A integração da New Relic inclui uma integração para reportar suas métricas de Serviços Cognitivos Microsoft Azure e outros dados para a New Relic. Este documento explica como ativar a integração e descreve os dados reportados.
Recurso
New Relic reúne dados métricos do Azure Monitor para os Serviços Cognitivos do Azure. Os Serviços Cognitivos do Azure são uma coleção de API e serviços pré-construídos que permitem aos desenvolvedores integrar facilmente recursos inteligentes em seus aplicativos sem a necessidade de construir e treinar seus próprios modelos de aprendizado de máquina. Alguns dos principais recursos dos Serviços Cognitivos do Azure incluem Visão, Fala, Linguagem e muito mais.
Usando o New Relic, você pode:
- Veja os dados dos Serviços Cognitivos do Azure em um painel pré-criado.
- Execute uma consulta personalizada e visualize os dados.
- Crie condição do alerta para notificá-lo sobre alterações nos dados.
Ativar integração
Siga o procedimento padrão de integração Azure Monitor para ativar seu serviço Azure no monitoramento de infraestrutura New Relic .
Configuração e polling
Você pode alterar a frequência de pesquisa e filtrar dados usando opções de configuração.
A New Relic consulta seus Serviços Cognitivos do Azure por meio da integração do Azure Monitor de acordo com um intervalo de pesquisa padrão.
Encontre e use dados
Para explorar seus dados de integração, acesse one.newrelic.com/infra > Azure > (select an integration).
Dados métricos
Esta integração recolhe os seguintes dados métricos.
Métrica dos Serviços Cognitivos do Azure
Métrica | Descrição |
|---|---|
| Número de vezes que cada recurso de ação aparece. |
| Número médio de recurso de ação por evento. |
| Número de vezes que cada ação aparece. |
| Número médio de namespace de ação por evento. |
| Número de ações por evento. |
| Número de segundos transcritos. |
| Número de segundos traduzidos. |
| Recompensa geral do estimador baseline . |
| Recompensa do estimador baseline por slot. |
| Recompensa geral do estimador aleatório baseline . |
| Recompensa do estimador aleatório baseline por slot. |
| Estimativa para contagem de eventos aleatórios baseline . |
| Estimativa para recompensa aleatória baseline . |
| Número de chamadas que excederam o limite de taxa ou cota. |
| Contagem de inferência do serviço Carnegie Frontdoor. |
| Número de chamadas com erro do lado do cliente (código de resposta HTTP 4xx). |
| Número de transações de visão computacional. |
| Número de chamadas para moderação de imagens. |
| Número de chamadas para moderação de texto. |
| Número de vezes que cada recurso de contexto aparece. |
| Número de recurso de contexto por evento. |
| Número de namespace de contexto por evento. |
| Tempo de treinamento de visão personalizada. |
| Número de transações de previsão da Visão Personalizada. |
| Tamanho dos dados recebidos em bytes. |
| Tamanho dos dados de saída em bytes. |
| Número de caracteres na solicitação de tradução do documento. |
| Número de caracteres na solicitação de tradução de documento personalizado. |
| Número de imagens treinadas. 1.000 imagens treinadas por transação. |
| Número de rostos armazenados, rateados diariamente. O número de rostos armazenados é relatado diariamente. |
| Número de chamadas de API feitas ao serviço Face. |
| Cardinalidade de recurso baseada na ação. |
| Cardinalidade do recurso com base no contexto. |
| Cardinalidade de recurso baseada no slot. |
| Número de horas de treinamento processadas em um modelo OpenAI FineTuned. |
| Número de token gerado de um modelo OpenAI. |
| Número de imagens da Visão Personalizada armazenadas. |
| Latência em milissegundos. |
| Número de eventos aprendidos. |
| Número de solicitações de compreensão de fala do LUIS para intenção. |
| Número de solicitações de texto LUIS. |
| Número de recompensas correspondentes. |
| Número de eventos ignorados. |
| Número de vagas por evento. |
| Número de perfis de palestrantes inscritos. Rateado por hora. |
| Número de recompensas observadas. |
| Recompensa geral do estimador online. |
| Recompensa do estimador online por slot. |
| Estimativa para contagem de eventos online. |
| Estimativa de recompensa online. |
| Número de caracteres processados pelo Immersive Reader. |
| Número de registros de texto de saúde processados. |
| Número de imagens processadas. |
| Número de páginas processadas. |
| Número de token prompt processado em um modelo OpenAI. |
| Contagem de registros de texto. |
| Número de registros de texto processados. |
| O ratelimit atual da chave ratelimit. |
| Recompensa média por evento. |
| Quantidade de chamadas com erro interno do serviço (código de resposta HTTP 5xx). |
| Número de vezes que cada recurso de slot aparece. |
| Número médio de recurso de slot por evento. |
| Número de vezes que cada slot aparece. |
| Número médio de namespace de slot por evento. |
| Recompensa por slot. |
| Número de transações de reconhecimento de locutor. |
| Número de horas de hospedagem do modelo de fala. |
| Número de chamadas bem-sucedidas. |
| Porcentagem de disponibilidade. |
| Número de caracteres. |
| Número de caracteres na solicitação de tradução de texto recebida. |
| Número de caracteres na solicitação de tradução de texto personalizada recebida. |
| Número de caracteres treinados usando tradução de texto. |
| Número de tokens de inferência processados em um modelo OpenAI. |
| Número total de chamadas. |
| Número total de chamadas com resposta de erro (código de resposta HTTP 4xx ou 5xx). |
| Número do evento. |
| Número total de chamadas de token. |
| Estimativa para contagem de eventos baseline definida pelo usuário. |
| Estimativa para recompensa de baseline definida pelo usuário. |
| Número de horas de hospedagem do modelo Voice. |
| Número de minutos de treinamento do modelo de voz. |