Google VertexAI 監視インテグレーション

gcp.aiplatform.executing_vertexai_pipeline_jobs

Count

現在、ロケーションで実行中のパイプラインジョブ数。

gcp.aiplatform.executing_vertexai_pipeline_tasks

Count

ロケーションで現在実行されているPipelineタスクの数。

gcp.aiplatform.online_prediction_requests_per_base_model

Count

ベースモデル別、プロジェクト別のオンライン予測 requests 数。

gcp.aiplatform.quota.online_prediction_requests_per_base_model.usage

Count

ベースモデルあたりのオンライン予測requestsの現在のクォータ使用量。

gcp.aiplatform.quota.online_prediction_requests_per_base_model.limit

Count

ベースモデルあたりのオンライン予測requestsの現在の割り当て制限。

gcp.aiplatform.quota.online_prediction_requests_per_base_model.exceeded

Count

オンライン予測の requests クォータを超過した試行回数。

gcp.aiplatform.online_prediction_input_tokens_per_minute_per_base_model

Count

ベースモデルごと、プロジェクトごと、1分あたりのオンライン予測入力トークン。

gcp.aiplatform.online_prediction_output_tokens_per_minute_per_base_model

Count

ベースモデルごと、プロジェクトごと、1分あたりのオンライン予測出力トークン数。

gcp.aiplatform.publisher.online_serving.token_count

Count

ロケーション内のパブリッシャーモデルによって提供されたトークンの総数。

gcp.aiplatform.publisher.online_serving.first_token_latencies

ミリ秒

パブリッシャーモデルからの最初の応答トークンまでのレイテンシ。

gcp.aiplatform.prediction.online.accelerator.duty_cycle

パーセント

過去のサンプル期間において、アクセラレータがアクティブに処理を行っていた時間の平均割合。

gcp.aiplatform.prediction.online.accelerator.memory.bytes_used

バイト

デプロイされたモデルレプリカによって割り当てられたアクセラレータメモリ。

gcp.aiplatform.prediction.online.cpu.utilization

パーセント

デプロイされたモデルレプリカのCPU使用率。

gcp.aiplatform.prediction.online.memory.bytes_used

バイト

デプロイされたモデルレプリカによって使用中のメモリ。

gcp.aiplatform.prediction.online.network.received_bytes_count

バイト

デプロイされたモデルレプリカによって受信されたネットワークバイト数。

gcp.aiplatform.prediction.online.network.sent_bytes_count

バイト

デプロイされたモデルレプリカによって送信されたネットワークバイト数。

gcp.aiplatform.prediction.online.prediction_count

Count

エンドポイントによって提供されたオンライン予測の数。

gcp.aiplatform.prediction.online.prediction_latencies

ミリ秒

デプロイモデルのオンライン予測レイテンシ。

gcp.aiplatform.prediction.online.error_count

Count

エンドポイントから返されたオンライン予測エラーの数。

gcp.aiplatform.prediction.online.response_count

Count

レスポンスコード別に分類された、エンドポイントから返されたオンライン予測レスポンスの数。

gcp.aiplatform.prediction.online.replicas

Count

デプロイされたモデルを提供するアクティブレプリカの数。

gcp.aiplatform.prediction.online.target_replicas

Count

デプロイされたモデルのアクティブレプリカのターゲット数。

gcp.aiplatform.matching_engine.current_shards

Count

現在、インデックスをバッキングしているシャード数。

gcp.aiplatform.matching_engine.stream_update.request_count

Count

インデックスに送信されたストリーム更新requestsの数。

gcp.aiplatform.matching_engine.stream_update.datapoint_count

Count

ストリーム更新を介して正常にアップサートまたは削除されたデータポイントの数。

gcp.aiplatform.matching_engine.stream_update.latencies

ミリ秒

ストリーム更新の応答から更新が有効になるまでのレイテンシ。

gcp.aiplatform.featurestore.cpu_load

パーセント

Featurestoreオンラインストレージ内のノード全体の平均CPU負荷。

gcp.aiplatform.featurestore.cpu_load_hottest_node

パーセント

Featurestoreオンラインストレージ内の最もホットなノードのCPU負荷。

gcp.aiplatform.featurestore.node_count

Count

Featurestoreオンラインストレージ用にプロビジョニングされたノード数。

gcp.aiplatform.featurestore.online_entities_updated

Count

Featurestoreオンラインストレージで更新されたエンティティの数。

gcp.aiplatform.featurestore.online_serving.request_count

Count

EntityType別の、Featurestoreによって処理されたオンラインサービングrequests数。

gcp.aiplatform.featurestore.online_serving.latencies

ミリ秒

EntityType別のFeaturestoreでのオンラインサービングリクエストのレイテンシ。

gcp.aiplatform.featurestore.online_serving.request_bytes_count

バイト

EntityTypeでファセットされた、Featurestoreでのオンラインサービングリクエストサイズ。

gcp.aiplatform.featurestore.online_serving.response_size

バイト

EntityType別の、Featurestoreでのオンラインサービングレスポンスサイズ。

gcp.aiplatform.featurestore.storage.stored_bytes

バイト

Featurestoreに保存された合計データ。

gcp.aiplatform.featurestore.storage.billable_processed_bytes

バイト

Featurestoreのオフラインデータに対して処理された課金対象バイト数。

gcp.aiplatform.featurestore.streaming_write.offline_processed_count

Count

オフラインストレージに処理されたストリーミング書き込みrequestsの数。

gcp.aiplatform.featurestore.streaming_write.offline_write_delays

秒

streaming-write APIが呼び出されてから、レコードがオフラインストレージに到達するまでの時間。

gcp.aiplatform.featureonlinestore.online_serving.request_count

Count

FeatureViewでファセット化された、機能オンラインストアによって処理されたオンラインサービングrequestsの数。

gcp.aiplatform.featureonlinestore.online_serving.serving_latencies

ミリ秒

FeatureViewでファセット化された、機能オンラインストアでのオンラインサービングリクエストのレイテンシ。

gcp.aiplatform.featureonlinestore.online_serving.serving_bytes_count

バイト

FeatureViewでファセット化された、機能オンラインストアでのオンラインサービングレスポンスサイズ。

gcp.aiplatform.featureonlinestore.running_sync

Count

機能オンラインストアで現在実行中の同期の数。

gcp.aiplatform.featureonlinestore.serving_data_ages

秒

機能オンラインストアによって提供されているデータの経過時間。

gcp.aiplatform.featureonlinestore.serving_data_by_sync_time

Count

同期されたタイムスタンプ別の機能オンラインストアのレコードの内訳。

gcp.aiplatform.featureonlinestore.storage.bigtable_cpu_load

パーセント

機能 Online StoreをバッキングするBigtableノード全体の平均CPU負荷。

gcp.aiplatform.featureonlinestore.storage.bigtable_cpu_load_hottest_node

パーセント

機能オンラインストアのバックエンドとなる最も負荷の高いBigtableノードのCPU負荷。

gcp.aiplatform.featureonlinestore.storage.bigtable_nodes

Count

機能オンラインストアをサポートするBigtableノードの数。

gcp.aiplatform.featureonlinestore.storage.stored_bytes

バイト

機能オンラインストアに保存されている合計データ。

gcp.aiplatform.pipelinejob.duration

秒

実行中のパイプラインジョブの、作成から終了までのランタイム秒数。

gcp.aiplatform.pipelinejob.task_completed_count

Count

パイプラインジョブで完了したパイプラインタスクの総数。

終点

GcpVertexAiEndpointSample

GcpVertexAiEndpoint

機能ストア

GcpVertexAiFeaturestoreSample

GcpVertexAiFeaturestore

機能オンラインストア

GcpVertexAiFeatureOnlineStoreSample

GcpVertexAiFeatureOnlineStore

場所

GcpVertexAiLocationSample

GcpVertexAiLocation

索引

GcpVertexAiIndexSample

GcpVertexAiIndex

パイプラインジョブ

GcpVertexAiPipelineJobSample

GcpVertexAiPipelineJob

prediction.online.accelerator.duty_cycle

パーセント

過去のサンプル期間中にアクセラレータがアクティブに処理していた時間の平均割合。

prediction.online.accelerator.memory.bytes_used

バイト

デプロイされたモデルレプリカによって割り当てられたアクセラレータ メモリの量。

prediction.online.error_count

Count

オンライン予測エラーの数。

prediction.online.memory.bytes_used

バイト

デプロイされたモデルレプリカによって割り当てられ、現在使用されているメモリの量。

prediction.online.network.received_bytes_count

バイト

デプロイされたモデルレプリカによってネットワーク経由で受信されたバイト数。

prediction.online.network.sent_bytes_count

バイト

デプロイされたモデルレプリカによってネットワーク経由で送信されたバイト数。

prediction.online.prediction_count

Count

オンライン予測の数。

prediction.online.prediction_latencies

ミリ秒

デプロイモデルのオンライン予測レイテンシ。

prediction.online.private.prediction_latencies

ミリ秒

プライベートデプロイモデルのオンライン予測レイテンシ。

prediction.online.replicas

Count

デプロイされたモデルで使用されるアクティブなレプリカの数。

prediction.online.response_count

Count

異なるオンライン予測応答コードの数。

prediction.online.target_replicas

Count

デプロイ モデルに必要なアクティブなレプリカの数。

featurestore.cpu_load

パーセント

Featurestore オンライン ストレージ内のノードの平均 CPU 負荷。

featurestore.cpu_load_hottest_node

パーセント

Featurestore オンライン ストレージ内の最もホットなノードの CPU 負荷。

featurestore.node_count

Count

Featurestore オンライン ストレージのノード数。

featurestore.online_entities_updated

Count

Featurestore オンライン ストレージで更新されたエンティティの数。

featurestore.online_serving.latencies

ミリ秒

EntityType によるレイテンシのオンライン サービング。

featurestore.online_serving.request_bytes_count

バイト

EntityType によるリクエスト サイズ。

featurestore.online_serving.request_count

Count

EntityType ごとの Featurestore オンライン サービング数。

featurestore.online_serving.response_size

バイト

EntityType による応答サイズ。

featurestore.storage.billable_processed_bytes

バイト

処理されたオフライン データに対して課金されるバイト数。

featurestore.storage.stored_bytes

バイト

Featurestore に保存されるバイト。

featurestore.streaming_write.offline_processed_count

Count

オフライン ストレージに対して処理されたストリーミング書き込み要求の数。

featurestore.streaming_write.offline_write_delays

秒

書き込み API が呼び出されてからオフライン ストレージに書き込まれるまでの時間 (秒単位)。

featureonlinestore.online_serving.request_count

Count

FeatureView によるサービングカウントの数。

featureonlinestore.online_serving.serving_bytes_count

バイト

FeatureView による応答サイズの提供。

featureonlinestore.online_serving.serving_latencies

ミリ秒

FeatureView によるオンライン サービスのレイテンシ。

featureonlinestore.running_sync

ミリ秒

特定の時点で実行中の同期の数。

featureonlinestore.serving_data_ages

秒

提供データの経過時間を秒単位で測定します。

featureonlinestore.serving_data_by_sync_time

Count

機能 Online Store のデータを同期されたタイムスタンプ別に内訳します。

featureonlinestore.storage.bigtable_cpu_load

パーセント

機能オンラインストア内のノードの平均 CPU 負荷。

featureonlinestore.storage.bigtable_cpu_load_hottest_node

パーセント

機能オンラインストアで最もホットなノードの CPU 負荷。

featureonlinestore.storage.bigtable_nodes

Count

機能オンラインストア(Bigtable)のノード数。

featureonlinestore.storage.stored_bytes

Count

機能オンラインストアに保存されたバイト。

online_prediction_requests_per_base_model

Count

基本モデルごとのリクエスト数。

quota.online_prediction_requests_per_base_model.exceeded

Count

クォータ制限を超過する試行回数。

quota.online_prediction_requests_per_base_model.limit

Count

現在のクォータ制限メトリクス。

quota.online_prediction_requests_per_base_model.usage

Count

クォータメトリックの現在の使用状況。

executing_vertexai_pipeline_jobs

Count

実行中のパイプライン ジョブの数。

executing_vertexai_pipeline_tasks

Count

実行中のパイプライン タスクの数。

matching_engine.stream_update.datapoint_count

Count

正常にアップサートまたは削除されたデータポイントの数。

matching_engine.stream_update.latencies

ミリ秒

ユーザー間のレイテンシは UpsertDatapointsResponse または RemoveDatapointsResponse を受信し、その更新が有効になります。

matching_engine.stream_update.request_count

Count

ストリーム更新リクエストの数。

pipelinejob.duration

秒

実行中のパイプライン ジョブの実行時間 (作成から終了まで) (秒)。

pipelinejob/task_completed_count

Count

完了したパイプライン タスクの合計数。