統一トレーステーブルは OpenTelemetryのスパンデータモデルに従っています。 各行は1つのスパンです。 テーブルは timeごとにクラスタリングされています。
| Column | Description | タイプ |
|---|---|---|
record_id |
このテーブル行の一意識別子。 | STRING |
time |
スパンが記録されたタイムスタンプ。 | TIMESTAMP |
date |
スパンが記録されたUTC日。 パーティション剪定に役立ちます。 | DATE |
service_name |
Unity Gateway サービスの名前(エンドポイント名)。 | STRING |
service_id |
service_nameに記載されたサービスの識別子。 |
STRING |
trace_id |
単一のリクエストツリー内のすべてのスパンで共有される識別子。 これをフィルターで完全なトレースを再構築します。 | STRING |
span_id |
この区間の一意識別子。 | STRING |
trace_state |
OpenTelemetry tracestate ヘッド値があれば、 |
STRING |
parent_span_id |
span_id 親のスパンの。
NULL ルートスパン(リクエストごとに1つ)に対して。 |
STRING |
flags |
OpenTelemetry trace フラグはビットマスクです。 | INT |
name |
例えば、人間が読みやすいスパン名 my-endpoint-mlflow/v1/chat/completions。 |
STRING |
kind |
スパンの種類: SPAN_KIND_SERVER (ルート、リクエストごとに1つ)または SPAN_KIND_CLIENT (下流通話)。 |
STRING |
start_time_unix_nano |
Unix時代からナノ秒単位で開始時間をスパンします。 | BIGINT |
end_time_unix_nano |
Unix時代以降、終了時間をナノ秒単位でスパンします。 | BIGINT |
attributes |
スパン属性をバリアントオブジェクトとして扱います。 キーネームにはドットが含まれています。それらにアクセスするには括弧構文を使います: attributes:['enduser.id']。 以下 に主な属性をご参照 ください。 |
VARIANT |
dropped_attributes_count |
制限によってドロップした属性の数。 | INT |
events |
スパン内の時間制限されたイベントの配列。 主要なイベントタイプは policy_evaluatedで、ポリシーごとの評価詳細を記録します。 ポリシー 評価イベントを参照してください。 |
ARRAY<STRUCT> |
dropped_events_count |
制限により減った種目数。 | INT |
links |
他のスパンやトレースへのリンクの配列。 | ARRAY<STRUCT> |
dropped_links_count |
制限のために削除されたリンクの数。 | INT |
status |
code(STATUS_CODE_OKまたはSTATUS_CODE_ERROR)とオプションmessageを持つスパンステータス。 |
STRUCT |
resource |
計測対象エンティティを表すリソース属性、例えば service.name やSDKのメタデータなどです。 |
STRUCT |
resource_schema_url |
リソースの意味論的慣例のためのスキーマURL。 | STRING |
instrumentation_scope |
スパンを生み出した計測ライブラリの名前とバージョン。 | STRUCT |
span_schema_url |
span semantic convention のスキーマ URL | STRING |
テーブルには物理最適化、特にクラスタリングに必要な列も含まれており、クエリには役に立たない。 これらの列には _ の接頭辞で名前が付けられています。 これらは実装の詳細として扱い、今後のバージョンで変更される可能性があります。
キー属性
attributes列はVARIANTです。 ドットを含むキーには、括弧構文でフィールドにアクセスできます: attributes:['gen_ai.request.model']。 これらのキーに対してバックティック構文リターンは NULL 。 存在するキーは、スパンがモデルサービス(LLM)コールかMCPサービスコールかによって異なります。
モデルサービス(LLM)は以下に及びます:
| 特性 | Description |
|---|---|
databricks.api_type |
例えば、openai/v1/responses |
enduser.id |
リクエストを出したユーザーまたはサービスプリンシパル。 |
databricks.requester_type |
例えば、リクエスタータイプ USER。 |
databricks.request_id |
Azure Databricks-generated request ID. |
databricks.url |
完全なリクエストURLを。 |
databricks.latency_ms |
エンドツーエンドのリクエスト遅延はミリ秒単位です。 |
databricks.time_to_first_byte_ms |
最初のバイトまでの時間はミリ秒です。 |
databricks.action |
例えば、 initial_attempt や retryの試みの種類です。 |
databricks.destination_id |
例えばターゲットモデル databricks-claude-sonnet-4-6。 |
databricks.outcome |
success または failure。 |
gen_ai.operation.name |
例えば、 chatの操作。 |
gen_ai.request.model |
モデルをリクエストします。 |
gen_ai.provider.name |
例えばプロバイダー databricks。 |
gen_ai.usage.input_tokens |
消費された入力トークン。 |
gen_ai.usage.output_tokens |
出力トークンが生成されました。 |
http.response.status_code |
HTTP 状態コード。 |
error.type |
例えば、故障時のエラータイプ、例えば invalid_request。 |
mlflow.chat.tokenUsage |
詳細なトークン使用をJSON文字列として。 |
mlflow.spanInputs |
シリアライズされたリクエストペイロード。 |
mlflow.spanOutputs |
シリアル化されたレスポンスペイロード(故障時に空)。 |
MCPのサービス範囲は以下の通りです:
| 特性 | Description |
|---|---|
mcp.method.name |
例えばMCP法、例えば tools/list や tools/call。 |
gen_ai.operation.name |
例えば、tools/callのexecute_tool |
gen_ai.tool.name |
例えば、呼び出されるツールの名前、 atlassianUserInfo。 |
gen_ai.tool.call.arguments |
ツールの引数をJSON文字列として抽出しました。 |
gen_ai.tool.call.result |
ツールの結果をJSON文字列として抽出しました。 |
databricks.requester_type |
例えば、リクエスタータイプ USER。 |
databricks.request_id |
Azure Databricks-generated request ID. |
databricks.tool.connection_type |
例えば、MCP接続タイプ EXTERNAL_MCP。 |
tool_source |
接続や管理されるMCPサーバー名をバックアップするもので、例えば main.default.gh-conn (外部)や code_interpreter (管理)などです。 MCPのサービス名は service_name 欄に記載されています。 |
tool_type |
例えば工具の種類 external_connection。 |
workspace_id |
ワークスペース ID。 |
enduser.id |
リクエストを出したユーザーまたはサービスプリンシパル。 |
http.response.status_code |
MCP呼び出しからのHTTPステータス。 |
rpc.response.status_code |
JSON-RPC ステータスコード、例えば -32003。 主なMCP故障信号です。 |
error.type |
例えば、 policy_deny、 upstream_error、 internal_errorなどの故障分類です。 |
mlflow.spanType |
スパンタイプ。
TOOL MCPスパンに対して。
WHEREフィルタリングに便利です。 |
mlflow.spanInputs |
リクエストはシリアル JSON-RPC。 |
mlflow.spanOutputs |
シリアル化されたMCP/JSON-RPC 応答。 |
ポリシー強制属性(モデルサービスおよびMCPサービススパン):
ポリシーがリクエストをブロックすると、サーバースパン(ルートスパン)が以下のスカラー属性を設定します。 ポリシーがリクエストをショートサーキットした場合にのみ設定されるため、「このリクエストをブロックしたポリシーはあるか?」という素早いフィルターとしても機能します。
| 特性 | Description |
|---|---|
databricks.policy.name |
リクエストをブロックしたポリシーです。 カスタムポリシーにはUnity Catalog関数FQN、組み込みポリシーには添付ラベルなどがあります。
<unknown> もし保険に名前が記載されていなければ。 |
databricks.policy.action |
強制的な行動は、 DENY でも ASKでも。 |
政策評価イベント
events列には、評価された(ポリシー、フェーズ)ペアごとに1つのpolicy_evaluatedイベント配列が格納されています。 ここに、サーバースパン上のスカラー databricks.policy.* 属性を超えたポリシーごとの詳細が存在します。 各イベントには以下の鍵が付与されます:
| 鍵 | Description |
|---|---|
policy.name |
評価された保険名。 |
policy.type |
ポリシーの種類は CUSTOM か BUILTINのいずれかです。 |
policy.handler |
保険のハンドラーです。 組み込みポリシーのみ。 |
policy.options |
ハンドラーの選択肢。 組み込みポリシーのみ。 |
policy.action |
評価された行動は、 ALLOW、 DENY、または ASKのいずれかです。 |
policy.phase |
評価段階は on_call か on_result。 カスタムポリシーのみ。 |
ポリシーが dry_run=trueでドライラン(監視またはシャドウ)モードで実行されると、強制されたアクションは ALLOW にダウングレードされ、リクエストは進行し、同じイベントで判定が記録されます。
| 鍵 | Description |
|---|---|
policy.dry_run_action |
例えば、執行されるはずだった行動は DENY。 その存在は、この政策がリハーサルモードで実行されたことを示しています。 |
policy.dry_run_reason |
行動を起こそうとした理由。 |
policy.dry_run_transformed_message |
変換やマスクポリシーが書き込むペイロード。 |