Azure Machine Learning veri izleme başvurusu

Bu makale, bu hizmetin tüm izleme başvuru bilgilerini içerir.

Azure Machine Learning için toplayabileceğiniz veriler ve nasıl kullanılacağı hakkında ayrıntılı bilgi için bkz. Machine Learning'i izleme.

Ölçümler

Bu bölümde, bu hizmet için otomatik olarak toplanan tüm platform ölçümleri listelenir. Bu ölçümler, Azure İzleyici'de desteklenen tüm platform ölçümlerinin genel listesinin de bir parçasıdır.

Ölçüm saklama hakkında bilgi için bkz . Azure İzleyici Ölçümlerine genel bakış.

Bu ölçümlerin kaynak sağlayıcısı Microsoft.MachineLearningServices/workspaces'tir.

Ölçüm kategorileri Model, Kota, Kaynak, Çalıştır ve Trafik'tir. Kota bilgileri yalnızca Machine Learning işlemi içindir. Çalıştırma , çalışma alanı için eğitim çalıştırmaları hakkında bilgi sağlar.

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces için desteklenen ölçümler

Aşağıdaki tabloda, Microsoft.MachineLearningServices/workspaces kaynak türü için kullanılabilen ölçümler listelenir.

• Tüm sütunlar her tabloda mevcut olmayabilir.
• Bazı sütunlar sayfanın görüntüleme alanının dışında olabilir. Kullanılabilir tüm sütunları görüntülemek için Tabloyu genişlet'i seçin.

Tablo başlıkları

• Kategori - Ölçüm grubu veya sınıflandırma.
• Ölçüm - Azure portalında göründüğü şekilde ölçüm görünen adı.
• REST API'deki ad - REST API'de bahsedilen ölçüm adı.
• Birim - Ölçü birimi.
• Toplama - Varsayılan toplama türü. Geçerli değerler: Ortalama (Ortalama), Minimum (Min), Maksimum (Maksimum), Toplam (Toplam), Sayı.
• - Ölçüm için kullanılabilen Boyutlar Boyutları.
• Ölçümün örneklendiği Zaman Dilimleri - Aralıkları. Örneğin, PT1M ölçümün dakikada bir, 30 dakikada bir, PT30MPT1H saatte bir vb. örneklendiğini gösterir.
• DS Dışarı Aktarma- Ölçümün tanılama ayarları aracılığıyla Azure İzleyici Günlüklerine aktarılıp aktarılmayacağı. Ölçümleri dışarı aktarma hakkında bilgi için bkz . Azure İzleyici'de tanılama ayarları oluşturma.

Kategori	Metric	REST API'de ad	Unit	Toplama	Boyutlar	Zaman Dilimleri	DS Dışarı Aktarma
Kota	Etkin Çekirdekler Etkin çekirdek sayısı	Active Cores	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	Scenario, ClusterName	PT1M	Yes
Kota	Etkin Düğümler Acitve düğümlerinin sayısı. Bunlar, etkin olarak bir işi çalıştıran düğümlerdir.	Active Nodes	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	Scenario, ClusterName	PT1M	Yes
Çalıştır	İstenen Çalıştırmaları İptal Et Bu çalışma alanı için iptalin istendiği çalıştırma sayısı. Bir çalıştırma için iptal isteği alındığında sayı güncelleştirilir.	Cancel Requested Runs	Sayı	Toplam, Ortalama, Minimum, Maksimum, Sayı	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, , ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Yes
Çalıştır	İptal Edilen Çalıştırmalar Bu çalışma alanı için iptal edilen çalıştırma sayısı. Bir çalıştırma başarıyla iptal edildiğinde sayı güncelleştirilir.	Cancelled Runs	Sayı	Toplam, Ortalama, Minimum, Maksimum, Sayı	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, , ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Yes
Çalıştır	Tamamlanan Çalıştırmalar Bu çalışma alanı için başarıyla tamamlanan çalıştırma sayısı. Bir çalıştırma tamamlandığında ve çıktı toplandığında sayı güncelleştirilir.	Completed Runs	Sayı	Toplam, Ortalama, Minimum, Maksimum, Sayı	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, , ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Yes
Kaynak	CpuCapacityMillicores Mili çekirdek cinsinden bir CPU düğümünün maksimum kapasitesi. Kapasite bir dakikalık aralıklarla toplanır.	CpuCapacityMillicores	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Yes
Kaynak	CpuMemoryCapacityMegabytes Bir CPU düğümünün megabayt cinsinden en yüksek bellek kullanımı. Kullanım bir dakikalık aralıklarla toplanır.	CpuMemoryCapacityMegabytes	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Yes
Kaynak	CpuMemoryUtilizationMegabytes Bir CPU düğümünün megabayt cinsinden bellek kullanımı. Kullanım bir dakikalık aralıklarla toplanır.	CpuMemoryUtilizationMegabytes	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Yes
Kaynak	CpuMemoryUtilizationPercentage CPU düğümünün bellek kullanım yüzdesi. Kullanım bir dakikalık aralıklarla toplanır.	CpuMemoryUtilizationPercentage	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Yes
Kaynak	CpuUtilization CPU düğümünde kullanım yüzdesi. Kullanım, bir dakikalık aralıklarla bildirilir.	CpuUtilization	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	Scenario, runId, NodeId, ClusterName	PT1M	Yes
Kaynak	CpuUtilizationMillicores Bir CPU düğümünün milicore cinsinden kullanımı. Kullanım bir dakikalık aralıklarla toplanır.	CpuUtilizationMillicores	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Yes
Kaynak	CpuUtilizationPercentage CPU düğümünün kullanım yüzdesi. Kullanım bir dakikalık aralıklarla toplanır.	CpuUtilizationPercentage	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Yes
Kaynak	DiskAvailMegabytes Megabayt cinsinden kullanılabilir disk alanı. Ölçümler bir dakikalık aralıklarla toplanır.	DiskAvailMegabytes	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Yes
Kaynak	DiskReadMegabytes Diskten megabayt cinsinden okunan veriler. Ölçümler bir dakikalık aralıklarla toplanır.	DiskReadMegabytes	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Yes
Kaynak	DiskUsedMegabytes Megabayt cinsinden kullanılan disk alanı. Ölçümler bir dakikalık aralıklarla toplanır.	DiskUsedMegabytes	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Yes
Kaynak	DiskWriteMegabytes Megabayt cinsinden diske yazılan veriler. Ölçümler bir dakikalık aralıklarla toplanır.	DiskWriteMegabytes	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Yes
Çalıştır	Hatalar Bu çalışma alanında çalıştırma hatası sayısı. Çalıştırma bir hatayla karşılaştığında sayı güncelleştirilir.	Errors	Sayı	Toplam, Ortalama, Minimum, Maksimum, Sayı	Scenario	PT1M	Yes
Çalıştır	Başarısız Çalıştırmalar Bu çalışma alanı için başarısız olan çalıştırma sayısı. Bir çalıştırma başarısız olduğunda sayı güncelleştirilir.	Failed Runs	Sayı	Toplam, Ortalama, Minimum, Maksimum, Sayı	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, , ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Yes
Çalıştır	Çalıştırmaları Sonlandırma Bu çalışma alanı için son haline girilen çalıştırma sayısı. Bir çalıştırma tamamlandığında ancak çıkış koleksiyonu devam ettiğinde sayı güncelleştirilir.	Finalizing Runs	Sayı	Toplam, Ortalama, Minimum, Maksimum, Sayı	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, , ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Yes
Kaynak	GpuCapacityMilliGPU'lar Bir GPU cihazının mili GPU cinsinden maksimum kapasitesi. Kapasite bir dakikalık aralıklarla toplanır.	GpuCapacityMilliGPUs	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, DeviceId, ComputeName	PT1M	Yes
Kaynak	GpuEnergyJoules GPU düğümündeki Joule'lerde aralık enerjisi. Enerji bir dakikalık aralıklarla bildirilir.	GpuEnergyJoules	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	Scenario, runId, rootRunId, , InstanceId, DeviceId, ComputeName	PT1M	Yes
Kaynak	GpuMemoryCapacityMegabytes Gpu cihazının megabayt cinsinden maksimum bellek kapasitesi. Kapasite bir dakikalık aralıklarla toplanır.	GpuMemoryCapacityMegabytes	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, DeviceId, ComputeName	PT1M	Yes
Kaynak	GpuMemoryUtilization GPU düğümünde bellek kullanımı yüzdesi. Kullanım, bir dakikalık aralıklarla bildirilir.	GpuMemoryUtilization	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	Scenario, runId, NodeId, DeviceId, , ClusterName	PT1M	Yes
Kaynak	GpuMemoryUtilizationMegabytes Gpu cihazının megabayt cinsinden bellek kullanımı. Bir dakikalık aralıklarla toplanan kullanım.	GpuMemoryUtilizationMegabytes	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, DeviceId, ComputeName	PT1M	Yes
Kaynak	GpuMemoryUtilizationPercentage GPU cihazının bellek kullanım yüzdesi. Bir dakikalık aralıklarla toplanan kullanım.	GpuMemoryUtilizationPercentage	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, DeviceId, ComputeName	PT1M	Yes
Kaynak	GpuUtilization GPU düğümünde kullanım yüzdesi. Kullanım, bir dakikalık aralıklarla bildirilir.	GpuUtilization	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	Scenario, runId, NodeId, DeviceId, , ClusterName	PT1M	Yes
Kaynak	GpuUtilizationMilliGPU'lar Gpu cihazının mili GPU'larda kullanımı. Kullanım bir dakikalık aralıklarla toplanır.	GpuUtilizationMilliGPUs	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, DeviceId, ComputeName	PT1M	Yes
Kaynak	GpuUtilizationPercentage GPU cihazının kullanım yüzdesi. Kullanım bir dakikalık aralıklarla toplanır.	GpuUtilizationPercentage	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, DeviceId, ComputeName	PT1M	Yes
Kaynak	IBReceiveMegabytes InfiniBand üzerinden megabayt cinsinden alınan ağ verileri. Ölçümler bir dakikalık aralıklarla toplanır.	IBReceiveMegabytes	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, ComputeName, DeviceId	PT1M	Yes
Kaynak	IBTransmitMegabytes InfiniBand üzerinden megabayt cinsinden gönderilen ağ verileri. Ölçümler bir dakikalık aralıklarla toplanır.	IBTransmitMegabytes	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, ComputeName, DeviceId	PT1M	Yes
Kota	Boşta Çekirdekler Boşta çekirdek sayısı	Idle Cores	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	Scenario, ClusterName	PT1M	Yes
Kota	Boşta Düğümler Boşta düğüm sayısı. Boşta düğümler, herhangi bir iş çalıştırmayan ancak varsa yeni işi kabul eden düğümlerdir.	Idle Nodes	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	Scenario, ClusterName	PT1M	Yes
Kota	Çekirdeklerden Çıkma Çekirdek bırakma sayısı	Leaving Cores	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	Scenario, ClusterName	PT1M	Yes
Kota	Düğümleri Bırakma Ayrılan düğüm sayısı. Düğümleri bırakmak, bir işi işlemeyi yeni tamamlayan ve Boşta durumuna giden düğümlerdir.	Leaving Nodes	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	Scenario, ClusterName	PT1M	Yes
Model	Model Dağıtımı Başarısız Oldu Bu çalışma alanında başarısız olan model dağıtımlarının sayısı	Model Deploy Failed	Sayı	Toplam, Ortalama, Minimum, Maksimum, Sayı	Scenario, StatusCode	PT1M	Yes
Model	Model Dağıtımı Başlatıldı Bu çalışma alanında başlatılan model dağıtımlarının sayısı	Model Deploy Started	Sayı	Toplam, Ortalama, Minimum, Maksimum, Sayı	Scenario	PT1M	Yes
Model	Model Dağıtımı Başarılı Oldu Bu çalışma alanında başarılı olan model dağıtımlarının sayısı	Model Deploy Succeeded	Sayı	Toplam, Ortalama, Minimum, Maksimum, Sayı	Scenario	PT1M	Yes
Model	Model Kaydı Başarısız Oldu Bu çalışma alanında başarısız olan model kayıtlarının sayısı	Model Register Failed	Sayı	Toplam, Ortalama, Minimum, Maksimum, Sayı	Scenario, StatusCode	PT1M	Yes
Model	Model Kaydı Başarılı Oldu Bu çalışma alanında başarılı olan model kayıtlarının sayısı	Model Register Succeeded	Sayı	Toplam, Ortalama, Minimum, Maksimum, Sayı	Scenario	PT1M	Yes
Kaynak	NetworkInputMegabytes Megabayt cinsinden alınan ağ verileri. Ölçümler bir dakikalık aralıklarla toplanır.	NetworkInputMegabytes	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, ComputeName, DeviceId	PT1M	Yes
Kaynak	NetworkOutputMegabytes Megabayt cinsinden gönderilen ağ verileri. Ölçümler bir dakikalık aralıklarla toplanır.	NetworkOutputMegabytes	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, ComputeName, DeviceId	PT1M	Yes
Çalıştır	Çalıştırmalar Yanıt Vermiyor Bu çalışma alanı için yanıt vermeyen çalıştırma sayısı. Bir çalıştırma Yanıt Vermiyor durumuna girdiğinde sayı güncelleştirilir.	Not Responding Runs	Sayı	Toplam, Ortalama, Minimum, Maksimum, Sayı	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, , ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Yes
Çalıştır	Başlatılmayan Çalıştırmalar Bu çalışma alanı için Başlatılmadi durumundaki çalıştırma sayısı. Çalıştırma oluşturma isteği alındığında ancak çalıştırma bilgileri henüz doldurulmadığında sayı güncelleştirilir.	Not Started Runs	Sayı	Toplam, Ortalama, Minimum, Maksimum, Sayı	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, , ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Yes
Kota	Önceden Damgalanmış Çekirdekler Önceden damgalanmış çekirdek sayısı	Preempted Cores	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	Scenario, ClusterName	PT1M	Yes
Kota	Önceden Damgalanmış Düğümler Önceden damgalanmış düğüm sayısı. Bu düğümler, kullanılabilir düğüm havuzundan alınan düşük öncelikli düğümlerdir.	Preempted Nodes	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	Scenario, ClusterName	PT1M	Yes
Çalıştır	Çalıştırmaları Hazırlama Bu çalışma alanı için hazırlanan çalıştırma sayısı. Çalışma ortamı hazırlanırken bir çalıştırma Hazırlanıyor durumuna girdiğinde sayı güncelleştirilir.	Preparing Runs	Sayı	Toplam, Ortalama, Minimum, Maksimum, Sayı	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, , ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Yes
Çalıştır	Sağlama Çalıştırmaları Bu çalışma alanı için sağlanan çalıştırma sayısı. Bir çalıştırma işlem hedefi oluşturma veya sağlamayı beklerken sayı güncelleştirilir.	Provisioning Runs	Sayı	Toplam, Ortalama, Minimum, Maksimum, Sayı	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, , ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Yes
Çalıştır	Kuyruğa Alınan Çalıştırmalar Bu çalışma alanı için kuyruğa alınan çalıştırma sayısı. Bir çalıştırma işlem hedefinde kuyruğa alındığında sayı güncelleştirilir. Gerekli işlem düğümlerinin hazır olması beklenirken oluşabilir.	Queued Runs	Sayı	Toplam, Ortalama, Minimum, Maksimum, Sayı	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, , ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Yes
Kota	Kota Kullanım Yüzdesi Kullanılan kota yüzdesi	Quota Utilization Percentage	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	Scenario, ClusterName, VmFamilyName, VmPriority	PT1M	Yes
Çalıştır	Başlatılan Çalıştırmalar Bu çalışma alanı için çalıştırılan çalıştırma sayısı. Gerekli kaynaklarda çalıştırma çalışmaya başladığında sayı güncelleştirilir.	Started Runs	Sayı	Toplam, Ortalama, Minimum, Maksimum, Sayı	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, , ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Yes
Çalıştır	Çalıştırmaları Başlatma Bu çalışma alanı için başlatılan çalıştırma sayısı. Çalıştırma Kimliği gibi çalıştırma ve çalıştırma bilgileri oluşturma isteği doldurulduktan sonra sayı güncelleştirilir	Starting Runs	Sayı	Toplam, Ortalama, Minimum, Maksimum, Sayı	Scenario, RunType, PublishedPipelineId, , ComputeType, PipelineStepType, ExperimentName	PT1M	Yes
Kaynak	Depolama APIFailureCount API çağrısı hata sayısını Azure Blob Depolama.	StorageAPIFailureCount	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Yes
Kaynak	Depolama APISuccessCount Azure Blob Depolama API,başarı sayısını çağırır.	StorageAPISuccessCount	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	RunId, InstanceId, ComputeName	PT1M	Yes
Kota	Toplam Çekirdek Sayısı Toplam çekirdek sayısı	Total Cores	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	Scenario, ClusterName	PT1M	Yes
Kota	Toplam Düğüm Sayısı Toplam düğüm sayısı. Bu toplam, Bazı Etkin Düğümler, Boşta Düğümler, Kullanılamaz Düğümler, Önceden Yüklenmiş Düğümler, Düğümlerden Ayrılmayı içerir	Total Nodes	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	Scenario, ClusterName	PT1M	Yes
Kota	Kullanılamayan Çekirdekler Kullanılamayan çekirdek sayısı	Unusable Cores	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	Scenario, ClusterName	PT1M	Yes
Kota	Kullanılamayan Düğümler Kullanılamayan düğüm sayısı. Çözümlenemeyen bir sorun nedeniyle kullanılamayan düğümler işlevsel değil. Azure bu düğümleri geri dönüştürecektir.	Unusable Nodes	Sayı	Ortalama, Maksimum, Minimum, Toplam	Scenario, ClusterName	PT1M	Yes
Çalıştır	Uyarılar Bu çalışma alanında çalıştırma uyarısı sayısı. Bir çalıştırma bir uyarıyla karşılaştığında sayı güncelleştirilir.	Warnings	Sayı	Toplam, Ortalama, Minimum, Maksimum, Sayı	Scenario	PT1M	Yes

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints için desteklenen ölçümler

Aşağıdaki tabloda, Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints kaynak türü için kullanılabilen ölçümler listelenir.

• Tüm sütunlar her tabloda mevcut olmayabilir.
• Bazı sütunlar sayfanın görüntüleme alanının dışında olabilir. Kullanılabilir tüm sütunları görüntülemek için Tabloyu genişlet'i seçin.

Tablo başlıkları

• Kategori - Ölçüm grubu veya sınıflandırma.
• Ölçüm - Azure portalında göründüğü şekilde ölçüm görünen adı.
• REST API'deki ad - REST API'de bahsedilen ölçüm adı.
• Birim - Ölçü birimi.
• Toplama - Varsayılan toplama türü. Geçerli değerler: Ortalama (Ortalama), Minimum (Min), Maksimum (Maksimum), Toplam (Toplam), Sayı.
• - Ölçüm için kullanılabilen Boyutlar Boyutları.
• Ölçümün örneklendiği Zaman Dilimleri - Aralıkları. Örneğin, PT1M ölçümün dakikada bir, 30 dakikada bir, PT30MPT1H saatte bir vb. örneklendiğini gösterir.
• DS Dışarı Aktarma- Ölçümün tanılama ayarları aracılığıyla Azure İzleyici Günlüklerine aktarılıp aktarılmayacağı. Ölçümleri dışarı aktarma hakkında bilgi için bkz . Azure İzleyici'de tanılama ayarları oluşturma.

Kategori	Metric	REST API'de ad	Unit	Toplama	Boyutlar	Zaman Dilimleri	DS Dışarı Aktarma
Trafik	Bağlan ions Etkin İstemcilerden etkin eş zamanlı TCP bağlantılarının toplam sayısı.	ConnectionsActive	Sayı	Ortalama	<none>	PT1M	Hayır
Trafik	Dakikada Veri Toplama Hataları Dakikada bırakılan veri toplama olaylarının sayısı.	DataCollectionErrorsPerMinute	Sayı	Minimum, Maksimum, Ortalama	deployment, reason, type	PT1M	Hayır
Trafik	Dakikada Veri Toplama Olayları Dakikada işlenen veri toplama olaylarının sayısı.	DataCollectionEventsPerMinute	Sayı	Minimum, Maksimum, Ortalama	deployment, type	PT1M	Hayır
Trafik	Ağ Baytları Uç nokta için sunulan saniye başına bayt sayısı.	NetworkBytes	BytesPerSecond	Ortalama	<none>	PT1M	Hayır
Trafik	Saniye Başına Yeni Bağlan İstemcilerden saniyede kurulan ortalama yeni TCP bağlantısı sayısı.	NewConnectionsPerSecond	CountPerSecond	Ortalama	<none>	PT1M	Hayır
Trafik	İstek Gecikme Süresi bir isteğin milisaniye cinsinden yanıtlanması için geçen ortalama tam süre aralığı	RequestLatency	Milisaniye	Ortalama	deployment	PT1M	Yes
Trafik	İstek Gecikme Süresi P50 Seçilen zaman aralığında toplanan tüm istek gecikme süresi değerleri tarafından toplanan ortalama P50 istek gecikme süresi	RequestLatency_P50	Milisaniye	Ortalama	deployment	PT1M	Yes
Trafik	İstek Gecikme Süresi P90 Seçilen zaman aralığında toplanan tüm istek gecikme süresi değerleri tarafından toplanan ortalama P90 istek gecikme süresi	RequestLatency_P90	Milisaniye	Ortalama	deployment	PT1M	Yes
Trafik	İstek Gecikme Süresi P95 Seçilen zaman aralığında toplanan tüm istek gecikme süresi değerleri tarafından toplanan ortalama P95 istek gecikme süresi	RequestLatency_P95	Milisaniye	Ortalama	deployment	PT1M	Yes
Trafik	İstek Gecikme Süresi P99 Seçilen zaman aralığında toplanan tüm istek gecikme süresi değerleri tarafından toplanan ortalama P99 istek gecikme süresi	RequestLatency_P99	Milisaniye	Ortalama	deployment	PT1M	Yes
Trafik	Dakika Başına İstek sayısı Bir dakika içinde çevrimiçi uç noktaya gönderilen isteklerin sayısı	RequestsPerMinute	Sayı	Ortalama	deployment, statusCode, statusCodeClass, modelStatusCode	PT1M	Hayır

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints/deployments için desteklenen ölçümler

Aşağıdaki tabloda, Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints/deployments kaynak türü için kullanılabilen ölçümler listelenir.

• Tüm sütunlar her tabloda mevcut olmayabilir.
• Bazı sütunlar sayfanın görüntüleme alanının dışında olabilir. Kullanılabilir tüm sütunları görüntülemek için Tabloyu genişlet'i seçin.

Tablo başlıkları

• Kategori - Ölçüm grubu veya sınıflandırma.
• Ölçüm - Azure portalında göründüğü şekilde ölçüm görünen adı.
• REST API'deki ad - REST API'de bahsedilen ölçüm adı.
• Birim - Ölçü birimi.
• Toplama - Varsayılan toplama türü. Geçerli değerler: Ortalama (Ortalama), Minimum (Min), Maksimum (Maksimum), Toplam (Toplam), Sayı.
• - Ölçüm için kullanılabilen Boyutlar Boyutları.
• Ölçümün örneklendiği Zaman Dilimleri - Aralıkları. Örneğin, PT1M ölçümün dakikada bir, 30 dakikada bir, PT30MPT1H saatte bir vb. örneklendiğini gösterir.
• DS Dışarı Aktarma- Ölçümün tanılama ayarları aracılığıyla Azure İzleyici Günlüklerine aktarılıp aktarılmayacağı. Ölçümleri dışarı aktarma hakkında bilgi için bkz . Azure İzleyici'de tanılama ayarları oluşturma.

Kategori	Metric	REST API'de ad	Unit	Toplama	Boyutlar	Zaman Dilimleri	DS Dışarı Aktarma
Kaynak	CPU Bellek Kullanım Yüzdesi Bir örnekteki bellek kullanımı yüzdesi. Kullanım, bir dakikalık aralıklarla bildirilir.	CpuMemoryUtilizationPercentage	Yüzde	Minimum, Maksimum, Ortalama	instanceId	PT1M	Yes
Kaynak	CPU Kullanım Yüzdesi Bir örnekteKI CPU kullanımı yüzdesi. Kullanım, bir dakikalık aralıklarla bildirilir.	CpuUtilizationPercentage	Yüzde	Minimum, Maksimum, Ortalama	instanceId	PT1M	Yes
Kaynak	Dakikada Veri Toplama Hataları Dakikada bırakılan veri toplama olaylarının sayısı.	DataCollectionErrorsPerMinute	Sayı	Minimum, Maksimum, Ortalama	instanceId, reason, type	PT1M	Hayır
Kaynak	Dakikada Veri Toplama Olayları Dakikada işlenen veri toplama olaylarının sayısı.	DataCollectionEventsPerMinute	Sayı	Minimum, Maksimum, Ortalama	instanceId, type	PT1M	Hayır
Kaynak	Dağıtım Kapasitesi Dağıtımdaki örnek sayısı.	DeploymentCapacity	Sayı	Minimum, Maksimum, Ortalama	instanceId, State	PT1M	Hayır
Kaynak	Disk Kullanımı Bir örnekteki disk kullanımının yüzdesi. Kullanım, bir dakikalık aralıklarla bildirilir.	DiskUtilization	Yüzde	Minimum, Maksimum, Ortalama	instanceId, disk	PT1M	Yes
Kaynak	Joule'lerde GPU Enerjisi GPU düğümündeki Joule'lerde aralık enerjisi. Enerji bir dakikalık aralıklarla bildirilir.	GpuEnergyJoules	Sayı	Minimum, Maksimum, Ortalama	instanceId	PT1M	Hayır
Kaynak	GPU Bellek Kullanım Yüzdesi Bir örnekte GPU bellek kullanımı yüzdesi. Kullanım, bir dakikalık aralıklarla bildirilir.	GpuMemoryUtilizationPercentage	Yüzde	Minimum, Maksimum, Ortalama	instanceId	PT1M	Yes
Kaynak	GPU Kullanım Yüzdesi Bir örnekte GPU kullanımı yüzdesi. Kullanım, bir dakikalık aralıklarla bildirilir.	GpuUtilizationPercentage	Yüzde	Minimum, Maksimum, Ortalama	instanceId	PT1M	Yes
Trafik	İstek Gecikme Süresi P50 Seçilen zaman aralığında toplanan tüm istek gecikme süresi değerleri tarafından toplanan ortalama P50 istek gecikme süresi	RequestLatency_P50	Milisaniye	Ortalama	<none>	PT1M	Yes
Trafik	İstek Gecikme Süresi P90 Seçilen zaman aralığında toplanan tüm istek gecikme süresi değerleri tarafından toplanan ortalama P90 istek gecikme süresi	RequestLatency_P90	Milisaniye	Ortalama	<none>	PT1M	Yes
Trafik	İstek Gecikme Süresi P95 Seçilen zaman aralığında toplanan tüm istek gecikme süresi değerleri tarafından toplanan ortalama P95 istek gecikme süresi	RequestLatency_P95	Milisaniye	Ortalama	<none>	PT1M	Yes
Trafik	İstek Gecikme Süresi P99 Seçilen zaman aralığında toplanan tüm istek gecikme süresi değerleri tarafından toplanan ortalama P99 istek gecikme süresi	RequestLatency_P99	Milisaniye	Ortalama	<none>	PT1M	Yes
Trafik	Dakika Başına İstek sayısı Bir dakika içinde çevrimiçi dağıtıma gönderilen isteklerin sayısı	RequestsPerMinute	Sayı	Ortalama	envoy_response_code	PT1M	Hayır

Ölçüm boyutları

Ölçüm boyutlarının ne olduğu hakkında bilgi için bkz . Çok boyutlu ölçümler.

Bu hizmet, ölçümleriyle ilişkilendirilmiş aşağıdaki boyutlara sahiptir.

Boyut	Açıklama
Küme Adı	İşlem kümesi kaynağının adı. Tüm kota ölçümleri için kullanılabilir.
Vm Aile Adı	Küme tarafından kullanılan VM ailesinin adı. Kota kullanım yüzdesi için kullanılabilir.
Vm Önceliği	VM'nin önceliği. Kota kullanım yüzdesi için kullanılabilir.
CreatedTime	Yalnızca CpuUtilization ve GpuUtilization için kullanılabilir.
DeviceId	Cihazın kimliği (GPU). Yalnızca GpuUtilization için kullanılabilir.
NodeId	İşin çalıştığı yerde oluşturulan düğümün kimliği. Yalnızca CpuUtilization ve GpuUtilization için kullanılabilir.
RunId	Çalıştırmanın/işin kimliği. Yalnızca CpuUtilization ve GpuUtilization için kullanılabilir.
ComputeType	Çalıştırmanın kullandığı işlem türü. Yalnızca Tamamlanan çalıştırmalar, Başarısız çalıştırmalar ve Başlatılan çalıştırmalar için kullanılabilir.
PipelineStepType	Çalıştırmada kullanılan PipelineStep türü. Yalnızca Tamamlanan çalıştırmalar, Başarısız çalıştırmalar ve Başlatılan çalıştırmalar için kullanılabilir.
PublishedPipelineId	Çalıştırmada kullanılan yayımlanan işlem hattının kimliği. Yalnızca Tamamlanan çalıştırmalar, Başarısız çalıştırmalar ve Başlatılan çalıştırmalar için kullanılabilir.
RunType	Çalıştırma türü. Yalnızca Tamamlanan çalıştırmalar, Başarısız çalıştırmalar ve Başlatılan çalıştırmalar için kullanılabilir.

RunType boyutu için geçerli değerler şunlardır:

Value	Açıklama
Deneme	İşlem hattı dışı çalıştırmalar.
PipelineRun	StepRun'un üst öğesi olan işlem hattı çalıştırması.
StepRun	İşlem hattı adımı için çalıştırma.
ReusedStepRun	Önceki bir çalıştırmayı yeniden kullanan bir işlem hattı adımı için çalıştırma.

Kaynak günlükleri

Bu bölümde, bu hizmet için toplayabileceğiniz kaynak günlükleri türleri listelenmiştir. bölümü, Azure İzleyici'de desteklenen tüm kaynak günlükleri kategori türleri listesinden çekilir.

Microsoft.MachineLearningServices/registries için desteklenen kaynak günlükleri

Kategori	Kategori görünen adı	Günlük tablosu	Temel günlük planını destekler	Alım zamanı dönüşümlerini destekler	Örnek sorgular	Dışarı aktarma maliyetleri
RegistryAssetReadEvent	Kayıt Defteri Varlığı Okuma Olayı		Hayır	Hayır		Evet
RegistryAssetWriteEvent	Kayıt Defteri Varlık Yazma Olayı		Hayır	Hayır		Evet

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces için desteklenen kaynak günlükleri

Kategori	Kategori görünen adı	Günlük tablosu	Temel günlük planını destekler	Alım zamanı dönüşümlerini destekler	Örnek sorgular	Dışarı aktarma maliyetleri
AmlComputeClusterEvent	AmlComputeClusterEvent	AmlComputeClusterEvent AmlCompute Kümesi olayları	Hayır	Evet	Sorgular	Hayır
AmlComputeClusterNodeEvent	AmlComputeClusterNodeEvent		Hayır	Evet		Yes
AmlComputeCpuGpuUtilization	AmlComputeCpuGpuUtilization	AmlComputeCpuGpuUtilization Azure Machine Learning hizmetleri CPU ve GPU kullanım günlükleri.	Hayır	Evet	Sorgular	Hayır
AmlComputeJobEvent	AmlComputeJobEvent	AmlComputeJobEvent AmlCompute İş olayları	Hayır	Evet	Sorgular	Hayır
AmlRunStatusChangedEvent	AmlRunStatusChangedEvent	AmlRunStatusChangedEvent Azure Machine Learning hizmetleri durum olay günlüklerini çalıştırır.	Hayır	Evet		Hayır
ComputeInstanceEvent	ComputeInstanceEvent	AmlComputeInstanceEvent ML İşlem Örneğine erişildiğinde (okuma/yazma) olaylar.	Hayır	Evet		Yes
DataLabelChangeEvent	DataLabelChangeEvent	AmlDataLabelEvent Veri etiketlerine veya projelerine erişildiğinde (okuma, oluşturma veya silme) olaylar.	Hayır	Evet		Yes
DataLabelReadEvent	DataLabelReadEvent	AmlDataLabelEvent Veri etiketlerine veya projelerine erişildiğinde (okuma, oluşturma veya silme) olaylar.	Hayır	Evet		Yes
DataSetChangeEvent	DataSetChangeEvent	AmlDataSetEvent Kayıtlı veya kayıtlı olmayan bir ML veri deposuna erişildiğinde (okuma, oluşturma veya silme) olaylar.	Hayır	Evet	Sorgular	Yes
DataSetReadEvent	DataSetReadEvent	AmlDataSetEvent Kayıtlı veya kayıtlı olmayan bir ML veri deposuna erişildiğinde (okuma, oluşturma veya silme) olaylar.	Hayır	Evet	Sorgular	Yes
DataStoreChangeEvent	DataStoreChangeEvent	AmlDataStoreEvent ML veri deposuna erişildiğinde (okuma, oluşturma veya silme) olaylar.	Hayır	Evet		Yes
DataStoreReadEvent	DataStoreReadEvent	AmlDataStoreEvent ML veri deposuna erişildiğinde (okuma, oluşturma veya silme) olaylar.	Hayır	Evet		Yes
DeploymentEventACI	DeploymentEventACI	AmlDeploymentEvent ACI veya AKS'de model dağıtımı gerçekleştiğinde gerçekleşen olaylar.	Hayır	Evet		Yes
DeploymentEventAKS	DeploymentEventAKS	AmlDeploymentEvent ACI veya AKS'de model dağıtımı gerçekleştiğinde gerçekleşen olaylar.	Hayır	Evet		Yes
DeploymentReadEvent	DeploymentReadEvent	AmlDeploymentEvent ACI veya AKS'de model dağıtımı gerçekleştiğinde gerçekleşen olaylar.	Hayır	Evet		Yes
EnvironmentChangeEvent	EnvironmentChangeEvent	AmlEnvironmentEvent ML ortamlarına erişildiğinde (okuma, oluşturma veya silme) olaylar.	Hayır	Evet	Sorgular	Yes
EnvironmentReadEvent	EnvironmentReadEvent	AmlEnvironmentEvent ML ortamlarına erişildiğinde (okuma, oluşturma veya silme) olaylar.	Hayır	Evet	Sorgular	Yes
InferencingOperationACI	InferencingOperationACI	AmlInferencingEvent AKS veya ACI işlem türünde çıkarım veya ilgili işlem için olaylar.	Hayır	Evet		Yes
InferencingOperationAKS	InferencingOperationAKS	AmlInferencingEvent AKS veya ACI işlem türünde çıkarım veya ilgili işlem için olaylar.	Hayır	Evet		Yes
ModelsActionEvent	ModelsActionEvent	AmlModelsEvent ML modeline erişildiğinde gerçekleşen olaylar (okuma, oluşturma veya silme). Modellerin ve varlıkların paketlenmesi, derlemeye hazır paketlerde gerçekleştiğinde olayları destekler.	Hayır	Evet	Sorgular	Yes
ModelsChangeEvent	ModelsChangeEvent	AmlModelsEvent ML modeline erişildiğinde gerçekleşen olaylar (okuma, oluşturma veya silme). Modellerin ve varlıkların paketlenmesi, derlemeye hazır paketlerde gerçekleştiğinde olayları destekler.	Hayır	Evet	Sorgular	Yes
ModelsReadEvent	ModelsReadEvent	AmlModelsEvent ML modeline erişildiğinde gerçekleşen olaylar (okuma, oluşturma veya silme). Modellerin ve varlıkların paketlenmesi, derlemeye hazır paketlerde gerçekleştiğinde olayları destekler.	Hayır	Evet	Sorgular	Yes
PipelineChangeEvent	PipelineChangeEvent	AmlPipelineEvent ML işlem hattı taslağına veya uç noktasına veya modüle erişildiğinde (okuma, oluşturma veya silme) olaylar.	Hayır	Evet		Yes
PipelineReadEvent	PipelineReadEvent	AmlPipelineEvent ML işlem hattı taslağına veya uç noktasına veya modüle erişildiğinde (okuma, oluşturma veya silme) olaylar.	Hayır	Evet		Yes
RunEvent	RunEvent	AmlRunEvent ML denemelerine erişildiğinde (okuma, oluşturma veya silme) olaylar.	Hayır	Evet		Yes
RunReadEvent	RunReadEvent	AmlRunEvent ML denemelerine erişildiğinde (okuma, oluşturma veya silme) olaylar.	Hayır	Evet		Yes

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/onlineEndpoints için desteklenen kaynak günlükleri

Kategori	Kategori görünen adı	Günlük tablosu	Temel günlük planını destekler	Alım zamanı dönüşümlerini destekler	Örnek sorgular	Dışarı aktarma maliyetleri
AmlOnlineEndpointConsoleLog	AmlOnlineEndpointConsoleLog	AmlOnlineEndpointConsoleLog Azure ML çevrimiçi uç noktaları konsol günlükleri. Kullanıcı kapsayıcılarından konsol günlükleri çıkışı sağlar.	Hayır	Evet	Sorgular	Yes
AmlOnlineEndpointEventLog	AmlOnlineEndpointEventLog	AmlOnlineEndpointEventLog Azure ML çevrimiçi uç noktaları olay günlükleri. Çıkarım-sunucu kapsayıcısının yaşam döngüsüyle ilgili olay günlükleri sağlar.	Hayır	Hayır	Sorgular	Yes
AmlOnlineEndpointTrafficLog	AmlOnlineEndpointTrafficLog	AmlOnlineEndpointTrafficLog AzureML (makine öğrenmesi) çevrimiçi uç noktaları için trafik günlükleri. Tablo, çevrimiçi uç noktaya yönelik isteğin ayrıntılı bilgilerini denetlemek için kullanılabilir. Örneğin, istek süresini, istek hatasının nedenini vb. denetlemek için bunu kullanabilirsiniz.	Hayır	Hayır	Sorgular	Yes

Azure İzleyici Günlükleri tabloları

Bu bölümde, Kusto sorguları kullanılarak Log Analytics tarafından sorgulanabilen bu hizmetle ilgili Azure İzleyici Günlükleri tabloları listelenmektedir. Tablolar, toplanan ve bunlara yönlendirilenlere bağlı olarak kaynak günlüğü verilerini ve büyük olasılıkla daha fazlasını içerir.

Machine Learning

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

• AzureActivity
• AMLOnlineEndpointConsoleLog
• AMLOnlineEndpointTrafficLog
• AMLOnlineEndpointEventLog
• AzureMetrics
• AMLComputeClusterEvent
• AMLComputeClusterNodeEvent
• AMLComputeJobEvent
• AMLRunStatusChangedEvent
• AMLComputeCpuGpuUtilization
• AMLComputeInstanceEvent
• AMLDataLabelEvent
• AMLDataSetEvent
• AMLDataStoreEvent
• AMLDeploymentEvent
• AMLEnvironmentEvent
• AMLInferencingEvent
• AMLModelsEvent
• AMLPipelineEvent
• AMLRunEvent

Microsoft.MachineLearningServices/kayıt defterleri

• AzureActivity
• AmlRegistryReadEventsLog
• AmlRegistryWriteEventsLog

Etkinlik günlüğü

Bağlı tablo, bu hizmetin etkinlik günlüğüne kaydedilebilecek işlemleri listeler. Bu işlemler, etkinlik günlüğündeki tüm olası kaynak sağlayıcısı işlemlerinin bir alt kümesidir.

Etkinlik günlüğü girdilerinin şeması hakkında daha fazla bilgi için bkz . Etkinlik Günlüğü şeması.

Aşağıdaki tabloda, etkinlik günlüğünde oluşturulabilecek Machine Learning ile ilgili bazı işlemler listelanmıştır. Microsoft.MachineLearningServices işlemlerinin tam listesi için bkz . Microsoft.MachineLearningServices kaynak sağlayıcısı işlemleri.

Operasyon	Açıklama
Machine Learning çalışma alanı oluşturur veya güncelleştirir	Çalışma alanı oluşturuldu veya güncelleştirildi
CheckComputeNameAvailability	İşlem adının zaten kullanımda olup olmadığını denetleme
İşlem kaynaklarını oluşturur veya güncelleştirir	İşlem kaynağı oluşturuldu veya güncelleştirildi
İşlem kaynaklarını siler	İşlem kaynağı silindi
Gizli dizileri listeleme	Machine Learning çalışma alanı için işlemde listelenen gizli diziler

Günlük şemaları

Azure Machine Learning aşağıdaki şemaları kullanır.

AmlComputeJobEvent tablosu

Özellik	Açıklama
TimeGenerated	Günlük girişinin oluşturulduğu zaman
OperationName	Günlük olayıyla ilişkili işlemin adı
Kategori	Günlük olayının adı
JobId	Gönderilen işin kimliği
ExperimentId	Denemenin Kimliği
ExperimentName	Denemenin Adı
CustomerSubscriptionId	Deneme ve İş'in gönderildiği SubscriptionId
Workspacename	Makine öğrenmesi çalışma alanının adı
ClusterName	Kümenin Adı
ProvisioningState	İş gönderiminin durumu
ResourceGroupName	Kaynak grubunun adı
İşAdı	İşin Adı
ClusterId	Kümenin kimliği
EventType	İş olayının türü. Örneğin, JobSubmitted, JobRunning, JobFailed, JobSucceeded.
ExecutionState	İşin durumu (Çalıştır). Örneğin, Kuyruğa Alındı, Çalışıyor, Başarılı, Başarısız
ErrorDetails	İş hatasının ayrıntıları
CreationApiVersion	İşi oluşturmak için kullanılan API sürümü
ClusterResourceGroupName	Kümenin kaynak grubu adı
TFWorkerCount	TF çalışanlarının sayısı
TFParameterServerCount	TF parametre sunucusu sayısı
ToolType	Kullanılan araç türü
RunInContainer	İşin bir kapsayıcı içinde çalıştırılıp çalıştırılmaması gerektiğini açıklayan bayrak
JobErrorMessage	İş hatasının ayrıntılı iletisi
NodeId	İşin çalıştığı yerde oluşturulan düğümün kimliği

AmlComputeClusterEvent tablosu

Özellik	Açıklama
TimeGenerated	Günlük girişinin oluşturulduğu zaman
OperationName	Günlük olayıyla ilişkili işlemin adı
Kategori	Günlük olayının adı
ProvisioningState	Kümenin sağlama durumu
ClusterName	Kümenin adı
ClusterType	Kümenin türü
Oluşturan	Kümeyi oluşturan kullanıcı
CoreCount	Kümedeki çekirdek sayısı
VmSize	Kümenin vm boyutu
VmPriority	Dedicated/LowPriority kümesi içinde oluşturulan düğümlerin önceliği
ScalingType	El ile/otomatik küme ölçeklendirme türü
InitialNodeCount	Kümenin ilk düğüm sayısı
MinimumNodeCount	Kümenin en düşük düğüm sayısı
MaximumNodeCount	Kümenin düğüm sayısı üst sınırı
NodeDeallocationOption	Düğümün serbest bırakılması nasıl gerekir?
Publisher	Küme türünün yayımcısı
Sunduğu	Kümenin oluşturulduğu teklif
Sku	Küme içinde oluşturulan Düğüm/VM'nin SKU'su
Sürüm	Node/VM oluşturulurken kullanılan görüntünün sürümü
SubnetId	Kümenin SubnetId değeri
AllocationState	Küme ayırma durumu
CurrentNodeCount	Kümenin geçerli düğüm sayısı
TargetNodeCount	Ölçeği artırma/azaltma sırasında kümenin hedef düğüm sayısı
EventType	Küme oluşturma sırasındaki olay türü.
NodeIdleTimeSecondsBeforeScaleDown	Kümenin ölçeği azaltılmadan önce saniyeler içinde boşta kalma süresi
PreemptedNodeCount	Kümenin önceden damgalanmış düğüm sayısı
IsResizeGrow	Kümenin ölçeğinin artırıldığını gösteren bayrak
VmFamilyName	Küme içinde oluşturulabilecek düğümlerin VM ailesinin adı
LeavingNodeCount	Kümenin düğüm sayısı bırak
UnusableNodeCount	Kümenin kullanılamaz düğüm sayısı
IdleNodeCount	Kümenin boşta düğüm sayısı
RunningNodeCount	Kümenin çalışan düğüm sayısı
PreparingNodeCount	Kümenin düğüm sayısı hazırlanıyor
QuotaAllocated	Kümeye ayrılan kota
QuotaUtilized	Kümenin kullanılan kotası
AllocationStateTransitionTime	Bir durumdan diğerine geçiş süresi
ClusterErrorCodes	Küme oluşturma veya ölçeklendirme sırasında alınan hata kodu
CreationApiVersion	Küme oluşturulurken kullanılan API sürümü

AmlComputeInstanceEvent tablosu

Özellik	Açıklama
Tür	Günlük olayının adı: AmlComputeInstanceEvent
TimeGenerated	Günlük girişinin oluşturulduğu saat (UTC)
Level	Olayın önem düzeyi. Bilgilendirilebilir, Uyarı, Hata veya Kritik olmalıdır.
ResultType	Etkinliğin durumu. Tipik değerler Şunlardır: Başlatıldı, Devam Ediyor, Başarılı, Başarısız, Etkin ve Çözüldü.
CorrelationId	Uygun olduğunda bir dizi ilgili olayı gruplandırmak için kullanılan GUID.
OperationName	Günlük girişiyle ilişkilendirilmiş işlemin adı
Kimlik	İşlemi gerçekleştiren kullanıcının veya uygulamanın kimliği.
AadTenantId	İşlemin gönderildiği Microsoft Entra kiracı kimliği.
AmlComputeInstanceName	"Günlük girişiyle ilişkili işlem örneğinin adı.

AmlDataLabelEvent tablosu

Özellik	Açıklama
Tür	Günlük olayının adı: AmlDataLabelEvent
TimeGenerated	Günlük girişinin oluşturulduğu saat (UTC)
Level	Olayın önem düzeyi. Bilgilendirilebilir, Uyarı, Hata veya Kritik olmalıdır.
ResultType	Etkinliğin durumu. Tipik değerler Şunlardır: Başlatıldı, Devam Ediyor, Başarılı, Başarısız, Etkin ve Çözüldü.
CorrelationId	Uygun olduğunda bir dizi ilgili olayı gruplandırmak için kullanılan GUID.
OperationName	Günlük girişiyle ilişkilendirilmiş işlemin adı
Kimlik	İşlemi gerçekleştiren kullanıcının veya uygulamanın kimliği.
AadTenantId	İşlemin gönderildiği Microsoft Entra kiracı kimliği.
AmlProjectId	Azure Machine Learning projesinin benzersiz tanımlayıcısı.
AmlProjectName	Azure Machine Learning projesinin adı.
AmlLabelNames	Proje için oluşturulan etiket sınıfı adları.
AmlDataStoreName	Proje verilerinin depolandığı veri deposunun adı.

AmlDataSetEvent tablosu

Özellik	Açıklama
Tür	Günlük olayının adı, AmlDataSetEvent
TimeGenerated	Günlük girişinin oluşturulduğu saat (UTC)
Level	Olayın önem düzeyi. Bilgilendirilebilir, Uyarı, Hata veya Kritik olmalıdır.
ResultType	Etkinliğin durumu. Tipik değerler Şunlardır: Başlatıldı, Devam Ediyor, Başarılı, Başarısız, Etkin ve Çözüldü.
AmlWorkspaceId	Azure Machine Learning çalışma alanının GUID ve benzersiz kimliği.
OperationName	Günlük girişiyle ilişkilendirilmiş işlemin adı
Kimlik	İşlemi gerçekleştiren kullanıcının veya uygulamanın kimliği.
AadTenantId	İşlemin gönderildiği Microsoft Entra kiracı kimliği.
AmlDatasetId	Azure Machine Learning Veri Kümesinin Kimliği.
AmlDatasetName	Azure Machine Learning Veri Kümesinin adı.

AmlDataStoreEvent tablosu

Özellik	Açıklama
Tür	Günlük olayının adı, AmlDataStoreEvent
TimeGenerated	Günlük girişinin oluşturulduğu saat (UTC)
Level	Olayın önem düzeyi. Bilgilendirilebilir, Uyarı, Hata veya Kritik olmalıdır.
ResultType	Etkinliğin durumu. Tipik değerler Şunlardır: Başlatıldı, Devam Ediyor, Başarılı, Başarısız, Etkin ve Çözüldü.
AmlWorkspaceId	Azure Machine Learning çalışma alanının GUID ve benzersiz kimliği.
OperationName	Günlük girişiyle ilişkilendirilmiş işlemin adı
Kimlik	İşlemi gerçekleştiren kullanıcının veya uygulamanın kimliği.
AadTenantId	İşlemin gönderildiği Microsoft Entra kiracı kimliği.
AmlDatastoreName	Azure Machine Learning Veri Deposu'nun adı.

AmlDeploymentEvent tablosu

Özellik	Açıklama
Tür	Günlük olayının adı, AmlDeploymentEvent
TimeGenerated	Günlük girişinin oluşturulduğu saat (UTC)
Level	Olayın önem düzeyi. Bilgilendirilebilir, Uyarı, Hata veya Kritik olmalıdır.
ResultType	Etkinliğin durumu. Tipik değerler Şunlardır: Başlatıldı, Devam Ediyor, Başarılı, Başarısız, Etkin ve Çözüldü.
OperationName	Günlük girişiyle ilişkilendirilmiş işlemin adı
Kimlik	İşlemi gerçekleştiren kullanıcının veya uygulamanın kimliği.
AadTenantId	İşlemin gönderildiği Microsoft Entra kiracı kimliği.
AmlServiceName	Azure Machine Learning Hizmeti'nin adı.

AmlInferencingEvent tablosu

Özellik	Açıklama
Tür	Günlük olayının adı: AmlInferencingEvent
TimeGenerated	Günlük girişinin oluşturulduğu saat (UTC)
Level	Olayın önem düzeyi. Bilgilendirilebilir, Uyarı, Hata veya Kritik olmalıdır.
ResultType	Etkinliğin durumu. Tipik değerler Şunlardır: Başlatıldı, Devam Ediyor, Başarılı, Başarısız, Etkin ve Çözüldü.
OperationName	Günlük girişiyle ilişkilendirilmiş işlemin adı
Kimlik	İşlemi gerçekleştiren kullanıcının veya uygulamanın kimliği.
AadTenantId	İşlemin gönderildiği Microsoft Entra kiracı kimliği.
AmlServiceName	Azure Machine Learning Hizmeti'nin adı.

AmlModelsEvent tablosu

Özellik	Açıklama
Tür	Günlük olayının adı, AmlModelsEvent
TimeGenerated	Günlük girişinin oluşturulduğu saat (UTC)
Level	Olayın önem düzeyi. Bilgilendirilebilir, Uyarı, Hata veya Kritik olmalıdır.
ResultType	Etkinliğin durumu. Tipik değerler Şunlardır: Başlatıldı, Devam Ediyor, Başarılı, Başarısız, Etkin ve Çözüldü.
OperationName	Günlük girişiyle ilişkilendirilmiş işlemin adı
Kimlik	İşlemi gerçekleştiren kullanıcının veya uygulamanın kimliği.
AadTenantId	İşlemin gönderildiği Microsoft Entra kiracı kimliği.
ResultSignature	Olayın HTTP durum kodu. Tipik değerler 200, 201, 202 vb.
AmlModelName	Azure Machine Learning Modelinin adı.

AmlPipelineEvent tablosu

Özellik	Açıklama
Tür	Günlük olayının adı, AmlPipelineEvent
TimeGenerated	Günlük girişinin oluşturulduğu saat (UTC)
Level	Olayın önem düzeyi. Bilgilendirilebilir, Uyarı, Hata veya Kritik olmalıdır.
ResultType	Etkinliğin durumu. Tipik değerler Şunlardır: Başlatıldı, Devam Ediyor, Başarılı, Başarısız, Etkin ve Çözüldü.
AmlWorkspaceId	Azure Machine Learning çalışma alanının GUID ve benzersiz kimliği.
AmlWorkspaceId	Azure Machine Learning çalışma alanının adı.
OperationName	Günlük girişiyle ilişkilendirilmiş işlemin adı
Kimlik	İşlemi gerçekleştiren kullanıcının veya uygulamanın kimliği.
AadTenantId	İşlemin gönderildiği Microsoft Entra kiracı kimliği.
AmlModuleId	Modülün GUID ve benzersiz kimliği.
AmlModelName	Azure Machine Learning Modelinin adı.
AmlPipelineId	Azure Machine Learning işlem hattının kimliği.
AmlParentPipelineId	Üst Azure Machine Learning işlem hattının kimliği (kopyalama söz konusu olduğunda).
AmlPipelineDraftId	Azure Machine Learning işlem hattı taslağı kimliği.
AmlPipelineDraftName	Azure Machine Learning işlem hattı taslağı adı.
AmlPipelineEndpointId	Azure Machine Learning işlem hattı uç noktasının kimliği.
AmlPipelineEndpointName	Azure Machine Learning işlem hattı uç noktasının adı.

AmlRunEvent tablosu

Özellik	Açıklama
Tür	Günlük olayının adı, AmlRunEvent
TimeGenerated	Günlük girişinin oluşturulduğu saat (UTC)
Level	Olayın önem düzeyi. Bilgilendirilebilir, Uyarı, Hata veya Kritik olmalıdır.
ResultType	Etkinliğin durumu. Tipik değerler Şunlardır: Başlatıldı, Devam Ediyor, Başarılı, Başarısız, Etkin ve Çözüldü.
OperationName	Günlük girişiyle ilişkilendirilmiş işlemin adı
AmlWorkspaceId	Azure Machine Learning çalışma alanının GUID ve benzersiz kimliği.
Kimlik	İşlemi gerçekleştiren kullanıcının veya uygulamanın kimliği.
AadTenantId	İşlemin gönderildiği Microsoft Entra kiracı kimliği.
RunId	Çalıştırmanın benzersiz kimliği.

AmlEnvironmentEvent tablosu

Özellik	Açıklama
Tür	Günlük olayının adı, AmlEnvironmentEvent
TimeGenerated	Günlük girişinin oluşturulduğu saat (UTC)
Level	Olayın önem düzeyi. Bilgilendirilebilir, Uyarı, Hata veya Kritik olmalıdır.
OperationName	Günlük girişiyle ilişkilendirilmiş işlemin adı
Kimlik	İşlemi gerçekleştiren kullanıcının veya uygulamanın kimliği.
AadTenantId	İşlemin gönderildiği Microsoft Entra kiracı kimliği.
AmlEnvironmentName	Azure Machine Learning ortam yapılandırmasının adı.
AmlEnvironmentVersion	Azure Machine Learning ortamı yapılandırma sürümünün adı.

AMLOnlineEndpointTrafficLog tablosu (önizleme)

Özellik	Açıklama
Metot	İstemciden istenen yöntem.
Yol	İstemciden istenen yol.
SubscriptionId	Çevrimiçi uç noktanın makine öğrenmesi abonelik kimliği.
AzureMLWorkspaceId	Çevrimiçi uç noktanın makine öğrenmesi çalışma alanı kimliği.
AzureMLWorkspaceName	Çevrimiçi uç noktanın makine öğrenmesi çalışma alanı adı.
EndpointName	Çevrimiçi uç noktanın adı.
DeploymentName	Çevrimiçi dağıtımın adı.
Protokol	İsteğin protokolü.
ResponseCode	İstemciye döndürülen son yanıt kodu.
ResponseCodeReason	İstemciye döndürülen son yanıt kodu nedeni.
ModelStatusCode	Modelden gelen yanıt durumu kodu.
ModelStatusReason	Modelden gelen yanıt durumu nedeni.
RequestPayloadSize	İstemciden alınan toplam bayt.
ResponsePayloadSize	İstemciye geri gönderilen toplam bayt sayısı.
UserAgent	açıklamalar da dahil olmak üzere isteğin kullanıcı aracısı üst bilgisi en fazla 70 karaktere yuvarlanır.
XRequestId	Azure Machine Learning tarafından dahili izleme için oluşturulan istek kimliği.
XMSClientRequestId	İstemci tarafından oluşturulan izleme kimliği.
TotalDurationMs	İstek başlangıç zamanından istemciye geri gönderilen son yanıt baytından milisaniye cinsinden süre. İstemcinin bağlantısı kesildiyse, başlangıç zamanından istemci bağlantı kesme süresine kadar ölçür.
RequestDurationMs	İstek başlangıç zamanından istemciden alınan isteğin son bayta kadar olan milisaniye cinsinden süre.
ResponseDurationMs	İstek başlangıç zamanından modelden okunan ilk yanıt baytlarına kadar milisaniye cinsinden süre.
RequestThrottlingDelayMs	Ağ azaltma nedeniyle istek veri aktarımında milisaniye cinsinden gecikme.
ResponseThrottlingDelayMs	Ağ azaltma nedeniyle yanıt veri aktarımında milisaniye cinsinden gecikme.

Bu günlük hakkında daha fazla bilgi için bkz . Çevrimiçi uç noktaları izleme.

AMLOnlineEndpointConsoleLog

Özellik	Açıklama
TimeGenerated	Günlüğün oluşturulduğu zaman damgası (UTC).
OperationName	Günlük kaydıyla ilişkili işlem.
InstanceId	Bu günlük kaydını oluşturan örneğin kimliği.
DeploymentName	Günlük kaydıyla ilişkili dağıtımın adı.
ContainerName	Günlüğün oluşturulduğu kapsayıcının adı.
İleti	Günlüğün içeriği.

Bu günlük hakkında daha fazla bilgi için bkz . Çevrimiçi uç noktaları izleme.

AMLOnlineEndpointEventLog (önizleme)

Özellik	Açıklama
TimeGenerated	Günlüğün oluşturulduğu zaman damgası (UTC).
OperationName	Günlük kaydıyla ilişkili işlem.
InstanceId	Bu günlük kaydını oluşturan örneğin kimliği.
DeploymentName	Günlük kaydıyla ilişkili dağıtımın adı.
Veri Akışı Adı	Olayın adı.
İleti	Olayın içeriği.

Bu günlük hakkında daha fazla bilgi için bkz . Çevrimiçi uç noktaları izleme.

İlgili içerik

• Machine Learning'i izlemenin açıklaması için bkz. Machine Learning'i İzleme.
• Azure kaynaklarını izleme hakkında ayrıntılı bilgi için bkz . Azure İzleyici ile Azure kaynaklarını izleme.