Azure OpenAI monitorozása

Ez a cikk a következőket ismerteti:

• A szolgáltatáshoz gyűjthető monitorozási adatok típusai.
• Az adatok elemzésének módjai.

Ha olyan kritikus alkalmazásokkal és üzleti folyamatokkal rendelkezik, amelyek Az Azure-erőforrásokra támaszkodnak, figyelnie kell és riasztásokat kell kapnia a rendszeréről. Az Azure Monitor szolgáltatás a rendszer minden összetevőjéből gyűjti és összesíti a metrikákat és naplókat. Az Azure Monitor áttekintést nyújt a rendelkezésre állásról, a teljesítményről és a rugalmasságról, és értesíti Önt a problémákról. A monitorozási adatok beállításához és megtekintéséhez használhatja az Azure Portalt, a PowerShellt, az Azure CLI-t, a REST API-t vagy az ügyfélkódtárakat.

• Az Azure Monitorral kapcsolatos további információkért tekintse meg az Azure Monitor áttekintését.
• Az Azure-erőforrások általános monitorozásával kapcsolatos további információkért lásd : Azure-erőforrások monitorozása az Azure Monitorral.

Irányítópultok

Az Azure OpenAI minden Egyes Azure OpenAI-erőforráshoz beépített irányítópultokat biztosít. A monitorozási irányítópultok bejelentkezéséhez https://portal.azure.com és az Azure OpenAI-erőforrások áttekintési paneljének kiválasztásához.

Az irányítópultok négy kategóriába vannak csoportosítva: HTTP-kérések, jogkivonatalapú használat, PTU-kihasználtság és finomhangolás.

Adatgyűjtés és útválasztás az Azure Monitorban

Az Azure OpenAI ugyanazokat a monitorozási adatokat gyűjti, mint más Azure-erőforrások. Az Azure Monitor konfigurálható úgy, hogy tevékenységnaplókban, erőforrásnaplókban, virtuálisgép-naplókban és platformmetrikákban hozzon létre adatokat. További információt az Azure-erőforrások adatainak monitorozása című témakörben talál.

A platformmetrikákat és az Azure Monitor-tevékenységnaplót a rendszer automatikusan összegyűjti és tárolja. Ezek az adatok diagnosztikai beállítással más helyekre irányíthatók. Az Azure Monitor erőforrásnaplói nem gyűjthetők és tárolhatók, amíg létre nem hoz egy diagnosztikai beállítást, majd átirányítja a naplókat egy vagy több helyre.

Diagnosztikai beállítás létrehozásakor meg kell adnia, hogy milyen kategóriájú naplókat kíván gyűjteni. A diagnosztikai beállítások Azure Portal, Azure CLI vagy PowerShell használatával történő létrehozásáról további információt a platformnaplók és metrikák Azure-beli gyűjtéséhez készült diagnosztikai beállítás létrehozása című témakörben talál.

Ne feledje, hogy a diagnosztikai beállítások használata és az adatok Azure Monitor-naplókba való küldése más költségekkel jár. További információkért tekintse meg az Azure Monitor-naplók költségszámításait és lehetőségeit.

Az összegyűjthető metrikákat és naplókat az alábbi szakaszok ismertetik.

Erőforrástípusok

Az Azure az erőforrástípusok és azonosítók fogalmát használja az előfizetések minden elemének azonosítására. Az erőforrástípusok az Azure-ban futó összes erőforrás erőforrásazonosítóinak is részét képezik. A virtuális gépek egyik erőforrástípusa például az Microsoft.Compute/virtualMachines. A szolgáltatások és a hozzájuk kapcsolódó erőforrástípusok listáját az Erőforrás-szolgáltatók című témakörben találja.

Az Azure Monitor hasonlóan rendszerezi az alapvető monitorozási adatokat metrikákba és naplókba az erőforrástípusok, más néven névterek alapján. Különböző metrikák és naplók érhetők el a különböző erőforrástípusokhoz. Előfordulhat, hogy a szolgáltatás több erőforrástípushoz is társítva van.

Az Azure OpenAI erőforrástípusaival kapcsolatos további információkért lásd az Azure OpenAI monitorozási adatreferenciáit.

Adattárolás

Azure Monitor esetén:

• A metrikák adatait az Azure Monitor metrikák adatbázisa tárolja.
• A naplóadatok tárolása az Azure Monitor naplók tárolójában történik. A Log Analytics egy eszköz az Azure Portalon, amely le tudja kérdezni ezt az áruházat.
• Az Azure-tevékenységnapló egy külön tároló, amelynek saját felülete van az Azure Portalon.

A metrikák és a tevékenységnaplók adatait igény szerint átirányíthatja az Azure Monitor-naplók tárolójába. Ezután a Log Analytics használatával lekérdezheti az adatokat, és összehasonlíthatja azokat más naplóadatokkal.

Számos szolgáltatás diagnosztikai beállításokkal küldhet metrikákat és naplóadatokat az Azure Monitoron kívüli más tárolóhelyekre. Ilyenek például az Azure Storage, a üzemeltetett partnerrendszerek és a nem Azure-beli partnerrendszerek az Event Hubs használatával.

Az Azure Monitor adatainak tárolásáról az Azure Monitor adatplatformja nyújt részletes tájékoztatást.

Az Azure Monitor platformmetrikái

Az Azure Monitor platformmetrikát biztosít a legtöbb szolgáltatáshoz. Ezek a metrikák a következők:

• Egyedileg definiálva minden névtérhez.
• Az Azure Monitor idősoros metrikák adatbázisában tárolva.
• Könnyű és képes közel valós idejű riasztások támogatására.
• Egy erőforrás teljesítményének nyomon követésére szolgál az idő függvényében.

Gyűjtemény: Az Azure Monitor automatikusan gyűjti a platformmetrikákat. Nem igényel konfigurálást.

Útválasztás: Egyes platformmetrikákat az Azure Monitor-naplókba/ Log Analyticsbe is átirányíthat, hogy más naplóadatokkal is lekérdezhesse őket. Ellenőrizze az egyes metrikák DS-exportálási beállításait, és ellenőrizze, hogy használhat-e diagnosztikai beállítást a metrika Azure Monitor-naplókhoz/ Log Analyticshez való átirányításához.

• További információt a Metrikák diagnosztikai beállításában talál.
• A szolgáltatás diagnosztikai beállításainak konfigurálásához lásd: Diagnosztikai beállítások létrehozása az Azure Monitorban.

Az Azure Monitor összes erőforrásához gyűjthető metrikák listájáért tekintse meg az Azure Monitor támogatott metrikáit.

Az Azure OpenAI az Azure AI-szolgáltatások egy részhalmazával közös. Az Azure OpenAI-hoz elérhető metrikák listájáért tekintse meg az Azure OpenAI monitorozási adatreferenciáját.

Azure Monitor-erőforrásnaplók

Az erőforrásnaplók betekintést nyújtanak az Azure-erőforrások által végrehajtott műveletekbe. A naplók automatikusan jönnek létre, de a mentésükhöz vagy lekérdezésükhöz az Azure Monitor naplóihoz kell irányítani őket. A naplók kategóriákba vannak rendezve. Egy adott névtér több erőforrásnapló-kategóriával is rendelkezhet.

Gyűjtemény: Az erőforrásnaplók csak akkor lesznek összegyűjtve és tárolva, ha diagnosztikai beállítást hoz létre, és a naplókat egy vagy több helyre irányítja. Diagnosztikai beállítás létrehozásakor meg kell adnia, hogy milyen kategóriájú naplókat kíván gyűjteni. A diagnosztikai beállításokat többféleképpen is létrehozhatja és karbantarthatja, beleértve az Azure Portalt is, programozott módon, és bár az Azure Policyt.

Útválasztás: A javasolt alapértelmezett beállítás az erőforrásnaplók Azure Monitor-naplókba való átirányítása, hogy más naplóadatokkal is lekérdezhesse őket. Más helyek is elérhetők, például az Azure Storage, az Azure Event Hubs és bizonyos Microsoft monitorozási partnerek. További információ: Azure-erőforrásnaplók és erőforrásnapló-célhelyek.

Az erőforrásnaplók gyűjtésével, tárolásával és útválasztásával kapcsolatos részletes információkért tekintse meg az Azure Monitor diagnosztikai beállításait.

Az Azure Monitor összes elérhető erőforrásnapló-kategóriájának listáját lásd: Támogatott erőforrásnaplók az Azure Monitorban.

Az Azure Monitor összes erőforrásnaplója ugyanazokkal a fejlécmezőkkel rendelkezik, amelyeket a szolgáltatásspecifikus mezők követnek. A közös sémát az Azure Monitor erőforrásnapló-sémája ismerteti.

Az elérhető erőforrásnapló-kategóriákról, a hozzájuk tartozó Log Analytics-táblákról és az Azure OpenAI naplós sémáiról lásd az Azure OpenAI monitorozási adatreferenciáját.

Azure-tevékenységnapló

A tevékenységnapló előfizetésszintű eseményeket tartalmaz, amelyek nyomon követik az egyes Azure-erőforrások műveleteit az adott erőforráson kívülről látható módon; például új erőforrás létrehozása vagy virtuális gép indítása.

Gyűjtemény: A tevékenységnapló-események automatikusan létrejönnek, és egy külön tárolóban lesznek összegyűjtve az Azure Portalon való megtekintéshez.

Útválasztás: Tevékenységnapló-adatokat küldhet az Azure Monitor-naplókba, hogy más naplóadatokkal együtt elemezhesse azokat. Más helyek is elérhetők, például az Azure Storage, az Azure Event Hubs és bizonyos Microsoft monitorozási partnerek. A tevékenységnapló irányításával kapcsolatos további információkért tekintse meg az Azure-tevékenységnapló áttekintését.

Monitorozási adatok elemzése

A monitorozási adatok elemzésére számos eszköz áll rendelkezésre.

Azure Monitor-eszközök

Az Azure Monitor a következő alapvető eszközöket támogatja:

• A Metrics Explorer egy eszköz az Azure Portalon, amely lehetővé teszi az Azure-erőforrások mérőszámainak megtekintését és elemzését. További információ: Metrikák elemzése az Azure Monitor metrikakezelőjével.

• A Log Analytics egy eszköz az Azure Portalon, amely lehetővé teszi a naplóadatok lekérdezését és elemzését a Kusto lekérdezési nyelv (KQL) használatával. További információ: A napló lekérdezéseinek első lépései az Azure Monitorban.

• A tevékenységnapló, amely egy felhasználói felülettel rendelkezik az Azure Portalon a megtekintéshez és az alapszintű keresésekhez. A részletesebb elemzéshez át kell irányítania az adatokat az Azure Monitor-naplókba, és összetettebb lekérdezéseket kell futtatnia a Log Analyticsben.

Az összetettebb vizualizációt lehetővé tevő eszközök a következők:

• Irányítópultok , amelyek lehetővé teszik, hogy különböző típusú adatokat egyesítsen egyetlen panelen az Azure Portalon.
• Az Azure Portalon létrehozható munkafüzetek, testreszabható jelentések. A munkafüzetek tartalmazhatnak szöveget, metrikákat és napló lekérdezéseket.
• Grafana, egy nyíltplatformos eszköz, amely kiválóan működik az irányítópultokon. A Grafana használatával olyan irányítópultokat hozhat létre, amelyek az Azure Monitoron kívül több forrásból származó adatokat is tartalmaznak.
• A Power BI egy üzleti elemzési szolgáltatás, amely interaktív vizualizációkat biztosít különböző adatforrásokban. A Power BI-t úgy konfigurálhatja, hogy automatikusan importálja a naplóadatokat az Azure Monitorból a vizualizációk előnyeinek kihasználásához.

Diagnosztikai beállítások konfigurálása

Az összes metrika exportálható az Azure Monitor diagnosztikai beállításaival. A naplók és metrikák adatainak az Azure Monitor Log Analytics-lekérdezésekkel való elemzéséhez konfigurálnia kell az Azure OpenAI-erőforrás és a Log Analytics-munkaterület diagnosztikai beállításait.

A diagnosztikai beállítások konfigurálása után metrikákkal és naplóadatokkal dolgozhat az Azure OpenAI-erőforráshoz a Log Analytics-munkaterületen.

Az Azure Monitor exportálási eszközei

Az Azure Monitorból más eszközökre is lekérheti az adatokat az alábbi módszerekkel:

• Metrikák: Metrikákhoz használja a REST API-t metrikaadatok kinyeréséhez az Azure Monitor metrika-adatbázisából. Az API támogatja a szűrőkifejezéseket a lekért adatok finomításához. További információ: Azure Monitor REST API-referencia.

• Naplók: Használja a REST API-t vagy a kapcsolódó ügyfélkódtárakat.

• Egy másik lehetőség a munkaterület adatexportálása.

Az Azure MonitorHOZ készült REST API használatának megkezdéséhez tekintse meg az Azure monitoring REST API-útmutatót.

Kusto-lekérdezések

A monitorozási adatokat az Azure Monitor Naplók/ Log Analytics-tárolóban a Kusto lekérdezési nyelv (KQL) használatával elemezheti.

A szolgáltatások gyakori lekérdezéseinek listáját a Log Analytics lekérdezési felületén találja.

Az Azure OpenAI-modell üzembe helyezése után néhány befejezési hívást az Azure AI Foundry játszótéri környezetével küldhet.

A Befejezések játszótéren vagy a Csevegés befejezések játszótéren megadott szövegek metrikákat és naplóadatokat hoznak létre az Azure OpenAI-erőforráshoz. Az erőforrás Log Analytics-munkaterületén a Kusto lekérdezési nyelv használatával kérdezheti le a figyelési adatokat.

1. Az Azure OpenAI-erőforráslapon a bal oldali panel Monitorozás területén válassza a Naplók lehetőséget.

2. Válassza ki az Azure OpenAI-erőforrás diagnosztikával konfigurált Log Analytics-munkaterületét.

3. A Log Analytics-munkaterület lapjánakÁttekintés csoportjában válassza a Naplók lehetőséget.

   Az Azure Portal alapértelmezés szerint egy Lekérdezések ablakot jelenít meg minta lekérdezésekkel és javaslatokkal. Ezt az ablakot bezárhatja.

Az alábbi példákhoz írja be a Kusto-lekérdezést a Lekérdezés ablak tetején található szerkesztési régióba, majd válassza a Futtatás lehetőséget. A lekérdezés eredményei a lekérdezés szövege alatt jelennek meg.

Az alábbi Kusto-lekérdezés hasznos az Azure Diagnostics (AzureDiagnostics) erőforrással kapcsolatos adatainak kezdeti elemzéséhez:

AzureDiagnostics
| take 100
| project TimeGenerated, _ResourceId, Category, OperationName, DurationMs, ResultSignature, properties_s

Ez a lekérdezés 100 bejegyzésből álló mintát ad vissza, és megjeleníti a naplókban elérhető adatoszlopok egy részhalmazát. A lekérdezés eredményei között a tábla neve melletti nyílra kattintva megtekintheti az összes elérhető oszlopot és a hozzá tartozó adattípust.

Az összes elérhető adatoszlop megtekintéséhez eltávolíthatja a hatókörkezelési paraméterek sorát | project ... a lekérdezésből:

AzureDiagnostics
| take 100

Az erőforrás Azure Metrics(AzureMetrics) adatainak vizsgálatához futtassa a következő lekérdezést:

AzureMetrics
| take 100
| project TimeGenerated, MetricName, Total, Count, Maximum, Minimum, Average, TimeGrain, UnitName

A lekérdezés 100 bejegyzésből álló mintát ad vissza, és megjeleníti az Azure Metrics-adatok elérhető oszlopainak egy részét:

Riasztások

Az Azure Monitor-riasztások proaktív módon értesítik, ha adott feltételek találhatók a monitorozási adatokban. A riasztások lehetővé teszik a rendszer problémáinak azonosítását és kezelését, mielőtt az ügyfelek észrevennénk őket. További információ: Azure Monitor-riasztások.

Az Azure-erőforrásokra vonatkozó gyakori riasztások számos forrásból állnak. Az Azure-erőforrásokra vonatkozó gyakori riasztások példáiért lásd a naplóriasztási lekérdezéseket. Az Azure Monitor Alapszintű riasztások (AMBA) webhelye félautomata módszert biztosít a fontos platformmetrika-riasztások, irányítópultok és irányelvek implementálására. A webhely az Azure-szolgáltatások folyamatosan bővülő részhalmazára vonatkozik, beleértve az Azure Landing Zone (ALZ) részét képező összes szolgáltatást is.

A gyakori riasztási séma szabványosítja az Azure Monitor riasztási értesítéseinek használatát. További információ: Gyakori riasztási séma.

Riasztások típusai

Az Azure Monitor adatplatformon bármilyen metrika- vagy naplóadatforrásról riasztást készíthet. A figyelt szolgáltatásoktól és a gyűjtött monitorozási adatoktól függően számos különböző típusú riasztás létezik. A különböző típusú riasztások különböző előnyökkel és hátrányokkal rendelkeznek. További információ: A megfelelő figyelési riasztástípus kiválasztása.

Az alábbi lista a létrehozható Azure Monitor-riasztások típusait ismerteti:

• A metrikariasztások rendszeres időközönként értékelik ki az erőforrásmetrikákat. A metrikák lehetnek platformmetrikák, egyéni metrikák, az Azure Monitorból metrikákká konvertált naplók vagy Application Insights-metrikák. A metrikariasztások több feltételt és dinamikus küszöbértéket is alkalmazhatnak.
• A naplóriasztások lehetővé teszik, hogy a felhasználók Log Analytics-lekérdezéssel kiértékeljék az erőforrásnaplókat egy előre meghatározott gyakorisággal.
• A tevékenységnapló-riasztások akkor aktiválnak, ha egy új tevékenységnapló-esemény következik be, amely megfelel a megadott feltételeknek. A Resource Health-riasztások és a Service Health-riasztások olyan tevékenységnapló-riasztások, amelyek jelentést jelentenek a szolgáltatásról és az erőforrás állapotáról.

Egyes Azure-szolgáltatások intelligens észlelési riasztásokat, Prometheus-riasztásokat vagy ajánlott riasztási szabályokat is támogatnak.

Egyes szolgáltatások esetében nagy léptékben monitorozhat, ha ugyanazt a metrikariasztási szabályt több, azonos típusú erőforrásra alkalmazza, amelyek ugyanabban az Azure-régióban léteznek. Minden figyelt erőforráshoz külön értesítéseket küld a rendszer. A támogatott Azure-szolgáltatásokról és felhőkről lásd : Több erőforrás monitorozása egyetlen riasztási szabmánnyal.

Riasztások beállítása

Minden szervezet riasztási igényei eltérőek lehetnek, és idővel változhatnak. Általában minden riasztásnak végrehajthatónak kell lennie, és adott szándékú válasznak kell lennie, ha a riasztás bekövetkezik. Ha egy riasztás nem igényel azonnali választ, a feltételt a riasztás helyett egy jelentésben rögzítheti. Egyes használati esetek riasztást igényelhetnek, ha bizonyos hibafeltételek léteznek. Más esetekben szükség lehet riasztásokra olyan hibák esetén, amelyek túllépnek egy meghatározott küszöbértéket egy meghatározott időszakban.

A bizonyos küszöbértékek alatti hibák gyakran kiértékelhetők az Azure Monitor-naplók adatainak rendszeres elemzésével. A naplóadatok időbeli elemzése során előfordulhat, hogy egy bizonyos feltétel nem fordul elő a várt ideig. Ezt a feltételt riasztásokkal követheti nyomon. Néha a naplóban lévő esemény hiánya ugyanolyan fontos jel, mint hiba.

Attól függően, hogy milyen típusú alkalmazást fejleszt az Azure OpenAI használatával, az Azure Monitor Application Insights további monitorozási előnyöket kínálhat az alkalmazásrétegben.

Azure OpenAI-riasztási szabályok

Riasztásokat állíthat be az Azure OpenAI monitorozási adatreferenciájában felsorolt metrikákhoz, naplóbejegyzésekhez vagy tevékenységnapló-bejegyzésekhez.

Az Advisor javaslatai

Egyes szolgáltatások esetében, ha az erőforrás-műveletek során kritikus feltételek vagy közelgő változások lépnek fel, riasztás jelenik meg a portál szolgáltatásáttekintő lapján. A riasztással kapcsolatos további információkat és javasolt javításokat a bal oldali menü Figyelés területén található Advisor-javaslatok között találja. Normál műveletek során nem jelennek meg tanácsadói javaslatok.

Az Azure Advisorról további információt az Azure Advisor áttekintésében talál.

Kapcsolódó tartalom

• Az Azure OpenAI-hoz létrehozott metrikák, naplók és egyéb fontos értékek referenciáját az Azure OpenAI monitorozási adatreferenciájában tekinthet meg.
• Az Azure-erőforrások monitorozásával kapcsolatos általános részletekért tekintse meg az Azure-erőforrások Monitorozása az Azure Monitorral című témakört.
• Lásd: Az Azure Monitor naplóiban a naplókkal kapcsolatos naplókeresések ismertetése.