概要
Google Cloud Machine Learning は、あらゆるサイズおよび種類のデータに対して機能する機械学習モデルを簡単に構築できるマネージド型のサービスです。
Google Machine Learning からメトリクスを取得して、以下のことができます。
- Machine Learning (ML) サービスのパフォーマンスを視覚化。
- Machine Learning (ML) サービスのパフォーマンスをアプリケーションと関連付け。
セットアップ
インストール
Google Cloud Platform インテグレーションをまだセットアップしていない場合は、最初にセットアップします。これ以外に必要なインストール手順はありません。
ログ収集
Google Cloud Machine Learning のログは Google Cloud Logging で収集され、Cloud Pub/Sub トピックを通じて Dataflow ジョブに送信されます。まだの場合は、Datadog Dataflow テンプレートでロギングをセットアップしてください。
これが完了したら、Google Cloud Machine Learning のログを Google Cloud Logging から Pub/Sub トピックへエクスポートします。
- Google Cloud Logging のページに移動し、Google Cloud Machine Learning のログを絞り込みます。
- Create Export をクリックし、シンクに名前を付けます。
- 宛先として “Cloud Pub/Sub” を選択し、その目的で作成された Pub/Sub トピックを選択します。注: Pub/Sub トピックは別のプロジェクトに配置できます。
- 作成をクリックし、確認メッセージが表示されるまで待ちます。
収集データ
メトリクス
gcp.ml.error_count
(count) | Cumulative count of prediction errors.
Shown as error |
gcp.ml.latency
(gauge) | Latency of a certain type.
Shown as millisecond |
gcp.ml.prediction_count
(count) | Cumulative count of predictions.
Shown as prediction |
gcp.ml.response_count
(count) | Cumulative count of different response codes.
Shown as response |
gcp.ml.cpu_utilization
(gauge) | Fraction of the allocated CPU that is currently in use.
Shown as percent |
gcp.ml.memory_utilization
(gauge) | Fraction of the allocated memory that is currently in use.
Shown as percent |
イベント
Google Cloud Machine Learning インテグレーションには、イベントは含まれません。
サービスチェック
Google Cloud Machine Learning インテグレーションには、サービスのチェック機能は含まれません。
トラブルシューティング
ご不明な点は、Datadog のサポートチームまでお問い合わせください。
その他の参考資料
