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DataCollector interface

  • 参考
包:
@azure/arm-machinelearning

属性

collections

[必需]集合配置。 每个集合都有自己的配置来收集模型数据，集合的名称可以是任意字符串。 模型数据收集器可用于有效负载日志记录或自定义日志记录或这两种日志记录。 收集请求和响应保留用于有效负载日志记录，其他请求用于自定义日志记录。
requestLogging

mdc 的请求日志记录配置包括所有集合的高级日志记录设置。 这是可选的。
rollingRate

将模型数据收集到 Blob 存储时，我们需要将数据滚动到不同的路径，以避免在单个 Blob 文件中记录所有这些数据。 如果滚动速率为小时，则会在 blob 路径 /yy/MM/dd/HH/ 中收集所有数据。 如果是当天，将在 blob 路径 /yyyy/MM/dd/ 中收集所有数据。 滚动路径的另一个好处是模型监视 ui 能够非常快速地选择时间范围的数据。

属性详细信息

collections

[必需]集合配置。 每个集合都有自己的配置来收集模型数据，集合的名称可以是任意字符串。 模型数据收集器可用于有效负载日志记录或自定义日志记录或这两种日志记录。 收集请求和响应保留用于有效负载日志记录，其他请求用于自定义日志记录。

collections: {[propertyName: string]: Collection | null}

属性值

{[propertyName: string]: Collection | null}

requestLogging

mdc 的请求日志记录配置包括所有集合的高级日志记录设置。 这是可选的。

requestLogging?: RequestLogging

属性值

RequestLogging

rollingRate

将模型数据收集到 Blob 存储时，我们需要将数据滚动到不同的路径，以避免在单个 Blob 文件中记录所有这些数据。 如果滚动速率为小时，则会在 blob 路径 /yy/MM/dd/HH/ 中收集所有数据。 如果是当天，将在 blob 路径 /yyyy/MM/dd/ 中收集所有数据。 滚动路径的另一个好处是模型监视 ui 能够非常快速地选择时间范围的数据。

rollingRate?: string

属性值

string