Abilitare la registrazione diagnostica per Microsoft Foundry

Questo articolo fornisce istruzioni dettagliate per abilitare la registrazione diagnostica per una risorsa di Microsoft Foundry. Questi log forniscono dati completi e frequenti sul funzionamento di una risorsa che è possibile usare per l'identificazione e il debug dei problemi. Prima di continuare, è necessario disporre di un account Azure con una sottoscrizione ad almeno una risorsa Microsoft Foundry.

Prerequisiti

Per abilitare la registrazione diagnostica, è necessario selezionare un percorso per archiviare i dati di log. In questa esercitazione si usa Archiviazione di Azure e Log Analytics.

• Archiviazione di Azure: conserva i log di diagnostica per il controllo dei criteri, l'analisi statica o il backup. L'account di archiviazione non deve essere nella stessa sottoscrizione della risorsa che genera i log, purché l'utente che configura l'impostazione disponga dei livelli di accesso appropriati al controllo degli accessi in base al ruolo di Azure (RBAC) per entrambe le sottoscrizioni.
• Log Analytics: strumento flessibile di ricerca e analisi dei log che è possibile usare per analizzare i log non elaborati generati da una risorsa Azure.

Abilitare la raccolta dei log di diagnostica

Per iniziare, abilitare la registrazione diagnostica usando il portale di Azure.

1. Vai al portale di Azure . Individuare e selezionare quindi una risorsa Microsoft Foundry.
2. Successivamente, nel menu di spostamento a sinistra individuare Monitoraggio e selezionare Impostazioni di diagnostica. Questa schermata contiene tutte le impostazioni di diagnostica create in precedenza per questa risorsa.
3. Se è presente un'impostazione di diagnostica creata in precedenza che si vuole usare, selezionarla ora. Altrimenti selezionare + Aggiungi impostazione di diagnostica.
4. Immettere un nome per l'impostazione. Successivamente, selezionare Archivia in un account di archiviazione e Invia a analisi dei log.
5. Quando viene richiesto di configurare, selezionare l'account di archiviazione e l'area di lavoro OMS da usare per archiviare i log di diagnostica.

   Note

   Se non si ha un account di archiviazione o un'area di lavoro OMS, seguire le istruzioni per crearne una.

6. Seleziona Log di controllo, Log di richiesta e risposta, Utilizzo delle richieste di Azure OpenAI e AllMetrics. Per una descrizione di tutte le categorie di log disponibili, vedere riferimento ai dati di monitoraggio di Azure OpenAI.
7. Selezionare Salva.

Possono essere necessarie fino a due ore prima che i dati di registrazione siano disponibili per eseguire query e analizzare, quindi non preoccuparsi se non viene visualizzato nulla immediatamente.

Visualizzare i log in Archiviazione di Azure

Quando si indirizzano i log di diagnostica a un account di archiviazione, Monitoraggio di Azure scrive i record di log emessi come blob JSON. Ogni categoria di log viene archiviata nel proprio contenitore denominato insights-logs-<category> (ad esempio, insights-logs-audit o insights-logs-requestresponse).

1. Nel portale di Azure individuare la risorsa Archiviazione di Azure selezionata quando sono state abilitate le impostazioni di diagnostica.
2. Nel menu di spostamento a sinistra individuare Archiviazione dati e selezionare Contenitori.
3. Selezionare il insights-logs-<category> contenitore per la categoria di log da esaminare, ad esempio insights-logs-requestresponse.
4. Eseguire il drill-down del percorso del BLOB per trovare i log della risorsa e dell'intervallo di tempo. I BLOB sono organizzati in base all'ID risorsa e al timestamp, ad esempio: resourceId=/SUBSCRIPTIONS/.../PROVIDERS/MICROSOFT.COGNITIVESERVICES/ACCOUNTS/<resource-name>/y=<year>/m=<month>/d=<day>/h=<hour>/m=00/PT1H.json.
5. Selezionare il PT1H.json BLOB e quindi selezionare Scarica per salvarlo. Ogni BLOB contiene codice JSON delimitato da righe, in cui ogni riga è un singolo record di log.

Per altre informazioni su come vengono archiviati i log di diagnostica, vedere log delle risorse di Azure. Per informazioni sulle operazioni che è possibile eseguire con i dati BLOB in Archiviazione di Azure, vedere Archiviazione di Azure.

Visualizzare i log in Log Analytics

Seguire queste istruzioni per esplorare i dati di Log Analytics per la risorsa.

1. Nel portale di Azure individuare e selezionare Log Analytics nel menu di spostamento a sinistra.
2. Individuare e selezionare la risorsa creata durante l'abilitazione della diagnostica.
3. In Generaleindividuare e selezionare Log. In questa pagina è possibile eseguire query sui log.

Interrogazioni di esempio

Ecco alcune query Kusto di base che è possibile usare per esplorare i dati di log.

Eseguire questa query per tutti i log di diagnostica dalla risorsa Microsoft Foundry per un periodo di tempo specificato:

AzureDiagnostics
| where ResourceProvider == "MICROSOFT.COGNITIVESERVICES"

Eseguire questa query per misurare la latenza delle richieste in base al codice di risposta, inclusi i percentili P50, P90, P95 e P99:

AzureDiagnostics
| where TimeGenerated between (todatetime('<StartDateTime>') .. todatetime('<EndDateTime>'))
| where ResourceId has "<YourResourceID>"
| where Category == "RequestResponse"
| project TimeGenerated, ResponseCode = ResultSignature, DurationMs, OperationName
| summarize
    RequestCount = count(),
    P50 = percentile(DurationMs, 50),
    P90 = percentile(DurationMs, 90),
    P95 = percentile(DurationMs, 95),
    P99 = percentile(DurationMs, 99)
    by ResponseCode, OperationName
| order by RequestCount desc

Eseguire questa query per misurare il numero di richieste in base al codice di risposta:

AzureDiagnostics
| where TimeGenerated between (todatetime('<StartDateTime>') .. todatetime('<EndDateTime>'))
| where ResourceId has "<YourResourceID>"
| where Category == "RequestResponse"
| project TimeGenerated, ResponseCode = ResultSignature
| summarize RequestCount = count() by ResponseCode
| order by RequestCount desc

Eseguire questa query per esaminare tutte le metriche generate:

AzureMetrics
| where TimeGenerated between (todatetime('<StartDateTime>') .. todatetime('<EndDateTime>'))
| project MetricName, Total, Count, Maximum, Minimum, Average, TimeGrain, UnitName

Passaggi successivi

• Per le categorie di log delle risorse disponibili, le tabelle di Log Analytics associate e gli schemi dei log, vedere Informazioni di riferimento sui dati di monitoraggio di Azure OpenAI.
• Per comprendere come abilitare la registrazione e le metriche e le categorie di log che sono supportate dai vari servizi di Azure, leggere Panoramica delle metriche in Microsoft Azure e Panoramica dei log di diagnostica di Azure.
• Leggere Informazioni sulle ricerche nei log di Monitoraggio di Azure.