Azure Machine Learning Studio (klasszikus) webszolgáltatások naplózásának engedélyezéseEnable logging for Azure Machine Learning Studio (classic) web services

a következőkre vonatkozik:  A következőre vonatkozik:. A Machine Learning Studio (klasszikus)  nem vonatkozik a következőre:. Azure Machine Learning APPLIES TO: Applies to.Machine Learning Studio (classic) Does not apply to.Azure Machine Learning

Ez a dokumentum a Machine Learning Studio (klasszikus) webszolgáltatások naplózási képességével kapcsolatos információkat tartalmaz.This document provides information on the logging capability of Machine Learning Studio (classic) web services. A naplózási szolgáltatás további információkat tartalmaz, amelyek csak egy adott számú és egy üzeneten felül segítenek a Machine Learning Studio (klasszikus) API-k hívásának hibakeresésében.Logging provides additional information, beyond just an error number and a message, that can help you troubleshoot your calls to the Machine Learning Studio (classic) APIs.

Webszolgáltatások naplózásának engedélyezéseHow to enable logging for a Web service

Engedélyezi a naplózást a Azure Machine learning Studio (klasszikus) webszolgáltatások portálján.You enable logging from the Azure Machine Learning Studio (classic) Web Services portal.

  1. Jelentkezzen be a Azure Machine Learning Studio (klasszikus) webszolgáltatások portálján a következő címen: https://services.azureml.net .Sign in to the Azure Machine Learning Studio (classic) Web Services portal at https://services.azureml.net. A klasszikus webszolgáltatások esetében az új webMachine Learning Studio szolgáltatások használata a Studióban (klasszikus) webszolgáltatások lapján is elérhetővé teheti a portált.For a Classic web service, you can also get to the portal by clicking New Web Services Experience on the Machine Learning Studio (classic) Web Services page in Studio (classic).

    Új webszolgáltatási élmény hivatkozása

  2. A felső menüsorban kattintson az új webszolgáltatáshoz tartozó webszolgáltatások lehetőségre, vagy kattintson a klasszikus webszolgáltatások klasszikus webes szolgáltatásai lehetőségre.On the top menu bar, click Web Services for a New web service, or click Classic Web Services for a Classic web service.

    Új vagy klasszikus webszolgáltatások kiválasztása

  3. Új webszolgáltatás esetén kattintson a webszolgáltatás nevére.For a New web service, click the web service name. Klasszikus webszolgáltatás esetén kattintson a webszolgáltatás nevére, majd a következő lapon kattintson a megfelelő végpontra.For a Classic web service, click the web service name and then on the next page click the appropriate endpoint.

  4. A felső menüsorban kattintson a Konfigurálás elemre.On the top menu bar, click Configure.

  5. Állítsa be a naplózás engedélyezése beállítást a hiba (csak a hibák naplózása) vagy az összes (teljes naplózáshoz) beállításnál.Set the Enable Logging option to Error (to log only errors) or All (for full logging).

    Naplózási szint kiválasztása

  6. Kattintson a Mentés gombra.Click Save.

  7. A klasszikus webszolgáltatások esetében hozza létre a ml-diagnosztika tárolót.For Classic web services, create the ml-diagnostics container.

    Az összes webszolgáltatás naplója egy ml-diagnosztika nevű blob-tárolóban marad a webszolgáltatáshoz társított Storage-fiókban.All web service logs are kept in a blob container named ml-diagnostics in the storage account associated with the web service. Az új webszolgáltatások esetében ez a tároló jön létre, amikor először fér hozzá a webszolgáltatáshoz.For New web services, this container is created the first time you access the web service. A klasszikus webszolgáltatások esetében létre kell hoznia a tárolót, ha még nem létezik.For Classic web services, you need to create the container if it doesn't already exist.

    1. A Azure Portallépjen a webszolgáltatáshoz társított Storage-fiókra.In the Azure portal, go to the storage account associated with the web service.

    2. A blob szolgáltatás alatt kattintson a tárolók elemre.Under Blob Service, click Containers.

    3. Ha a tároló ml-diagnosztika nem létezik, kattintson a + tároló elemre, adja meg a tárolónak a "ml-diagnosztika" nevet, és válassza a hozzáférési típust "blob"-ként.If the container ml-diagnostics doesn't exist, click +Container, give the container the name "ml-diagnostics", and select the Access type as "Blob". Kattintson az OK gombra.Click OK.

      Hozzon létre egy új tárolót a diagnosztikai naplók tárolásához

Tipp

A klasszikus webszolgáltatások esetében a Machine Learning Studio (klasszikus) webszolgáltatások irányítópultján is van egy kapcsoló a naplózás engedélyezéséhez.For a Classic web service, the Web Services Dashboard in Machine Learning Studio (classic) also has a switch to enable logging. Mivel azonban a naplózást most a webszolgáltatások portálon keresztül felügyelik, engedélyeznie kell a naplózást a portálon a jelen cikkben leírtak szerint.However, because logging is now managed through the Web Services portal, you need to enable logging through the portal as described in this article. Ha már engedélyezte a naplózást a Studióban (klasszikus), akkor a Web Services portálon tiltsa le a naplózást, majd engedélyezze újra.If you already enabled logging in Studio (classic), then in the Web Services Portal, disable logging and enable it again.

A naplózás engedélyezésének hatásaiThe effects of enabling logging

Ha a naplózás engedélyezve van, a webszolgáltatási végpont diagnosztika és hibák naplózása a felhasználó munkaterületéhez társított Azure Storage -fiók ml-diagnosztika blob- tárolójában történik.When logging is enabled, the diagnostics and errors from the web service endpoint are logged in the ml-diagnostics blob container in the Azure Storage Account linked with the user's workspace. Ez a tároló tartalmazza az összes webszolgáltatási végponthoz tartozó diagnosztikai információt az ehhez a Storage-fiókhoz társított összes munkaterülethez.This container holds all the diagnostics information for all the web service endpoints for all the workspaces associated with this storage account.

A naplók az Azure Storage-fiók megismeréséhez rendelkezésre álló számos eszköz használatával tekinthetők meg.The logs can be viewed using any of the several tools available to explore an Azure Storage Account. A legegyszerűbb lehet, ha a Azure Portal a Storage-fiókra kattint , kattintson a tárolók elemre, majd kattintson a tároló ml-diagnosztika elemre.The easiest may be to navigate to the storage account in the Azure portal, click Containers, and then click the container ml-diagnostics.

A blob részletes adatainak naplózásaLog blob detail information

A tárolóban lévő összes blob a diagnosztikai adatokat a következő műveletek pontosan egyikének megfelelően tárolja:Each blob in the container holds the diagnostics information for exactly one of the following actions:

  • A Batch-Execution metódus végrehajtásaAn execution of the Batch-Execution method
  • A Request-Response metódus végrehajtásaAn execution of the Request-Response method
  • Request-Response tároló inicializálásaInitialization of a Request-Response container

Az egyes Blobok neve a következő formátumú előtaggal rendelkezik:The name of each blob has a prefix of the following form:

{Workspace Id}-{Web service Id}-{Endpoint Id}/{Log type}

Ahol a napló típusa a következő értékek egyike:Where Log type is one of the following values:

  • kötegeltbatch
  • pontszám/kérelmekscore/requests
  • pontszám/initscore/init