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 |
|
|
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 |
|---|---|---|
| Count | このワークスペースで正常に完了したランの数 |
| Count | このワークスペースで開始されたランの数 |
| Count | このワークスペースで失敗したランの数 |
| Count | このワークスペースで成功したモデル登録の数 |
| Count | このワークスペースで失敗したモデル登録の数 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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。 |
| 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。 |
| 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。 |
| 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。 |
| 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。 |
| 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。 |
| Count | 総コア数 |
| Count | アクティブコアの数 |
| Count | アイドルコアの数 |
| Count | 使えないコアの数 |
| Count | プリエンプトされたコアの数 |
| Count | 残すコア数 |
| パーセント | 割当量の利用率 |
| パーセント | CPU使用率 |
| パーセント | GPU使用率 |