New Relic の統合には、 Microsoft Azure Cognitive Services の メトリクスやその他のデータを New Relic にレポートするための統合が含まれています。このドキュメントでは、統合をアクティブ化する方法と、報告されるデータについて説明します。
特徴
New Relic は、Azure Cognitive Services のメトリック データを Azure Monitor から収集します。Azure Cognitive Services は、開発者が独自の機械学習モデルを構築してトレーニングすることなく、インテリジェントな機能をアプリケーションに簡単に統合できるようにする、事前に構築された API とサービスのコレクションです。Azure Cognitive Services の主要な機能には、ビジョン、音声、言語などが含まれます。
New Relicを使うと、以下のことができます。
- 事前に構築されたダッシュボードで Azure Cognitive Services データを表示します。
- カスタムクエリを実行し、データを視覚化します。
- データの変化を通知するアラート条件を作成します。
統合をアクティブ化する
標準の Azure Monitor 統合手順 に従って、New Relic インフラストラクチャの監視で Azure サービスを有効にします。
構成とポーリング
構成オプションを使用して、ポーリング頻度を変更し、データをフィルタリングできます。
New Relic は、既定の ポーリング 間隔に従って、Azure Monitor 統合を通じて Azure Cognitive Services にクエリを実行します。
データを見つけて使用する
インテグレーションデータを調べるには、 one.newrelic.com/infra > Azure > (select an integration)にアクセスしてください。
メトリックデータ
この統合では、以下の メトリックデータを収集します 。
Azure Cognitive Services メトリック
メトリック | 説明 |
---|---|
| 各アクション機能が出現する回数。 |
| イベントごとのアクション フィーチャの平均数。 |
| 各アクションが出現する回数。 |
| イベントごとのアクション名前空間の平均数。 |
| イベントごとのアクションの数。 |
| 転写された秒数。 |
| 翻訳された秒数。 |
| ベースライン推定の全体的な報酬。 |
| スロットごとのベースライン推定報酬。 |
| ベースラインのランダム推定の全体的な報酬。 |
| スロットごとのベースラインランダム推定報酬。 |
| ベースラインのランダム イベント数の推定。 |
| ベースラインのランダム報酬の推定。 |
| レートまたはクォータ制限を超えたコールの数。 |
| Carnegie Frontdoor サービスの推論数。 |
| クライアント側エラー (HTTP 応答コード 4xx) が発生した呼び出しの数。 |
| コンピューター ビジョン トランザクションの数。 |
| 画像モデレーションの呼び出し数。 |
| テキストモデレーションの呼び出し数。 |
| 各コンテキスト特徴が出現する回数。 |
| イベントごとのコンテキスト特徴の数。 |
| イベントごとのコンテキスト名前空間の数。 |
| カスタムビジョンのトレーニング時間。 |
| Custom Vision 予測トランザクションの数。 |
| 受信データのサイズ (バイト単位)。 |
| 送信データのサイズ (バイト単位)。 |
| 文書翻訳リクエストの文字数。 |
| カスタムドキュメント翻訳リクエストの文字数。 |
| トレーニングされた画像の数。トランザクションごとに 1,000 枚の画像がトレーニングされます。 |
| 保存される顔の数。日割り計算されます。保存されている顔の数は毎日報告されます。 |
| Face サービスに対して行われた API 呼び出しの数。 |
| アクションに基づく機能カーディナリティ。 |
| コンテキストに基づいた機能カーディナリティ。 |
| スロットに基づく機能カーディナリティ。 |
| OpenAI FineTuned モデルで処理されたトレーニング時間の数。 |
| OpenAI モデルから生成されたトークンの数。 |
| 保存されている Custom Vision 画像の数。 |
| ミリ秒単位の遅延。 |
| 学習したイベントの数。 |
| LUIS 音声認識要求の数。 |
| LUIS テキスト要求の数。 |
| 一致した報酬の数。 |
| スキップされたイベントの数。 |
| イベントごとのスロット数。 |
| 登録されているスピーカー プロファイルの数。時間当たりの日割り計算。 |
| 観察された報酬の数。 |
| オンライン見積もりの全体的な報酬。 |
| スロットごとのオンライン見積もり報酬。 |
| オンライン イベント数の推定。 |
| オンライン報酬の見積もり。 |
| イマーシブ リーダーによって処理される文字数。 |
| 処理された健康テキスト レコードの数。 |
| 処理された画像の数。 |
| 処理されたページ数。 |
| OpenAI モデルで処理されたプロンプト トークンの数。 |
| テキストレコードの数。 |
| 処理されたテキスト レコードの数。 |
| ratelimit キーの現在のレート制限。 |
| イベントごとの平均報酬。 |
| サービス内部エラー (HTTP 応答コード 5xx) が発生した呼び出しの数。 |
| 各スロット フィーチャが表示される回数。 |
| イベントごとのスロット フィーチャーの平均数。 |
| 各スロットの出現回数。 |
| イベントごとのスロット名前空間の平均数。 |
| スロットごとの報酬。 |
| 話者認識トランザクションの数。 |
| 音声モデルのホスティング時間数。 |
| 成功した呼び出しの数。 |
| 可用性の割合。 |
| 文字数。 |
| 受信したテキスト翻訳リクエストの文字数。 |
| 受信したカスタム テキスト翻訳リクエストの文字数。 |
| テキスト翻訳を使用してトレーニングされた文字の数。 |
| OpenAI モデルで処理された推論トークンの数。 |
| 通話の合計数。 |
| エラー応答 (HTTP 応答コード 4xx または 5xx) を伴う呼び出しの合計数。 |
| イベントの数。 |
| トークン呼び出しの合計数。 |
| ユーザー定義のベースライン イベント数の推定。 |
| ユーザー定義のベースライン報酬の推定。 |
| 音声モデルのホスティング時間数。 |
| 音声モデルのトレーニングの分数。 |