間隔で集計されます。		 IBTransmitMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 ComputeName、 DeviceId PT1M はい
NetworkInputMegabytes

受信されたネットワーク データ (メガバイト単位)。 メトリックは 1 分間隔で集計されます。		 NetworkInputMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 ComputeName、 DeviceId PT1M はい
ネットワーク出力メガバイト

送信されたネットワーク データ (メガバイト単位)。 メトリックは 1 分間隔で集計されます。		 NetworkOutputMegabytes カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 ComputeName、 DeviceId PT1M はい
ストレージAPIエラー数

Azure Blob Storage API 呼び出しの失敗数。		 StorageAPIFailureCount カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 ComputeName PT1M はい
StorageAPISuccessCount

Azure Blob Storage API 呼び出しの成功数。		 StorageAPISuccessCount カウント 「平均」「最後」「最大」「最小」「合計 (和)」 RunId、 InstanceId、 ComputeName PT1M はい

カテゴリ: 実行

メトリック REST API での名前 出荷単位 集計 次元 期間粒度 DS エクスポート
要求された実行の取り消し

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。 実行のキャンセル要求が受信されたときに、カウントが更新されます。		 Cancel Requested Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario、 RunType、 PublishedPipelineId、 ComputeType、 PipelineStepType、 ExperimentName PT1M はい
取り消された実行

このワークスペースに対して取り消された実行の数。 実行が正常に取り消されたときに、カウントが更新されます。		 Cancelled Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario、 RunType、 PublishedPipelineId、 ComputeType、 PipelineStepType、 ExperimentName PT1M はい
完了した実行

このワークスペースに対して正常に完了した実行の数。 実行が完了し、出力が収集されたときに、カウントが更新されます。		 Completed Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario、 RunType、 PublishedPipelineId、 ComputeType、 PipelineStepType、 ExperimentName PT1M はい
エラー

このワークスペースの実行エラーの数。 実行時にエラーが発生するたびに、カウントが更新されます。		 Errors カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario PT1M はい
失敗した実行

このワークスペースに対して失敗した実行の数。 実行に失敗すると、カウントが更新されます。		 Failed Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario、 RunType、 PublishedPipelineId、 ComputeType、 PipelineStepType、 ExperimentName PT1M はい
実行の最終処理

このワークスペースに対して終了処理状態になった実行の数。 実行は完了しているものの、出力の収集がまだ進行中の場合に、カウントが更新されます。		 Finalizing Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario、 RunType、 PublishedPipelineId、 ComputeType、 PipelineStepType、 ExperimentName PT1M はい
応答しない実行

このワークスペースに対して応答していない実行の数。 実行が応答していない状態になったときに、カウントが更新されます。		 Not Responding Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario、 RunType、 PublishedPipelineId、 ComputeType、 PipelineStepType、 ExperimentName PT1M はい
未開始の実行

このワークスペースに対して未開始状態の実行の数。 実行を作成するために要求が受信されたものの、実行情報がまだ設定されていない場合に、カウントが更新されます。		 Not Started Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario、 RunType、 PublishedPipelineId、 ComputeType、 PipelineStepType、 ExperimentName PT1M はい
実行の準備

このワークスペースに対して準備中の実行の数。 実行環境の準備中に実行が準備状態になると、カウントが更新されます。		 Preparing Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario、 RunType、 PublishedPipelineId、 ComputeType、 PipelineStepType、 ExperimentName PT1M はい
プロビジョニングの実行

このワークスペースに対してプロビジョニング中の実行の数。 実行でのコンピューティング先の作成の待機中、またはプロビジョニング中に、カウントが更新されます。		 Provisioning Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario、 RunType、 PublishedPipelineId、 ComputeType、 PipelineStepType、 ExperimentName PT1M はい
キューに登録された実行

このワークスペースに対してキューに入れられた実行の数。 コンピューティング先で実行がキューに入れられたときに、カウントが更新されます。 必要なコンピューティング ノードの準備が整うまで待機しているときに発生する場合があります。		 Queued Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario、 RunType、 PublishedPipelineId、 ComputeType、 PipelineStepType、 ExperimentName PT1M はい
開始された実行数

このワークスペースに対して実行されている実行の数。 必要なリソースに対して実行が開始されたときに、カウントが更新されます。		 Started Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario、 RunType、 PublishedPipelineId、 ComputeType、 PipelineStepType、 ExperimentName PT1M はい
実行の開始

このワークスペースに対して開始された実行の数。 実行の作成要求の後、および実行 ID などの実行情報が設定された後に、カウントが更新されます		 Starting Runs カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario、 RunType、 PublishedPipelineId、 ComputeType、 PipelineStepType、 ExperimentName PT1M はい
警告

このワークスペースの実行警告の数。 実行時に警告が発生するたびに、カウントが更新されます。		 Warnings カウント Total (Sum)、Average、Minimum、Maximum、Count Scenario PT1M はい

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints でサポートされているメトリック

次の表に、Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints リソースの種類で使用できるメトリックを示します。

  • すべての列がすべてのテーブルに存在しないことがあります。
  • 一部の列がページの表示領域を超えている場合があります。 [テーブルの展開] を選択すると、使用可能なすべての列が表示されます。

テーブルの見出し

  • カテゴリ - メトリック グループまたは分類。
  • メトリック - Azure Portal に表示されるメトリックの表示名。
  • REST API の名前 - REST API で参照されるメトリック名。
  • 単位 - 測定単位。
  • 集計 - 既定の集計の種類。 有効な値: 平均 (Avg)、最小 (Min)、最大 (Max)、合計 (Sum)、数。
  • ディメンション - メトリックで使用できるディメンション。
  • 時間グレイン - メトリックをサンプリングする間隔。 たとえば、PT1M は、メトリックを 1 分ごとに、PT30Mは 30 分ごとに、PT1H は 1 時間ごとにサンプリングすることを示します。
  • DS エクスポート - メトリックが診断設定を介して Azure Monitor ログにエクスポート可能かどうかを示します。 メトリックのエクスポートについては、「Azure Monitor で診断設定を作成する」を参照してください。

カテゴリ: トラフィック

メトリック REST API での名前 出荷単位 集計 次元 期間粒度 DS エクスポート
アクティブな接続

クライアントからのアクティブになっているコンカレント TCP 接続の合計数。		 ConnectionsActive カウント 平均 <なし> PT1M いいえ
1 分あたりのデータ収集エラー数

1 分あたりに破棄されたデータ収集イベントの数。		 DataCollectionErrorsPerMinute カウント Minimum、Maximum、Average deployment、 reason、 type PT1M いいえ
1 分あたりのデータ収集イベント数

1 分あたりに処理されたデータ収集イベントの数。		 DataCollectionEventsPerMinute カウント Minimum、Maximum、Average deployment、type PT1M いいえ
ネットワーク バイト数

エンドポイントで処理された 1 秒あたりのバイト数。		 NetworkBytes 秒あたりのバイト数 平均 <なし> PT1M いいえ
1 秒あたりの新しい接続数

クライアントから確立された 1 秒あたりの新しい TCP 接続の平均数。		 NewConnectionsPerSecond 1秒あたりのカウント 平均 <なし> PT1M いいえ
要求の待機時間

要求が応答されるまでにかかった平均完了時間間隔 (ミリ秒単位)		 RequestLatency ミリ秒 平均 deployment PT1M はい
要求の待機時間 P50

選択した期間に収集されたすべての要求待機時間値によって集計された P50 要求の平均待機時間		 RequestLatency_P50 ミリ秒 平均 deployment PT1M はい
要求の待機時間 P90

選択した期間に収集されたすべての要求待機時間値によって集計された P90 要求の平均待機時間		 RequestLatency_P90 ミリ秒 平均 deployment PT1M はい
要求の待機時間 P95

選択した期間に収集されたすべての要求待機時間値によって集計された P95 要求の平均待機時間		 RequestLatency_P95 ミリ秒 平均 deployment PT1M はい
要求の待機時間 P99

選択した期間に収集されたすべての要求待機時間値によって集計された P99 要求の平均待機時間		 RequestLatency_P99 ミリ秒 平均 deployment PT1M はい
1 分あたりの要求数

1 分以内にオンライン エンドポイントに送信された要求の数		 RequestsPerMinute カウント 平均 deployment、 statusCode、 statusCodeClass、 modelStatusCode PT1M いいえ

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints/deployments でサポートされているメトリック

次の表に、Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints/deployments リソースの種類で使用できるメトリックを示します。

  • すべての列がすべてのテーブルに存在しないことがあります。
  • 一部の列がページの表示領域を超えている場合があります。 [テーブルの展開] を選択すると、使用可能なすべての列が表示されます。

テーブルの見出し

  • カテゴリ - メトリック グループまたは分類。
  • メトリック - Azure Portal に表示されるメトリックの表示名。
  • REST API の名前 - REST API で参照されるメトリック名。
  • 単位 - 測定単位。
  • 集計 - 既定の集計の種類。 有効な値: 平均 (Avg)、最小 (Min)、最大 (Max)、合計 (Sum)、数。
  • ディメンション - メトリックで使用できるディメンション。
  • 時間グレイン - メトリックをサンプリングする間隔。 たとえば、PT1M は、メトリックを 1 分ごとに、PT30Mは 30 分ごとに、PT1H は 1 時間ごとにサンプリングすることを示します。
  • DS エクスポート - メトリックが診断設定を介して Azure Monitor ログにエクスポート可能かどうかを示します。 メトリックのエクスポートについては、「Azure Monitor で診断設定を作成する」を参照してください。

カテゴリ: リソース

メトリック REST API での名前 出荷単位 集計 次元 期間粒度 DS エクスポート
CPU メモリ使用率

インスタンスのメモリ使用率 (%)。 使用率は 1 分間隔で報告されます。		 CpuMemoryUtilizationPercentage パーセント Minimum、Maximum、Average instanceId PT1M はい
CPU 使用率

インスタンスの CPU 使用率 (%)。 使用率は 1 分間隔で報告されます。		 CpuUtilizationPercentage パーセント Minimum、Maximum、Average instanceId PT1M はい
1 分あたりのデータ収集エラー数

1 分あたりに破棄されたデータ収集イベントの数。		 DataCollectionErrorsPerMinute カウント Minimum、Maximum、Average instanceId、 reason、 type PT1M いいえ
1 分あたりのデータ収集イベント数

1 分あたりに処理されたデータ収集イベントの数。		 DataCollectionEventsPerMinute カウント Minimum、Maximum、Average instanceId、type PT1M いいえ
デプロイ容量

デプロイ内のインスタンスの数。		 DeploymentCapacity カウント Minimum、Maximum、Average instanceId、State PT1M いいえ
ディスク使用量

インスタンスのディスク使用率 (%)。 使用率は 1 分間隔で報告されます。		 DiskUtilization パーセント Minimum、Maximum、Average instanceId、disk PT1M はい
GPU エネルギー (ジュール単位)

GPU ノードでのコンセントのエネルギーの間隔 (ジュール単位)。 エネルギーは 1 分間隔で報告されます。		 GpuEnergyJoules カウント Minimum、Maximum、Average instanceId PT1M いいえ
GPU メモリ使用率

インスタンスの GPU メモリ使用率 (%)。 使用率は 1 分間隔で報告されます。		 GpuMemoryUtilizationPercentage パーセント Minimum、Maximum、Average instanceId PT1M はい
GPU 使用率

インスタンスの GPU 使用率 (%)。 使用率は 1 分間隔で報告されます。		 GpuUtilizationPercentage パーセント Minimum、Maximum、Average instanceId PT1M はい

カテゴリ: トラフィック

メトリック REST API での名前 出荷単位 集計 次元 期間粒度 DS エクスポート
要求の待機時間 P50

選択した期間に収集されたすべての要求待機時間値によって集計された P50 要求の平均待機時間		 RequestLatency_P50 ミリ秒 平均 <なし> PT1M はい
要求の待機時間 P90

選択した期間に収集されたすべての要求待機時間値によって集計された P90 要求の平均待機時間		 RequestLatency_P90 ミリ秒 平均 <なし> PT1M はい
要求の待機時間 P95

選択した期間に収集されたすべての要求待機時間値によって集計された P95 要求の平均待機時間		 RequestLatency_P95 ミリ秒 平均 <なし> PT1M はい
要求の待機時間 P99

選択した期間に収集されたすべての要求待機時間値によって集計された P99 要求の平均待機時間		 RequestLatency_P99 ミリ秒 平均 <なし> PT1M はい
1 分あたりの要求数

1 分以内にオンライン デプロイに送信された要求の数		 RequestsPerMinute カウント 平均 envoy_response_code PT1M いいえ

メトリック ディメンション

メトリック ディメンションについては、「多次元メトリック」を参照してください。

このサービスでは、次のディメンションがそのメトリックに関連付けられています。

ディメンション 説明
クラスター名 コンピューティング クラスター リソースの名前。 すべてのクォータ メトリックで使用できます。
VM ファミリ名 クラスターによって使用される VM ファミリの名前。 クォータ使用率で使用できます。
VM 優先度 VM の優先度。 クォータ使用率で使用できます。
CreatedTime CpuUtilization と GpuUtilization でのみ使用できます。
deviceId デバイスの ID (GPU)。 GpuUtilization でのみ使用できます。
NodeId ジョブが実行されている場所で作成されたノードの ID。 CpuUtilization と GpuUtilization でのみ使用できます。
RunId 実行/ジョブの ID。 CpuUtilization と GpuUtilization でのみ使用できます。
ComputeType 実行で使用されるコンピューティングの種類。 完了した実行、失敗した実行、および開始された実行に対してのみ使用できます。
PipelineStepType 実行で使用される PipelineStep の種類。 完了した実行、失敗した実行、および開始された実行に対してのみ使用できます。
PublishedPipelineId 実行で使用される公開済みパイプラインの ID。 完了した実行、失敗した実行、および開始された実行に対してのみ使用できます。
RunType 実行の種類。 完了した実行、失敗した実行、および開始された実行に対してのみ使用できます。

RunType ディメンションの有効な値は次のとおりです。

値 説明
実験 パイプライン以外の実行。
PipelineRun StepRun の親であるパイプラインの実行。
StepRun パイプライン ステップの実行。
ReusedStepRun 前回の実行を再利用するパイプライン ステップの実行。

リソース ログ

このセクションでは、このサービス用に収集できるリソース ログの種類を一覧表示します。 このセクションでは、Azure Monitor でサポートされているすべてのリソース ログ カテゴリの種類のリストからプルされます。

Microsoft.MachineLearningServices/registries でサポートされているリソース ログ

カテゴリ カテゴリの表示名 ログ テーブル 基本ログ プランをサポート インジェスト時間変換をサポート クエリの例 エクスポートするコスト
RegistryAssetReadEvent レジストリ資産読み取りイベント AmlRegistryReadEventsLog

Azure ML レジストリ読み取りイベント ログ。 レジストリ データ アクセス (データ プレーン) を使用して読み取り操作のレコードを保持します。これには、各アクセス イベントのユーザー ID、資産名、バージョンが含まれます。

 いいえ いいえ はい
RegistryAssetWriteEvent レジストリ資産書き込みイベント Amlレジストリ書き込みイベントログ (AmlRegistryWriteEventsLog)

Azure ML レジストリ書き込みイベント ログ。 各アクセス イベントのユーザー ID、資産名、バージョンなど、レジストリ データ アクセス (データ プレーン) を使用して書き込み操作の記録を保持します。

 いいえ いいえ クエリ はい

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces でサポートされているリソース ログ

カテゴリ カテゴリの表示名 ログ テーブル 基本ログ プランをサポート インジェスト時間変換をサポート クエリの例 エクスポートするコスト
AmlComputeClusterEvent Amlコンピュートクラスターイベント AmlComputeClusterEvent

AmlCompute クラスター イベント

 いいえ はい クエリ いいえ
AmlComputeClusterNodeEvent AmlComputeClusterNodeEvent (Amlコンピュートクラスターのノードイベント) いいえ いいえ はい
AmlComputeCpuGpuUtilization AmlComputeCpuGpuUtilization AmlコンピュートCPU/GPU使用率

Azure Machine Learning サービスの CPU と GPU の利用ログ。

 いいえ はい クエリ いいえ
AmlComputeJobEvent エーエムエルコンピュートジョブイベント AmlComputeJobEvent

AmlCompute ジョブ イベント

 いいえ はい クエリ いいえ
AmlRunStatusChangedEvent AmlRunStatusChangedEvent AmlRunStatusChangedEvent（AML実行ステータス変更イベント）

Azure Machine Learning サービスの実行状態イベント ログ。

 いいえ はい いいえ
ComputeInstanceEvent コンピュートインスタンスイベント AmlComputeInstanceEvent

Machine Learning コンピューティング インスタンスにアクセス (読み取り/書き込み) があった場合のイベント。

 いいえ はい はい
DataLabelChangeEvent DataLabelChangeEvent AmlDataLabelEvent

データ ラベルまたはプロジェクトにアクセス (読み取り、作成、または削除) があった場合のイベント。

 いいえ はい はい
DataLabelReadEvent DataLabelReadEvent AmlDataLabelEvent

データ ラベルまたはプロジェクトにアクセス (読み取り、作成、または削除) があった場合のイベント。

 いいえ はい はい
DataSetChangeEvent DataSetChangeEvent AmlDataSetEvent

登録済みまたは未登録の ML データストアにアクセス (読み取り、作成、または削除) した場合のイベント。

 いいえ はい クエリ はい
DataSetReadEvent DataSetReadEvent AmlDataSetEvent

登録済みまたは未登録の ML データストアにアクセス (読み取り、作成、または削除) した場合のイベント。

 いいえ はい クエリ はい
DataStoreChangeEvent DataStoreChangeEvent（データストア変更イベント） AmlDataStoreEvent

ML データストアにアクセス (読み取り、作成、または削除) があった場合のイベント。

 いいえ はい はい
DataStoreReadEvent DataStoreReadEvent AmlDataStoreEvent

ML データストアにアクセス (読み取り、作成、または削除) があった場合のイベント。

 いいえ はい はい
DeploymentEventACI DeploymentEventACI AmlDeploymentEvent

ACI または AKS でモデル デプロイが発生した場合のイベント。

 いいえ はい はい
DeploymentEventAKS DeploymentEventAKS AmlDeploymentEvent

ACI または AKS でモデル デプロイが発生した場合のイベント。

 いいえ はい はい
DeploymentReadEvent DeploymentReadEvent AmlDeploymentEvent

ACI または AKS でモデル デプロイが発生した場合のイベント。

 いいえ はい はい
EnvironmentChangeEvent EnvironmentChangeEvent AmlEnvironmentEvent

ML 環境にアクセス (読み取り、作成、または削除) された場合のイベント。

 いいえ はい クエリ はい
EnvironmentReadEvent EnvironmentReadEvent AmlEnvironmentEvent

ML 環境にアクセス (読み取り、作成、または削除) された場合のイベント。

 いいえ はい クエリ はい
InferencingOperationACI InferencingOperationACI AmlInferencingEvent

AKS または ACI コンピューティングの種類での推論または関連操作のイベント。

 いいえ はい はい
InferencingOperationAKS InferencingOperationAKS AmlInferencingEvent

AKS または ACI コンピューティングの種類での推論または関連操作のイベント。

 いいえ はい はい
ModelsActionEvent ModelsActionEvent AmlModelsEvent

ML モデルにアクセス (読み取り、作成、または削除) があった場合のイベント。 モデルとアセットのパッケージ化がすぐにビルド可能なパッケージに行われる場合、イベントが発生します。

 いいえ はい クエリ はい
ModelsChangeEvent ModelsChangeEvent AmlModelsEvent

ML モデルにアクセス (読み取り、作成、または削除) があった場合のイベント。 モデルとアセットのパッケージ化がすぐにビルド可能なパッケージに行われる場合、イベントが発生します。

 いいえ はい クエリ はい
ModelsReadEvent ModelsReadEvent AmlModelsEvent

ML モデルにアクセス (読み取り、作成、または削除) があった場合のイベント。 モデルとアセットのパッケージ化がすぐにビルド可能なパッケージに行われる場合、イベントが発生します。

 いいえ はい クエリ はい
PipelineChangeEvent パイプライン変更イベント AmlPipelineEvent

ML パイプラインのドラフトまたはエンドポイントまたはモジュールにアクセス (読み取り、作成、または削除) するときのイベント。

 いいえ はい はい
PipelineReadEvent PipelineReadEvent AmlPipelineEvent

ML パイプラインのドラフトまたはエンドポイントまたはモジュールにアクセス (読み取り、作成、または削除) するときのイベント。

 いいえ はい はい
RunEvent RunEvent AmlRunEvent

ML 実験にアクセス (読み取り、作成、または削除) があった場合のイベント。

 いいえ はい はい
RunReadEvent RunReadEvent AmlRunEvent

ML 実験にアクセス (読み取り、作成、または削除) があった場合のイベント。

 いいえ はい はい

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints でサポートされているリソース ログ

カテゴリ カテゴリの表示名 ログ テーブル 基本ログ プランをサポート インジェスト時間変換をサポート クエリの例 エクスポートするコスト
AmlOnlineEndpointConsoleLog Amlオンラインエンドポイントコンソールログ AmlOnlineEndpointConsoleLog

Azure ML オンライン エンドポイントコンソールログ。 これは、ユーザー コンテナーからのコンソール ログ出力を提供します。

 いいえ はい クエリ はい
AmlOnlineEndpointEventLog AmlOnlineEndpointEventLog (オンラインエンドポイントイベントログ) AmlOnlineEndpointEventLog

Azure ML オンライン エンドポイントのイベント ログ。 推論サーバー コンテナーのライフ サイクルに関するイベント ログを提供します。

 いいえ いいえ クエリ はい
AmlOnlineEndpointTrafficLog AMLオンラインエンドポイントトラフィックログ AmlOnlineEndpointTrafficLog

AzureML (機械学習) オンライン エンドポイントのトラフィック ログ。 このテーブルを使用して、オンライン エンドポイントへの要求の詳細情報を確認できます。 たとえば、それを使用して、要求の期間、要求の失敗の理由などを確認できます。

 いいえ いいえ クエリ はい

Azure Monitor ログ テーブル

このセクションでは、Kusto クエリを使用した Log Analytics によるクエリに使用できる、このサービスに関連するすべての Azure Monitor ログ テーブルを一覧表示します。 テーブルにはリソース ログ データが含まれており、収集されルーティングされる内容によっては、さらに多くのデータが含まれる場合があります。

機械学習

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

Microsoft.MachineLearningServices/registries

アクティビティ ログ

リンクされたテーブルには、このサービスのアクティビティ ログに記録できる操作が一覧表示されます。 これらの操作は、アクティビティ ログで使用可能なすべてのリソース プロバイダー操作のサブセットです。

アクティビティ ログ エントリのスキーマの詳細については、「アクティビティ ログのスキーマ」を参照してください。

次の表に、アクティビティ ログに作成できる Machine Learning に関連するいくつかの操作を示します。 Microsoft.MachineLearningServices 操作の完全な一覧については、 Microsoft.MachineLearningServices リソース プロバイダーの操作を参照してください。

操作 説明
Machine Learning ワークスペースを作成または更新します ワークスペースが作成または更新されました
CheckComputeNameAvailability コンピューティング名が既に使用されているかどうかを確認します
コンピューティング リソースを作成または更新します コンピューティング リソースが作成または更新されました
コンピューティング リソースを削除します コンピューティング リソースが削除されました
シークレットのリスト Machine Learning ワークスペースの操作のシークレットのリスト

ログ スキーマ

Azure Machine Learning では、次のスキーマが使用されます。

AmlComputeJobEvent テーブル

プロパティ 説明
タイムジェネレイテッド ログ エントリが生成された時刻
オペレーションネーム ログ イベントに関連付けられた操作の名前
カテゴリ ログ イベントの名前
JobId 送信されたジョブの ID
ExperimentId 実験の ID
実験名 実験の名前
CustomerSubscriptionId (カスタマーサブスクリプションID) 実験とジョブが送信された SubscriptionId
ワークスペース名 機械学習ワークスペースの名前
クラスター名 クラスターの名前
ProvisioningState ジョブの送信の状態
リソースグループ名 リソース グループの名前
JobName ジョブの名前
ClusterId クラスターの ID
イベントの種類 ジョブ イベントの種類。 たとえば、JobSubmitted、JobRunning、JobFailed、JobSucceeded など。
実行状態 ジョブ (実行) の状態。 たとえば、キューに登録済み、実行中、成功、失敗など
エラーの詳細 ジョブ エラーの詳細
CreationApiVersion ジョブの作成に使用される API バージョン
ClusterResourceGroupName（クラスターリソースグループ名） クラスターのリソース グループ名
TFWorkerCount TF worker の数
TFParameterServerCount TF パラメーター サーバーの数
ツールタイプ 使用するツールの種類
RunInContainer ジョブをコンテナー内で実行する必要があるかどうかを示すフラグ
ジョブエラーメッセージ ジョブ エラーの詳細なメッセージ
NodeId ジョブが実行されている場所で作成されたノードの ID

AmlComputeClusterEvent テーブル

プロパティ 説明
タイムジェネレイテッド ログ エントリが生成された時刻
オペレーションネーム ログ イベントに関連付けられた操作の名前
カテゴリ ログ イベントの名前
ProvisioningState クラスターのプロビジョニング状態
クラスター名 クラスターの名前
クラスタタイプ クラスターの種類
CreatedBy クラスターを作成したユーザー
CoreCount クラスター内のコアの数
VmSize クラスターの VM サイズ
VMの優先順位 クラスターの内部で作成されたノードの優先度: Dedicated/LowPriority
ScalingType クラスターのスケーリングの種類: 手動/自動
初期ノード数 クラスターの初期のノード数
最小ノード数 クラスターの最小ノード数
MaximumNodeCount クラスターの最大ノード数
NodeDeallocationOption ノードの割り当てを解除する方法
発行者 クラスターの種類の発行元
プラン クラスターの作成に使用されるプラン
SKU クラスター内に作成されたノード/VM の SKU
バージョン ノード/VM の作成時に使用されるイメージのバージョン
SubnetId クラスターの SubnetId
AllocationState クラスター割り当ての状態
現在ノード数 クラスターの現在のノード数
TargetNodeCount スケール アップ/スケール ダウン中のクラスターのターゲット ノード数
イベントの種類 クラスター作成時のイベントの種類。
ノードがアイドル状態でダウンスケールするまでの秒数 クラスターをスケール ダウン前のアイドル時間 (秒)
PreemptedNodeCount クラスターにおける割り込まれたノード数
IsResizeGrow クラスターがスケール アップされていることを示すフラグ
VmFamilyName クラスター内で作成できるノードの VM ファミリの名前
LeavingNodeCount クラスターの終了中のノード数
UnusableNodeCount クラスターの使用できないノードの数
IdleNodeCount クラスターのアイドル状態のノード数
RunningNodeCount クラスターの実行中のノード数
準備中のノード数 クラスターの準備中のノード数
割り当てられた割当 クラスターに割り当てられたクォータ
QuotaUtilized クラスターの使用済みクォータ
AllocationStateTransitionTime ある状態から別の状態への移行時間
クラスターエラーコード クラスターの作成中またはスケーリング中に受信したエラー コード
CreationApiVersion クラスターの作成時に使用される API バージョン

AmlComputeInstanceEvent テーブル

プロパティ 説明
タイプ ログ イベントの名前、AmlComputeInstanceEvent
タイムジェネレイテッド ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
レベル イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
結果の種類 イベントの状態。 一般的な値は、Started、In Progress、Succeeded、Failed、Active、Resolved です。
CorrelationId 関連するイベントのセットをグループ化するために使用される GUID (該当する場合)。
オペレーションネーム ログ エントリに関連付けられた操作の名前
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
AmlComputeInstanceName "ログエントリに関連付けられているコンピューティング インスタンスの名前。

AmlDataLabelEvent テーブル

プロパティ 説明
タイプ ログ イベントの名前、AmlDataLabelEvent
タイムジェネレイテッド ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
レベル イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
結果の種類 イベントの状態。 一般的な値は、Started、In Progress、Succeeded、Failed、Active、Resolved です。
CorrelationId 関連するイベントのセットをグループ化するために使用される GUID (該当する場合)。
オペレーションネーム ログ エントリに関連付けられた操作の名前
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
AmlProjectId Azure Machine Learning プロジェクトの一意の ID。
AmlProjectName Azure Machine Learning プロジェクトの名前。
AmlLabelNames プロジェクトに対して作成されるラベル クラス名。
AmlDataStoreName プロジェクトのデータが格納されているデータ ストアの名前。

AmlDataSetEvent テーブル

プロパティ 説明
タイプ ログ イベントの名前、AmlDataSetEvent
タイムジェネレイテッド ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
レベル イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
結果の種類 イベントの状態。 一般的な値は、Started、In Progress、Succeeded、Failed、Active、Resolved です。
AmlWorkspaceId Azure Machine Learning ワークスペースの GUID と一意の ID。
オペレーションネーム ログ エントリに関連付けられた操作の名前
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
AmlDatasetId Azure Machine Learning データ セットの ID。
AmlDatasetName Azure Machine Learning データ セットの名前。

AmlDataStoreEvent テーブル

プロパティ 説明
タイプ ログ イベントの名前、AmlDataStoreEvent
タイムジェネレイテッド ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
レベル イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
結果の種類 イベントの状態。 一般的な値は、Started、In Progress、Succeeded、Failed、Active、Resolved です。
AmlWorkspaceId Azure Machine Learning ワークスペースの GUID と一意の ID。
オペレーションネーム ログ エントリに関連付けられた操作の名前
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
AmlDatastoreName Azure Machine Learning データ ストアの名前。

AmlDeploymentEvent テーブル

プロパティ 説明
タイプ ログ イベントの名前、AmlDeploymentEvent
タイムジェネレイテッド ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
レベル イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
結果の種類 イベントの状態。 一般的な値は、Started、In Progress、Succeeded、Failed、Active、Resolved です。
オペレーションネーム ログ エントリに関連付けられた操作の名前
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
AmlServiceName Azure Machine Learning サービスの名前。

AmlInferencingEvent テーブル

プロパティ 説明
タイプ ログ イベントの名前、AmlInferencingEvent
タイムジェネレイテッド ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
レベル イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
結果の種類 イベントの状態。 一般的な値は、Started、In Progress、Succeeded、Failed、Active、Resolved です。
オペレーションネーム ログ エントリに関連付けられた操作の名前
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
AmlServiceName Azure Machine Learning サービスの名前。

AmlModelsEvent テーブル

プロパティ 説明
タイプ ログ イベントの名前、AmlModelsEvent
タイムジェネレイテッド ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
レベル イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
結果の種類 イベントの状態。 一般的な値は、Started、In Progress、Succeeded、Failed、Active、Resolved です。
オペレーションネーム ログ エントリに関連付けられた操作の名前
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
リザルトシグネチャー イベントの HTTP 状態コード。 一般的な値は、200、201、202 などです。
AmlModelName Azure Machine Learning モデルの名前。

AmlPipelineEvent テーブル

プロパティ 説明
タイプ ログ イベントの名前、AmlPipelineEvent
タイムジェネレイテッド ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
レベル イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
結果の種類 イベントの状態。 一般的な値は、Started、In Progress、Succeeded、Failed、Active、Resolved です。
AmlWorkspaceId Azure Machine Learning ワークスペースの GUID と一意の ID。
AmlWorkspaceId Azure Machine Learning ワークスペースの名前。
オペレーションネーム ログ エントリに関連付けられた操作の名前
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
AmlModuleId モジュールの GUID と一意の ID。
AmlModelName Azure Machine Learning モデルの名前。
AmlPipelineId Azure Machine Learning パイプラインの ID。
AmlParentPipelineId 親 Azure Machine Learning パイプラインの ID (複製の場合)。
AmlPipelineDraftId Azure Machine Learning パイプライン ドラフトの ID。
AmlPipelineDraftName Azure Machine Learning パイプライン ドラフトの名前。
AmlPipelineEndpointId Azure Machine Learning パイプライン エンドポイントの ID。
Amlパイプラインエンドポイント名 Azure Machine Learning パイプライン エンドポイントの名前。

AmlRunEvent テーブル

プロパティ 説明
タイプ ログ イベントの名前、AmlRunEvent
タイムジェネレイテッド ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
レベル イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
結果の種類 イベントの状態。 一般的な値は、Started、In Progress、Succeeded、Failed、Active、Resolved です。
オペレーションネーム ログ エントリに関連付けられた操作の名前
AmlWorkspaceId Azure Machine Learning ワークスペースの GUID と一意の ID。
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
RunId 実行の一意の ID。

AmlEnvironmentEvent テーブル

プロパティ 説明
タイプ ログ イベントの名前、AmlEnvironmentEvent
タイムジェネレイテッド ログ エントリが生成された時刻 (UTC)
レベル イベントの重大度レベル。 Informational、Warning、Error、Critical のいずれかである必要があります。
オペレーションネーム ログ エントリに関連付けられた操作の名前
ID 操作を実行したユーザーまたはアプリケーションの ID。
AadTenantId 操作が送信された Microsoft Entra テナント ID。
AmlEnvironmentName Azure Machine Learning 環境構成の名前。
AmlEnvironmentVersion Azure Machine Learning 環境構成バージョンの名前。

AMLOnlineEndpointTrafficLog テーブル (プレビュー)

プロパティ 説明
メソッド クライアントが要求するメソッド。
経路 クライアントが要求するパス。
購読ID オンライン エンドポイントの機械学習サブスクリプション ID。
AzureMLWorkspaceId オンライン エンドポイントの機械学習ワークスペース ID。
AzureMLWorkspaceName オンライン エンドポイントの機械学習ワークスペース名。
エンドポイント名 オンライン エンドポイントの名前。
デプロイメント名 オンライン デプロイの名前。
プロトコル 要求のプロトコル。
応答コード クライアントに返された最後の応答コード。
ResponseCodeReason クライアントに返された最後の応答コードの理由。
モデルステータスコード モデルからの応答の状態コード。
ModelStatusReason モデルからの応答の状態の理由。
リクエストペイロードサイズ クライアントから受信した合計バイト数。
応答ペイロードサイズ クライアントに返された合計バイト数。
ユーザーエージェント (UserAgent) 要求のユーザー エージェント ヘッダー。コメントを含みますが、最大 70 文字で切り捨てられます。
XRequestId Azure Machine Learning が内部トレース用に生成する要求 ID。
XMSClientRequestId クライアントが生成する追跡 ID。
TotalDurationMs 要求の開始時刻から最後の応答バイトがクライアントに送り返されるまでの継続時間 (ミリ秒単位)。 クライアントが切断された場合は、開始時刻からクライアントの切断時刻までの継続時間を取得します。
RequestDurationMs 要求の開始時刻から要求の最後のバイトをクライアントから受信するまでの継続時間 (ミリ秒単位)。
ResponseDurationMs（応答時間ミリ秒） 要求の開始時刻から最初の応答バイトをモデルから読み取るまでの継続時間 (ミリ秒単位)。
RequestThrottlingDelayMs ネットワーク調整による要求データ転送の遅延 (ミリ秒単位)。
ResponseThrottlingDelayMs ネットワーク調整による応答データ転送の遅延 (ミリ秒単位)。

このログの詳細については、「オンライン エンドポイントを監視する」を参照してください。

AMLOnlineEndpointConsoleLog

プロパティ 説明
タイムジェネレイテッド ログが生成された時刻の UTC タイム スタンプ
オペレーションネーム ログ レコードに関連付けられた操作
インスタンスID ログ レコードを生成するインスタンスの ID
デプロイメント名 ログ レコードに関連付けられたデプロイの名前
コンテナ名 ログが生成されるコンテナーの名前
メッセージ ログのコンテンツ

このログの詳細については、「オンライン エンドポイントを監視する」を参照してください。

AMLOnlineEndpointEventLog (プレビュー)

プロパティ 説明
タイムジェネレイテッド ログが生成された時刻の UTC タイム スタンプ
オペレーションネーム ログ レコードに関連付けられた操作
インスタンスID ログ レコードを生成するインスタンスの ID
デプロイメント名 ログ レコードに関連付けられたデプロイの名前
名前 イベントの名前
メッセージ イベントのコンテンツ

このログの詳細については、「オンライン エンドポイントを監視する」を参照してください。

関連するコンテンツ