Monitorare Azure Machine Learning

L'articolo illustra:

• I tipi di dati di monitoraggio che è possibile raccogliere per questo servizio.
• Modi per analizzare i dati.

Quando si hanno applicazioni e processi di business critici che si basano sulle risorse di Azure, è necessario monitorare e ricevere avvisi per il sistema. Il servizio Monitoraggio di Azure raccoglie e aggrega metriche e log da ogni componente del sistema. Il Monitoraggio di Azure offre una visione sulla disponibilità, le prestazioni e la resilienza e notifica i problemi. È possibile usare il portale di Azure, PowerShell, l'interfaccia della riga di comando di Azure, l'API REST o le librerie client per configurare e visualizzare i dati di monitoraggio.

• Per altre informazioni sul monitoraggio di Azure, vedere Informazioni generali sul Monitoraggio di Azure.
• Per altre informazioni su come monitorare le risorse di Azure in generale, vedere Monitorare le risorse di Azure con Monitoraggio di Azure.

Approfondimenti

Per alcuni servizi di Azure, nel portale di Azure è disponibile un dashboard di monitoraggio predefinito che fornisce un punto iniziale per il monitoraggio del servizio. Questi dashboard sono denominati informazioni dettagliate ed è possibile trovarli nell'hub di Insights del Monitoraggio di Azure nel portale di Azure.

Azure Machine Learning può usare Application Insights per tenere traccia delle metriche e dei log. È possibile inviare metriche e log predefiniti ad Application Insights e usare le sue funzionalità, ad esempio Metriche in tempo reale, Ricerca delle transazioni, Errori e Prestazioni per un’ulteriore analisi. Per altre informazioni, vedere Monitorare gli endpoint online.

Tipi di risorsa

Azure usa il concetto di tipi di risorse e ID per identificare tutti gli elementi in una sottoscrizione. I tipi di risorse fanno anche parte degli ID della risorsa per ogni risorsa in esecuzione in Azure. Ad esempio, un tipo di risorsa per una macchina virtuale è Microsoft.Compute/virtualMachines. Per un elenco dei servizi e dei relativi tipi di risorse associati, vedere Provider di risorse.

Il Monitoraggio di Azure organizza in modo analogo i dati di monitoraggio di base in metriche e log in base ai tipi di risorse, detti anche spazi dei nomi. Sono disponibili metriche e log diversi per diversi tipi di risorse. Il servizio potrebbe essere associato a più tipi di risorse.

Per altre informazioni sui tipi di risorse per Azure Machine Learning, vedere Informazioni di riferimento sui dati di monitoraggio di Machine Learning.

Archiviazione di dati

Per il Monitoraggio di Azure:

• I dati delle metriche vengono archiviati dal database di metriche del Monitoraggio di Azure.
• I dati di log vengono archiviati nell'archivio dei log del Monitoraggio di Azure. Log Analytics è uno strumento nel portale di Azure in grado di eseguire query su questo archivio.
• Il log attività di Azure è un archivio separato con la propria interfaccia nel portale di Azure.

È possibile facoltativamente instradare i dati delle metriche e dei log attività all'archivio di log di Azure Monitor. È quindi possibile usare Analisi dei log per eseguire query sui dati e correlarli con altri dati di log.

Molti servizi possono usare le impostazioni di diagnostica per inviare i dati delle metriche e dei log a location di archiviazione esterne a Azure Monitor. Gli esempi includono Archiviazione di Azure, sistemi partner ospitati e sistemi partner non Azure utilizzando Event Hubs.

Per informazioni dettagliate su come il Monitoraggio di Azure archivia i dati, vedere la piattaforma dati del Monitoraggio di Azure.

Metriche della piattaforma del Monitoraggio di Azure

Il Monitoraggio di Azure fornisce metriche della piattaforma per la maggior parte dei servizi. Le metriche sono:

• Definito singolarmente per ogni namespace.
• Memorizzate nel database di metriche di serie temporali di Azure Monitor.
• Leggere e in grado di creare avvisi in tempo quasi reale.
• Usate per tenere traccia delle prestazioni di una risorsa nel tempo.

Raccolta: il Monitoraggio di Azure raccoglie automaticamente le metriche della piattaforma. Non è richiesta alcuna configurazione.

Routing: è anche possibile instradare alcune metriche della piattaforma ai log di Monitoraggio di Azure/Log Analytics per poterle eseguire query con altri dati di log. Controllare l'impostazione di esportazione DS per ogni metrica per verificare se è possibile usare un'impostazione di diagnostica per instradare la metrica ai log di Monitoraggio di Azure/Log Analytics.

• Per altre informazioni, vedere impostazioni delle metriche di diagnostica.
• Per configurare le impostazioni di diagnostica per un servizio, vedere Creare impostazioni di diagnostica in Monitoraggio di Azure.

Per un elenco di tutte le metriche che è possibile raccogliere per tutte le risorse nel Monitoraggio di Azure, vedere Metriche supportate nel Monitoraggio di Azure.

Per un elenco delle metriche disponibili per Azure Machine Learning, vedere Informazioni di riferimento per i dati di monitoraggio di Machine Learning.

Tutte le metriche per Azure Machine Learning si trovano nello spazio dei nomi dell'area di lavoro del servizio Machine Learning.

Log delle risorse di Monitoraggio di Azure

I log delle risorse forniscono informazioni dettagliate sulle operazioni eseguite da una risorsa di Azure. I log vengono generati automaticamente, ma è necessario indirizzarli verso i log del Monitoraggio di Azure per salvarli o interrogarli. I log sono organizzati in categorie. Un determinato spazio dei nomi potrebbe avere più categorie di registri delle risorse.

Raccolta: i log delle risorse non vengono raccolti e archiviati fino a quando non si crea un'impostazione di diagnostica e li si instrada verso una o più posizioni. Quando si crea un'impostazione di diagnostica, si specificano quali categorie di log raccogliere. Esistono diversi modi per creare e gestire le impostazioni di diagnostica, tra cui il portale di Azure, il livello programmatico e anche i Criteri di Azure.

Pianificazione percorso: l'impostazione predefinita consigliata consiste nell'instradare i log delle risorse verso i log del Monitoraggio di Azure in modo da poterli interrogare con altri dati di log. Sono disponibili anche altre location, ad esempio Azure Storage, Azure Event Hubs e alcuni partner di monitoraggio Microsoft. Per altre informazioni, vedere Log delle risorse di Azure e Destinazioni del log delle risorse.

Per informazioni dettagliate sulla raccolta, l'archiviazione e l'instradamento dei log delle risorse, vedere Impostazioni di diagnostica nel Monitoraggio di Azure.

Per un elenco di tutte le categorie di log delle risorse disponibili nel Monitoraggio di Azure, vedere Log delle risorse supportati nel Monitoraggio di Azure.

Tutti i log delle risorse nel Monitoraggio di Azure hanno gli stessi campi d'intestazione, seguiti da campi specifici del servizio. Lo schema comune è descritto in Schema dei log delle risorse di Monitoraggio di Azure.

Per le categorie di log delle risorse disponibili, le tabelle di Log Analytics associate e gli schemi dei log per Azure Machine Learning, vedere Informazioni di riferimento sui dati di monitoraggio di Machine Learning.

Log attività di Azure

Il log attività contiene eventi a livello di sottoscrizione che tengono traccia delle operazioni per ogni risorsa di Azure vista dall'esterno, ad esempio la creazione di una nuova risorsa o l'avvio di una macchina virtuale.

Raccolta: gli eventi del log attività vengono generati e raccolti automaticamente in un archivio separato per la visualizzazione nel portale di Azure.

Pianificazione percorso: è possibile inviare i dati del log attività ai log di Monitoraggio di Azure in modo da poterli analizzare insieme ad altri dati di log. Sono disponibili anche altre posizioni, ad esempio Archiviazione di Azure, Hub eventi di Azure e alcuni partner di monitoraggio Microsoft. Per altre informazioni su come instradare i log attività, vedere Informazioni generali sul log attività di Azure.

Analizzare i dati di monitoraggio

Sono disponibili molti strumenti per l'analisi dei dati di monitoraggio.

Strumenti di Monitoraggio di Azure

Il Monitoraggio di Azure supporta gli strumenti di base seguenti:

• Esplora metriche, uno strumento nel portale di Azure che consente di visualizzare e analizzare le metriche per le risorse di Azure. Per altre informazioni, vedere Analizzare le metriche con Esplora metriche dell'Azure Monitor.

• Log Analytics, uno strumento nel portale di Azure che consente di eseguire query e analizzare i dati di log usando il linguaggio di query Kusto (KQL). Per ulteriori informazioni, consultare Guida introduttiva alle query di log in Azure Monitor.

• Il log delle attività dispone di un'interfaccia utente nel portale di Azure, che consente la visualizzazione e le ricerche di base. Per eseguire analisi più approfondite, è necessario instradare i dati verso i log di Monitoraggio di Azure ed eseguire query più complesse in Log Analytics.

Gli strumenti che consentono una visualizzazione più complessa includono:

• I dashboard che consentono di combinare tipi di dati diversi in un singolo riquadro nel portale di Azure.
• Cartelle di lavoro, report personalizzabili che è possibile creare nel portale di Azure. Le cartelle di lavoro possono includere testo, metriche e query di log.
• Grafana è una piattaforma aperta, ideale per i dashboard operativi. È possibile usare Grafana per creare dashboard che includano dati da più origini diverse dal Monitoraggio di Azure.
• Power BI, un servizio di analisi aziendale che fornisce visualizzazioni interattive per un'ampia varietà di origini dati. È possibile configurare per Power BI per importare automaticamente i dati di log da Monitoraggio di Azure per sfruttare i vantaggi di queste visualizzazioni.

Strumenti di esportazione del Monitoraggio di Azure

È possibile ottenere dati dal Monitoraggio di Azure in altri strumenti usando i metodi seguenti:

• Metriche: usare l'API REST per le metriche per estrarre i dati delle metriche dal database delle metriche del Monitoraggio di Azure. L'API supporta espressioni di filtro per perfezionare i dati recuperati. Per altre informazioni, vedere Informazioni di riferimento sull'API REST del Monitoraggio di Azure.

• Log: usare l'API REST o le librerie client associate.

• Un'altra opzione è l'esportazione dati dell'area di lavoro.

Per iniziare a usare l'API REST per il Monitoraggio di Azure, vedere Procedura dettagliata per l'API REST del Monitoraggio di Azure.

Query Kusto

È possibile analizzare i dati di monitoraggio nell'archivio dei Log di Azure Monitor/Log Analytics usando il linguaggio di query Kusto (KQL).

Per un elenco delle query comuni per qualsiasi servizio, vedere l'interfaccia query di Analisi dei log.

Usare le query seguenti per monitorare le risorse di Azure Machine Learning:

• Recuperare i processi non riusciti negli ultimi cinque giorni:

  AmlComputeJobEvent
  | where TimeGenerated > ago(5d) and EventType == "JobFailed"
  | project  TimeGenerated , ClusterId , EventType , ExecutionState , ToolType
  

• Ottenere i record per un nome di lavoro specifico:

  AmlComputeJobEvent
  | where JobName == "automl_a9940991-dedb-4262-9763-2fd08b79d8fb_setup"
  | project  TimeGenerated , ClusterId , EventType , ExecutionState , ToolType
  

• Ottenere gli eventi del cluster negli ultimi cinque giorni per i cluster in cui le dimensioni della macchina virtuale sono Standard_D2s_v5:

  AmlComputeClusterEvent
  | where TimeGenerated > ago(4d) and VmSize == "STANDARD_D2S_V5"
  | project  ClusterName , InitialNodeCount , MaximumNodeCount , QuotaAllocated , QuotaUtilized
  

• Ottenere le allocazioni dei nodi del cluster negli ultimi otto giorni:

  AmlComputeClusterEvent
  | where TimeGenerated > ago(8d) and TargetNodeCount  > CurrentNodeCount
  | project TimeGenerated, ClusterName, CurrentNodeCount, TargetNodeCount
  

Quando si connettono più aree di lavoro di Azure Machine Learning alla stessa area di lavoro Log Analytics, è possibile eseguire query su tutte le risorse.

• Ottenere il numero di nodi in esecuzione tra aree di lavoro e cluster nell'ultimo giorno:

  AmlComputeClusterEvent
  | where TimeGenerated > ago(1d)
  | summarize avgRunningNodes=avg(TargetNodeCount), maxRunningNodes=max(TargetNodeCount)
           by Workspace=tostring(split(_ResourceId, "/")[8]), ClusterName, ClusterType, VmSize, VmPriority
  

• Ottenere le richieste non riuscite dell'endpoint online nelle ultime 24 ore.

  AmlOnlineEndpointTrafficLog
  | where TimeGenerated > ago(1d) and ResponseCode != 200
  | project TimeGenerated, EndpointName, DeploymentName, ResponseCode, ResponseCodeReason
  

Avvisi

Gli avvisi di Monitoraggio di Azure notificano in modo proattivo quando vengono riscontrate condizioni specifiche nei dati di monitoraggio. Consentono di identificare e risolvere i problemi del sistema prima che gli utenti li notino. Per altre informazioni, vedere Avvisi di Monitoraggio di Azure.

Esistono molte origini di avvisi comuni per le risorse di Azure. Per esempi di avvisi più comuni per le risorse di Azure, vedere Query di esempio per avvisi di log. Il sito Avvisi di base di Monitoraggio di Azure (AMBA) offre un metodo semi-automatizzato per implementare importanti avvisi, dashboard e linee guida per le metriche della piattaforma. Il sito si applica a un sottoinsieme di servizi di Azure in continua espansione, inclusi tutti i servizi che fanno parte della zona di destinazione di Azure.

Lo schema di allerta comune standardizza l'utilizzo delle notifiche di avviso di Azure Monitor. Per altre informazioni, vedere lo Schema degli avvisi comuni.

Tipi di avviso:

È possibile creare avvisi su qualsiasi metrica o fonte di dati di log nella piattaforma di dati di Monitoraggio di Azure. Esistono molti tipi diversi di avvisi a seconda dei servizi monitorati e dei dati di monitoraggio raccolti. Ogni tipo di avviso presenta vantaggi e svantaggi. Per altre informazioni, vedere Scegliere il tipo di avviso di monitoraggio corretto.

L'elenco seguente descrive i tipi di avvisi del Monitoraggio di Azure che è possibile creare:

• Gli avvisi delle metriche valutano le metriche delle risorse a intervalli regolari. Le metriche possono essere metriche della piattaforma, metriche personalizzate, log di Monitoraggio di Azure convertiti in metriche o metriche di Application Insights. Gli avvisi delle metriche possono anche applicare più condizioni e soglie dinamiche.
• Gli avvisi relativi ai log consentono agli utenti di utilizzare una query di Log Analytics per valutare i log delle risorse con una frequenza predefinita.
• Gli avvisi dei log attività vengono attivati quando si verifica un nuovo evento del log attività che soddisfa le condizioni definite. Gli avvisi sull'integrità delle risorse e gli avvisi sull'integrità dei servizi sono avvisi di log delle attività che segnalano l'integrità dei servizi e delle risorse.

Alcuni servizi di Azure supportano anche avvisi di rilevamento intelligente, avvisi Prometheus o regole di avviso consigliate.

Per alcuni servizi, è possibile effettuare un monitoraggio su larga scala applicando la stessa regola di avviso delle metriche a più risorse dello stesso tipo presenti nella stessa area di Azure. Vengono inviate notifiche singole per ogni risorsa monitorata. Per i servizi e i cloud di Azure supportati, vedere Monitorare più risorse con una regola di avviso.

Regole di avviso di Machine Learning

La tabella seguente elenca le regole di avviso comuni e consigliate per Machine Learning.

Consigli dell'Advisor

Per alcuni servizi, se si verificano condizioni critiche o modifiche imminenti durante le operazioni sulle risorse, viene visualizzato un avviso nella pagina Panoramica del servizio nel portale. È possibile trovare altre informazioni e correzioni consigliate per l'avviso in Consigli di Advisor in Monitoraggio nel menu a sinistra. Durante il normale funzionamento non viene visualizzato nessun consiglio di Advisor.

Per altre informazioni su Azure Advisor, vedere Informazioni generali su Azure Advisor.

Contenuto correlato

• Per informazioni di riferimento su metriche, log e altri valori importanti creati per Machine Learning, vedere Informazioni di riferimento sui dati di monitoraggio di Machine Learning.
• Per informazioni dettagliate generali sul monitoraggio delle risorse di Azure, vedere Monitorare le risorse di Azure con Monitoraggio di Azure.
• Per informazioni sull'uso delle quote correlate a Machine Learning, vedere Gestire e richiedere quote per le risorse di Azure.