Google Machine Learning

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Información general

Google Cloud Machine Learning es un servicio gestionado que permite crear fácilmente modelos de Machine Learning, que funcionen con cualquier tipo de datos, de cualquier tamaño.

Obtén métricas de Google Machine Learning para:

Visualizar el rendimiento de tus servicios de ML.
Correlacionar el rendimiento de tus servicios de ML con tus aplicaciones.

Ajuste

Instalación

Si aún no lo has hecho, configura la integración Google Cloud Platform. No es necesario realizar ningún otro paso de instalación.

APM

Los logs de Google Cloud Machine Learning se recopilan con Google Cloud Logging y se envían a una tarea de Dataflow a través de un tema Cloud Pub/Sub. Si aún no lo has hecho, configura la generación de logs con la plantilla Dataflow de Datadog.

Una vez hecho esto, exporta tus logs de Google Cloud Machine Learning de Google Cloud Logging al tema Pub/Sub:

Ve a la página de Google Cloud Logging y filtra logs de Google Cloud Machine Learning.
Haz clic en Create Export (Crear exportación) y asigna un nombre al sumidero.
Elige “Cloud Pub/Sub” como destino y selecciona el tema Pub/Sub creado para tal fin. Nota: El tema Pub/Sub puede encontrarse en un proyecto diferente.
Haz clic en Create (Crear) y espera a que aparezca el mensaje de confirmación.

Datos recopilados

Métricas

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