Hinweis
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Dieser Artikel enthält alle Überwachungsinformationen für diesen Service.
Ausführliche Informationen zu den Daten, die Sie für Azure OpenAI in Microsoft Foundry Models sammeln und wie sie verwendet werden können, finden Sie unter Monitor Azure OpenAI.
Metriken
Dieser Abschnitt listet alle automatisch erfassten Plattformkennzahlen für diesen Dienst auf. Diese Kennzahlen sind auch Teil der globalen Liste der alle Plattformkennzahlen, die in Azure Monitor unterstützt werden.
Informationen zur Metrikenbindung finden Sie unter Azure Monitor Metrik-Überblick.
Unterstützte Kennzahlen für Microsoft. Kognitive Dienste/Konten
Überwachen Sie die wichtigsten Metriken für Azure OpenAI. Später in diesem Artikel finden Sie eine längere Liste aller verfügbaren Metriken für diesen Namespace, die weitere Details zu Metriken in dieser kürzeren Liste enthält. In der folgenden Liste finden Sie die informationen zu den meisten up-to-date. Das Azure Team arbeitet daran, die Tabellen in den folgenden Abschnitten zu aktualisieren.
Important
Verwechseln Sie die Kennzahlen in diesem Abschnitt nicht mit der Legacy-Metrik Latency , die später in diesem Artikel unter Cognitive Services - HTTP Requests aufgeführt ist. Die Legacy-Metrik Latency ist nicht für Azure OpenAI-Workloads konzipiert und liefert irreführende Ergebnisse, wenn sie zur Diagnose Azure OpenAI-Latenz verwendet wird. Für Azure OpenAI-Latenzüberwachung verwenden Sie Time to Response (AzureOpenAITimeToResponse), Time to Last Byte (AzureOpenAITTLTInMS), Time Between Tokens (AzureOpenAINormalizedTBTInMS) oder Normalized Time to First Byte (AzureOpenAINormalizedTTFTInMS). Für Hinweise zur Interpretation dieser Kennzahlen siehe Leistung und Latenz.
- Azure OpenAI-Anforderungen
- Aktive Token
- Generierte Completion Tokens
- Verarbeitete FineTuned Trainingsstunden
- Verarbeitete Inferenz-Tokens
- Verarbeitete Prompt-Tokens
- Bereitgestellte verwaltete Auslastung V2
- Prompt-Token-Cache-Match-Rate
- Zeit bis zur Antwort
- Zeit zwischen den Tokens
- Zeit bis zum letzten Byte
- Normalisierte Zeit zum ersten Byte
- Token pro Sekunde
Sie können auch Inhaltssicherheitsmetriken überwachen, die andere verwandte Dienste verwenden.
- Blockiertes Volume
- Schädliches Volumen erkannt
- Anzahl potenzieller missbräuchlicher Nutzer
- Sicherheitssystem-Ereignis
- Gesamtvolumen zur Sicherheitskontrolle geschickt
Note
Die Provisioned-Managed Utilization Metric ist inzwischen veraltet und wird nicht mehr empfohlen. Diese Metrik wird durch die Metrik "Provisioned-managed Utilization V2 " ersetzt. Token pro Sekunde, Zeit für Antwort und Zeit zwischen Token sind derzeit nicht für Standardbereitstellungen verfügbar.
Kurze Referenz: Schlüsselkennzahlen nach Anwendungsfall
Verwenden Sie diese Tabelle, um die richtige Kennzahl für ein bestimmtes Überwachungsziel zu finden. Für eine vollständige Anleitung zur Interpretation dieser Kennzahlen siehe Performance and Latency.
| Ich möchte überwachen... | Verwenden Sie diese Metrik | REST-API-Name |
|---|---|---|
| Gesamtreaktionszeit | Zeit bis zum letzten Byte | AzureOpenAITTLTInMS |
| First-Token-Responsivität (Streaming) | Zeit bis zur Antwort | AzureOpenAITimeToResponse |
| Token-Generierungsgeschwindigkeit | Zeit zwischen den Tokens | AzureOpenAINormalizedTBTInMS |
| First-Token-Effizienz normalisiert durch die Eingabeaufforderungsgröße | Normalisierte Zeit zum ersten Byte | AzureOpenAINormalizedTTFTInMS |
| Ausgabe-Tokenvolumen pro Anfrage | Generierte Completion Tokens | GeneratedTokens |
| Eingabe-Tokenvolumen pro Anfrage | Verarbeitete Prompt-Tokens | ProcessedPromptTokens |
| PTU-Kapazitätsauslastung | Bereitgestellte verwaltete Auslastung V2 | AzureOpenAIProvisionedManagedUtilizationV2 |
| Anfragevolumen und Fehler | Azure OpenAI-Anforderungen | AzureOpenAIRequests |
Tip
Kombinieren Sie immer eine Latenzmetrik mit einer Token-Zähl-Metrik. Eine Latenzerhöhung ohne entsprechende Token-Erhöhung könnte auf ein echtes Problem hinweisen. Eine Latenzerhöhung mit einer proportionalen Token-Erhöhung ist das erwartete Verhalten.
Warning
Die Kennzahlen unter Cognitive Services - HTTP Requests später in diesem Artikel sind Alt-Cognitive Services-Kennzahlen und nicht für Azure OpenAI-Workloads konzipiert. Insbesondere ist die Latency-Metrik in dieser Kategorie nicht dieselbe wie die Azure OpenAI-Latenzmetriken (Zeit bis zur Antwort, Zeit bis zum letzten Byte, Zeit zwischen Tokens, normalisierte Zeit bis zum ersten Byte). Die Verwendung der alten Latency-Metrik für Azure OpenAI-Fehlersuche liefert irreführende Ergebnisse. Verwenden Sie stattdessen die in diesem Abschnitt aufgeführten Azure OpenAI-Metriken.
Die folgende Tabelle listet die für Microsoft verfügbaren Kennzahlen auf. Ressourcentyp für kognitive Dienste/Konten.
- Nicht alle Spalten sind möglicherweise in jeder Tabelle vorhanden.
- Einige Spalten könnten außerhalb des Sichtbereichs der Seite liegen. Wählen Sie Tabelle erweitern , um alle verfügbaren Spalten anzuzeigen.
Tabellenüberschriften
- Kategorie – Die Metrikgruppe oder -klassifikation.
- Metric – Der metrische Anzeigename, wie er im Azure Portal erscheint.
- Name in der REST-API – Der metrische Name, wie er in der REST-API bezeichnet wird.
- Einheit – Maßeinheit.
- Aggregation – Der Standardtyp der Aggregation . Gültige Werte: Durchschnitt (Durchschnitt), Minimum (Min), Maximum (Max), Gesamt (Summe), Anzahl.
- Abmessungen - Für die Metrik verfügbare Maße.
-
Zeitkörner - Intervalle , in denen die Metrik betastet wird. Zum Beispiel zeigt an,
PT1Mdass die Metrik jede Minute,PT30Malle 30 Minuten,PT1Hjede Stunde und so weiter betastet wird. - DS Export – Ob die Metrik über Diagnoseeinstellungen in Azure Monitor Logs exportierbar ist. Informationen zum Export von Metriken finden Sie unter Erstellen Sie diagnostische Einstellungen in Azure Monitor.
Kategorie: Azure OpenAI - HTTP Anfragen
| Metric | Name in der REST-API | Erweiterte Plattformmetriken | Einheit | Aggregation | Dimensionen | Zeitkornen | DS-Export |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Azure OpenAI AvailabilityRate Verfügbarkeitsprozentsatz mit folgender Berechnung: (Gesamtzahl der Anrufe – Serverfehler)/Gesamtzahl der Anrufe. Serverfehler umfassen alle HTTP-Antworten >=500. |
AzureOpenAIAvailabilityRate |
No | Percent | Minimum, Maximum, Durchschnitt |
ApiName, OperationName, Region, StreamType, ModelDeploymentName, , ModelName, ModelVersion |
PT1M | No |
|
Azure OpenAI-Anfragen Anzahl der Aufrufe an die Azure OpenAI API über einen bestimmten Zeitraum. Gilt für PTU-, PTU-Managed- und Pay-as-you-go-Einsätze. Um API-Anfragen aufzuteilen, können Sie einen Filter hinzufügen oder eine Aufteilung nach folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName, ModelName, ModelVersion, StatusCode (erfolgreich, Clienterrors, Server Errors), IsSpillover für Spillover-Informationen, ServiceTier, StreamType (Streaming vs. Nicht-Streaming-Anfragen) und Operation. |
AzureOpenAIRequests |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, OperationName, RegionStreamTypeModelDeploymentNameModelName, ModelVersion, , StatusCode, , , IsSpilloverServiceTierRequestServiceTierResponse |
PT1M | Ja |
Kategorie: Azure OpenAI - Latenz
| Metric | Name in der REST-API | Erweiterte Plattformmetriken | Einheit | Aggregation | Dimensionen | Zeitkornen | DS-Export |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Zeit zwischen den Token Für Streaming-Anfragen; Modell-Token-Generierungsrate, gemessen in Millisekunden. Gilt für PTU-, PTU-verwaltete und Pay-as-you-go-Einsätze. |
AzureOpenAINormalizedTBTInMS |
No | Millisekunden | Maximum, Minimum, Durchschnitt |
Region, ModelDeploymentName, ModelName, ModelVersion, , ServiceTierRequest, ServiceTierResponse |
PT1M | Ja |
|
Normalisierte Zeit zum ersten Byte Für Streaming- und Nicht-Streaming-Anfragen; Die Zeit, die benötigt wird, bis das erste Byte Antwortdaten nach der Anforderung per Modell empfangen wird, die per Token normalisiert wird. Gilt für PTU-, PTU-verwaltete und Pay-as-you-go-Einsätze. |
AzureOpenAINormalizedTTFTInMS |
No | Millisekunden | Maximum, Minimum, Durchschnitt |
Region, , ModelDeploymentNameModelNameModelVersion |
PT1M | Ja |
|
Zeit bis zur Antwort Empfohlene Maßnahme für Latenz (Responsivität) für Streaming-Anfragen. Gilt für PTU-, PTU-verwaltete und Pay-as-you-go-Einsätze. berechnet als Zeit, die benötigt wird, bis die erste Antwort erscheint, nachdem ein Nutzer eine Eingabeaufforderung gesendet hat, gemessen am API-Gateway. Diese Zahl steigt, wenn die Eingabeaufforderungsgröße zunimmt und/oder die Cache-Treffergröße abnimmt. Um die Zeit-zu-Antwort-Metrik aufzuteilen, können Sie einen Filter hinzufügen oder eine Aufteilung nach folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName, ModelName und ModelVersion. Hinweis: Diese Metrik ist eine Annäherung, da die gemessene Latenz stark von mehreren Faktoren abhängt, einschließlich gleichzeitiger Anrufe und des gesamten Arbeitslastmusters. Außerdem berücksichtigt es keine clientseitige Latenz, die zwischen Ihrem Client und dem API-Endpunkt bestehen könnte. Bitte konsultieren Sie Ihr eigenes Logging für eine optimale Latenzverfolgung. |
AzureOpenAITimeToResponse |
No | Millisekunden | Minimum, Maximum, Durchschnitt |
ApiName, OperationName, Region, StreamType, , ModelDeploymentName, ModelName, ModelVersion, StatusCode |
PT1M | Ja |
|
Token pro Sekunde Zählt die Erzeugungsgeschwindigkeit für eine gegebene Azure OpenAI-Modellantwort auf. Die insgesamt generierten Token werden durch die Zeit zur Erzeugung der Tokens in Sekunden geteilt. Gilt für PTU-, PTU-verwaltete und Pay-as-you-go-Einsätze. |
AzureOpenAITokenPerSecond |
No | Zählen | Maximum, Minimum, Durchschnitt |
Region, , ModelDeploymentNameModelNameModelVersion |
PT1M | Ja |
|
Zeit bis zum letzten Byte Für Streaming- und Nicht-Streaming-Anfragen; Die Zeit, die benötigt wird, bis das letzte Byte der Antwortdaten nach der Anfrage vom Modell empfangen wird. Gilt für PTU-, PTU-verwaltete und Pay-as-you-go-Einsätze. |
AzureOpenAITTLTInMS |
No | Millisekunden | Maximum, Minimum, Durchschnitt |
Region, , ModelDeploymentNameModelNameModelVersion |
PT1M | Ja |
Kategorie: Azure OpenAI - Verwendung
| Metric | Name in der REST-API | Erweiterte Plattformmetriken | Einheit | Aggregation | Dimensionen | Zeitkornen | DS-Export |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Aktive Token Gesamtzahl der Tokens minus zwischengespeicherte Token über einen bestimmten Zeitraum. Gilt für PTU- und PTU-verwaltete Einsätze. Nutzen Sie diese Kennzahl, um Ihre TPS- oder TPM-basierte Auslastung für PTUs zu verstehen und vergleichen Sie sie mit Ihren Benchmarks für Ziel-TPS oder TPM für Ihre Szenarien. Um API-Anfragen aufzuteilen, können Sie einen Filter hinzufügen oder die Aufteilung nach folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName, ModelName und ModelVersion. |
ActiveTokens |
No | Zählen | Minimum, Maximum, Durchschnitt, Gesamt (Summe) |
Region, ModelDeploymentName, ModelName, ModelVersion, , ServiceTierRequest, ServiceTierResponse |
PT1M | Ja |
|
Audio-Komplettierungstoken Anzahl der Audio-Prompt-Tokens, die auf einem OpenAI-Modell generiert (ausgegeben) werden. Gilt für PTU-verwaltete und Pay-as-you-go-Modell-Einsätze. |
AudioCompletionTokens |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ModelDeploymentName, , ModelNameModelVersionRegion |
PT1M | Ja |
|
Audio-Prompt-Tokens Anzahl der in einem OpenAI-Modell verarbeiteten Audio-Prompt-Tokens. Gilt für PTU-verwaltete und Pay-as-you-go-Modell-Einsätze. |
AudioPromptTokens |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ModelDeploymentName, , ModelNameModelVersionRegion |
PT1M | Ja |
|
Prompt-Token-Cache-Match-Rate Prozentsatz der Prompt-Tokens, die den Cache treffen. Gilt für PTU- und PTU-verwaltete Einsätze. |
AzureOpenAIContextTokensCacheMatchRate |
No | Percent | Minimum, Maximum, Durchschnitt |
Region, , ModelDeploymentNameModelNameModelVersion |
PT1M | No |
|
Provisioned-managed Utilization (veraltet) Die Auslastung % für eine provisoned-managed Deployment, berechnet als (verbrauchte PTUs / eingesetzte PTUs) x 100. Wenn die Auslastung größer oder gleich 100%ist, werden Aufrufe gedrosselt und der Fehlercode 429 zurückgegeben. Um diese Metrik aufzuschlüsseln, können Sie einen Filter hinzufügen oder eine Aufteilung nach folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName, ModelName, ModelVersion und StreamType (Streaming vs. Nicht-Streaming-Anfragen) |
AzureOpenAIProvisionedManagedUtilization |
No | Percent | Minimum, Maximum, Durchschnitt |
Region, StreamType, ModelDeploymentName, ModelName, , ModelVersion |
PT1M | No |
|
Bereitgestellte verwaltete Auslastung V2 Die Auslastung % für eine provisoned-managed Deployment, berechnet als (verbrauchte PTUs / eingesetzte PTUs) x 100. Wenn die Auslastung größer oder gleich 100%ist, werden Aufrufe gedrosselt und der Fehlercode 429 zurückgegeben. Um diese Metrik aufzuschlüsseln, können Sie einen Filter hinzufügen oder eine Aufteilung nach folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName, ModelName, ModelVersion und StreamType (Streaming vs. Nicht-Streaming-Anfragen) |
AzureOpenAIProvisionedManagedUtilizationV2 |
No | Percent | Minimum, Maximum, Durchschnitt |
Region, StreamType, ModelDeploymentName, ModelName, , ModelVersion |
PT1M | No |
|
Verarbeitete FineTuned Trainingsstunden Anzahl der Trainingsstunden, die auf einem OpenAI FineTuned-Modell verarbeitet wurden |
FineTunedTrainingHours |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, ModelDeploymentName, FeatureName, UsageChannel, , Region |
PT1M | Ja |
|
Generierte Completion Tokens Anzahl der von einem OpenAI-Modell generierten Tokens (Output). Gilt für PTU-, PTU-verwaltete und Pay-as-you-go-Einsätze. Um diese Metrik aufzuschlüsseln, können Sie einen Filter hinzufügen oder eine Aufteilung nach folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName und ModelName. |
GeneratedTokens |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, ModelDeploymentName, FeatureName, UsageChannel, , Region, ModelVersion |
PT1M | Ja |
|
Verarbeitete Prompt-Tokens Anzahl der Prompt-Token, die auf einem OpenAI-Modell verarbeitet werden (Eingabe). Gilt für PTU-, PTU-verwaltete und Pay-as-you-go-Einsätze. Um diese Metrik aufzuschlüsseln, können Sie einen Filter hinzufügen oder eine Aufteilung nach folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName und ModelName. |
ProcessedPromptTokens |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, ModelDeploymentName, FeatureName, UsageChannel, , Region, ModelVersion |
PT1M | Ja |
|
Verwendete Echtzeit-API-Sekunden RealtimeAPI-Anzahl der verwendeten Sekunden |
RealtimeUsageTime |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
Region, ModelDeploymentName |
PT1M | Ja |
|
Verarbeitete Inferenz-Tokens Anzahl der auf einem OpenAI-Modell verarbeiteten Inferenztokens. Berechnet als Prompt-Tokens (Eingabe) plus generierte Tokens (Ausgabe). Gilt für PTU-, PTU-verwaltete und Pay-as-you-go-Einsätze. Um diese Metrik aufzuschlüsseln, können Sie einen Filter hinzufügen oder eine Aufteilung nach folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName und ModelName. |
TokenTransaction |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, ModelDeploymentName, FeatureName, UsageChannel, , Region, ModelVersion |
PT1M | Ja |
Kategorie: Kognitive Dienste – HTTP-Anfragen
| Metric | Name in der REST-API | Erweiterte Plattformmetriken | Einheit | Aggregation | Dimensionen | Zeitkornen | DS-Export |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Blockierte Anrufe Anzahl der Anrufe, die die Rate- oder Quotengrenze überschritten haben. Nicht für den Azure OpenAI-Dienst verwenden. |
BlockedCalls |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , OperationNameRegionRatelimitKey |
PT1M | Ja |
|
Clientfehler Anzahl der Anrufe mit clientseitdem Fehler (HTTP-Antwortcode 4xx). Nicht für den Azure OpenAI-Dienst verwenden. |
ClientErrors |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , OperationNameRegionRatelimitKey |
PT1M | Ja |
|
Daten eingeben Größe der eingehenden Daten in Bytes. Nicht für den Azure OpenAI-Dienst verwenden. |
DataIn |
No | Bytes | Gesamt (Summe) |
ApiName, OperationNameRegion |
PT1M | Ja |
|
Ausgehende Daten Größe der ausgehenden Daten in Bytes. Nicht für den Azure OpenAI-Dienst verwenden. |
DataOut |
No | Bytes | Gesamt (Summe) |
ApiName, OperationNameRegion |
PT1M | Ja |
|
Latenz Latenz in Millisekunden. Nicht für den Azure OpenAI-Dienst verwenden. |
Latency |
No | Millisekunden | Durchschnitt |
ApiName, , OperationNameRegionRatelimitKey |
PT1M | Ja |
|
Zinslimit Das aktuelle Ratelimit des Ratelimit-Schlüssels. Nicht für den Azure OpenAI-Dienst verwenden. |
Ratelimit |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
Region, RatelimitKey |
PT1M | Ja |
|
Serverfehler Anzahl der Anrufe mit internem Servicefehler (HTTP-Antwortcode 5xx). Nicht für den Azure OpenAI-Dienst verwenden. |
ServerErrors |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , OperationNameRegionRatelimitKey |
PT1M | Ja |
|
Erfolgreiche Anrufe Anzahl erfolgreicher Anrufe. Nicht für den Azure OpenAI-Dienst verwenden. |
SuccessfulCalls |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , OperationNameRegionRatelimitKey |
PT1M | Ja |
|
Gesamtanzahl der Anrufe Gesamtzahl der Anrufe. Nicht für den Azure OpenAI-Dienst verwenden. |
TotalCalls |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , OperationNameRegionRatelimitKey |
PT1M | Ja |
|
Fehler gesamt Gesamtzahl der Anrufe mit Fehlerantwort (HTTP-Antwortcode 4xx oder 5xx). Nicht für den Azure OpenAI-Dienst verwenden. |
TotalErrors |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , OperationNameRegionRatelimitKey |
PT1M | Ja |
|
Gesamtzahl der Token-Aufrufe Gesamtzahl der Token-Aufrufe. |
TotalTokenCalls |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, OperationNameRegion |
PT1M | Ja |
Kategorie: Kognitive Dienste - SLI
| Metric | Name in der REST-API | Erweiterte Plattformmetriken | Einheit | Aggregation | Dimensionen | Zeitkornen | DS-Export |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
AvailabilityRate Verfügbarkeitsprozentsatz mit folgender Berechnung: (Gesamtzahl der Anrufe – Serverfehler)/Gesamtzahl der Anrufe. Serverfehler umfassen alle HTTP-Antworten >=500. Nicht für den Azure OpenAI-Dienst verwenden. |
SuccessRate |
No | Percent | Minimum, Maximum, Durchschnitt |
ApiName, , OperationNameRegionRatelimitKey |
PT1M | No |
Kategorie: Inhaltsverständnis – Nutzung
| Metric | Name in der REST-API | Erweiterte Plattformmetriken | Einheit | Aggregation | Dimensionen | Zeitkornen | DS-Export |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Transaktionen im Gesicht Anzahl der API-Aufrufe zum Face-Service |
FaceApiTransactions |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Bearbeitete Audioprotokolle Minuten der Audiobearbeitung |
ProcessedAudioMinutes |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Verarbeitete Seiten Anzahl der verarbeiteten Dokumentseiten |
ProcessedDocumentPages |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Verarbeitete Bilder Anzahl der verarbeiteten Bilder |
ProcessedImageCount |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Verarbeitete Videominuten Minuten Videobearbeitung |
ProcessedVideoMinutes |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Token Anzahl der verbrauchten Token |
Tokens |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
Kategorie: InhaltSicherheit – Risiken & Sicherheit
| Metric | Name in der REST-API | Erweiterte Plattformmetriken | Einheit | Aggregation | Dimensionen | Zeitkornen | DS-Export |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Schädliches Volumen erkannt Anzahl der Aufrufe an die Azure OpenAI API, die durch den über einen Zeitraum angewendeten Inhaltsfilter als schädlich erkannt wurden (sowohl im Blockmodell als auch im Annotierungsmodus). Sie können einen Filter hinzufügen oder eine Aufteilung nach folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName, ModelName und TextType. |
RAIHarmfulRequests |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
Region, ModelDeploymentName, ModelName, ModelVersion, , ApiName, TextType, Category, Severity |
PT1M | Ja |
|
Blockiertes Volume Anzahl der Aufrufe, die an die Azure OpenAI API gemacht und durch den Inhaltsfilter abgelehnt wurden, die über einen längeren Zeitraum angewendet wurden. Sie können einen Filter hinzufügen oder eine Aufteilung nach folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName, ModelName und TextType. |
RAIRejectedRequests |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
Region, ModelDeploymentName, ModelName, ModelVersion, ApiName, , TextType, Category |
PT1M | Ja |
|
Sicherheitssystem-Ereignis Systemereignis für Risiko- und Sicherheitsüberwachung. Du kannst einen Filter hinzufügen oder Splitting nach folgender Dimension anwenden: EventType. |
RAISystemEvent |
No | Zählen | Durchschnitt |
Region, EventType |
PT1M | Ja |
|
Gesamtvolumen zur Sicherheitskontrolle geschickt Anzahl der Aufrufe, die an die Azure OpenAI API gemacht und durch den über einen Zeitraum angewendeten Inhaltsfilter erkannt werden. Sie können einen Filter hinzufügen oder eine Aufteilung nach folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName, ModelName. |
RAITotalRequests |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
Region, ModelDeploymentName, ModelName, ModelVersion, , ApiName |
PT1M | Ja |
Kategorie: InhaltSicherheit – Nutzung
| Metric | Name in der REST-API | Erweiterte Plattformmetriken | Einheit | Aggregation | Dimensionen | Zeitkornen | DS-Export |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Anrufzählung für Bildmoderation Anzahl der Aufrufe zur Bildmoderation. |
ContentSafetyImageAnalyzeRequestCount |
No | Zählen | Gesamt (Summe) | ApiVersion |
PT1M | Ja |
|
Anrufzählung für Textmoderation Anzahl der Anrufe zur Textmoderation. |
ContentSafetyTextAnalyzeRequestCount |
No | Zählen | Gesamt (Summe) | ApiVersion |
PT1M | Ja |
Kategorie: Sprache – Jobs
| Metric | Name in der REST-API | Erweiterte Plattformmetriken | Einheit | Aggregation | Dimensionen | Zeitkornen | DS-Export |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Jobdauer (Vorschau) Hinweis: Dieser Wert hängt stark von der Eingabegröße, der Anzahl der Dokumente und der Komplexität der Aufgabe ab. Dies ist ein aggregierter Wert über alle Aufgaben hinweg. |
JobDuration |
No | Millisekunden | Minimum, Maximum, Durchschnitt |
JobStatus, JobType |
PT1M | Ja |
Kategorie: Modelle - HTTP-Anfragen
| Metric | Name in der REST-API | Erweiterte Plattformmetriken | Einheit | Aggregation | Dimensionen | Zeitkornen | DS-Export |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Modellverfügbarkeitsrate Verfügbarkeitsprozentsatz mit folgender Berechnung: (Gesamtzahl der Anrufe – Serverfehler)/Gesamtzahl der Anrufe. Serverfehler umfassen alle HTTP-Antworten >=500. |
ModelAvailabilityRate |
No | Percent | Minimum, Maximum, Durchschnitt |
Region, , ModelDeploymentNameModelNameModelVersion |
PT1M | No |
|
Modellanforderungen Anzahl der Aufrufe an die Modell-API über einen bestimmten Zeitraum. Gilt für PTU-, PTU-Managed- und Pay-as-you-go-Einsätze. |
ModelRequests |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, OperationName, RegionStreamTypeModelDeploymentNameModelName, ModelVersion, , StatusCode, , , IsSpilloverServiceTierRequestServiceTierResponse |
PT1M | Ja |
Kategorie: Modelle - Latenz
| Metric | Name in der REST-API | Erweiterte Plattformmetriken | Einheit | Aggregation | Dimensionen | Zeitkornen | DS-Export |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Zeit zwischen den Tokens Modelliere die Token-Generierungsrate, gemessen in Millisekunden. Gilt für PTU- und PTU-verwaltete Einsätze. Für Nicht-Streaming-Anfragen ist dieser Wert eine Schätzung. |
NormalizedTimeBetweenTokens |
No | Millisekunden | Maximum, Minimum, Durchschnitt |
ApiName, OperationName, Region, StreamType, ModelDeploymentName, , ModelName, ModelVersion |
PT1M | Ja |
|
Normalisierte Zeit zum ersten Byte Die Zeit, die benötigt wird, bis das erste Byte der Antwortdaten nach der Anforderung per Modell empfangen wird, normalisiert nach Token. Gilt für PTU-, PTU-verwaltete und Pay-as-you-go-Einsätze. Für Nicht-Streaming-Anfragen ist dieser Wert eine Schätzung. |
NormalizedTimeToFirstToken |
No | Millisekunden | Maximum, Minimum, Durchschnitt |
ApiName, OperationName, RegionStreamType, ModelDeploymentName, ModelName, ModelVersion, ServiceTierRequestServiceTierResponse |
PT1M | Ja |
|
Zeit bis zum letzten Byte Die Zeit, die benötigt wird, bis das letzte Byte der Antwortdaten nach der Anforderung per Modell empfangen wird. Gilt für PTU-, PTU-verwaltete und Pay-as-you-go-Einsätze. Für Nicht-Streaming-Anfragen ist dieser Wert eine Schätzung. |
TimeToLastByte |
No | Millisekunden | Maximum, Minimum, Durchschnitt |
ApiName, OperationName, RegionStreamType, ModelDeploymentName, ModelName, ModelVersion, ServiceTierRequestServiceTierResponse |
PT1M | Ja |
|
Zeit bis zur Antwort Empfohlene Maßnahme für Latenz (Responsivität). Gilt für PTU- und PTU-verwaltete Einsätze. berechnet als Zeit, die benötigt wird, bis die erste Antwort erscheint, nachdem ein Nutzer eine Eingabeaufforderung gesendet hat, gemessen am API-Gateway. Diese Zahl steigt, wenn die Eingabeaufforderungsgröße zunimmt und/oder die Cache-Treffergröße abnimmt. Um die Zeit-zu-Antwort-Metrik aufzuteilen, können Sie einen Filter hinzufügen oder eine Aufteilung nach folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName, ModelName und ModelVersion. Hinweis: Diese Metrik ist eine Annäherung, da die gemessene Latenz stark von mehreren Faktoren abhängt, einschließlich gleichzeitiger Anrufe und des gesamten Arbeitslastmusters. Außerdem berücksichtigt es keine clientseitige Latenz, die zwischen Ihrem Client und dem API-Endpunkt bestehen könnte. Für Nicht-Streaming-Anfragen ist dieser Wert eine Schätzung. Bitte konsultieren Sie Ihr eigenes Logging für eine optimale Latenzverfolgung. |
TimeToResponse |
No | Millisekunden | Minimum, Maximum, Durchschnitt |
ApiName, OperationName, , StreamTypeRegion, ModelDeploymentName, ModelName, ModelVersion, , , StatusCode, , ServiceTierRequestServiceTierResponse |
PT1M | Ja |
|
Token pro Sekunde Zählt die Erzeugungsgeschwindigkeit für eine gegebene Modellantwort auf. Die insgesamt generierten Token werden durch die Zeit zur Erzeugung der Tokens in Sekunden geteilt. Gilt für PTU- und PTU-verwaltete Einsätze. Für Nicht-Streaming-Anfragen ist dieser Wert eine Schätzung. |
TokensPerSecond |
No | Zählen | Maximum, Minimum, Durchschnitt |
ApiName, OperationName, RegionStreamType, ModelDeploymentName, ModelName, ModelVersion, ServiceTierRequestServiceTierResponse |
PT1M | Ja |
Kategorie: Modelle - Verwendung
| Metric | Name in der REST-API | Erweiterte Plattformmetriken | Einheit | Aggregation | Dimensionen | Zeitkornen | DS-Export |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Kommentierte Seiten Gesamtzahl der mit Anmerkungen verarbeiteten Seiten. Gilt für PTU-, PTU-Managed- und Pay-as-you-go-Einsätze. |
AnnotatedPages |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, Region, ModelDeploymentName, ModelName, , ModelVersion |
PT1M | Ja |
|
Audio-Eingangstoken Anzahl der in einem OpenAI-Modell verarbeiteten Audio-Prompt-Tokens. Gilt für PTU-verwaltete Modellbereitstellungen. |
AudioInputTokens |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ModelDeploymentName, , ModelNameModelVersionRegion |
PT1M | Ja |
|
Audioausgabe-Token Anzahl der Audio-Prompt-Tokens, die auf einem OpenAI-Modell generiert (ausgegeben) werden. Gilt für PTU-verwaltete Modellbereitstellungen. |
AudioOutputTokens |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ModelDeploymentName, , ModelNameModelVersionRegion |
PT1M | Ja |
|
Prompt-Token, die aus dem Cache gelesen werden Gesamtzahl der aus dem Cache gelesenen Tokens. Gilt für die Bereitstellung von Anthropic-Modellen. Tauchte im Response-Nutzungsabschnitt auf als cache_read_input_tokens |
cacheReadInputTokens |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, Region, ModelDeploymentName, ModelName, , ModelVersion, ContextLength |
PT1M | Ja |
|
Prompt-Tokens, die in den Cache geschrieben werden (1 Stunde TTL) Die Anzahl der Prompt-Token, die zur Erstellung des 1-Stunden-Eintrags verwendet wurden. Gilt für die Bereitstellung von Anthropic-Modellen. Tauchte im Response-Nutzungsabschnitt auf als cache_creation.ephemeral_1h_input_tokens |
ephemeral1hInputTokens |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, Region, ModelDeploymentName, ModelName, , ModelVersion, ContextLength |
PT1M | Ja |
|
Prompt-Tokens, die in den Cache geschrieben werden (5-minütige TTL) Die Anzahl der Prompt-Token, die zur Erstellung des 5-Minuten-Cache-Eintrags verwendet werden. Gilt für die Bereitstellung von Anthropic-Modellen. Tauchte im Response-Nutzungsabschnitt auf als cache_creation.ephemeral_5m_input_tokens |
ephemeral5mInputTokens |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, Region, ModelDeploymentName, ModelName, , ModelVersion, ContextLength |
PT1M | Ja |
|
Generierte Bilder Gesamtzahl der erzeugten Bilder. Gilt für PTU-, PTU-Managed- und Pay-as-you-go-Einsätze. |
GeneratedImages |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, Region, ModelDeploymentName, ModelName, , ModelVersion |
PT1M | Ja |
|
Eingabetoken Anzahl der Prompt-Token, die auf einem Modell verarbeitet werden (Eingabe). Gilt für PTU-, PTU-Managed- und Pay-as-you-go-Einsätze. |
InputTokens |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, Region, ModelDeploymentName, ModelName, , ModelVersion |
PT1M | Ja |
|
Ausgabetoken Anzahl der von einem OpenAI-Modell generierten Tokens (Output). Gilt für PTU-, PTU-Managed- und Pay-as-you-go-Einsätze. |
OutputTokens |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, Region, ModelDeploymentName, ModelName, , ModelVersion |
PT1M | Ja |
|
Bereitgestellte Nutzung Die Auslastung % für eine provisoned-managed Deployment, berechnet als (verbrauchte PTUs / eingesetzte PTUs) x 100. Wenn die Auslastung größer oder gleich 100%ist, werden Aufrufe gedrosselt und der Fehlercode 429 zurückgegeben. |
ProvisionedUtilization |
No | Percent | Minimum, Maximum, Durchschnitt |
Region, , ModelDeploymentNameModelNameModelVersion |
PT1M | No |
|
Seiten insgesamt Gesamtzahl der bearbeiteten Seiten. Gilt für PTU-, PTU-Managed- und Pay-as-you-go-Einsätze. |
TotalPages |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, Region, ModelDeploymentName, ModelName, , ModelVersion |
PT1M | Ja |
|
Gesamttoken Anzahl der auf einem Modell verarbeiteten Inferenztokens. Berechnet als Prompt-Tokens (Eingabe) plus generierte Tokens (Ausgabe). Gilt für PTU-, PTU-Managed- und Pay-as-you-go-Einsätze. |
TotalTokens |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, Region, ModelDeploymentName, ModelName, , ModelVersion |
PT1M | Ja |
Kategorie: SpeechServices - Nutzung
| Metric | Name in der REST-API | Erweiterte Plattformmetriken | Einheit | Aggregation | Dimensionen | Zeitkornen | DS-Export |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Audiosekunden batch transkribiert Chargenzahl der transkribierten Sekunden |
AudioSecondsBatchTranscribed |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Audio Seconds Batch Whisper transkribiert Batch-Flüsteranzahl transkribiert |
AudioSecondsBatchWhisperTranscribed |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Audiosekunden schnell transkribiert Schnelle Sekundenanzahl transkribiert |
AudioSecondsFastTranscribed |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Audio Seconds Fast Whisper transkribiert Schnelles Flüstern von Sekunden, transkribiert |
AudioSecondsFastWhisperTranscribed |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Audiosekunden transkribiert Anzahl der transkribierten Sekunden |
AudioSecondsTranscribed |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Übersetzte Audiosekunden Anzahl der übersetzten Sekunden |
AudioSecondsTranslated |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Avatar-Modell Hosting Sekunden Anzahl der Sekunden. |
AvatarModelHostingSeconds |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Avatar-Modell Trainingssekunden Anzahl der Sekunden. |
AvatarModelTrainingSeconds |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Sprechmodell-Hosting-Stunden Anzahl der Stunden der Sprechmodell-Hosting |
SpeechModelHostingHours |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Synthetisierte Zeichen Anzahl der Zeichen. |
SynthesizedCharacters |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Videosekunden synthetisiert Anzahl der synthetisierten Sekunden |
VideoSecondsSynthesized |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Sprach-Live-Audio-Eingangstoken Anzahl der Audio-Eingangstoken, ohne zwischengespeicherte Token. |
VoiceLiveAudioInputTokens |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Voice Live-Audioausgabetoken Anzahl der Audio-Ausgangstoken. |
VoiceLiveAudioOutputTokens |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Voice Live zwischengespeicherte Audio-Eingangstoken Anzahl der zwischengespeicherten Audio-Eingangstoken. |
VoiceLiveCachedAudioInputTokens |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Voice Live zwischengespeicherte Texteingabetoken Anzahl der zwischengespeicherten Texteingabetoken. |
VoiceLiveCachedTextInputTokens |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Sprach-Live-Text-Eingabetoken Anzahl der Texteingabetoken, ohne zwischengespeicherte Token. |
VoiceLiveTextInputTokens |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Sprach-Live-Textausgabe-Token Anzahl der Textausgabe-Tokens. |
VoiceLiveTextOutputTokens |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Stunden zum Hosting von Sprachmodellen Anzahl der Stunden. |
VoiceModelHostingHours |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Trainingsminuten für Stimmmodelle Anzahl der Minuten. |
VoiceModelTrainingMinutes |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
Kategorie: Übersetzerdienste – Nutzung
| Metric | Name in der REST-API | Erweiterte Plattformmetriken | Einheit | Aggregation | Dimensionen | Zeitkornen | DS-Export |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Übersetzte Dokumentzeichen Anzahl der Zeichen in der Dokumentübersetzungsanfrage. |
DocumentCharactersTranslated |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Übersetzte benutzerdefinierte Dokumentzeichen Anzahl der Zeichen in einer Anfrage zur benutzerdefinierten Dokumentübersetzung. |
DocumentCustomCharactersTranslated |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Übersetzte Dokumentsynchronisierungszeichen Anzahl der Zeichen in der Dokumentübersetzungsanfrage (synchron). |
OneDocumentCharactersTranslated |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Übersetzte benutzerdefinierte Zeichen zur Dokumentsynchronisierung Anzahl der Zeichen in einer benutzerdefinierten Dokumentenübersetzungsanfrage (synchron). |
OneDocumentCustomCharactersTranslated |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Übersetzte Textzeichen Anzahl der Zeichen in der eingehenden Textübersetzungsanfrage. |
TextCharactersTranslated |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Text Benutzerdefinierte Zeichen übersetzt Anzahl der Zeichen in eingehender benutzerdefinierter Textübersetzungsanfrage. |
TextCustomCharactersTranslated |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Texttrainierte Zeichen Anzahl der Zeichen, die mit Textübersetzung trainiert wurden. |
TextTrainedCharacters |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Translator Pro App Sekunden Anzahl der Sekunden der Nutzung der Translator Pro App. |
TranslatorProAppSeconds |
No | Seconds | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
Kategorie: Verwendung
| Metric | Name in der REST-API | Erweiterte Plattformmetriken | Einheit | Aggregation | Dimensionen | Zeitkornen | DS-Export |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Maschinelles Sehen Transaktionen Anzahl der Maschinelles Sehen-Transaktionen |
ComputerVisionTransactions |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Individuelle Sehtrainingszeit Custom Vision Trainingszeit |
CustomVisionTrainingTime |
No | Seconds | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Benutzerdefinierte Visionstransaktionen Anzahl der Custom Vision Prediction-Transaktionen |
CustomVisionTransactions |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Gesichtsbilder trainiert Anzahl der trainierten Bilder. 1.000 Bilder pro Transaktion trainiert. |
FaceImagesTrained |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Gespeicherte Gesichter Anzahl der gespeicherten Gesichter, anteilig täglich. Die Anzahl der gespeicherten Gesichter wird täglich gemeldet. |
FacesStored |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Transaktionen im Gesicht Anzahl der API-Aufrufe zum Face-Service |
FaceTransactions |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Gespeicherte Bilder Anzahl der gespeicherten Custom Vision-Bilder. |
ImagesStored |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Gelernte Ereignisse Anzahl der erlernten Ereignisse. |
LearnedEvents |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
IsMatchBaseline, ModeRunId |
PT1M | Ja |
|
LUIS-Sprachanfragen Anzahl der LUIS-Anfragen zum Sprach-zu-Absichtsverständnis |
LUISSpeechRequests |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
LUIS-Textanfragen Anzahl der LUIS-Textanfragen |
LUISTextRequests |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Abgeglichene Prämien Anzahl der abgestimmten Belohnungen. |
MatchedRewards |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
Mode, RunId |
PT1M | Ja |
|
Nicht aktivierte Ereignisse Anzahl der ausgelassenen Veranstaltungen. |
NonActivatedEvents |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
Mode, RunId |
PT1M | Ja |
|
Beobachtete Belohnungen Anzahl der beobachteten Belohnungen. |
ObservedRewards |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
Mode, RunId |
PT1M | Ja |
|
Verarbeitete Zeichen Anzahl der vom Immersive Reader verarbeiteten Zeichen. |
ProcessedCharacters |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Verarbeitete Gesundheitstextaufzeichnungen Anzahl der verarbeiteten Gesundheitstextaufzeichnungen |
ProcessedHealthTextRecords |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Verarbeitete Bilder Anzahl der verarbeiteten Bilder |
ProcessedImages |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Verarbeitete Seiten Anzahl der bearbeiteten Seiten |
ProcessedPages |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Verarbeitete Textaufzeichnungen Anzahl der Textaufzeichnungen. |
ProcessedTextRecords |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
QA-Textaufzeichnungen Anzahl der verarbeiteten Textaufzeichnungen |
QuestionAnsweringTextRecords |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
ApiName, , FeatureNameUsageChannelRegion |
PT1M | Ja |
|
Gesamtereignisse Anzahl der Ereignisse. |
TotalEvents |
No | Zählen | Gesamt (Summe) |
Mode, RunId |
PT1M | Ja |
|
Gesamttransaktionen (veraltet) Gesamtzahl der Transaktionen. |
TotalTransactions |
No | Zählen | Gesamt (Summe) | <Keine> | PT1M | Ja |
Metrikdimensionen
Für Informationen darüber, was metrische Dimensionen sind, siehe Multidimensionale Metriken.
Dieser Dienst hat die folgenden Dimensionen, die mit seinen Metriken verbunden sind.
- ApiName
- FeatureName
- ModelDeploymentName
- Modellname
- Modellversion
- Vorgangsname
- Region
- Statuscode
- StreamType
- UsageChannel
Ressourcenprotokolle
Dieser Abschnitt listet die Arten von Ressourcenprotokollen auf, die Sie für diesen Dienst sammeln können. Der Abschnitt zieht aus der Liste der allen Ressourcenlog-Kategorientypen, die in Azure Monitor unterstützt werden.
Unterstützte Ressourcenprotokolle für Microsoft. Kognitive Dienste/Konten
| Kategorie | Exportkosten | Logbuch-Tabelle | Unterstützt den grundlegenden Log-Plan | Unterstützt die Transformation der Aufnahmezeit | Beispielabfragen |
|---|---|---|---|---|---|
| Überwachung | No |
AzureDiagnostics Logs von mehreren Azure-Ressourcen. |
No | No | |
| AzureOpenAIRequestUsage | Ja |
AzureDiagnostics Logs von mehreren Azure-Ressourcen. |
No | No | |
| ManagedNetworkEvent | Ja |
AzureDiagnostics Logs von mehreren Azure-Ressourcen. |
No | No | |
| RequestResponse | No |
AzureDiagnostics Logs von mehreren Azure-Ressourcen. |
No | No | |
| Trace | No |
AzureDiagnostics Logs von mehreren Azure-Ressourcen. |
No | No |
Azure Monitor-Protokolltabellen
Dieser Abschnitt listet die Azure Monitor Logs-Tabellen auf, die für diesen Dienst relevant sind und von Log Analytics mittels Kusto-Abfragen abgerufen werden können. Die Tabellen enthalten Ressourcenprotokolldaten und möglicherweise mehr, je nachdem, was gesammelt und an sie weitergeleitet wird.
Azure OpenAI microsoft.cognitiveservices/accounts
Aktivitätsprotokoll
Die verknüpfte Tabelle listet die Operationen auf, die im Aktivitätsprotokoll dieses Dienstes erfasst werden können. Diese Operationen sind eine Teilmenge aller möglichen Ressourcenanbieter-Operationen im Aktivitätsprotokoll.
Weitere Informationen zum Schema der Aktivitätsprotokolleinträge finden Sie unter Activity Log Schema.
Verwandte Inhalte
- Eine Beschreibung der Überwachung Azure OpenAI finden Sie unter Monitor Azure OpenAI.
- Ausführliche Informationen zur Überwachung von Azure-Ressourcen finden Sie unter Überwachen von Azure-Ressourcen mit Azure Monitor.