Google Machine Learning

개요

Google Cloud 기계 학습은 모든 유형의 데이터에서 규모와 상관없이 동작하는 기계 학습 모델을 쉽게 구축할 수 있도록 도와드리는 관리형 서비스입니다.

Google 기계 학습 메트릭을 수집하면 다음을 할 수 있습니다.

아직 설정하지 않았다면, 먼저 Google Cloud Platform 통합을 설정하세요. 그 외 다른 설치 단계는 없습니다.

Google Cloud 기계 학습 로그는 Google Cloud Logging으로 수집하여 클라우드 Pub/Sub 토픽을 통해 데이터 플로우 작업으로 전송됩니다. 아직 설정하지 않았다면 Datadog 데이터 플로우 템플릿으로 로깅을 설정하세요.

해당 작업이 완료되면 Google Cloud Logging에서 Google Cloud 기계 학습 로그를 다음 Pub/Sub 주제로 내보냅니다.

Google Cloud Logging 페이지로 이동해 Google Cloud 기계 학습 로그를 필터링하세요.
Create Export를 클릭하고 싱크 이름을 지정하세요.
“Cloud Pub/Sub"를 대상으로 선택하고 해당 목적으로 생성된 Pub/Sub 주제를 선택합니다. 참고: Pub/Sub 주제는 다른 프로젝트에 있을 수 있습니다.
Create를 클릭하고 확인 메시지가 나타날 때까지 기다립니다.

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